CN114219300A - 基于重点车辆的危险系数分析方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置，该方法包括以下步骤：建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。本发明针对交通管控业务中的重点车辆，对重点车辆的多类数据信息进行综合分析计算出重点车辆的危险系数数值，通过重点车辆危险系数可为交通管控部门提供依据，对于系数较高的车辆加大管控力度，从而避免或减少交通事故的发生。

Description

基于重点车辆的危险系数分析方法及装置
技术领域
本发明涉及智慧交通领域，尤其涉及一种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置。
背景技术
随着经济的高速发展和人们生活水平的不断提高，我国的智慧交通建设正在进入一个更加深入，更加扎实的新的阶段，同时，由于大数据的存储能力和计算能力的不断加强，使得对车辆数据的分析挖掘处理得到不断的发展和革新，这为智慧交通的建立奠定了基础。
目前，智慧交通是通过先进的数据采集手段来构建其资源体系，实现对城市交通的高效便捷与精确的管理。通过多个维度的数据采集和分析，使得我们对于重点车辆的信息更加准确和丰富，但是目前还没有一种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置。
发明内容
为解决现有技术存在的上述至少部分问题，本发明提供一种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置。
本发明是这样实现的：
第一方面，本发明提供一种基于重点车辆的危险系数分析方法，包括以下步骤：
建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；
对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；
根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
进一步地，所述重点车辆的多类数据信息包括车辆基本信息、车辆违法信息、车辆事故信息、车辆用途及载重货物类型、驾驶人基本信息、驾驶人身体情况以及驾驶人违法信息。
进一步地，还包括：定期对重点车辆库进行遍历检索，对于无危险系数数值的重点车辆，计算其危险系数数值，对于已存在危险系数数值的重点车辆，对其危险系数数值进行更新。
进一步地，还包括：制定车辆危险等级评级标准，根据重点车辆的危险系数数值所属的评级标准判定重点车辆的危险等级。
进一步地，还包括：动态计算重点车辆各类数据中分值较高的某一类或某几类数据作为危险主因。
进一步地，还包括：动态计算重点车辆当前危险系数数值与之前三个月的变化情况，动态标记当前危险系数数值上升的百分点或下降的百分点。
进一步地，还包括：每类数据包含多项数据，每项数据根据其属性预设有不同的分值，所述根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值具体包括：
对于每一类数据，根据重点车辆的对应于该类数据的各项数据的属性确定各项数据的分值，将各项数据的分值进行累加求和得到该类数据的分值。
第二方面，本发明还提供一种基于重点车辆的危险系数分析装置，包括：
重点车辆库建立模块，用于建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；
分值计算模块，用于对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；
危险系数数值计算模块，用于根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一所述方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提供的这种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置，针对交通管控业务中的重点车辆，对重点车辆的多类数据信息进行综合分析计算出重点车辆的危险系数数值，即车辆在道路行驶中对于其他车辆、行人或道路设施造成危害的系数，通过重点车辆危险系数可为交通管控部门提供依据，对于系数较高的车辆加大管控力度，从而避免或减少交通事故的发生。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于重点车辆的危险系数分析方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于重点车辆的危险系数分析方法的详细流程图；
图3为本发明实施例提供的一种基于重点车辆的危险系数分析装置的结构框图。
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做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。
如图1和图2所示，本发明实施例提供一种基于重点车辆的危险系数分析方法，包括以下步骤：
S101、建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息。
具体地，所述重点车辆的多类数据信息包括车辆基本信息、车辆违法信息、车辆事故信息、车辆用途及载重货物类型、驾驶人基本信息、驾驶人身体情况以及驾驶人违法信息等。
S102、对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值。
具体地，每类数据包含多项数据，例如车辆基本信息包含使用年限和车况等，每项数据根据其属性预设有不同的分值，所述根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值具体包括：
对于每一类数据，根据重点车辆的对应于该类数据的各项数据的属性确定各项数据的分值，将各项数据的分值进行累加求和得到该类数据的分值。
在此之前需要定义每项数据的具体分值计算规则，该分值是与车辆危险系数相关的，具体细则可根据交通管控部门侧重的各项因素进行自定义设置。
S103、根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
上述预定的各类数据的系数权重也可根据交通管控部门对各类数据的侧重进行自定义设置。
