CN113920732A - 一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法 - Google Patents

一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法。本发明利用历史交通大数据综合人、车、道路、环境等多个因素来建立交通事故预警模型，后期可以通过新增的交通数据对模型不断进行修正，从而得到更加高的预警精度。针对特定的驾驶人群进行差异化建模研究，能够提供更有针对性的预防策略。通过收集实时道路与环境信息来预警特定驾驶人发生事故的风险，可以降低行车人的事故发生风险，帮助相关运输企业提高安全生产水平，也能帮助交通管理部门进行事故预警。

Description

一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法
技术领域
本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法。
背景技术
随着我国经济社会不断发展，道路通车里程数和机动车保有量增加，道路交通事故发生数也呈现增加的趋势，我国交通安全形势仍旧十分严峻。而当下随着大数据的发展，交通大数据的数据库已经非常完善，利用交通大数据预测和降低交通事故的研究逐渐受到人们的重视，但是结合交通大数据信息，通过驾驶人、车辆特征、道路因素、环境特征的历史事故数据建立适用于特定的驾驶人群的预测模型方面的研究还比较少。且以往的道路交通事故风险预警方法没有考虑到针对特定的驾驶人群进行预警，没有对特定驾驶人群进行分级研究。
因此通过收集实时的道路、环境信息，对特定驾驶人群进行分类，建立适用于特定人群的预测模型，来对驾驶人发生事故的风险进行预警，给予提醒是非常有必要的。
发明内容
针对上述技术背景提到的不足，本发明的目的在于提供一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，所述预警方法的实施过程如下：
S101、针对特定的驾驶人群如某市的公交车司机，收集其个人特征数据、历史交通违章数据和历史交通事故数据；
S102、对所获得的历史交通数据进行处理，剔除缺失值多的、不合理的数据，产生建立模型所需的数据样本，导入到针对特定人群的交通事故数据信息库；
S103、利用数据库中的历史交通事故数据利用人、车、路与环境等方面的因素来建立一个交通事故严重程度模型，模型中只保留显著变量p<0.1；
S104、基于S103建立的模型，对多个驾驶人进行聚类，将相同属性的驾驶人归为一类；
S105、针对S104的不同分类的驾驶人群体，分别分析其性别、年龄、驾龄、身高、体重、车龄等特征，并针对不同群体中显著变量计算边际效应值，来定量分析各显著因素对交通事故严重度的影响；
S106、针对上述因素提出改善措施，反馈给相关部门；
S107、针对每类驾驶人建立一个事故风险预测模型：筛选所需数据，计算每类驾驶人发生交通安全事故的概率；
S108、通过气象部门天气情况报道、地图实时交通情况、车载行车视频监控系统收集到的道路与环境信息，结合事故风险预测模型中的驾驶人信息和车辆信息，运用S107中建立的模型来计算特定驾驶人发生事故的风险，提前给出预警提示，以降低事故的发生概率，提高行车安全。
S109、把新增的事故数据信息，定期(半个月或一个月)增加到S102中已建立好的针对特定人群的交通事故信息库中，对S103、S104、S107中所建立的模型参数进行修正，以便提供更加精准的事故预测概率。
进一步的，所述数据的来源可以是有关运输企业、道路交通管理部门、导航软件等，获取人、车、路与环境等方面的多维数据。
进一步的，所述相同属性包括性别、年龄、驾龄、身高、体重、时间段、车龄等，同时聚类时不仅按照单一属性归类，还需要将属性进行合并后再分类。
进一步的，所述新增事故数据信息和原有事故数据信息对比，判断模型对降低事故率的效果。
本发明的有益效果：
1、本发明利用历史交通大数据综合人、车、道路、环境等多个因素来建立交通事故预警模型，后期可以通过新增的交通数据对模型不断进行修正，从而得到更加高的预警精度。
2、本发明是针对特定的驾驶人群进行差异化建模研究，能够提供更有针对性的预防策略。通过收集实时道路与环境信息来预警特定驾驶人发生事故的风险，可以降低行车人的事故发生风险，帮助相关运输企业提高安全生产水平，也能帮助交通管理部门进行事故预警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，具体的技术解决方案如下：
S101、针对特定的驾驶人群如某市的公交车司机，收集其个人特征数据、历史交通违章数据和历史交通事故数据，数据的来源可以是有关运输企业、道路交通管理部门等；
S102、对所获得的历史交通数据进行处理，剔除缺失值多的、不合理的数据，产生建立模型所需的数据样本，导入到针对特定人群的交通事故数据信息库；
S103、利用数据库中的历史交通事故数据利用人、车、路与环境等方面的因素来建立一个交通事故严重程度模型，模型中只保留显著变量p<0.1；
S104、基于S103建立的模型，对多个驾驶人进行聚类，将相同属性的驾驶人归为一类，相同属性包括性别、年龄、驾龄、身高、体重、时间段、车龄等，同时分类时不仅按照单一属性归类，还将属性进行合并后再分类；
S105、针对S104的不同分类的驾驶人群体，分别分析其性别、年龄、驾龄、身高、体重、车龄等特征，并针对不同群体中显著变量计算边际效应值，来定量分析各显著因素对交通事故严重度的影响；
S106、针对上述因素提出改善措施，反馈给相关部门；
S107、针对每类驾驶人建立一个事故风险预测模型：筛选所需数据，计算每类驾驶人发生交通安全事故的概率；
S108、通过气象部门天气情况报道、地图实时交通情况、车载行车视频监控系统收集到的道路与环境信息，结合事故风险预测模型中的驾驶人信息和车辆信息，运用S107中建立的模型来计算特定驾驶人发生事故的风险，提前给出预警提示，以降低事故的发生概率，提高行车安全。
S109、把新增的事故数据信息，定期(半个月或一个月)增加到S102中已建立好的针对特定人群的交通事故信息库中，对S103、S104、S107中所建立的模型参数进行修正，以便提供更加精准的事故预测概率。同时可以将新增事故数据信息和原有事故数据信息对比，判断模型对降低事故率的效果。
可以根据得到的大数据对货车司机、公交车司机等特定人群建立针对性的预测模型，后期可以通过不断的增加新数据来完善分类和预测的精确度。由于是针对每类人群建立特定的预测模型，且建立的数据是人、车、道路、环境等多维数据，因此可以有效的提高预测精度。
本发明的有益效果如下：
本发明利用历史交通大数据综合人、车、道路、环境等多个因素来建立交通事故预警模型，后期可以通过新增的交通数据对模型不断进行修正，从而得到更加高的预警精度。
本发明是针对特定的驾驶人群进行差异化建模研究，能够提供更有针对性的预防策略。通过收集实时道路与环境信息来预警特定驾驶人发生事故的风险，可以降低行车人的事故发生风险，帮助相关运输企业提高安全生产水平，也能帮助交通管理部门进行事故预警。
上述对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (4)

