一种降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质

1.本发明涉及高速公路与行车风险识别技术，具体涉及一种降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质。


背景技术：

2.现有高速公路风险评估方法多是根据数据库中的历史数据建立交通事故与道路交通安全影响因素关系模型，然而，具有不同道路特征的安全影响因素存在显著的差异，因此，在考虑道路特征情况下，筛选道路安全影响关键因素，建立精准的风险评估模型对于提升高速公路行车安全性意义重大。对驾驶行为进行分析评价，挖掘驾驶过程中潜在的关联关系，交通部门可以通过筛选高风险等级行为来制定道路安全规章制度。
3.此外，我国高速公路自由流收费系统是基于路径还原技术，根据车辆行驶里程计费。这样收费系统仅能对车辆在路段行驶的平均速度进行监管，无法对于车辆行驶过程的风险进行有效监控。目前，行车风险判别多数仅用于高速公路的安全性评价，与高速公路收费的联系较少。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种一种降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质，解决现有技术中高速公路收费系统无法对车辆行驶过程的风险进行有效监控的技术问题。
5.为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：
6.第一方面，本发明提供一种降低行车风险的高速路收费方法，包括如下步骤：
7.实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；
8.基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；
9.基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；
10.基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标；
11.基于所述车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对所述车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险等级；
12.基于所述行驶路段信息以及所述车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。
13.在其中一些实施例中，所述车辆信息至少包括路段上车辆的位置信息，速度、方位角和通行时间戳，所述行驶路段信息至少包括路段上车辆的行驶里程，标识点编号、路段编号、天气情况和道路环境。
14.在其中一些实施例中，所述基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数，包括：
15.基于路段上车辆的位置信息、方位角、速度和通行时间戳计算出路段上车辆的平均行驶速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间和超速时间占比。
16.在其中一些实施例中，所述基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标，包括：
17.基于预设的驾驶行为参数安全阈值，将路段上车辆的驾驶行为参数进行划分处理后，以获取路段上车辆行驶风险评价指标。
18.在其中一些实施例中，所述基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标，包括：
19.基于路段上车辆的速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间、超速时间占比、道路环境与天气情况，获取路段上所述车辆行驶风险评价指标；
20.基于所述车辆行驶风险评价指标的重要程度，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标。
21.在其中一些实施例中，所述路段上车辆行驶风险等级包括高风险、中风险、低风险和无风险四种。
22.在其中一些实施例中，所述基于所述行驶路段信息以及所述车辆的行驶风险等级，计算出行驶里程费用，包括：
23.当车辆存在行驶风险时，在车辆行驶里程收费基础上根据车辆行驶风险等级大小依次加收行驶路程费用，当车辆不存在行车风险时，在车辆行驶里程收费基础上减免行驶路程费用。
24.第二方面，本发明还提供一种降低行车风险的高速路收费系统，包括：
25.车联网数据采集模块，用于实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；
26.驾驶行为参数计算模块，用于基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；
27.获取行驶风险评价指标模块，用于基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；
28.获取主要参数指标模块，用于基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标；
29.行驶风险等级划分模块，用于基于所述车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对所述车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上所述车辆的行驶风险等级；
30.计费模块，用于基于所述行驶路段信息以及路段上所述车辆的行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。
31.第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；
32.所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
33.所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的降低行车风险的高速路收费方法中的步骤。
34.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
储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的降低行车风险的高速路收费方法中的步骤。
