一种交通安全隐患预警方法及系统与流程

1.本发明涉及交通安全监管领域，具体涉及一种交通安全隐患预警方法及系统。


背景技术：

2.汽车时代的到来，给人们的交通出行带来了极大的方便。但同时，由于汽车所引起的交通事故也在不断增长。根据国际公路安全协会(assoc iat ion for safe i nternat iona l road trave l，asi rt)发布的数据，每年约有135万人死于交通事故，这意味着全球平均每24秒就有一个人在交通事故中丧生。另外，每年还有2000万-5000万人在交通事故中受伤，交通安全形势依然严峻。如何有效地防止交通事故的发生，一直以来都是国内外交通管理者所面临的重要课题。交通事故的影响因素众多，归纳起来主要有人、车辆、道路、环境和交通流。通过对历史数据进行规律分析，构建交通安全预警模型，对道路通行的风险车辆进行预警，已得到广泛应用，但往往只基于有限维度的数据进行分析，因此导致交通安全隐患预警准确率低，辅助交通管理能力差。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种交通安全隐患预警方法及系统，以解决现有技术中交通安全隐患预警准确率低，辅助交通管理能力差的问题。
4.根据第一方面，本发明实施例提供了一种交通安全隐患预警方法，包括：采集当前交通数据以及历史交通数据；利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型；通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系；根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警。
5.可选地，所述采集当前交通数据以及历史交通数据，包括：在超算中心采集交通安全隐患数据；对所述交通安全隐患数据进行数据处理，确定当前交通数据以及历史交通数据。
6.可选地，所述对所述交通安全隐患数据进行数据处理，确定当前交通数据以及历史交通数据，包括：所述交通安全隐患数据包括车辆轨迹数据、机动车基础信息数据、驾驶人数据、事故数据、违法数据，其中，对所述交通安全隐患数据进行数据清洗，确定清洗后的数据；对清洗后的所述数据进行数据对比，确定对比数据；将所述对比数据进行数据转换，确定当前交通数据以及历史交通数据。
7.可选地，所述利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型，包括：基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所述违法数据，确定各个数据对应的交通隐患指数值及权重；根据各个所述交通隐患指数值以及所述权重建立安全隐患指数模型。
8.可选地，所述基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所述违法数据，确定各个数据对应的交通隐患指数值及权重，包括：基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所
述违法数据，确定各个数据对应的交通安全隐患指标；根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的预设影响程度确定对应的交通隐患指数值；根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的设影响程度为各个所述交通隐患指数值分配对应的权重。
9.可选地，所述根据各个所述交通隐患指数值以及所述权重建立安全隐患指数模型，包括：将各个所述交通隐患指数值乘以对应的所述权重，分别确定对应的各个安全隐患指数；将各个所述安全隐患指数进行求和计算，确定安全隐患指数模型。
10.可选地，所述根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的预设影响程度确定对应的交通隐患指数值，包括：所述交通隐患指数值包括：机动车时空轨迹指数、机动车信息指数、关联驾驶人信息指数、机动车事故指数以及机动车违法指数，其中，获取车辆出行的道路危险等级以及出行时间指标，并根据所述道路危险等级以及出行时间指标确定所述机动车时空轨迹指数；获取车辆的机动车指标，包括：车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态、转移登记以及机动车状态，根据所述机动车指标确定所述机动车信息指数；获取关联驾驶人信息指标，包括驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度、驾驶证状态、审验情况、违法情况以及事故情况，根据所述关联驾驶人信息指标确定所述关联驾驶人信息指数；获取机动车事故指标，包括：预设时间内事故数量、事故责任、伤亡情况以及逃逸情况，根据所述机动车事故指标确定所述机动车事故指数；获取机动车违法指标，包括预设时间内违法数量、违法类型以及违法记分，确定机动车违法指数。
11.可选地，所述通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系，包括：根据所述安全隐患指数模型，对所述交通隐患指数值进行评价等级分类；根据评价等级分类结果，确定对应车辆的预警评价等级，并输出不同风险等级车辆清单。
