CN106816020B - 基于数据分析的交通事故信息处理方法 - Google Patents

Abstract

一种基于数据分析的汽车交通事故信息处理方法，包括：收集来自于多辆汽车的历史控制数据、历史车辆状态数据、历史交通事故数据以及相应的车辆所处的历史环境数据；基于所收集的历史数据形成交通事故模型，所述交通事故模型表征所述交通事故与控制数据、车辆状态数据及环境数据的关联性；基于交通事故模型向用户提供有关交通事故的内容服务。所述方法能提高行车安全性。

Description

基于数据分析的交通事故信息处理方法

技术领域

本发明涉及大数据分析应用技术，特别涉及基于数据分析的交通事故信息处理方法。

背景技术

当前，随着汽车使用的逐步普及，汽车成为了人们日常生活里不可或缺的交通工具。但与此同时，交通事故也日益增多。虽然交管部门在一些事故多发路段设置警告提醒，但是类似事故或者是在类似地段发生的事故依然层出不穷。

可见，在事故多发路段设置安全警告信息，或者在道路设置通用性的安全提醒信息，并不能有效地阻止相似事故或者在相似路段的事故的发生。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种基于数据分析的交通事故信息处理方法，以对交通事故的发生提供针对性的预先内容服务。

为了解决上述问题，本发明基于数据分析的交通事故信息处理方法，包括：

收集来自于多辆汽车的历史控制数据、历史车辆状态数据、历史交通事故数据以及相应的车辆所处的历史环境数据；

基于所收集的历史数据形成交通事故模型，所述交通事故模型表征所述交通事故与控制数据、车辆状态数据及环境数据的关联性；

基于交通事故模型向用户提供有关交通事故的内容服务。

与现有技术相比，上述方案具有以下优点：通过在持续时间内收集车辆的数据，使用大数据来研究。考虑到交通事故通常都和当时用户对车辆的控制操作、车辆自身状态及车辆所处环境有关，因而基于这些数据所获得的交通事故模型能针对性地体现引发交通事故的因素。从而，基于交通事故模型就能较准确地提供有关交通事故的内容服务，例如，事故安全分析报告、交通事故的提醒、提供避免交通事故的驾驶建议等，以提高行车安全性。

附图说明

图1是本发明基于数据分析的交通事故信息处理方法的一种实施方式示意图；

图2是实现本发明方法的一种实施例架构示意图；

图3是实现本发明方法的一种实施例中云端和多辆汽车交互工作的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中，阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员更全面地了解本发明。但是，对于所属技术领域内的技术人员明显的是，本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外，应当理解的是，本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反，可以考虑用下面的特征和要素的任意组合来实施本发明，而无论它们是否涉及不同的实施例。因此，下面的方面、特征、实施例和优点仅作说明之用而不应被看作是权利要求的要素或限定，除非在权利要求中明确提出。

如背景技术提及的，现有技术通过在道路上设置安全警告或通用提醒信息并不能有效阻止相似事故或在相似路段事故的发生。究其原因，在于这种方式仅是被动提供信息，因而容易被用户忽略，或者用户即使看到了也不会引起重视。由于目前很多车辆都已装配了多种传感器，这些传感器有的可以获取车辆各系统/整体的运行状态，有的可以监测车辆在行驶过程中所处的环境的相关数据，有的可以获得车辆发生交通事故时的数据(例如碰撞、侧翻等数据)，等等。因此，根据本发明，可以利用这些传感器来获得交通事故发生前、发生时的相关数据，依据这些数据，应能够获得交通事故发生与相关数据间的关系，从而获得准确描述交通事故的模型，并且主动提供给用户。

具体地，参照图1所示，根据本发明基于数据分析的交通事故信息处理方法的一种实施方式，其包括：

步骤10，收集来自于多辆汽车的历史控制数据、历史车辆状态数据、历史交通事故数据以及相应的车辆所处的历史环境数据；

步骤20，基于所收集的历史数据形成交通事故模型，所述交通事故模型表征所述交通事故与控制数据、车辆状态数据及环境数据的关联性；

步骤30，基于交通事故模型向用户提供有关交通事故的内容服务。

需要说明的是，为了获得准确的交通事故模型，需要去获得很多辆汽车的相关数据，以避免产生错误的建模结果。因而，目前的大数据应用方式将使得本发明的输出结果更准确。

目前的汽车系统中包含有多个子系统，分别用于执行汽车的各项功能。例如，发动机系统负责控制发动机的运作；底盘及制动系统负责汽车的制动及汽车行驶过程中车身稳定的控制；车身控制系统负责汽车的防盗及汽车灯光的控制；以及提供各种内部或外部数据探测功能的传感器，等等。为此，各个汽车子系统都会有一个电子控制单元(ECU)来负责实现各自功能所需的通讯、数据处理等操作。并且，由于目前的汽车系统中都配置了车辆总线，各个电子控制单元都可以很方便地将各自系统的运行数据、发生交通事故时的相应数据及传感器探测到的环境数据上传到车辆总线。借助车辆总线，其他的汽车子系统也能够获得相关数据。本发明方法的实现也正是基于此方式来操作。