优选地，上述方法还包括：定期对重点车辆库进行遍历检索，对于无危险系数数值的重点车辆，计算其危险系数数值，对于已存在危险系数数值的重点车辆，对其危险系数数值进行更新。
优选地，上述方法还包括：制定车辆危险等级评级标准，例如，若危险系数数值≥9.0，则判定为极度危险，若0.9≥危险系数数值≥8.0，则判定为较为危险，若0.8≥危险系数数值≥7.0，则判定为危险，若0.7≥危险系数数值≥6.0，则判定为轻度危险。根据重点车辆的危险系数数值所属的评级标准判定重点车辆的危险等级。还可以根据重点车辆的危险等级设定评级标签并输出。
进一步优选地，上述方法还包括：动态计算重点车辆各类数据中分值较高的某一类或某几类数据作为危险主因。还可以根据危险主因设定危险因素标签并输出。
进一步优选地，上述方法还包括：动态计算重点车辆当前危险系数数值与之前三个月的变化情况，动态标记当前危险系数数值上升的百分点或下降的百分点。还可以根据动态变化量设定变化量标签并输出。
下面通过一个具体的例子对本发明实施例的基于重点车辆的危险系数分析方法进行详细说明。
假设车辆信息、车辆违法信息、车车辆用途及载货类型、常用驾驶人信息、常用驾驶人违法信息、辆事故信息分别的系数权重是X1，X2，X3，X4，X5，X6；假设这辆车是一辆车龄5年的大型渣土货车，车况良好，车辆近一年违法10条，其中闯禁5条，违停2条，不按车道导向行驶3条；事故信息2条，1条简易事故，1条重大事故；常用驾驶人身体状态良好，年龄30岁男性，近一年违法5条，其中闯禁2条，违停3条。在此需要定义每项数据的具体分值计算规则，假设各项细则规则如下，且满分不超过100分：
Figure DA00034144328458684483
Figure BDA0003414432840000061
Figure BDA0003414432840000062
Figure BDA0003414432840000063
Figure BDA0003414432840000064
Figure DA00034144328458738261
故该重点车辆的危险系数p计算公式为：
p＝X1*(a+5b+c1)+X2*(d+d3+e2)+X3*(f+5f3+3f2+2f1)+X4(g+g1+g3+g6)+X5*(h+2h3+3h1)+X6(i+i1+i2)。
如图3所示，本发明实施例还提供一种基于重点车辆的危险系数分析装置，包括：
重点车辆库建立模块11，用于建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；
分值计算模块12，用于对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；
危险系数数值计算模块13，用于根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法实施例的步骤。
第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的步骤。
由于上述装置、电子设备以及计算机可读存储介质实施例解决技术的原理与上述方法实施例是类似的，因此该装置、电子设备以及计算机可读存储介质的实施可以参照上述方法实施例，重复之处不再赘述。
综上所述，本发明实施例提供的这种基于重点车辆的危险系数分析方法及装置，针对交通管控业务中的重点车辆，对重点车辆的多类数据信息进行综合分析计算出重点车辆的危险系数数值，即车辆在道路行驶中对于其他车辆、行人或道路设施造成危害的系数，通过重点车辆危险系数可为交通管控部门提供依据，对于系数较高的车辆加大管控力度，从而避免或减少交通事故的发生。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；
对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；
根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
2.如权利要求1所述的基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于：所述重点车辆的多类数据信息包括车辆基本信息、车辆违法信息、车辆事故信息、车辆用途及载重货物类型、驾驶人基本信息、驾驶人身体情况以及驾驶人违法信息。
3.如权利要求1所述的基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于，还包括：定期对重点车辆库进行遍历检索，对于无危险系数数值的重点车辆，计算其危险系数数值，对于已存在危险系数数值的重点车辆，对其危险系数数值进行更新。
4.如权利要求1所述的基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于还包括：制定车辆危险等级评级标准，根据重点车辆的危险系数数值所属的评级标准判定重点车辆的危险等级。
5.如权利要求1所述的基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于，还包括：动态计算重点车辆各类数据中分值较高的某一类或某几类数据作为危险主因。
6.如权利要求1所述的危险系数数值，其特征在于，还包括：动态计算重点车辆当前危险系数数值与之前三个月的变化情况，动态标记当前危险系数数值上升的百分点或下降的百分点。
7.如权利要求1所述的基于重点车辆的危险系数分析方法，其特征在于，还包括：每类数据包含多项数据，每项数据根据其属性预设有不同的分值，所述根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值具体包括：
对于每一类数据，根据重点车辆的对应于该类数据的各项数据的属性确定各项数据的分值，将各项数据的分值进行累加求和得到该类数据的分值。
8.一种基于重点车辆的危险系数分析装置，其特征在于，包括：
重点车辆库建立模块，用于建立重点车辆库，所述重点车辆库包含至少一个重点车辆的多类数据信息；
分值计算模块，用于对于重点车辆库内的每一个重点车辆，分析其各类数据信息情况，根据各类数据信息情况按照预定的算法规则计算各类数据的分值；
危险系数数值计算模块，用于根据各类数据的分值以及预定的各类数据的系数权重进行加权求和得到该重点车辆的危险系数数值。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。
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