12.可选地，所述根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警，包括：将所述当前交通数据与所述风险等级评价体系中的风险等级车辆清单进行对比；将对比结果超过预设阈值的车辆确定为风险车辆；对所述风险车辆进行参数校验，并对参数校验后的校验风险值超过预设阈值时，对校验车辆进行风险预警。
13.可选地，所述对所述风险车辆进行参数校验，包括：获取各个所述风险车辆对应的驾驶环境数据；根据所述驾驶环境数据进行对应的所述风险车辆进行参数校验，确定所述校验风险值。
14.根据第二方面，本发明实施例提供了一种交通安全隐患预警系统，包括：采集模块，用于采集当前交通数据以及历史交通数据；模型构建模块，用于利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型；体系生成模块，用于通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系；预警模块，用于根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警。
15.本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现本发明第一方面及任意一种可选方式所述的交通安全隐患预警方法。
16.本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本发明第一方面及任意一种可选方式所述的交通安全隐患预警方法。
17.本发明技术方案，具有如下优点：
18.本发明实施例提供了一种交通安全隐患预警方法及系统，通过交通态势研判、重点车辆分析、安全风险分析、交通违法分析、交通事故分析等专题库；结合公安交管的实际业务应用场景，建立通行车辆交通安全隐患评价体系，并结合车辆具体行驶环境对评价结果进行二次校验，提升交通安全隐患预警准确率，辅助交通管理，安全治理工作。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
20.图1为本发明实施例中交通安全隐患预警方法的流程图；
21.图2为本发明实施例中整体框架图；
22.图3为本发明实施例中交通安全隐患预警系统的示意图；
23.图4为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.下面将结合附图对本发明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他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
26.本发明实施例提供了一种交通安全隐患预警方法，如图1所示，该交通安全隐患预警方法具体包括：
27.步骤s1：采集当前交通数据以及历史交通数据。在实际应用中，当前交通数据以及历史交通数据可以通过交通监控设备等进行采集，具体的采集的过程利用现有的技术及设备进行即可，本实施例并不以此为限。
28.具体地，上述步骤s1还包括如下步骤：
29.步骤s11：在超算中心采集交通安全隐患数据；超算中心包括大数据分析平台和i dc数据中心两部分，对交通安全隐患数据进行采集。
30.步骤s12：对交通安全隐患数据进行数据处理，确定当前交通数据以及历史交通数据。本实施例中，需要采集车辆轨迹数据、机动车基础信息数据、驾驶人数据、事故数据、违法数据、地图数据、天气数据、交通流量数据，通过大数据分析平台对数据进行加工，完成对采集的历史数据进行数据整合、数据清洗、数据比对、数据转换、数据分析等计算过程。通过i dc数据中心进行存储。
31.其中，对交通安全隐患数据进行数据清洗，确定清洗后的数据；对清洗后的数据进行数据对比，确定对比数据；将对比数据进行数据转换，确定当前交通数据以及历史交通数据。
32.步骤s2：利用历史交通数据建立安全隐患指数模型。
33.具体地，上述步骤s2还包括如下步骤：
34.步骤s21：基于车辆轨迹数据、机动车基础信息数据、驾驶人数据、事故数据以及违法数据，确定各个数据对应的交通隐患指数值及权重。
35.具体地，上述步骤s21包括如下步骤：
36.步骤s211：基于车辆轨迹数据、机动车基础信息数据、驾驶人数据、事故数据以及违法数据，确定各个数据对应的交通安全隐患指标。
37.本实施例中，交通事故的影响因素众多，归纳起来主要有人、车辆、道路、环境和交通流。通过对交通事故影响因素的深入剖析发现，事故的发生是由于车辆、人、道路、环境、交通流之间的协调失衡所导致。车辆和驾驶人作为主体，与事故的产生是一种直接关系，道路、环境与交通流直接或间接影响车辆和驾驶人。
38.步骤s212：根据各个交通安全隐患指标对交通安全的预设影响程度确定对应的交通隐患指数值。其中交通隐患指数值包括：交通隐患指数值包括：机动车时空轨迹指数、机动车信息指数、关联驾驶人信息指数、机动车事故指数以及机动车违法指数。
39.步骤s213：根据各个交通安全隐患指标对交通安全的设影响程度为各个交通隐患指数值分配对应的权重。
