一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法技术

本发明专利技术公开了一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法，基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，推估相关后续交通路况演进态势通过建立贝叶斯网络评估模型，从交通车辆管理系统数据库中收集违章车辆违章时刻的前后一段时间内的车辆及路况信息及交通事故等级等数据，对所收集的信息进行整理分类，建立起贝叶斯网络评估模型的训练集训练模型，并将预测等级纳入模型训练范围，对违章误判进行识别，对交通路段态势进行评估，为提升高速公路突发事件应急处置提供决策支持能力，同时基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，可推估相关后续交通路况演进态势，对突发应急事件进行决策支持。对突发应急事件进行决策支持。对突发应急事件进行决策支持。

【技术实现步骤摘要】
一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法


[0001]本专利技术涉及交通违章
，尤其涉及一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法。

技术介绍

[0002]为维持城市车辆管理秩序,安装电子监控等设备对城市道路交通进行管理起到必不可少的作用,智能交通的倡导也让城市交通路口电子警察的设备随之增多。电子警察,是一种利用自动化检测与测量技术捕获交通违法或交通事故,利用网络将采集的信息传回公安部门进行分析处理,并以此为证据对肇事者进行处罚,以减少事故发生、辅助交警工作。但是电子警察毕竟是机器,难免会有“误伤”,从而导致对车辆违章的误判，且路况复杂多变,如为了避开119、急救车执行紧急任务等特殊车辆、信号灯故障违章、避让故障或事故车而违章、交通信号灯与现场交警指挥不一致、车辆被套牌等情况下,导致违章的情况是可以申请撤销违章记录的,又如更复杂的路况，在红灯路口为避免执行紧急任务的特殊车辆,导致前方连续的多辆车闯红灯或者压线违章,而距离特殊车辆最近的车辆在人工审核环节是容易识别为是可以申请撤销违章记录的,而距离特殊车辆较远的车辆较难识别，从而造成违章误判,且在人工审核环节,由于工作量巨大,可能由于人为因素或客观因素干扰而出现质量问题,由此产生的违法行为误判、错判。
[0003]合理的调配资源就要对交通系统有更加清晰准确的认识,需要交通管理部门在调配中及时发现可能造成交通拥堵的交通流变化,识别城市路网中的容易发生交通拥堵的脆弱路段,在有限的交通调控投入下保证调控收益最大化。针对以上这些交通控制的需求,迫切需要更加智能高效的交通控制系统,智慧交通系统(IntelligentTrafficSystem,简称ITS)应运而生。智慧交通系统在2008年由IBM首次提出,希望能够运用先进信息、通信、传感、控制及计算机技术在城市路网乃至更大的范围内建立起实时、高效、准确的综合交通控制系统。智慧交通系统
‑‑
经提出就受到世界各国的广泛关注。准确的交通流预测是智慧交通系统感知交通系统运行状态、制定短时交通管制措施、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率的关键所在。道路的短时交通流预测是智慧交通系统研究的核心部分之一。短时交通流是人、车、路相互作用的复杂系统,并且系统的各个部分相互作用、相互耦合,呈现出高度的非线性,时变性和不确定性,增大了短时交通流预测的难度。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术提出了一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型，基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，推估相关后续交通路况演进态势。
[0005]第一方面，一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，通过建立贝叶斯网络评估模型对违章误判进行识别，对高速交通路段态势进行评估，方法包括以下步骤：交通信息收集：收集违章车辆违章时刻的前后一段时间内的车辆及路况信息及交通事故等级数据，包括车辆状况、发生事故的路段位置、事故发生时间、事故路段的道路设
计等造成事故影响的相关因素；信息整体分类：对交通信息整理分类，设定出误判信息；数据库建立：根据得到的信息数据建立相应时间段内的初始数据训练集,；模型训练及态势预测评估：建立贝叶斯网络评估模型，确定好模型并进行训练之后，利用获取交通路段实时信息，对路段突发事件交通态势进行预测和影响评估，预测下一个路段的交通情况。
[0006]进一步，所述交通信息从交通车辆管理系统数据库中收集，还包括：车辆及路况信息：前后一段时间片段内违章车辆是否避让特殊车辆信息、交通信号灯是否故障信息、是否避让故障车或路障信息、交通信号灯与现场交警指挥是否一致信息、车牌是否被套用信息以及车辆是否违章信息；预测范围内设定时间的交通路网的车流信息：所述预测范围为需要预测的交通路网的范围。