35.与现有技术相比，本发明提供的降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质，通过计算车辆在各路段上平均行驶速度与占比，横纵向加速度、车头时距和碰撞时间，并结合实时的天气情况与道路环境等多维度信息，综合判断车辆是否存在行车风险并划分行车风险等级。利用主成分分析法与k均值聚类的方法，更有效地挖掘多维度信息隐含的关联规则，提高车辆行驶风险划分与高速公路费用计算的可靠性。将行车风险与高速公路计费相关联，从而在原行驶里程费用的基础上加收或减免部分费用，迫使驾驶员在高速公路上安全行驶，有助于降低行车风险。
附图说明
36.图1是本发明提供的降低行车风险的高速路收费方法的一实施例的流程图；
37.图2是本发明提供的降低行车风险的高速路收费系统的一实施例示意图；
38.图3是本发明提供的降低行车风险的高速路收费程序的一实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
39.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
40.本发明提供了一种降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质，可用于计算机中。本发明所涉及的方法、系统、设备或者计算机可读存储介质既可以与上述系统集成在一起，也可以是相对独立的。
41.本实施例中提供了降低行车风险的高速路收费方法，可由计算机执行，具体可由该计算机的一个或者多个处理器执行。图1是本发明提供的降低行车风险的高速路收费方法的流程图，请参阅图1，降低行车风险的高速路收费方法包括如下步骤：
42.s100、实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；
43.s200、基于车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；
44.s300、基于车辆的驾驶行为参数以及行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；
45.s400、基于车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上车辆行驶风险的主要参数指标；
46.s500、基于车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上车辆行驶风险等级；
47.s600、基于所述行驶路段信息以及所述车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。
48.本实施例中，首先，实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；基于车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；基于车辆的驾驶行为参数以及行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；基于车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对车辆行
驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上车辆行驶风险的主要参数指标；其次，基于车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上车辆行驶风险等级；最后，基于行驶路段信息以及车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用；降低行车风险。
49.在一些实施例中，步骤s100中，利用卫星定位导航系统，对每台车辆配备车载终端设备，获取车辆的位置信息，速度、实时方位角度等信息，还原通过高速公路收费路段所有车辆的行驶路径，基于非现金支付卡和obu的标记内容，获取车辆的通行时间戳、标识点编号、路段编号；同时监测当前路段天气信息和前方路段天气信息，采集当前路段事故发生数和拥堵程度。
50.在一些实施例中，步骤s200中，基于路段上车辆的位置与方位角信息、实时速度和通行时间戳计算出路段上车辆的平均行驶速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间和超速时间占比；在实际应用中，高速公路收费路段上所有车辆平均行驶速度、各个行车道的车辆横纵向加减速度、车头时距和碰撞时间的安全阈值可以根据收费路段的实际情况进行预先设置；其车辆平均行驶速度以及超速时间占比的计算步骤如下：
51.通过标记的时间戳与行驶里程计算平均速度，其行车路段的车辆平均行驶速度计算式为：
[0052]vi
＝si/(t
2-t1)，
[0053]
其中vi通行收费路段编号i的平均速度，t1为当车辆在此收费路段单元的驶入时间，t2为在此收费路段单元的驶出时间，si为通行收费路段编号i所对应的里程；
[0054]
根据车辆的速度与时间曲线统计车速在限定速度100％之内、100％和120％之内、120％以上的超速时间占比，其超速时间占比计算式为：
[0055][0056]
其中ηi为超速时间占比，ti(i＝1,2,3)分别表示在限速100％之内、100％和120％之内、120％以上的时间，t为总的通行时间。
[0057]
安全包络范围是车辆周围的边界，通常以距离或时间来衡量，在该边界内物体成为车辆的安全问题，此类别中的参数主要包括车头时距(time headway，thw)和碰撞时间(time to collision，ttc)；其车头时距和碰撞时间的计算式为：
[0058]
thw＝d/va，
[0059]
ttc＝d/(v
a-vb)，
[0060]
其中thw为车头时距，ttc为碰撞时间，d为车辆a位与车辆b的车间距离，车辆a位于车辆b之后，va为车辆a的车速，vb为和车辆b的车速。
[0061]
横纵向加减速度反映驾驶人对加速踏板、制动踏板等操纵装置的控制，正加速度是驾驶人操作加速踏板的结果，与交通环境及驾驶行为特征密切相关，因此加速度标准差、正加速度平均值、标准差，可作为驾驶行为特征的重要参数，在联网车辆中加速度通过单位时间的速度变化来表示，其车辆加速度的计算式为：
[0062]
a＝(x
t-x
t-1
)/δt，
[0063]
其中，a为车辆加速度，(x
t-x
t-1
)为速度变化，δt为单位时间。
[0064]
在一些实施例中，步骤s300中，基于预设的驾驶行为参数安全阈值，通过路段上车