40.本实施例中，基于车辆轨迹数据，公安交管机动车信息、驾驶人信息、事故信息、违法信息数据，从车辆、人、道路三个角度，确定交通安全隐患指标，并根据各指标的影响程度确定各指标的权重及取值。车辆交通安全隐患指数模型包括一级、二级、三级指标。从机动车信息、关联驾驶人信息、机动车违法情况、机动车事故情况、机动车时空轨迹五个维度综合评定交通安全隐患情况，这五个维度的期望即为车辆交通安全隐患指数值。
41.获取车辆出行的道路危险等级以及出行时间指标，并根据道路危险等级以及出行时间指标确定机动车时空轨迹指数；机动车时空轨迹指数通过车辆出行道路、出行时间等表征车辆的安全隐患，机动车时空轨迹指数包括常驶道路危险等级、夜间(23:00-05:00)出行两个二级指标，根据指标的影响程度分配指标权重。机动车违法指数计算公式如下：
42.机动车时空轨迹指数＝e1*常驶道路危险等级因子+e2*夜间出行因子，其中e1、e2为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足e1+e2＝1。
[0043]
获取车辆的机动车指标，包括：车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态、转移登记以及机动车状态，根据机动车指标确定机动车信息指数；其中，机动车信息指数通过机动车的基础状态表征车辆的安全隐患。机动车指标包括车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态、多次办理转移登记、机动车状态六个二级指标，根据指标的影响程度分配指标权重。机动车信息指数计算公式如下：
[0044]
机动车信息指数＝a1*车龄因子+a2*车辆使用性质因子+a3*所有权因子+a4*保险状态因子+a5*多次办理转移登记因子+a6*机动车状态因子，其中a1、a2、a3、a4、a5、a6为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足a1+a2+a3+a4+a5+a6＝1。
[0045]
在本实施例中，车龄因子包括2年以内、2-4年、4-6年、6-15年、15年以上五个三级指标；车辆使用性质因子包括公路客运、旅游客运、危险品运输、货运、公交客运、校车、教练车、出租客运、其他九个三级指标；所有权包括企业、个人两个三级指标；保险状态包括有保险、无保险两个三级指标；多次办理转移登记包括1年内2-3次、1年内4次以上两个三级指标；机动车状态包括被盗抢、达到报废标准、注销、违法未处理、海关监管、事故未处理、嫌疑车、查封、暂扣、强制注销、事故逃逸、逾期未审验12个三级指标。
[0046]
具体地获取关联驾驶人信息指标，包括驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度、驾驶证状态、审验情况、违法情况以及事故情况，根据关联驾驶人信息指标确定关联驾驶人信息指数；关联驾驶人信息指数通过车辆关联驾驶人状态信息表征车辆的安全隐患。关联驾驶人信息指标包括驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度、驾驶证状态、审验情况、违法情况、事故情况八个二级指标，根据指标的影响程度分配指标权重。关联驾驶人信息指数计算公式如下：
[0047]
关联驾驶人信息指数＝b1*性别因子+b2*年龄因子+b3*驾龄因子+b4*文化程度因子+b5*驾驶证状态因子+b6*审验情况因子+b7*违法情况因子+b8*事故情况因子，其中b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7+b8＝1。
[0048]
驾驶人性别包括男、女两个三级指标；年龄包括18-30岁、30-50岁、51-70岁、70岁以上四个三级指标；驾龄包括1年实习期内、1-5年、6-10年、11-15年、16-20年、20年以上六个三级指标；文化程度包括小学、中学、本科及以上三个三级指标；驾驶证状态包括超分、转出、暂扣、撤销、吊销、注销、违法未处理、事故未处理、停止使用、扣押、逾期未换证、延期换证、延期体检14个三级指标；审验情况包括逾期未审验、延期审验两个三级指标；违法情况包括三年内10次以下、三年内10-30次、三年内30次以上、超速违法、酒驾违法、醉驾违法、毒驾违法、疲劳驾驶违法八个三级指标；事故情况包括三年内3次以下、三年内3-10次、三年内10次以上三个三级指标。
[0049]
获取机动车事故指标，包括：预设时间内事故数量、事故责任、伤亡情况以及逃逸情况，根据机动车事故指标确定机动车事故指数；机动车事故指数通过车辆事故情况表征车辆的安全隐患。机动车事故指数包括三年内事故数量、事故责任、伤亡情况、逃逸情况四个二级指标，根据指标的影响程度分配指标权重。机动车违法指数计算公式如下：
[0050]
机动车事故指数＝d1*事故数量因子+d2*事故责任因子+d3*伤亡情况因子+d4*逃逸情况因子，其中d1、d2、d3、d4为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足d1+d2+d3+d4＝1。
[0051]
