CN114937362B - 基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 - Google Patents
基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114937362B CN114937362B CN202210558914.4A CN202210558914A CN114937362B CN 114937362 B CN114937362 B CN 114937362B CN 202210558914 A CN202210558914 A CN 202210558914A CN 114937362 B CN114937362 B CN 114937362B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- safety hazard
- potential safety
- road grid
- road
- driving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
Abstract
本申请涉及一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质,其方法包括获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组所述车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组所述车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值;基于每个所述行驶轨迹中的所述定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中;基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级。本申请具有为了实现基于车辆行驶数据对道路安全隐患进行研判的效果。
Description
技术领域
本申请涉及道路安全的技术领域,尤其是涉及一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质。
背景技术
汽车的发明不仅给人们的出行带来了极大的便利,而且使得交通运输业蓬勃发展,但随着汽车销量和保有量的急剧增加,带来的道路交通事故隐患不容乐观。
由于驾驶员不能时时刻刻都处于规范驾驶状态,所以绝大多数交通事故产生的原因与驾驶员的不良驾驶行为密切相关,其中,驾驶员的不良驾驶行为一般体现于车辆行驶数据上,例如,当道路上行驶的两辆车的车距较近且前车保持匀速时,如果后车突然加速很容易发生追尾事故。因此如何通过车辆行驶数据对道路安全隐患进行研判已经成为交通运输业迫切需要解决的问题之一。
发明内容
为了实现基于车辆行驶数据对道路安全隐患进行研判,本申请提供一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质。
第一方面,本申请提供一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法,采用如下的技术方案:
一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法,包括:
获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组所述车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组所述车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值;
基于每个所述行驶轨迹中的所述定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中;
基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级。
通过采用上述技术方案,通过行驶信息确定多组车辆行驶数据的安全隐患分值,通过定位信息将安全隐患分值融合至道路网格单元中,基于预设周期内的多组车辆行驶数据的安全隐患分值确定每个道路网格单元的安全隐患等级,从而得到容易发生交通事故的道路网格单元,实现基于车辆行驶数据对道路安全隐患进行研判,进而便于提醒驾驶员对该道路网格单元提高警惕,减小交通事故的发生。
可选的,所述行驶信息包括行驶速度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为加速事件,则基于所述加速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及所述行驶时间计算加速事件中车辆的平均加速度;
基于所述平均加速度确定第一安全隐患分值。
通过采用上述技术方案,通过计算加速事件的平均加速度获取驾驶员的驾驶行为,通过驾驶行为确定加速事件对应道路网格单元的安全隐患分值,从而便于对道路网格单元的安全隐患等级进行划分。
可选的,所述行驶信息包括行驶速度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为减速事件,则基于所述减速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及所述行驶时间计算减速事件中车辆的平均减速度;
基于所述平均减速度确定第二安全隐患分值。
通过采用上述技术方案,通过计算减速事件的平均减速度获取驾驶员的驾驶行为,通过驾驶行为得到减速事件对应道路网格单元的安全隐患分值,从而便于对道路网格单元的安全隐患等级进行划分。
可选的,所述行驶信息包括行驶角度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为转弯事件,则基于所述转弯事件的起始点行驶角度、结束点行驶角度以及所述行驶时间计算减速事件中车辆的平均角速度;
