基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法技术

本发明专利技术涉及交通安全技术领域，公开了一种基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法，获取车辆行驶的连续轨迹数据得到车辆的实时数据，设置自变量，运用K

【技术实现步骤摘要】
基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法


[0001]本专利技术涉及交通安全
，具体涉及一种基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法。

技术介绍

[0002]高速公路转换区作为典型的高速公路改扩建瓶颈路段，道路条件复杂，处于中央分隔带处，曲率半径小，交通冲突识别困难，交通安全问题突出。
[0003]根据调查，目前识别严重冲突的常用方法主要有：碰撞时间、后侵入时间和碰撞时间差，在识别冲突类型的过程中，适用于追尾冲突，能较好的识别交通冲突，受到了广泛的应用。但是这些方法针对的是特定类型的交通冲突，未考虑车辆加速度等参数对交通冲突的影响。同时，也缺乏对高速公路转换区这一特定场景的严重冲突识别研究，考虑的因素不全面，未考虑单车、交通流、道路等因素的融合，对转换对转换区严重冲突的影响程度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是针对上述技术的不足，提供一种基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法，分析多因素对车辆严重冲突的影响程度，以识别高速公路转换区的严重冲突，提高转本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于logistic模型的高速公路转换区严重冲突识别方法，其特征在于：包括如下步骤：A)使用雷达获取高速公路上若干个转换区的车辆行驶的连续轨迹数据，经坐标转换处理得到车辆的实时数据；B)设置自变量X
m
，自变量X
m
由车辆因素、交通流因素和道路因素分解取得，所述车辆因素和交通流因素由所述步骤A)得到的实时数据取得，所述车辆因素包括平均速度和加速度，所述道路因素由转换区的道路信息计算取得，运用K
‑
means聚类法进行离散化处理，定义离散判别，获取每个所述自变量X
m
的n个离散取值，n为自然数，然后以各自变量X
m
的第一个离散取值为参照项，定义剩余离散取值对应自变量X
m
的哑变量X
m(n
‑
1)
，再通过logistic模型，进行拟合，得到每个自变量X
m
对应第n个离散取值的回归系数β
m(n
‑
1)
，n≥2，取得发生严重冲突事件的概率P(y
i
)，g(y
i
)＝α+β
11
X
11...

【专利技术属性】
技术研发人员：王祎旸，王红，丘积，朱顺应，陈秋成，王付鹏，王洪涛，孙伟民，吴景安，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：