三年内事故数量包括3次以下、3-10次、10次以上三个三级指标；事故责任包括全部责任、主要责任、同等责任、次要责任四个三级指标；伤亡情况包括轻伤、重伤1-2人、重伤3-5人、重伤5人以上、死亡1人、死亡2-3人、死亡4-5人、死亡6-7人、死亡8-9人、死亡10人及以上十个三级指标；逃逸情况包括逃逸、逃逸致人死亡两个三级指标。
[0052]
获取机动车违法指标，包括预设时间内违法数量、违法类型以及违法记分，确定机动车违法指数。机动车违法指数通过车辆违法情况表征车辆的安全隐患。机动车违法指数包括三年内违法数量、一般违法(强制措施类型)、重点违法(号牌)、重点违法(拼装车)、重点违法(报废车)、重点违法(超速)、重点违法(三驾)、重点违法(疲劳驾驶)、重点违法(客运超载)、违法记分十个二级指标，根据指标的影响程度分配指标权重。机动车违法指数计算公式如下：
[0053]
机动车违法指数＝c1*违法数量因子+c2*一般违法(强制措施类型)因子+c3*重点违法(号牌)因子+c4*重点违法(拼装车)因子+c5*重点违法(报废车)因子+c6*重点违法(超速)因子+c7*重点违法(三驾)因子+c8*重点违法(疲劳驾驶)因子+c9*重点违法(客运超载)因子+c10*违法记分因子，其中c1、c2、c3、c4、c5、c6、c7、c8、c9、c10为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足c1+c2+c3+c4+c5+c6+c7+c8+c9+c10＝1。
[0054]
三年内违法数量包括10次以下、10-30次、30次以上三个三级指标；一般违法(强制措施类型)包括扣留机动车、扣留驾驶证、扣留物品、拖移机动车、其他五个三级指标；重点违法(号牌)包括伪造变造机动车号牌、行驶证、登记证书和不按规定安装机动车号牌的两个三级指标；重点违法(拼装车)包括拼装机动车上路行驶的一个三级指标；重点违法(报废车)包括报废机动车上路行驶的一个三级指标；重点违法(超速)包括超速20％以上50％以内和超速50％以上两个三级指标；重点违法(三驾)包括酒驾、醉驾、毒驾三个三级指标；重点违法(疲劳驾驶)包括疲劳驾驶一个三级指标；重点违法(客运超载)包括超员20％以下、超员20％以上50％以下、超员50％以上三个三级指标；一年内违法记分包括一次记12分、一次记6分、一次记3分三个三级指标。
[0055]
其中，车辆交通安全隐患指数模型权重及赋值
[0056]
车辆和驾驶人是车辆行驶过程中直接参与因素，占比最高，交通违法和交通事故通过历史数据分析来表征风险，占比仅次于车辆和驾驶人，时空环境间接影响车辆和驾驶人，占比最小。五个一级指标权重分配如下：机动车基础信息指标占比25％、关联驾驶人信息指标占比25％、机动车交通违法指标占比20％、机动车交通事故指标占比20％、机动车时空信息指标占比10％。
[0057]
机动车基础信息指标包括车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态、多次办理转移登记、机动车状态六个二级指标。其中，车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态仅描述机动车的基本信息，占比较小。多次办理转移登记表明多个车主对车辆不满意，从侧面说明车辆可能存在问题。同时，驾驶人和车辆需要一定的磨合时间，频繁更换车主，导致驾驶人和车辆的磨合时间短，驾驶人操作不熟练，增加交通事故概率。因此，多次办理转移登记占比较高。机动车状态表征车辆当前的状态，非正常状态下车辆上路，交通隐患大，因此占比最高。机动车基础信息指标中六个二级指标权重分配如下：车龄10％、车辆使用性质10％、所有权10％、保险状态10％、多次办理转移登记20％、机动车状态40％。
[0058]
车龄包括2年以内、2-4年、4-6年、6-15年、15年以上五个三级指标。车龄越长，车辆磨损，车况会在一定程度上变差。车龄的五个指标赋值如下：2年以内1分、2-4年1.1分、4-6年1.2分、6-15年1.3分、15年以上1.5分。车辆使用性质包括公路客运、旅游客运、危险品运输、货运、公交客运、校车、教练车、出租客运、其他九个三级指标。两客一危一货作为交警重点管理车辆，发生事故后果严重、影响大，安全隐患大；公交客运、校车主要行驶在城市道路，风险较小，但载客多，安全隐患次之；教练车多为未拿驾照学员行驶，存在一定安全隐患；出租客运行驶时间长，安全隐患高于一般车辆。车辆使用性质的九个指标赋值如下：公路客运2分、旅游客运2分、危险品运输2分、货运2分、公交客运1.5分、校车1.5分、教练车1.2分、出租客运1.2分、其他1分。所有权包括企业、个人两个三级指标。企业管理较严格、会有定期安全培训，安全隐患小于个人。所有权的两个指标赋值如下：企业1.2分、个人1分。保险状态包括有保险、无保险两个三级指标。无保险车辆出现事故后无保障，安全隐患高于有保险车辆。保险状态的两个指标赋值如下：无保险1.5，有保险1。多次办理转移登记包括1年内2-3次、1年内4次以上两个三级指标，办理转移登记次数越多，安全隐患越高，两个指标的赋值如下：1年内2-3次1.1分、1年内4次以上1.2分。机动车状态包括被盗抢、达到报废标准、注销、违法未处理、海关监管、事故未处理、嫌疑车、查封、暂扣、强制注销、事故逃逸、逾期未审验12个三级指标。根据机动车状态的影响程度赋值如下：被盗抢2分、达到报废标准1.5分、