1.一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，其特征在于，所述预警方法的实施过程如下：
S101、针对特定的驾驶人群如某市的公交车司机，收集其个人特征数据、历史交通违章数据和历史交通事故数据；
S102、对所获得的历史交通数据进行处理，剔除缺失值多的、不合理的数据，产生建立模型所需的数据样本，导入到针对特定人群的交通事故数据信息库；
S103、利用数据库中的历史交通事故数据利用人、车、路与环境等方面的因素来建立一个交通事故严重程度模型，模型中只保留显著变量p<0.1；
S104、基于S103建立的模型，对多个驾驶人进行聚类，将相同属性的驾驶人归为一类；
S105、针对S104的不同分类的驾驶人群体，分别分析其性别、年龄、驾龄、身高、体重、车龄等特征，并针对不同群体中显著变量计算边际效应值，来定量分析各显著因素对交通事故严重度的影响；
S106、针对上述因素提出改善措施，反馈给相关部门；
S107、针对每类驾驶人建立一个事故风险预测模型：筛选所需数据，计算每类驾驶人发生交通安全事故的概率；
S108、通过气象部门天气情况报道、地图实时交通情况、车载行车视频监控系统收集到的道路与环境信息，结合事故风险预测模型中的驾驶人信息和车辆信息，运用S107中建立的模型来计算特定驾驶人发生事故的风险，提前给出预警提示，以降低事故的发生概率，提高行车安全；
S109、把新增的事故数据信息，定期(半个月或一个月)增加到S102中已建立好的针对特定人群的交通事故信息库中，对S103、S104、S107中所建立的模型参数进行修正，以便提供更加精准的事故预测概率。
2.根据权利要求1所述的一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，其特征在于，所述数据的来源可以是有关运输企业、道路交通管理部门、导航软件等，获取人、车、路与环境等方面的多维数据。
3.根据权利要求1所述的一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，其特征在于，所述相同属性包括性别、年龄、驾龄、身高、体重、时间段、车龄等，同时聚类时不仅按照单一属性归类，还需要将属性进行合并后再分类。
4.根据权利要求1所述的一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法，其特征在于，所述新增事故数据信息和原有事故数据信息对比，判断模型对降低事故率的效果。
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