图2示意出了为实现本发明方法的一种实施例的架构。参照图2所示，汽车的各个子系统的电子控制单元都与车辆总线建立了通信连接，车载端也与车辆总线建立了通信连接。

车载端中包括：

车辆总线通信模块，其提供了车辆总线通信接口，以建立车载端与车辆总线的通信连接；

数据通信模块，其提供了汽车接入网络的通信接口，以建立车载端与云端分析平台的通信连接；

数据采集模块，通过车辆总线通信模块与车辆总线的通信，可以从车辆总线上获得其他汽车子系统的电子控制单元上传到车辆总线上的信息，这些信息中就包括了各汽车子系统的运行数据、用户对各汽车子系统的控制数据(例如，加/减速操作数据、转向数据、对车内电子设备的操作数据等任意一项或组合)、发生交通事故时的相应数据(例如，事故损坏部件、损坏程度、事故引发的部件故障发生前后顺序等任意一项或组合)及环境数据(例如，温度、湿度、天气、路况、车辆位置、前后车距、行驶里程等任意一项或组合)；

信息处理模块，对数据采集模块获得的各类数据进行整理，例如将各类数据按数据类型进行分类打包等；在整理过后，通过数据通信模块将相关数据发送给云端数据分析平台；后续，对于云端数据分析平台下发的数据进行解析、处理，并将处理后的数据发送给人机交互模块；当然，出于信息传输安全的需求，信息处理模块还可以在整理数据后对数据进行加密，仅将加密过的数据发送给云端数据分析平台；

云端数据分析平台，在获得车载端发送的控制数据、交通事故数据、运行状态数据及环境数据后，将其存储并对这些数据进行分析，以形成交通事故的模型，所述交通事故模型模型包含引发交通事故的相关因素的数据类型，以及该数据类型对于交通事故发生的影响关系(可以由公式或其他形式表征出来)。

基于交通事故模型，还可以形成有关交通事故的安全分析报告。具体地，安全分析报告所包含的内容可以为：特定交通事故中，各个相关因素对于交通事故的量化影响。例如，对于某一雨天在弯道内的单车事故，其相应的分析数据为：小雨天气，轮胎的摩擦系数减小，刹车距离增加A米；超速速度(>B公里/小时)，车辆漂移概率增加C％；急速转弯，车辆失控概率增加D％。此外，还可以形成与安全分析报告中的数据对应的交通事故提醒及避免交通事故的驾驶建议。其中，交通事故提醒的内容可以为针对某一曾发生过交通事故的路段的事故数据提醒。例如，提醒的内容可以为：前方弯道请注意安全，速度高于L公里/小时的事故概率为K％，最近N年曾有M起超速引起的事故。而驾驶建议的内容可以为针对用户当前操作，为避免交通事故发生的操作指引。例如，驾驶建议的内容可以为：当前车速过快，通过弯道失控概率较高，请将车速降低到X公里/小时，注意安全。云端数据分析平台形成的交通事故模型、交通事故提醒、预防建议、安全分析报告等可以下发至车载端以为信息处理模块获得；

人机交互模块，其根据信息处理模块发送的数据，通过图像和/或声音的方式呈现给用户；例如，将交通事故提醒以声音方式提醒用户；将预防建议以图像方式显示给用户，等等。

如前述提及的，为使得本发明方法的输出结果更准确，可以应用大数据处理的方式。因而，本发明的一种实施例中，各汽车与云端数据分析平台间的交互工作可以如图3所示。假设各汽车都采用了与图2所示的车载端相同的结构(当然也完全可以采用不同的结构)，结合图2和图3所示，各汽车将各自的控制数据、交通事故数据、运行状态数据及环境数据上传至云端数据分析平台，当云端数据平台完成数据分析获得了交通事故模型、就可以基于交通事故模型形成上述的安全分析报告、交通事故的提醒、避免交通事故的驾驶建议等，再将相关数据下发至对应的汽车中，以供汽车中的车载端将相应信息呈现给用户。从而，用户可以调整驾驶操作或采取其他相应方法以避免交通事故发生，也增强了行车安全。