注销2分、违法未处理1.2分、海关监管1.4分、事故未处理1.2分、嫌疑车1.4分、查封1.4分、暂扣1.5分、强制注销1.5分、事故逃逸2分、逾期未审验1.2分。
[0059]
关联驾驶人信息指标包括驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度、驾驶证状态、审验情况、违法情况、事故情况八个二级指标。驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度仅描述驾驶人的基本信息，占比较小。驾驶证状态、审验情况表征驾驶证的当前状态，侧面反映驾驶人的遵纪守法情况，占比较高。违法情况、事故情况直接反映驾驶人的历史行为，占比最大。关联驾驶人信息指标中八个二级指标权重分配如下：性别占比8％、年龄占比8％、驾龄占比8％、文化程度占比8％、驾驶证状态占比14％、审验情况14％、违法情况20％、事故情况20％。
[0060]
驾驶人性别包括男、女两个三级指标。行业研究表明男司机发生事故概率是女司机的2倍，两个指标的赋值如下：男2分、女1分。年龄包括18-30岁、30-50岁、51-70岁、70岁以上四个三级指标。行业研究表明30-50岁驾驶者事故率最低，18-30岁驾驶者事故率最高，年龄指标赋值如下：18-30岁1.5分、30-50岁1分、51-70岁1.1分、70岁以上1.2分。驾龄包括1年实习期内、1-5年、6-10年、11-15年、16-20年、20年以上六个三级指标。行业研究表明6-10年事故数最高，其次为1-5年，最低的为1年实习期内。驾龄指标赋值如下：1年实习期内1分、1-5年1.4分、6-10年1.5分、11-15年1.3分、16-20年1.1分、20年以上1.2分。文化程度包括小学、中学、本科及以上三个三级指标。我们认为文化程度越高遇到突发事件的处置能力越高，且更容易遵守规则，文化程度指标赋值如下：小学1.2分、中学1.1分、本科及以上1分。驾驶证状态包括超分、转出、暂扣、撤销、吊销、注销、违法未处理、事故未处理、停止使用、扣押、逾期未换证、延期换证、延期体检14个三级指标。根据驾驶证状态的影响程度赋值如下：超分1.4分、转出1.1分、暂扣1.5分、撤销1.2分、吊销2分、注销2分、违法未处理1.2分、事故未处理1.2分、停止使用1.4分、扣押1.5分、逾期未换证1.2分、延期换证1.2分、延期体检1.4分。审验情况包括逾期未审验、延期审验两个三级指标。逾期未审验1.2分、延期审验1.1分。违法情况包括三年内10次以下、三年内10-30次、三年内30次以上、超速违法、酒驾违法、醉驾违法、毒驾违法、疲劳驾驶违法八个三级指标。根据安全隐患程度给指标赋值如下：三年内10次以下1.5分、三年内10-30次2分、三年内30次以上3分、超速违法2分、酒驾违法2分、醉驾违法5分、毒驾违法5分、疲劳驾驶违法3分。事故情况包括三年内3次以下、三年内3-10次、三年内10次以上三个三级指标。指标赋值如下：三年内3次以下1.5分、三年内3-10次3分、三年内10次以上5分。
[0061]
机动车交通违法指标包括三年内违法数量、一般违法(强制措施类型)、重点违法(号牌)、重点违法(拼装车)、重点违法(报废车)、重点违法(超速)、重点违法(三驾)、重点违法(疲劳驾驶)、重点违法(客运超载)、违法记分十个二级指标。十个指标分别从不同角度，不同维度反正机动车历史违法情况，影响程度相同，占比相同，均为10％。
[0062]
三年内违法数量包括10次以下、10-30次、30次以上三个三级指标。违法数量越多安全隐患越大，指标赋值如下：10次以下1.5分、10-30次2分、30次以上3分；一般违法(强制措施类型)包括扣留机动车、扣留驾驶证、扣留物品、拖移机动车、其他五个三级指标。根据措施严重程度赋值如下：扣留机动车1.2分、扣留驾驶证1.1分、扣留物品1.2分、拖移机动车1.3分、其他1分；重点违法(号牌)包括伪造变造机动车号牌、行驶证、登记证书和不按规定安装机动车号牌的两个三级指标。根据违法严重程度赋值如下：伪造变造机动车号牌、行驶证、登记证书3分，不按规定安装机动车号牌的1.5分；重点违法(拼装车)包括拼装机动车上
路行驶的一个三级指标，赋值3分；重点违法(报废车)包括报废机动车上路行驶的一个三级指标，赋值3分；重点违法(超速)包括超速20％以上50％以内和超速50％以上两个三级指标，根据违法严重程度赋值如下：超速20％以上50％以内1.5分、超速50％以上2分；重点违法(三驾)包括酒驾、醉驾、毒驾三个三级指标，根据违法严重程度赋值如下：酒驾2分、醉驾5分、毒驾5分；重点违法(疲劳驾驶)包括疲劳驾驶一个三级指标，赋值3分；重点违法(客运超载)包括超员20％以下、超员20％以上50％以下、超员50％以上三个三级指标，根据违法严重程度赋值如下：超员20％以下1.2、超员20％以上50％以下1.5、超员50％以上2；一年内违法记分包括一次记12分、一次记6分、一次记3分三个三级指标，根据记分分值大小赋值如下：一次记12分赋值3分、一次记6分赋值2分、一次记3分赋值1.5分。
[0063]
机动车交通事故指标包括三年内事故数量、事故责任、伤亡情况、逃逸情况四个二级指标。十个指标分别从不同角度，不同维度反映机动车历史事故情况，影响程度相同，占比相同，均为25％。