基于所述平均角速度确定第三安全隐患分值。
通过采用上述技术方案,通过计算转弯事件的平均角速度获取驾驶员的驾驶行为,通过驾驶行为得到转弯事件对应道路网格单元的安全隐患分值,从而便于对道路网格单元的安全隐患等级进行划分。
可选的,所述基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级,包括:
判断所述道路网格单元是否存在所述安全隐患分值;
若是,则对所述道路网格单元的所有安全隐患分值进行求和,得到第一安全隐患分值总和x,否则将所述道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0;
对所有所述道路网格单元的第一安全隐患分值总和x进行求和,得到第二安全隐患分值总和;基于所述道路网格单元的个数计算所述第二安全隐患分值总和的均值v和标准差σ;
基于所述第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级。
通过采用上述技术方案,通过计算第二安全隐患分值总和的均值和标准差以及第一安全隐患分值总和计算每个道路网格单元的安全隐患等级,使安全隐患等级的计算结果更具有相对性,更贴近于现实情况。
可选的,所述基于所述第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级,包括:
若x≤v+σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅰ级;
若v+σ<x≤v+2*σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅱ级;
若v+2*σ<x≤v+3*σ,则确定将所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅲ级
若x>v+3*σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅳ级;
其中,Ⅰ级的安全等级最高,Ⅳ级的安全等级最低。
可选的,所述车辆行驶数据还包括车辆的行驶方向,所述道路网格单元包括道路网格单元的方向,所述基于每个所述行驶轨迹中至少一个定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中,包括:
基于每个所述行驶状态事件开始点的所述定位信息在多个所述道路网格单元中选取其中一个道路网格单元作为第一待融和道路网格单元;
判断所述第一待融和道路网格单元的方向与所述行驶方向之间的夹角是否小于预设角度;若是,则将所述安全隐患分值融合至所述第一待融和道路网格单元中,否则在对向道路中选择一个道路网格单元作为第二待融和道路网格单元,并将所述安全隐患分值融合至所述第二待融和道路网格单元中;
其中,所述对向道路为所述第一待融和道路网格单元所属道路的对向道路。
第二方面,本申请提供基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置,采用如下的技术方案:
一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置,包括:
获取模块,用于获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组所述车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组所述车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
第一确定模块,用于基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值;
融和模块,用于基于每个所述行驶轨迹中的所述定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中;
第二确定模块,用于基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级。
通过采用上述技术方案,通过行驶信息确定多组车辆行驶数据的安全隐患分值,通过定位信息将安全隐患分值融合至道路网格单元中,基于预设周期内的多组车辆行驶数据的安全隐患分值确定每个道路网格单元的安全隐患等级,从而得到容易发生交通事故的道路网格单元,实现基于车辆行驶数据对道路安全隐患进行研判,进而便于提醒驾驶员对该道路网格单元提高警惕,减小交通事故的发生。
一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面的任一种所述的方法的计算机程序。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行第一方面的任一种所述的方法的计算机程序。
附图说明
图1是本申请实施例中体现一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法的流程示意图。
图2是本申请实施例中体现对道路网格进行划分的结构示意图。
图3是本申请申请实施例中体现道路单元网格的结构示意图。
图4是本申请实施例中体现一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置200的结构框图。
图5是本申请实施例中体现一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
本具体实施例仅仅是对本申请的解释,其并不是对本申请的限制,本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/0或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,如无特殊说明,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例提供一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法,该基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法可由电子设备执行,该电子设备可以为服务器也可以为终端设备,其中该服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等,但并不局限于此。
