一种交通安全风险诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种交通安全风险诊断方法及装置，其中，交通安全风险诊断方法包括：获取目标监测路段的交通监测数据；对交通监测数据进行数据特征融合，得到融合后的交通监测数据；基于融合后的交通监测数据进行静态安全风险诊断，确定目标路段的静态安全风险诊断结果；基于静态安全风险诊断结果和融合后的交通监测数据进行动态安全风险诊断，确定目标路段的动态安全风险诊断结果。通过对多源数据信息进行有效融合和处理，并且分别从静态和动态两个方面进行了安全风险诊断，保证了交通安全风险诊断结果的合理性和全面性，此外，还为道路交管部门提供道路风险等级信息，便于及时对高风险路段进行风险管控处理。风险路段进行风险管控处理。风险路段进行风险管控处理。

【技术实现步骤摘要】
一种交通安全风险诊断方法及装置


[0001]本专利技术涉及交通安全领域，具体涉及一种交通安全风险诊断方法及装置。

技术介绍

[0002]道路交通安全风险分为两类，一类为道路部分路段几何线形、固有结构设计的不合理等由道路固有条件导致的风险；另一类为道路动态交通流参数的变化等由道路交通流参数等动态因素导致的风险。
[0003]道路交通安全风险的累积会导致交通事故发生概率的增加，目前的交通安全风险诊断方法，主要是采用单一来源数据进行道路交通安全风险的诊断，缺乏对道路交通的信息数据的有效融合和处理，导致交通安全风险诊断结果不全面、不合理。因此，如何准确、高效地进行交通安全风险诊断是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中缺乏对道路交通的信息数据的有效融合和处理，导致交通风险诊断结果不全面、不合理的缺陷，从而提供一种交通安全风险诊断方法及装置。
[0005]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种交通安全风险诊断方法，所述方法包括如下步骤：/>[0006]获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通安全风险诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标监测路段的交通监测数据，所述交通监测数据包括：车辆急加速、急刹车、急并道和超速行为数据、道路交通违法数据、道路交通事故数据、道路固有条件数据、交通流参数数据；对所述交通监测数据进行数据特征融合，得到融合后的交通监测数据；基于所述融合后的交通监测数据进行静态安全风险诊断，确定所述目标路段的静态安全风险诊断结果；基于所述静态安全风险诊断结果和所述融合后的交通监测数据进行动态安全风险诊断，确定所述目标路段的动态安全风险诊断结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述交通监测数据进行数据特征融合，得到融合后的交通监测数据，包括：将所述交通监测数据进行深度特征提取；按照特征信息将深度特征提取后的数据进行分类；将分类后的数据进行特征融合，得到融合后的交通监测数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合后的交通监测数据进行静态安全风险诊断，确定所述目标路段的静态安全风险诊断结果，包括：从所述融合后的交通监测数据中提取历史时刻对应的第一数据的第一总风险状态样本数量；对所述第一数据进行特征聚类；基于聚类结果，计算每一类中包含当前风险状态样本数量与第一总风险状态样本数量的占比；对每一类对应的占比进行排序；基于排序结果，得到每一类对应的静态交通安全风险等级。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述静态安全风险诊断结果和所述融合后的交通监测数据进行动态安全风险诊断，确定所述目标路段的动态安全风险诊断结果，包括：从所述融合后的交通监测数据中提取实时数据；对所述实时数据和所述静态安全风险诊断结果进行风险特征提取，得到风险特征数据；基于所述风险特征数据进行动态安全风险诊断，确定所述目标路段的动态安全风险诊断结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述实时数据和所述静态安全风险诊断结果进行风险特征提取，得到风险特征数据，包括：对所述实时数据进行实时风险特征提取，得到实时风险特征；对所述静态安全风险诊断结果进行特征数字化处理，得到静态风险特征；将所述实时风险特征与所述静态风险特征进行降维融合，得到风险特征数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王长君，柴树山，周志强，刘艳，刘君，孙广林，徐炅旸，郑金子，齐晨，胡雁宾，周高祥，柴亚南，刘国鹏，
申请(专利权)人：公安部道路交通安全研究中心，
类型：发明
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