[0064]
三年内事故数量包括3次以下、3-10次、10次以上三个三级指标，指标赋值如下：三年内3次以下1.5分、三年内3-10次3分、三年内10次以上5分；事故责任包括全部责任、主要责任、同等责任、次要责任四个三级指标，根据责任大小赋值如下：全部责任5分、主要责任3分、同等责任2分、次要责任1.5分；伤亡情况包括轻伤、重伤1-2人、重伤3-5人、重伤5人以上、死亡1人、死亡2-3人、死亡4-5人、死亡6-7人、死亡8-9人、死亡10人及以上十个三级指标，根据伤亡程度赋值如下：轻伤1分、重伤1-2人1.5分、重伤3-5人2分、重伤5人以上2.5分、死亡1人2分、死亡2-3人2.5分、死亡4-5人3分、死亡6-7人3.5分、死亡8-9人4分、死亡10人及以上5分；逃逸情况包括逃逸、逃逸致人死亡两个三级指标，根据严重情况赋值如下：逃逸3分、逃逸致人死亡5分。
[0065]
机动车时空信息指标包括常驶道路危险等级、夜间(21:00-05:00)出行两个二级指标。两个指标分别从常走道路和出行时间两个维度来表征车辆出行情况，影响程度相同，占比相同，均为50％。
[0066]
常驶道路危险等级包括高风险、中风险、低风险三个三级指标，赋值如下：高风险3分、中风险1.5分、低风险1分；夜间(23:00-05:00)出行包括近30天5次以下、近30天5-10次、近30天11-20次、近30天21-30次四个三级指标，夜间出行视野较差、驾驶员容易疲劳，具有一定安全隐患。根据出行次数赋值如下：近30天5次以下1分、近30天5-10次1.2分、近30天11-20次1.5分、近30天21-30次2分。
[0067]
步骤s22：根据各个交通隐患指数值以及权重建立安全隐患指数模型。
[0068]
具体地，上述步骤s22包括如下步骤：
[0069]
步骤s221：将各个交通隐患指数值乘以对应的权重，分别确定对应的各个安全隐患指数；
[0070]
步骤s222：将各个安全隐患指数进行求和计算，确定安全隐患指数模型。其中，交通安全隐患指数模型计算公式如下：
[0071]
交通安全隐患指数＝a*机动车信息指数+b*关联驾驶人信息指数+c*机动车违法指数+b*机动车事故指数+e*机动车时空轨迹指数，其中a、b、c、d、e、f为权重，属于正自然数，取值范围为[0,1],且满足a+b+c+d+e+f＝1。
[0072]
步骤s3：通过安全隐患指数模型生成历史交通数据的风险等级评价体系。其中
[0073]
具体地，上述步骤s3还包括如下步骤：
[0074]
步骤s31：根据安全隐患指数模型，对交通隐患指数值进行评价等级分类；
[0075]
步骤s32：根据评价等级分类结果，确定对应车辆的预警评价等级，并输出不同风险等级车辆清单。
[0076]
车辆安全隐患指标分值，分为三个预警评价等级，如下表所示：
[0077]
表1安全隐患指标分值等级划分表
[0078]
高安全隐患3以上中安全隐患2-3低安全隐患0-2
[0079]
根据规则计算车辆安全隐患指标，给出车辆预警评价等级，并输出不同风险等级车辆清单。
[0080]
步骤s4：根据风险等级评价体系对当前交通数据对应的车辆进行风险预警。
[0081]
具体地，将当前交通数据与风险等级评价体系中的风险等级车辆清单进行对比；将对比结果超过预设阈值的车辆确定为风险车辆；对风险车辆进行参数校验，并对参数校验后的校验风险值超过预设阈值时，对校验车辆进行风险预警。其中，对风险车辆进行参数校验，包括：获取各个风险车辆对应的驾驶环境数据；根据驾驶环境数据进行对应的风险车辆进行参数校验，确定校验风险值。
[0082]
本实施例中，根据上路高安全隐患车辆清单中车辆行驶具体环境进行参数校验，对校验之后指标分值仍为高安全隐患的车辆进行预警。校验参数如下：1)天气，系统接入实时天气数据，针对雨、雪、雾、冰雹等恶劣天气，车辆安全隐患指标分值在原有基础上+0.3分。(雨雪天气路面比较湿滑，汽车轮胎的抓地力会变差，刹车会减弱；雨雪雾天气对驾驶人视觉形成干扰，容易分散注意力，易发生交通事故。)
[0083]
2)交通流，根据雷视一体机识别车辆行驶道路交通流，计算交通拥堵指数，判断道路拥堵程度。若道路为“畅通”，车辆安全隐患指标分值在原有基础上-0.1分；若道路为“缓行”，车辆安全隐患指标分值保持不变；若道路为“拥堵”，车辆安全隐患指标分值在原有基础上+0.1分；若道路为“严重拥堵”，车辆安全隐患指标分值在原有基础上+0.3分。
[0084]
在一具体实施例中，设置如下场景进行举例说明。某车辆情况如下：车龄已超过15年，使用性质为私用，所属个人，无保险，1年内办理过转移登记5次，机动车状态为事故逃逸。三年内交通违法32次，涉及伪造号牌、酒驾、毒驾、醉驾、超速、报废车等重点违法，一年内3次记3分违法行为，3次记6分违法行为。三年内交通事故6次，5次为全部责任，1次为次要责任，重伤3人，并逃逸。常驶道路有高风险道路，昼伏夜出，30天内夜间出行25次。关联驾驶人性别男、年龄27岁、驾龄7年、小学学历、驾驶证状态为超分，逾期未审验。出行当天下雨，预警抓拍道路车流不大，畅通。如表2：
[0085]
表2车辆幅值情况表
[0086]
[0087][0088]