如图1所示,一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法的主要流程描述如下(步骤S101~S104):
步骤S101,获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
步骤S102,基于每个行驶轨迹中的行驶信息确定对应的行驶状态事件的安全隐患分值;
首先对车辆行驶数据进行说明,运输企业平台存储有机动车的车辆行驶数据,其中,车辆行驶数据包括机动车在道路上行驶时的经度和维度、行驶速度、行驶时间、行驶方向以及行驶角度,机动车包括安装有行驶记录仪的货车、卡车以及客车,但并不局限于此。行驶记录仪还能记录驾驶员踩下加速踏板的过程、踩下减速踏板的过程以及转弯的过程,运输企业平台通过行驶记录仪获取机动车的车辆行驶数据,其中,行驶记录仪可以为基于《GB/T19056》标准研制的设备,加速踏板为油门,减速踏板为刹车,踩下加速踏板的过程即为加速事件,踩下减速踏板的过程即为减速事件,转弯过程即为转弯事件。
本实施例中的车辆行驶数据为加速事件、减速事件以及转弯事件对应的行驶轨迹的经度和维度、行驶速度、行驶时间、行驶方向以及行驶角度。
需要说明的是,车辆的定位信息即为机动车在道路上行驶时的经度和维度,车辆的行驶信息即为行驶速度、行驶时间和行驶角度,预设周期可以一天、两天,还可以为一个月,对此不做具体限定。
在另一可选实施例中,加速事件、减速事件还可以通过行驶信息中行驶速度的变化确定,例如,在机动车在a点的行驶速度为50m/s,在b点的行驶速度为100m/s,且a到b的方向为机动车行驶的方向,那么可以判定车辆行驶数据中的行驶状态事件为加速事件。
电子设备通过运输企业平台获取多组车辆行驶数据,其中每组车辆行驶数据对应于一个车辆,例如,有三组车辆行驶数据,车辆行驶数据1对应于a车,车辆行驶数据2对应于b车,车辆行驶数据3对应于c车。
电子设备获取预设周期内的多组车辆行驶数据之后,需要计算每组车辆行驶数据对应的行驶状态事件的安全隐患分值。
下面分别针对确定加速事件、减速事件以及转弯事件的安全隐患分值进行说明。
确定加速事件对应的安全隐患分值具体如下:
若行驶状态事件为加速事件,则基于加速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及行驶时间计算加速事件中车辆的平均加速度;基于平均加速度确定第一安全隐患分值。
在本实施例中,电子设备获取加速事件的行驶轨迹中的定位信息和行驶信息,加速事件为驾驶员开始踩下加速踏板至结束踩下加速踏板的过程。例如,电子设备获取的车辆行驶数据为(x,y,t,v,α),其中,x代表行驶时的经度,y代表行驶时的维度,t代表行驶时间,v代表行驶速度,α代表行驶角度,通过驾驶员开始踩下加速踏板到结束踩下加速踏板的行驶速度和行驶事件计算车辆的平均加速度。
例如,驾驶员开始踩下加速踏板的车辆行驶数据为(100,150,7:00,10m/s,100度),结束踩下加速踏板的车辆行驶数据为(100,120,7:01,100m/s,100度),基于平均加速度计算公式v2-v1/t2-t1计算得到加速事件的平均加速度为1.5m/s2。
表1为平均加速度与安全隐患分值的对应关系。
表1
平均加速度(m/s2) | 安全隐患分值 | 备注 |
|α|≤1 | 0 | 无加速/刹车 |
1<α≤1.5 | 5 | 缓慢加速 |
1.5<α≤2.5 | 10 | 正常加速 |
2.5<α≤4 | 15 | 快速加速 |
α>4 | 20 | 紧急加速 |
如表1所示,当车辆的平均加速度为1.5m/s2时,加速事件对应的安全隐患分值为5。
计算减速事件对应的安全隐患分值具体如下:
若行驶状态事件为减速事件,则基于减速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及行驶时间计算减速事件中车辆的平均减速度;基于平均减速度确定第二安全隐患分值。
在本实施例中,电子设备获取减速事件的行驶轨迹中的定位信息和行驶信息,减速事件为驾驶员踩下减速踏板到结束踩下减速踏板的过程,例如,电子设备获取的车辆行驶数据为(x,y,t,v,α),其中,x代表行驶时的经度,y代表行驶时的维度,t代表行驶时间,v代表行驶速度,α代表行驶角度,通过驾驶员开始踩下减速踏板到结束踩下减速踏板的车辆行驶数据计算减速事件的平均减速度。
例如,开始踩下减速踏板的车辆行驶数据为(100,150,7:00,100m/s,100度),结束踩下减速踏板的车辆行驶数据为(100,180,7:01,10m/s,100度),基于平均加速度计算公式v2-v1/t2-t1计算得到车辆的平均减速度为-1.5m/s2。
表2为平均减速度与安全隐患分值的对应关系。
表2
平均减速度(m/s2) | 安全隐患分值 | 备注 |
|α|≤1 | 0 | 无加速/刹车 |
-1.5≤α<-1 | 5 | 缓慢刹车 |
-2.5≤α<-1.5 | 10 | 正常刹车 |
-4≤α<2.5 | 15 | 快速刹车 |
α<-4 | 20 | 紧急刹车 |
如表2所示,当车辆的平均加速度为-1.5m/s2时,减速事件对应的安全隐患分值为5。
计算转弯事件对应的电子设备获取的具体如下:
若行驶状态事件为转弯事件,则基于转弯事件的起始点行驶角度、结束点行驶角度以及行驶时间计算减速事件中车辆的平均角速度;基于平均角速度确定第三安全隐患分值。
