一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法技术

本发明专利技术公开了一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法，建立高速公路车辆跟驰案例数据库，利用无人机航拍获得高速公路车辆跟驰视频数据，并利用YOLOv4算法获取车辆运动状态信息；对车辆运动状态信息数据进行去噪处理，利用卡尔曼滤波算法对获取的车辆运动状态信息数据进行滤波处理；建立安全裕度指标，并基于获取的车辆运动状态信息数据计算各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值；构建基于安全裕度指数衰减的车辆追尾概率测度模型，利用各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值，确定车辆发生追尾碰撞的概率大小，可实现对高速公路行车安全等级进行评估，此方法可广泛应用于道路交通安全、交通管理等领域。交通管理等领域。交通管理等领域。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法


[0001]本专利技术涉及一种用于评估高速公路车辆追尾碰撞风险的方法，具体是利用无人机航拍的高速公路视频，利用YOLOv4算法获取车辆运行状态信息，并基于安全裕度指数衰减的车辆追尾概率测度来衡量车辆发生追尾碰撞的可能性，此方法可广泛应用于道路交通安全、交通管理等领域。

技术介绍

[0002]近几年来，我国高速公路车辆追尾事故频频发生，其中高速公路车辆追尾事故约占所有交通事故的40％。分析表明：驾驶人行为因素是车辆追尾碰撞的主要影响因素。因此，对车辆跟驰过程的驾驶行为特性进行研究，有助于从驾驶行为特性角度理解车辆追尾碰撞的因果关系，为车辆追尾碰撞事故等方面研究提供参考。
[0003]车辆跟驰的运动状态取决于驾驶人的驾驶行为特性，这是导致车辆跟驰过程中车速和车头间距波动的主要原因，这种波动可能导致队列不稳定甚至出现车辆追尾碰撞的风险。Hourdos发现交通波的产生会导致跟驰车辆发生追尾碰撞事故。Zheng等人发现连续交通波引起的车速变化是高速公路事故的重要影响因素。Chatterjee和Davis分析了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法，其特征在于：具体包括以下步骤：(1)建立高速公路车辆跟驰案例数据库，利用无人机航拍获得高速公路车辆跟驰视频数据，并利用YOLOv4算法获取车辆运动状态信息；(2)对车辆运动状态信息数据进行去噪处理，利用卡尔曼滤波算法对获取的车辆运动状态信息数据进行滤波处理；(3)建立安全裕度指标，并基于获取的车辆运动状态信息数据计算各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值；(4)构建基于安全裕度指数衰减的车辆追尾概率测度模型，利用各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值，确定车辆发生追尾碰撞的概率大小。2.根据权利要求1所述的一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法，其特征在于：所述的车辆运动状态信息包括车辆编号、车辆速度、车辆加速度、相邻两车辆车间距、车辆位置和车辆长度信息。3.根据权利要求2所述的一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法，其特征在于：步骤(3)所述的建立安全裕度指标，具体如下：首先，建立安全裕度指标公式：其中，S...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊杰，杨灿，陈磊，于海洋，任毅龙，王梓骁，
申请(专利权)人：北京航空航天大学合肥创新研究院北京航空航天大学合肥研究生院，
类型：发明
国别省市：