[0007]进一步，所述预测范围内设定时间的交通路网的车流信息的采集具体包括：采集预测范围内一段时间的交通网络路段的车流信息，所述车流信息包括：车流速度、车流密度、车流流量；采集需要预测的交通网络的经纬度范围，以及其中的路段数量、路段之间的拓扑结构以及路段的道路信息；所述道路信息包括路段长度、道路等级以及路段起始点的经纬度坐标；采集预测范围内一段时间的交通网络路段的车流信息，形成预测范围内每个路段的交通状态量的时间序列，对每一个路段采集一定时间内的车流信息，补偿后形成每一个路段每一个车流信息量的相同长度的时间序列。
[0008]进一步，所述初始数据训练集内容包括：每一时间片段内车辆是否违章信息、是否避让特殊车辆信息、交通信号灯是否故障信息、是否避让故障车或路障信息、通信号灯与现场交警指挥是否一致信息以及车牌是否被套用信息。
[0009]进一步，所述模型训练包括以下步骤：将获取的信息作为识别模型的输入，获得是否避让特殊车辆节点的概率分布、交通信号灯是否故障节点的概率分布、是否避让故障车或路障节点的概率分布、交通信号灯与现场交警指挥是否一致节点的概率分布以及车牌是否被套用节点的概率分布；结合车辆是否违章节点的先验概率分布计算得到车辆是否违章节点的后验概率分布；对时间段内车辆违章误判识别的结果为：比较车辆确实违章的后验概率与违章车辆是误判的后验概率分布的大小，若车辆确实违章的后验概率分布大于或者等于违章车辆是误判的后验概率，则此违章车辆判定为确实违章；若车辆确实违章的后验概率分布小于违章车辆是误判的后验概率，则判定此违章车辆为误判。
[0010]另一方面，一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型，用于实现一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，所述路段突发事件交通态势影响评估分析模型从交通车辆管理系统数据库中收集违章车辆违章时刻的前后一段时间内的车辆及路况信息及交通事故等级等数据，对所收集的信息进行整理分类，建立起贝叶斯网络评估模型的训练集训练模型，并将预测等级纳入模型训练范围，对违章误判进行识别，对交通路段态势进行评
估。
[0011]本专利技术的有益效果：本专利技术提出了一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法，基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，推估相关后续交通路况演进态势通过建立贝叶斯网络评估模型，从交通车辆管理系统数据库中收集违章车辆违章时刻的前后一段时间内的车辆及路况信息及交通事故等级等数据，对所收集的信息进行整理分类，建立起贝叶斯网络评估模型的训练集训练模型，并将预测等级纳入模型训练范围，对违章误判进行识别，对交通路段态势进行评估，为提升高速公路突发事件应急处置提供决策支持能力，同时基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，可推估相关后续交通路况演进态势，对突发应急事件进行决策支持。
附图说明
[0012]图1是本专利技术路段突发事件交通态势影响评估分析方法流程图。
具体实施方式
[0013]为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本专利技术的具体实施方式。
[0014]本专利技术提出了一种路段突发事件交通态势影响评估分析模型及方法，第一方面，一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，如图1所示，基于贝叶斯网络等相关挖掘算法，推估相关后续交通路况演进态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，其特征在于，通过建立贝叶斯网络评估模型对违章误判进行识别，对高速交通路段态势进行评估，方法包括以下步骤：交通信息收集：收集违章车辆违章时刻的前后一段时间内的车辆及路况信息及交通事故等级数据，包括车辆状况、发生事故的路段位置、事故发生时间、事故路段的道路设计等造成事故影响的相关因素；信息整体分类：对交通信息整理分类，设定出误判信息；数据库建立：根据得到的信息数据建立相应时间段内的初始数据训练集,；模型训练及态势预测评估：建立贝叶斯网络评估模型，确定好模型并进行训练之后，利用获取交通路段实时信息，对路段突发事件交通态势进行预测和影响评估，预测下一个路段的交通情况。2.根据权利要求1所述的一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，其特征在于，所述交通信息从交通车辆管理系统数据库中收集，还包括：车辆及路况信息：前后一段时间片段内违章车辆是否避让特殊车辆信息、交通信号灯是否故障信息、是否避让故障车或路障信息、交通信号灯与现场交警指挥是否一致信息、车牌是否被套用信息以及车辆是否违章信息；预测范围内设定时间的交通路网的车流信息：所述预测范围为需要预测的交通路网的范围。3.根据权利要求2所述的一种路段突发事件交通态势影响评估分析方法，其特征在于，所述预测范围内设定时间的交通路网的车流信息的采集具体包括：采集预测范围内一段时间的交通网络路段的车流信息，所述车流信息包括：车流速度、车流密度、车流流量；采集需要预测的交通网络的经纬度范围，以及其中的路段数量、路段之间的拓扑结构以及路段的道路信息；所述道路信息包括路段长度、道路等级以及路段起始点的经纬度坐标；采集预测范围内一段时间的交通网络路段的车流信息，形成预测范围内每个路段的交通状态量的时间序...

【专利技术属性】
技术研发人员：向鹏程，王蕾，朱杰，张海蓉，钟俊锴，万晓一，王凌礁，倪伟，孙瑞玮，
申请(专利权)人：云南省交通科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：