在本实施例中,电子设备获取转弯事件的行驶轨迹中的定位信息和行驶信息,转弯事件为机动车的行驶方向变化的过程,例如电子设备获取的车辆行驶数据为(x,y,t,v,α),其中,x代表行驶时的经度,y代表行驶时的维度,t代表行驶时间,v代表行驶速度,α代表行驶角度,通过机动车的行驶方向开始发生变化到行驶方向不在发生变化过程中的行驶角度以及行驶事件计算车辆的平均角速度,例如,机动车的行驶方向开始发生变化的车辆行驶数据为(100,150,7:00:00,50m/s,50度),行驶方向不在发生变化过程中的车辆行驶数据为(100,180,7:00:10,50m/s,150度),基于平均角速度计算公式a2-a1/t2-t1计算得到车辆的平均角速度为10度/s。
表3为平均角速度与安全隐患分值的对应关系。
表3
平均角速度(rad/s) | 平均角速度(度/s) | 安全隐患分值 | 备注 |
|α|≤0.1 | α|≤5.73 | 0 | 无转弯 |
0.1<|α|≤0.15 | 5.73<α≤8.595 | 5 | 缓慢转弯 |
0.15<|α|≤0.3 | 8.595<α≤17.19 | 10 | 正常转弯 |
0.3<|α|≤0.45 | 17.19<α≤25.785 | 15 | 快速转弯 |
|α|>0.45 | α>25.785 | 20 | 紧急转弯 |
如表3所示,当车辆的平均角速度为10度/s时,转弯事件对应的安全隐患分值为15。
需要说明的是,每组车辆行驶数据可以包含多个行驶状态事件,例如a组车辆行驶数据为(100,150,7:00:00,50m/s,50度),(100,200,7:00:05,60m/s,10度),(100,250,7:00:10,100m/s,10度),此时a组车辆行驶数据既包括加速事件又包括转弯事件,其中,以上数据均为举例说明。
步骤S103,基于每个行驶轨迹中的定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个道路网格单元中;
下面首先针对道路网格单元进行说明:
具体的,获取道路长度;基于道路长度以及预设距离对道路进行切片,得到多个道路网格单元。
在本实施例中,电子设备获取待研判道路安全隐患的道路信息,如图2所示,道路信息包括第一道路、第二道路以及第一道路和第二道路的长度,按照预设距离对第一道路和第二道路进行切片,得到多个道路网格单元,其中,第一道路和第二道路的预设距离可以相同,还可以不同,相同道路中每个道路网格单元的长度可以相同,还可以不同,对此不做具体限定。
在本实施例中,以对第一道路进行切片进行说明,例如,预设距离为100米,第一道路长度为2000米,按照100米对第一道路进行切片可以得到20个道路网格单元。
得到多个道路网格单元之后,按照机动车在道路的行驶方向依次对多个道路网格单元进行标号,如图2所示,第一道路的道路网格单元的标号为n1~n9,第二道路的道路网格单元的标号为m1~m9。
在得到道路网格单元之后,还需要对道路网格单元进行处理,得到道路网格单元的中心点和道路网格单元的方向。
具体的,至少赋予每个道路网格单元两个坐标点,且两个坐标点为对角点的坐标,如图3所示的一个道路网格单元,对角点的坐标分别为(x1,y1)和(x2,y2),其中,定义第一道路上的机动车的行驶方向为正方向,那么第二道路为第一道路的对向道路。
特别说明的是,对角点的坐标为地理大坐标,第一道路和第二道路互为对向道路,其中,计算道路网格单元的方向和中心点可以在对道路网格单元标号之前,还可以在对道路网格单元标号之后,对此不做具体限定。
通过每个道路网格单元的对角点坐标计算每个道路网格单元的中心点和方向,例如,计算如图3所示的道路单元网格单元的中心点和方向,其中,道路网格单元的中心点通过(x1+x2/2,y1+y2/2)计算,道路网格单元的方向通过向量y2-y1/x2-x1计算,在计算道路网格单元的方向时道路网格单元的宽度可以忽略不计,将道路网格单元近似看成一条直线,因此道路网格单元的方向与道路长度的方向相平行且与道路方向一致,道路方向为机动车行驶方向在沿道路延伸方向的分量。
得到车辆行驶数据和道路网格单元之后,需要将加速事件、减速事件以及转弯事件对应的安全隐患分之融合至相应的道路网格单元上。
具体的,包括以下子步骤:
步骤S1031,基于每个行驶状态事件开始点的定位信息在多个道路网格单元中选取其中一个道路网格单元作为第一待融和道路网格单元;
电子设备获取加速事件、减速事件以及转弯事件开始时的机动车的定位信息,根据定位信息和道路网格单元的中心点确定第一待融合道路网格单元,在本实施例中以加速事件为例进行说明,驾驶员开始踩下加速踏板时的机动车的定位信息为(100,100),多个道路网格单元的中心点坐标分别为(100,10)、(100,50)、(100,80)、(100,90)、(100,120)、(10,100)、(30,100)、(70,100)和(150,100),基于两点间的距离公式计算可知(100,90)与机动车的定位信息(100,100)的距离最近,因此确定中心点(100,90)所在的道路网格单元为第一待融合道路网格单元。
步骤S1032,判断第一待融和道路网格单元的方向与行驶方向之间的夹角是否小于预设角度;若是,则进入步骤S1033,否则进入步骤S1034;
步骤S1033,将安全隐患分值融合至第一待融和道路网格单元中;
步骤S1034,在对向道路中选择一个道路网格单元作为第二待融和道路网格单元,并将安全隐患分值融合至第二待融和道路网格单元中;其中,对向道路为第一待融和道路网格单元所属道路的对向道路。
在本实施例中,电子设备获取步骤S1031中第一待融合道路网格单元的方向,并计算第一待融合道路网格单元的方向与待融合的车辆行驶数据中的行驶方向之间的方向夹角,若方向夹角小于预设夹角,则将安全隐患分值至第一道路网格单元中,若方向夹角不小于预设夹角,则在对向道路中选取第二待融合道路网格单元,并将安全隐患分值融合至第二待融合道路网格单元中,其中,第二待融合道路网格单元的选取与第一待融合道路网格单元的选取一致,在此不做赘述,在本实施例中,预设角度的取值为90度。
特别说明的是,步骤S102可以在步骤S103之前,还可以在步骤S103之后,在此不做具体限定。
步骤S104,基于安全隐患分值确定每个道路网格单元的安全隐患等级。
具体的,包括以下子步骤:
步骤S1041判断道路网格单元是否存在安全隐患分值;若是,则进入步骤S1042,否则进入步骤S1043;
步骤S1042,对道路网格单元的所有安全隐患分值进行求和,得到第一安全隐患分值总和x;
步骤S1043,将道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0;
在本实施例中,在预设周期内并不是每个道路网格单元都存在安全隐患分值,因此对存在安全隐患分值和不存在安全隐患分值的道路网格单元的第一安全隐患分值总和x的计算进行说明,预设周期以一天为例进行说明。
当道路网格单元存在安全隐患分值时,需要计算该道路网格单元内所有的安全隐患分值的总和,例如,a道路网格单元包括三个安全隐患分值,其三个安全隐患分值分别分5、10、15,那么a道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为30;当道路网格单元不存在安全隐患分值时,直接将该道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0,例如,b道路网格单元不存在安全隐患分值,那么b道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为0。
步骤S1044,对所有道路网格单元的第一安全隐患分值总和x进行求和,得到第二安全隐患分值总和,步骤S1045,基于道路网格单元的个数计算第二安全隐患分值总和的均值v和标准差σ;步骤S1046,基于第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个道路网格单元的安全隐患等级。
在本实施例中,以计算q、w、e三个道路网格单元的安全隐患等级为例进行说明,预设周期为一天为例进行说明,q道路网格单元包括的安全隐患分值分别为5、15、10,w道路网格单元包括的安全隐患分值为0,e道路网格单元包括的安全隐患分值分别为5、10、10、15、20,其中,q道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为30,w道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为0,e道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为60,q、w、e的第二安全隐患分值总和为90,道路网格单元的个数为3,均值v为30,标准差σ为17.3。
q、w、e三个道路网格单元的安全隐患等级的确定具体如下:
若x≤v+σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅰ及;若v+σ<x≤v+2*σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅱ级;若v+2*σ<x≤v+3*σ,则确定将道路网格单元的安全隐患等级为Ⅲ级;若x>v+3*σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅳ级;其中,Ⅰ级的安全等级最高,Ⅳ级的安全等级最低。
在本实施例中,均值v为30,标准差为σ为17.3,v+σ=47.3,v+2*σ=64.3,q道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为30,因此,q的安全隐患等级为Ⅰ级;w道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为0,因此,w的安全隐患等级为Ⅰ级;e道路网格单元的第一安全隐患分值总和x为60,因此e的安全隐患等级为Ⅱ级。
其中,Ⅰ级为低风险、Ⅱ级为一般风险、Ⅲ级为较高风险、Ⅳ级为高风险。
图4为本申请提供的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置200的结构框图。如图4所示,该基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置200主要包括:
获取模块201,用于获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
第一确定模块202,用于基于每个行驶轨迹中的行驶信息确定对应的行驶状态事件的安全隐患分值;
融和模块203,用于基于每个行驶轨迹中的定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个道路网格单元中;
第二确定模块204,用于基于安全隐患分值确定每个道路网格单元的安全隐患等级。
作为本实施例的一种可选实施例,第一确定模块202包括:
第一计算子模块,用于若行驶状态事件为加速事件,则基于加速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及行驶时间计算加速事件中车辆的平均加速度;
第一确定子模块,用于基于平均加速度确定第一安全隐患分值。
作为本实施例的一种可选实施例,第一确定模块202还包括:
第二计算子模块,用于若行驶状态事件为减速事件,则基于减速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及行驶时间计算减速事件中车辆的平均减速度;
第二确定子模块,用于基于平均减速度确定第二安全隐患分值。
作为本实施例的一种可选实施例,第一确定模块202还包括:
第三计算子模块,用于若行驶状态事件为转弯事件,则基于转弯事件的起始点行驶角度、结束点行驶角度以及行驶时间计算减速事件中车辆的平均角速度;
第三确定子模块,用于基于平均角速度确定第三安全隐患分值。
作为本实施例的一种可选实施例,融合模块203包括:
选取子模块,用于基于每个行驶状态事件开始点的定位信息在多个道路网格单元中选取其中一个道路网格单元作为第一待融和道路网格单元;