该车辆交通安全隐患指数为3.3275，取值在3以上，为高安全隐患车辆。校验参数雨天+0.3，道路畅通-0.1。最终车辆交通安全隐患指数为3.5275，进行预警。
[0089]
本实施例中，上述方法的整体框架图如图2所示：前端设备采集数据、公安交通管理数据整合到大数据分析平台，然后对数据进行加工。将加工后的数据作为数据源构建车辆交通安全隐患指数模型，对高风险车辆进行预警。
[0090]
本实施例通过交通态势研判、重点车辆分析、安全风险分析、交通违法分析、交通事故分析等专题库；结合公安交管的实际业务应用场景，建立通行车辆交通安全隐患评价体系，并结合车辆具体行驶环境对评价结果进行二次校验，提升交通安全隐患预警准确率，辅助交通管理，安全治理工作。
[0091]
本发明实施例还提供了一种交通安全隐患预警系统，如图3所示，包括：
[0092]
采集模块1，用于采集当前交通数据以及历史交通数据；详细内容参见上述方法实施例中步骤s1的相关描述。
[0093]
模型构建模块2，用于利用历史交通数据建立安全隐患指数模型；详细内容参见上述方法实施例中步骤s2的相关描述。
[0094]
体系生成模块3，用于通过安全隐患指数模型生成历史交通数据的风险等级评价体系；详细内容参见上述方法实施例中步骤s3的相关描述。
[0095]
预警模块4，用于根据风险等级评价体系对当前交通数据对应的车辆进行风险预警；详细内容参见上述方法实施例中步骤s4的相关描述。
[0096]
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，该电子设备可以包括处理器
901和存储器902，其中处理器901和存储器902可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
[0097]
处理器901可以为中央处理器(centra l process i ng un it，cpu)。处理器901还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(d i gita l s i gna l processor，dsp)、专用集成电路(app l i cat i on spec i f i c i ntegrated c i rcu it，as i c)、现场可编程门阵列(f i e l d-programmab l e gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0098]
存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法。
[0099]
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0100]
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法。
[0101]
上述电子设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0102]
本领域技术人员可以理解，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的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-on l y memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(f l ash memory)、硬盘(hard di sk dr ive，缩写：hdd)或固态硬盘(so l i d-state dr i ve，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0103]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种交通安全隐患预警方法，其特征在于，包括：采集当前交通数据以及历史交通数据；利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型；通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系；根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警。2.根据权利要求1所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述采集当前交通数据以及历史交通数据，包括：在超算中心采集交通安全隐患数据；对所述交通安全隐患数据进行数据处理，确定当前交通数据以及历史交通数据。3.根据权利要求2所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述交通安全隐患数据进行数据处理，确定当前交通数据以及历史交通数据，包括：所述交通安全隐患数据包括车辆轨迹数据、机动车基础信息数据、驾驶人数据、事故数据、违法数据，其中，对所述交通安全隐患数据进行数据清洗，确定清洗后的数据；对清洗后的所述数据进行数据对比，确定对比数据；将所述对比数据进行数据转换，确定当前交通数据以及历史交通数据。4.