【技术实现步骤摘要】
一种危化品道路运输风险评估方法及系统
本专利技术属于智能交通数据分析
，具体涉及一种危化品道路运输风险评估方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。近年来，随着石油、化工产业的不断发展，危化品运输需求迅猛增长，成为交通运输领域不可或缺的一部分。与水路和铁路运输方式相比，道路运输受限条件较少，目前属于主流的危化品运输模式。考虑到危化品运输介质具有易燃、易爆、毒害、腐蚀等不稳定的化学特性，运输过程一旦发生事故会造成人员伤亡、财产损毁、环境污染等不可估量的后果。在现代检测技术日臻成熟、数据开放共享不断深化的背景环境下，迫切需要利用人-路-环境等多源数据，辨识危化品道路运输风险要素，评估危化品道路运输风险等级，以期精准指导危化品运输线路优化及监管决策、提升危化品道路运输安全性，主动防控运输事故的发生。危化品运输风险辨识与评估对于交通管理部门而言具有重要的决策价值。目前关于危化品道路运输风险评估的研究存在各类方法，有研究人员提供了一种基于大数据的危化品运输...
【技术保护点】
1.一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：包括以下步骤：/n获取车载视频监控数据，根据监控数据分析驾驶员疲劳驾驶程度；/n获取道路交通事故历史数据，根据历史数据分析路段运行事故率及事故当量损失；/n基于所述历史数据，提取相应路段以及事故点信息，结合影响事故发生的因素，构建危化品车辆运输的事故可能发生概率模型；/n获取各道路周边环境数据，分析危化品车辆事故后果的潜在人员损失和潜在环境损失；/n综合考虑所述事故当量损失、潜在人员损失、环境损失以及应急保障资源的分布情况，构建危化品车辆运输的事故可能发生后果模型；/n在危化品车辆运输的事故可能发生概率模型及事故可能后果模型的基...
【技术特征摘要】
1.一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：包括以下步骤：
获取车载视频监控数据，根据监控数据分析驾驶员疲劳驾驶程度；
获取道路交通事故历史数据，根据历史数据分析路段运行事故率及事故当量损失；
基于所述历史数据，提取相应路段以及事故点信息，结合影响事故发生的因素，构建危化品车辆运输的事故可能发生概率模型；
获取各道路周边环境数据，分析危化品车辆事故后果的潜在人员损失和潜在环境损失；
综合考虑所述事故当量损失、潜在人员损失、环境损失以及应急保障资源的分布情况，构建危化品车辆运输的事故可能发生后果模型；
在危化品车辆运输的事故可能发生概率模型及事故可能后果模型的基础上，建立危化品车辆运输风险评估模型，根据所述危化品车辆运输风险评估模型确定运输风险或选择最优运输路径。
2.如权利要求1所述的一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：还包括：预先建立包括驾驶员视频监控数据、道路基础条件数据、交通流运行数据、道路事故数据、气象数据以及道路周边环境数据全要素数据库，识别影响危化品车辆运输的风险要素，包括驾驶员疲劳指数、道路事故空间分布规律、事故平均损失价值、路段与特殊结构物的关联性、交通流状态、气象状态、道路周边的人员分布、生态敏感区域分布以及应急保障资源情况。
3.如权利要求1所述的一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：根据监控数据分析驾驶员疲劳驾驶程度的具体过程包括：
从驾驶员视频监控数据中提取人眼边缘，得到包含人眼的最小矩形区域，计算人眼纵横比，即人眼特征点的纵向距离与横向距离之比；
定义眼睛闭合程度大于设定百分比为闭眼状态，设置驾驶员闭眼阈值；
计算观测时段内驾驶员眼睛闭合率，即眼睛处于闭合状态的图像帧数与有效图像总帧数的比值；
利用驾驶员不同状态的视频监控数据进行学习，获取驾驶员精神饱满、轻度疲劳以及重度疲劳的眼睛闭合率判定阈值，进行驾驶员疲劳等级的判别。
4.如权利要求1所述的一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：根据历史数据分析路段运行事故率及事故当量损失的具体过程包括：
从道路历史事故数据中提取事故点位置的经纬度信息；
统计每条路段的累计事故次数，计算路段运行事故率，即单位道路长度的年事故发生次数；
对路网所有路段运行事故率进行预处理，得到相应百分比位数，识别极端异常值，并修改极端异常值；
对预处理后路段运行事故率进行归一化；
通过道路事故的死亡人数、伤亡人数以及经济损失，得到路段事故当量损失价值。
5.如权利要求1所述的一种危化品道路运输风险评估方法，其特征是：构建危化品车辆运输的事故可能发生概率模型的具体过程包括：
分析路段与特殊结构物的关联性，获取不同道路类型的修正因子；
利用浮动车数据判定交通状态类别，获取不同交通状态的修正因子；
检测每日气象信息，获取不同气象状态的修正因子；
基于各路段的路段运行事故率，以及上述修正因子和疲劳驾驶修正因子，计算危化品车辆运输的事...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。