以下通过具体应用例对本发明方法的实现过程作进一步说明。

以针对特定多发事故路段的内容服务为例，应用本发明的过程可以概述为：根据大量在某一特定路段发生事故的车辆的相关控制数据、运行状态数据及环境数据，来形成针对该特定路段的交通事故模型。

以图2、图3示意的架构实现本发明为例，车载端在车辆行驶过程中可以从车载总线上获得用户对车辆的控制数据(例如踩踏油门/刹车踏板的控制数据、转动方向盘的控制数据、打开/关闭近光灯或远光灯的控制数据，等等)，车辆的状态数据(例如当前车速、车辆当前位置、瞬时加速度、横摆率，等等)。此外，目前的车辆也越来越多地配备了各种用于车辆外部环境探测的传感器，通过这些传感器可以检测到例如气温、湿度等直接环境数据。这些直接环境数据也会被上传至车辆总线，而被车载端获得。并且，由于已具有接入网络的功能，汽车还可以获取实时的路况信息等间接环境数据(例如由车载端的信息处理模块通过数据通信模块联网来获得)。而当车辆遭遇交通事故时，车载端也可类似地获得上述的数据。

在获得上述数据后，信息处理模块可以将上述数据上传至云端数据分析平台。云端数据分析平台在获得上传的大量数据后，将每一辆车发生交通事故时所对应的上述数据与在该路段发生的交通事故数据关联起来。接着，通过已关联的数据来分析，找到发生交通事故时与之相关的数据。例如，通过大量数据比对发现，高架路段的某处匝道出口由于从两车道收缩为一车道，而经常导致车辆在该处由于车速过快及需进行并线而发生碰擦事故。此时可以认为路况及车速是与该路段处的交通事故相关的数据。

进而，就可建立该路段处的交通事故模型。具体地，该路段处的交通事故模型的内容包含了引发该路段处交通事故的相关数据类型及该数据类型对于交通事故发生的影响关系。云端数据分析平台可以选择将交通事故模型下发到各汽车的车载端。或者，也可以作如下处理：当发现某辆车所处的当前环境、运行状态及控制符合交通事故模型中描述的可能引发交通事故的因素时，向该辆汽车下发交通事故提醒，通过车载端的人机交互模块呈现给用户。交通事故提醒的方式可以是：在车载端的人机交互模块处以文字显示或语音播报下述内容——“该路段前方车道减少需并线，请减速并注意观察侧方情况！”。

类似地，对于在恶劣天气(例如暴雨天气)在某些路段易发生交通事故的情况，通过上述处理过程也可获得对应的交通事故模型，并在后续提前向用户提供相应的内容服务。

虽然本发明已以较佳实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内所作的各种更动与修改，均应纳入本发明的保护范围内，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (8)

1.一种基于数据分析的交通事故信息处理方法，适于在云端数据分析平台上被执行，其特征在于，包括：

收集来自于多辆汽车的历史控制数据、历史车辆状态数据、历史交通事故数据以及相应的车辆所处的历史环境数据；

基于所收集的历史数据形成交通事故模型，所述交通事故模型表征所述交通事故与控制数据、车辆状态数据及环境数据的关联性；

基于交通事故模型向用户提供有关交通事故的内容服务；

其中，所述历史控制数据包括交通事故发生前和发生时的控制数据；所述历史车辆状态数据包括交通事故发生前和发生时的车辆状态数据；所述历史环境数据包括交通事故发生前和发生时的环境数据。

2.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述内容服务包括：根据交通事故模型获得交通事故的安全分析报告，所述安全分析报告包括：在特定交通事故中，各相关因素对于交通事故的量化影响。

3.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述内容服务包括：提供避免交通事故的驾驶建议。

4.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述内容服务包括：提供针对某一曾发生过交通事故的路段的事故数据提醒。

5.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述历史控制数据包括下述任一项或组合：加/减速操作数据、转向数据、对车内电子设备的操作数据。

6.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述历史车辆状态数据包括下述任一项或组合：速度、当前位置、横摆率、直线加速度。

7.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述历史交通事故数据包括下述任一项或组合：事故损坏部件、损坏程度、事故引发的部件故障发生前后顺序。

8.如权利要求1所述的基于数据分析的交通事故信息处理方法，其特征在于，所述历史环境数据包括下述任意一种或组合：温度、湿度、天气、路况、车辆位置、前后车距、行驶里程。

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