根据权利要求3所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型，包括：基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所述违法数据，确定各个数据对应的交通隐患指数值及权重；根据各个所述交通隐患指数值以及所述权重建立安全隐患指数模型。5.根据权利要求4所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所述违法数据，确定各个数据对应的交通隐患指数值及权重，包括：基于所述车辆轨迹数据、所述机动车基础信息数据、所述驾驶人数据、所述事故数据以及所述违法数据，确定各个数据对应的交通安全隐患指标；根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的预设影响程度确定对应的交通隐患指数值；根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的设影响程度为各个所述交通隐患指数值分配对应的权重。6.根据权利要求5所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述根据各个所述交通隐患指数值以及所述权重建立安全隐患指数模型，包括：将各个所述交通隐患指数值乘以对应的所述权重，分别确定对应的各个安全隐患指数；将各个所述安全隐患指数进行求和计算，确定安全隐患指数模型。7.根据权利要求5所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述根据各个所述交通安全隐患指标对交通安全的预设影响程度确定对应的交通隐患指数值，包括：所述交通隐患指数值包括：机动车时空轨迹指数、机动车信息指数、关联驾驶人信息指数、机动车事故指数以及机动车违法指数，其中，获取车辆出行的道路危险等级以及出行时间指标，并根据所述道路危险等级以及出行
时间指标确定所述机动车时空轨迹指数；获取车辆的机动车指标，包括：车龄、车辆使用性质、所有权、保险状态、转移登记以及机动车状态，根据所述机动车指标确定所述机动车信息指数；获取关联驾驶人信息指标，包括驾驶人性别、年龄、驾龄、文化程度、驾驶证状态、审验情况、违法情况以及事故情况，根据所述关联驾驶人信息指标确定所述关联驾驶人信息指数；获取机动车事故指标，包括：预设时间内事故数量、事故责任、伤亡情况以及逃逸情况，根据所述机动车事故指标确定所述机动车事故指数；获取机动车违法指标，包括预设时间内违法数量、违法类型以及违法记分，确定机动车违法指数。8.根据权利要求7所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系，包括：根据所述安全隐患指数模型，对所述交通隐患指数值进行评价等级分类；根据评价等级分类结果，确定对应车辆的预警评价等级，并输出不同风险等级车辆清单。9.根据权利要求8所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警，包括：将所述当前交通数据与所述风险等级评价体系中的风险等级车辆清单进行对比；将对比结果超过预设阈值的车辆确定为风险车辆；对所述风险车辆进行参数校验，并对参数校验后的校验风险值超过预设阈值时，对校验车辆进行风险预警。10.根据权利要求9所述的交通安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述风险车辆进行参数校验，包括：获取各个所述风险车辆对应的驾驶环境数据；根据所述驾驶环境数据进行对应的所述风险车辆进行参数校验，确定所述校验风险值。11.一种交通安全隐患预警系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集当前交通数据以及历史交通数据；模型构建模块，用于利用所述历史交通数据建立安全隐患指数模型；体系生成模块，用于通过所述安全隐患指数模型生成所述历史交通数据的风险等级评价体系；预警模块，用于根据所述风险等级评价体系对所述当前交通数据对应的车辆进行风险预警。12.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的交通安全隐患预警方法。13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-10中任一项所
述的交通安全隐患预警方法。

技术总结
本发明提供了一种交通安全隐患预警方法及系统，方法包括：采集当前交通数据以及历史交通数据；利用历史交通数据建立安全隐患指数模型；通过安全隐患指数模型生成历史交通数据的风险等级评价体系；根据风险等级评价体系对当前交通数据对应的车辆进行风险预警。本发明通过交通态势研判、重点车辆分析、安全风险分析、交通违法分析、交通事故分析等专题库；结合公安交管的实际业务应用场景，建立通行车辆交通安全隐患评价体系，并结合车辆具体行驶环境对评价结果进行二次校验，提升交通安全隐患预警准确率，辅助交通管理，安全治理工作。安全治理工作。安全治理工作。


技术研发人员：闫军 张羽
受保护的技术使用者：智慧互通科技股份有限公司
技术研发日：2022.12.15
技术公布日：2023/5/24