辆的速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间、超速时间占比与预设的驾驶行为参数安全阈值进行比较，将路段上车辆的驾驶行为参数进行划分处理后，以获取路段上车辆行驶风险部分评价指标；通过采集移动终端的速度和方向信息，将其转换为道路上浮动车流量，据此划分交通拥堵状况，并在驾驶员移动设备上以红、黄、绿三种颜色分别表示非常拥堵、比较拥堵和畅通三种路况；通过接收气象局发布的天气信息，并将不同的天气情况如晴天、雨天、雾天和雪天等表征为不同的值；基于道路环境与天气情况以及车辆的驾驶行为参数，获取路段上车辆行驶风险评价指标；其车辆行驶风险评价指标包括：最大速度、最小速度、速度在限速100％以下占比、速度在限速100％到120％占比、速度在限速120％以上占比、加速度均值、加速度最大值、加速度最小值、车头时距、碰撞时间、事故发生情况、天气情况和道路环境。
[0065]
在一些实施例中，步骤s400中，初步选取的13个车辆行驶风险评价指标能较全面地反映当前的驾驶风险，但是各指标的重要程度不同，且指标之间存在信息冗余，为减少13个评价指标之间的相关性，减少信息重叠，通过选取主成分个数为6，采用主成分分析法对车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取车辆行驶风险的主要参数指标。
[0066]
在一些实施例中，步骤s500中，k均值聚类方法采用无监督的学习方法，对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，使得同簇内的数据彼此相似，按照样本数据之间的距离大小将样本划分为k个簇，作为初始聚类中心，所述车辆行驶风险的主要参数指标为样本数据。
[0067]
首先，计算最小平方误差和簇的均值向量，其计算式为：
[0068][0069][0070]
其中，e为最小平方误差，θi为簇的均值向量，ci为簇；通过选取k为4；分别计算每个样本点到聚类中心的距离，其计算式为：
[0071][0072]
其中，di为每个样本点到聚类中心的距离；
[0073]
其次，找到距离该点最近的聚类中心，将该样本归为对应的簇，将所有点归属到簇之后，重新计算每个簇的中心，获得新的聚类中心；通过反复迭代，直至终止条件，最后，获得行车风险等级聚类结果，并将行车风险等级划分为高风险、中风险、低风险和无风险四种。
[0074]
在一些实施例中，步骤s600中，综合考虑行驶里程和行车风险等级收取费用，当车辆存在行驶风险时，在车辆行驶里程收费基础上根据车辆行驶风险等级大小依次加收行驶路程费用，当车辆不存在行车风险时，在车辆行驶里程收费基础上减免行驶路程费用。
[0075]
基于上述降低行车风险的高速路收费方法，本发明实施例还相应的提供一种降低行车风险的高速路收费系统700，请参阅图2，该降低行车风险的高速路收费系统包括，车联网数据采集模块710、驾驶行为参数计算模块720、获取行驶风险评价指标模块730、获取主要参数指标模块740、行驶风险等级划分模块750、计费模块760。
[0076]
车联网数据采集模块710用于实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；
[0077]
驾驶行为参数计算模块720用于基于车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；
[0078]
获取行驶风险评价指标模块730用于基于车辆的驾驶行为参数以及行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；
[0079]
获取主要参数指标模块740用于基于车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上车辆行驶风险的主要参数指标；
[0080]
行驶风险等级划分模块750用于基于车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上车辆的行驶风险等级；
[0081]
计费模块760用于基于行驶路段信息以及路段上车辆的行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。
[0082]
本实施例中，通过车联网数据采集模块还原高速公路上车辆的行车轨迹，并将通行时间戳、标识点编号、路段编号信息存储于非现金支付卡和obu卡内；随后通过驾驶行为参数计算模块获取路段上车辆的平均速度、超过最高限速的占比、加减速度、车头时距和碰撞时间；再通过获取行驶风险评价指标模块、获取主要参数指标模块以及行驶风险等级划分模块对车辆的驾驶行为参数，道路环境和天气情况进行多维度行车风险判别，并对其中存在行车风险进行等级划分；最后通过计费模块在行驶里程费用基础上加收或减免，从而进一步迫使驾驶员在高速公路上安全行驶，降低行车风险。
[0083]
如图3所示，基于降低行车风险的高速路收费方法，本发明还相应提供了一种电子设备，该电子设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该电子设备包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了电子设备的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
[0084]
存储器20在一些实施例中可以是该电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器20在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器20还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器20用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如安装电子设备的程序代码等。存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有降低行车风险的高速路收费程序40，该降低行车风险的高速路收费程序40可被处理器10所执行，从而实现本发明各实施例的降低行车风险的高速路收费方法。
[0085]
处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(central processing unit,cpu)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如降低行车风险的高速路收费方法等。
[0086]
显示器30在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器30用于显示在所述降低行车风险的高速路收费的信息以及用于显示可视化的用户界面。电子设备的部件10-30通过系统总线相互通信。
[0087]
在一些实施例中，当处理器10执行存储器20中降低行车风险的高速路收费程序40时实现如上述各实施例所述的降低行车风险的高速路收费方法中的各个步骤，由于上文已对降低行车风险的高速路收费方法进行详细描述，在此不再赘述。
