一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于车辆轨迹数据的高速公路行车安全风险主动识别方法。具体包括：基于高速公路机动车的历史轨迹数据建立数据基座；根据轨迹数据中车辆的速度信息以及其他相关指标提取出相应的风险研判指标；使用随机森林与XGBoost的组合算法对指标的重要度进行研判，设定指标累积重要度阈值，将指标重要度按照从大到小的顺序进行累加，筛选出累积重要度大于阈值的所有指标，将这些指标结合XGBoost算法用于事故风险的识别(即有无可能发生事故)。本发明专利技术在高速公路行车安全风险识别有着较高的精度，可以为高速公路事故风险研判和动态预警提供方法支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及道路交通安全，具体涉及一种高速公路道路交通安全预警技术方法。

技术介绍

1、高速公路作为道路的重要组成部分，由于全程封闭、行驶速度高、出入口间距长等特点，一旦发生交通事故，往往会引发连锁反应，造成不可估量的后果，如果能对高速公路事故风险进行提前预警，对提高高速公路的交通安全管理水平具有重要意义。车辆从无到有发生事故可以分为四个阶段：知险、辨险、避险、遇险。如果在最早的知险阶段就能给驾驶员提供预警信息，这对预防事故的发生有很重要的意义。早期研究中，借助线圈采集的宏观交通流数据对高速公路行车风险进行识别是主流，而基于微观的车辆行驶轨迹数据进行高速公路行车风险的研究相对较少，此类研究有着很好的应用前景。

技术实现思路

1、本专利技术针对上述现有技术存在的不足，第一方面，提出一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，包括下述步骤：

2、获取高速公路的事故数据以及与之匹配的机动车轨迹数据；

3、根据高速公路事故发生的时间和地点分别从时间和空间角度对轨迹数据进行时空筛选；

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，所述时空筛选具体方法为：

3.如权利要求2所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，筛选事故发生前的5min～15min以及事故发生上游的5km～15km的数据。

4.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，所述风险识别指标Xj的基于分类准确率的变量重要性度量Dj的计算步骤如下所示：

5.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车...

【技术特征摘要】

1.一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

2.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，所述时空筛选具体方法为：

3.如权利要求2所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，筛选事故发生前的5min～15min以及事故发生上游的5km～15km的数据。

4.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风险识别方法，其特征在于，所述风险识别指标xj的基于分类准确率的变量重要性度量dj的计算步骤如下所示：

5.如权利要求1所述的一种轨迹数据驱动的高速公路行车风...

【专利技术属性】
技术研发人员：许博，董春娇，李鹏辉，万雨杰，杨妙言，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：