角度判断子模块,用于判断第一待融和道路网格单元的方向与行驶方向之间的夹角是否小于预设角度;若是,则将安全隐患分值融合至第一待融和道路网格单元中,否则在对向道路中选择一个道路网格单元作为第二待融和道路网格单元,并将安全隐患分值融合至第二待融和道路网格单元中;其中,对向道路为第一待融和道路网格单元所属道路的对向道路。
作为本实施的一种可选实施方式,第二确定模块204包括:
判断子模块,用于判断道路网格单元是否存在安全隐患分值;
若是,则对道路网格单元的所有安全隐患分值进行求和,得到第一安全隐患分值总和x,否则将道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0;
求和子模块,用于对所有道路网格单元的第一安全隐患分值总和x进行求和,得到第二安全隐患分值总和;
求和计算子模块,用于基于道路网格单元的个数计算第二安全隐患分值总和的均值v和标准差σ;
第四确定子模块,用于基于第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个道路网格单元的安全隐患等级。
在本可选实施例中,第四确定子模块具体用于若x≤v+σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅰ级;若v+σ<x≤v+2*σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅱ级;若v+2*σ<x≤v+3*σ,则确定将道路网格单元的安全隐患等级为Ⅲ级;若x>v+3*σ,则确定道路网格单元的安全隐患等级为Ⅳ级;其中,Ⅰ级的安全等级最高,Ⅳ级的安全等级最低。
本申请实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法的全部或部分步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备300的结构框图。如图5所示,电子设备300包括存储器301、处理器302和通信总线303;存储器301、处理器302通过通信总线303相连。存储器301上存储有能够被处理器302加载并执行如上述实施例提供的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法。
存储器301可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器301可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令以及用于实现上述实施例提供的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法的指令等;存储数据区可存储上述实施例提供的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法中涉及到的数据等。
处理器302可以包括一个或者多个处理核心。处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的指令、程序、代码集或指令集,调用存储在存储器301内的数据,执行本申请的各种功能和处理数据。处理器302可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device,DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device,PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地,对于不同的设备,用于实现上述处理器302功能的电子器件还可以为其它,本申请实施例不作具体限定。
通信总线303可包括一通路,在上述组件之间传送信息。通信总线303可以是PCI(Peripheral Component Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture,扩展工业标准结构)总线等。通信总线303可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一个双箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述实施例提供的一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法的计算机程序。
本实施例中,计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。具体的,计算机可读存储介质可以是便携式计算机盘、硬盘、U盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、讲台随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、光盘、磁碟、机械编码设备以及上述任意组合。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的申请范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法,其特征在于,包括:
获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组所述车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组所述车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值;
基于每个所述行驶轨迹中的所述定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中;
基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级;
所述基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级,包括:
判断所述道路网格单元是否存在所述安全隐患分值;
若是,则对所述道路网格单元的所有安全隐患分值进行求和,得到第一安全隐患分值总和x,否则将所述道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0;
对所有所述道路网格单元的第一安全隐患分值总和x进行求和,得到第二安全隐患分值总和;
基于所述道路网格单元的个数计算所述第二安全隐患分值总和的均值v和标准差σ;
基于所述第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行驶信息包括行驶速度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为加速事件,则基于所述加速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及所述行驶时间计算加速事件中车辆的平均加速度;
基于所述平均加速度确定第一安全隐患分值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行驶信息包括行驶速度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为减速事件,则基于所述减速事件的起始点行驶速度、结束点行驶速度以及所述行驶时间计算减速事件中车辆的平均减速度;
基于所述平均减速度确定第二安全隐患分值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行驶信息包括行驶角度和行驶时间,所述基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值,包括:
若所述行驶状态事件为转弯事件,则基于所述转弯事件的起始点行驶角度、结束点行驶角度以及所述行驶时间计算减速事件中车辆的平均角速度;
基于所述平均角速度确定第三安全隐患分值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级,包括:
若x≤v+σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅰ级;
若v+σ<x≤v+2*σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅱ级;
若v+2*σ<x≤v+3*σ,则确定将所述道路网格单元的全隐患等级为Ⅲ级
若x>v+3*σ,则确定所述道路网格单元的安全隐患等级为Ⅳ级;
其中,Ⅰ级的安全等级最高,Ⅳ级的安全等级最低。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆行驶数据还包括车辆的行驶方向,所述道路网格单元包括道路网格单元的方向,所述基于每个所述行驶轨迹中至少一个定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中,包括:
基于每个所述行驶状态事件开始点的所述定位信息在多个所述道路网格单元中选取其中一个道路网格单元作为第一待融和道路网格单元;
判断所述第一待融和道路网格单元的方向与所述行驶方向之间的夹角是否小于预设角度;
若是,则将所述安全隐患分值融合至所述第一待融和道路网格单元中,否则在对向道路中选择一个道路网格单元作为第二待融和道路网格单元,并将所述安全隐患分值融合至所述第二待融和道路网格单元中;
其中,所述对向道路为所述第一待融和道路网格单元所属道路的对向道路。
7.一种基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取多个道路网格单元和预设周期内多组车辆行驶数据,其中,每组所述车辆行驶数据对应于一个车辆,且每组所述车辆行驶数据至少包括一个行驶状态事件对应的行驶轨迹中的多个定位信息和多个行驶信息;
第一确定模块,用于基于每个所述行驶轨迹中的所述行驶信息确定对应的所述行驶状态事件的安全隐患分值;
融和模块,用于基于每个所述行驶轨迹中的所述定位信息将每个行驶状态事件的安全隐患分值融合至其中一个所述道路网格单元中;
第二确定模块,用于基于所述安全隐患分值确定每个所述道路网格单元的安全隐患等级;
所述第二确定模块包括:
判断子模块,用于判断道路网格单元是否存在安全隐患分值;
若是,则对道路网格单元的所有安全隐患分值进行求和,得到第一安全隐患分值总和x,否则将道路网格单元的第一安全隐患分值总和x计为0;
求和子模块,用于对所有道路网格单元的第一安全隐患分值总和x进行求和,得到第二安全隐患分值总和;
求和计算子模块,用于基于道路网格单元的个数计算第二安全隐患分值总和的均值v和标准差σ;
第四确定子模块,用于基于第一安全隐患分值总和x、均值v以及标准差σ确定每个道路网格单元的安全隐患等级。
8.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种所述方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210558914.4A CN114937362B (zh) | 2022-05-21 | 2022-05-21 | 基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210558914.4A CN114937362B (zh) | 2022-05-21 | 2022-05-21 | 基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114937362A CN114937362A (zh) | 2022-08-23 |
CN114937362B true CN114937362B (zh) | 2022-11-25 |
Family
ID=82864260