[0088]
综上所述，本发明提供的降低行车风险的高速公路收费方法、系统，首先，实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；基于车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；基于车辆的驾驶行为参数以及行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；基于车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上车辆行驶风险的主要参数指标；其次，基于车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上车辆行驶风险等级；最后，基于行驶路段信息以及车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用；将收费标准与行车风险联系在一起，从而进一步迫使驾驶员在高速公路上安全行驶，降低行车风险。
[0089]
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
[0090]
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

技术特征：
1.一种降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，包括如下步骤：实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标；基于所述车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对所述车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险等级；基于所述行驶路段信息以及所述车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。2.根据权利要求1所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述车辆信息至少包括路段上车辆的位置信息，速度、方位角和通行时间戳，所述行驶路段信息至少包括路段上车辆的行驶里程，标识点编号、路段编号、天气情况和道路环境。3.根据权利要求2所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数，包括：基于路段上车辆的位置信息、方位角、速度和通行时间戳计算出路段上车辆的平均行驶速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间和超速时间占比。4.根据权利要求1所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标，包括：基于预设的驾驶行为参数安全阈值，将路段上车辆的驾驶行为参数进行划分处理后，以获取路段上车辆行驶风险评价指标。5.根据权利要求1所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标，包括：基于路段上车辆的速度、横纵向加减速度、车头时距、碰撞时间、超速时间占比、道路环境与天气情况，获取路段上所述车辆行驶风险评价指标；基于所述车辆行驶风险评价指标的重要程度，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标。6.根据权利要求1所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述路段上车辆行驶风险等级包括高风险、中风险、低风险和无风险四种。7.根据权利要求1所述的降低行车风险的高速路收费方法，其特征在于，所述基于所述行驶路段信息以及所述车辆的行驶风险等级，计算出行驶里程费用，包括：当车辆存在行驶风险时，在车辆行驶里程收费基础上根据车辆行驶风险等级大小依次加收行驶路程费用，当车辆不存在行车风险时，在车辆行驶里程收费基础上减免行驶路程费用。8.一种降低行车风险的高速路收费系统，其特征在于，包括：车联网数据采集模块，用于实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；驾驶行为参数计算模块，用于基于所述车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；
获取行驶风险评价指标模块，用于基于所述车辆的驾驶行为参数以及所述行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；获取主要参数指标模块，用于基于所述车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对所述车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上所述车辆行驶风险的主要参数指标；行驶风险等级划分模块，用于基于所述车辆行驶风险的主要参数指标，通过k均值聚类方法对所述车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上所述车辆的行驶风险等级；计费模块，用于基于所述行驶路段信息以及路段上所述车辆的行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的降低行车风险的高速路收费方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述的降低行车风险的高速路收费方法中的步骤。

技术总结
本发明公开一种降低行车风险的高速路收费方法、系统、设备及介质，方法包括：首先，实时获取路段上车辆的车辆信息和行驶路段信息；基于车辆信息，计算出路段上车辆的驾驶行为参数；基于车辆的驾驶行为参数以及行驶路段信息，获取路段上车辆行驶风险评价指标；基于车辆行驶风险评价指标，通过主成分分析法对车辆行驶风险评价指标进行降维处理后，以获取路段上车辆行驶风险的主要参数指标；其次，基于车辆行驶风险的主要参数指标，通过K均值聚类方法对车辆行驶风险的主要参数指标进行聚类处理后，以获取路段上车辆行驶风险等级；最后，基于行驶路段信息以及车辆行驶风险等级，计算出路段上车辆的行驶里程费用；降低行车风险。降低行车风险。降低行车风险。


技术研发人员：张静舒 张存泉
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：2023.07.24
技术公布日：2023/10/11