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210558914.4A Active CN114937362B (zh) | 2022-05-21 | 2022-05-21 | 基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114937362B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111578964A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构高精地图道路信息快速生成系统及方法 |
CN112406892A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-26 | 上海大学 | 一种智能网联汽车感知决策模块功能安全和网络安全内生保障方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3857531A1 (en) * | 2018-09-27 | 2021-08-04 | KPIT Technologies Limited | A system for grid-based merge cut-in prediction and method thereof |
-
2022
- 2022-05-21 CN CN202210558914.4A patent/CN114937362B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111578964A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构高精地图道路信息快速生成系统及方法 |
CN112406892A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-26 | 上海大学 | 一种智能网联汽车感知决策模块功能安全和网络安全内生保障方法 |
WO2022095446A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 上海大学 | 一种智能网联汽车感知决策模块功能安全和网络安全内生保障方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114937362A (zh) | 2022-08-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Lin et al. | Effects of time-gap settings of adaptive cruise control (ACC) on driving performance and subjective acceptance in a bus driving simulator | |
CN107993001B (zh) | 一种风险评估的可视化方法、装置及存储介质 | |
CN110930651B (zh) | 一种基于灾害预警的公路车辆管控方法、系统及可读存储介质 | |
JP5507713B2 (ja) | 環境負荷評価支援システム、環境負荷評価支援方法及び環境負荷評価支援プログラム | |
CN111325437B (zh) | 异常行驶行为的识别方法、装置以及电子设备 | |
WO2023274071A1 (zh) | 驾驶行为监控方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111506087A (zh) | 自动驾驶汽车的自适应跟车方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2016218862A (ja) | 評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置 | |
CN109345870B (zh) | 预防车辆碰撞的预警方法及装置 | |
CN111783229A (zh) | 一种仿真交通流的生成方法及装置 | |
CN114937362B (zh) | 基于车辆行驶数据的道路安全隐患研判方法、装置、设备及介质 | |
CN111651664A (zh) | 一种基于事故位置点的事故车辆定位方法、装置、存储介质及终端 | |
CN111369826A (zh) | 危险车辆提醒方法、提醒装置、可读存储介质及电子设备 | |
CN109747644A (zh) | 车辆跟踪防撞预警方法、装置、控制器、系统及车辆 | |
CN112287300A (zh) | 数据处理方法和装置、服务器及存储介质 | |
CN111813674B (zh) | 分单业务的压测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116092296B (zh) | 交通状态评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110053631B (zh) | 一种驾驶行为优化方法及装置 | |
JP2018092278A (ja) | 道路改良箇所の抽出プログラム、道路改良箇所の抽出装置、及び道路改良箇所の抽出方法 | |
JP7173702B2 (ja) | 評価装置 | |
Fowler et al. | An examination of motorcycle antilock brake systems in reducing crash risk | |
CN113220743B (zh) | 一种交通突发事件应急预案匹配方法、系统、终端及介质 | |
CN115257720A (zh) | 基于转弯场景的紧急避撞方法、装置、设备及介质 | |
CN113997940A (zh) | 一种驾驶行为监测方法及装置 | |
CN116615772A (zh) | 生成驾驶建议的方法、装置、设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |