一种评估道路风险的方法与流程

1.本发明属于交通智能管理技术领域，尤其涉及利用路段上历史发生的事故量、违法量、报警量计算路段风险值得到的一种评估道路风险的方法。


背景技术：

2.汽车保有量的不断攀升，交通事故的发生率也逐年升高，交通事故导致的交通拥堵增加了居民出行成本，降低了居民的生活质量，破坏了城市环境，因此交通拥堵的评价、治理等工作刻不容缓，面向城市交通拥堵情况，提供一种合理有效、可落地复制的路口风险，准确的进行路段风险值，对路段的合理管控是交通拥堵得到有效治理的前提，使得交通拥堵评价指标的计算更加准确，为交警合理进行信号灯配时、有效的进行交通治理提供有力的数据支撑。


技术实现要素：

3.针对上述背景技术的阐述，本发明提供一种评估道路风险的方法，为交通管理进行合理管控、警力部署、信号灯配时等提供有力的数据支撑。
4.为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
5.一种评估道路风险的方法，包括如下步骤：
6.步骤一：获取交通事故原始样本数据，所述交通事故原始样本数据包括道路属性、管理属性、编号属性、时间属性、事故属性，路段事故量、路段报警量、路段违法量；
7.步骤二：将交通事故原始样本数据，采用min-max标准化，将路段事故量、路段报警量、路段违法量特征指标的结果转换到[0,1]之间；
[0008]
步骤三：指标归一化处理，
[0009]
(1)路段事故量折算处理
[0010]a′
＝a*0.5+b*0.3+c*0.1+d*0.1
[0011]
式中：a是特大交通事故数；b是重大交通事故数；c是一般交通事故数；d是轻微交通事故数；
[0012]
(2)路段违法量折算处理
[0013]b′
＝a
[0014]
式中：a是—违法数量；
[0015]
(3)路段报警量折算处理
[0016]c′
＝a*0.5+b*0.5
[0017]
式中：a是超速报警数；b是其他报警数；
[0018]
(4)路段事故量归一化处理
[0019][0020]
式中：a是路段事故量归一化值；a
′
是路段事故量的实际值；a
min
是路网中路段事故
量的最小值；a
max
是路网中路段事故量的最大值；
[0021]
(5)路段报警量归一化处理
[0022]
归一化方法同路段事故量归一化处理，路段报警量归一化：b；
[0023]
(6)路段通过次数归一化处理
[0024]
归一化方法路段事故量归一化处理，路段通过次数归一化：c；步骤四、路段风险值
[0025]
路段风险值q＝(aw1+bw2+cw3)
×
10
[0026]
式中：w1是报警权重；w2是事故权重；w3是违法权重；
[0027]
根据路段风险值所在风险区间，判定路段风险等级，所述风险区间为：x是路段风险值，[0，x1)为低风险、[x1，x2)为中风险、≥x3是高风险。
[0028]
本发明提供一种合理有效、可落地复制的道路风险识别算法，依赖交通管理网络的实时定位数据，事故数据、违法数据等，为交警进行合理管控、警力部署、信号灯配时等提供有力的数据支撑，合理的增设标识牌及其他针对性措施，降低道路的事故发生风险及拥堵风险，具有方法简单易行，使用效果好的特点，可以有效的利用资源。
具体实施方式
[0029]
下面将结合本发明专利的实施例，对本发明专利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专利一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明专利中的实施例，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，都属于本发明专利保护的范围。
[0030]
本发明重点在于找到合理有效关注度的计算方法，通过分析线路集中度，体现分析线路的重要性；通过分析线路的使用频次的计算，体现分析选择线路的方式。
[0031]
作为实施例所示的一种评估道路风险的方法，包括如下步骤：
[0032]
包括如下步骤：
[0033]
步骤一：获取交通事故原始样本数据，所述交通事故原始样本数据包括道路属性、管理属性、编号属性、时间属性、事故属性，路段事故量、路段报警量、路段违法量；
[0034]
步骤二：算法选取路段事故量、路段报警量、路段违法量作为评价指标，如果直接使用指标的计算结果进行分析，会因为指标间量纲和量级的不同导致结果可靠性较差，因此在计算之前，需要对数据进行处理，本步骤中将交通事故原始样本数据，采用min-max标准化，将路段事故量、路段报警量、路段违法量特征指标的结果转换到[0,1]之间；
[0035]
步骤三：指标归一化处理，
[0036]
(1)路段事故量折算处理
[0037]a′
＝a*0.5+b*0.3+c*0.1+d*0.1
[0038]
式中：a是特大交通事故数；b是重大交通事故数；c是一般交通事故数；d是轻微交通事故数；
[0039]
(2)路段违法量折算处理
[0040]b′
＝a
[0041]
式中：a是—违法数量；
[0042]
(3)路段报警量折算处理
[0043]c′
＝a*0.5+b*0.5
[0044]
式中：a是超速报警数；b是其他报警数；
[0045]
(4)路段事故量归一化处理
[0046][0047]
式中：a是路段事故量归一化值；a
′
是路段事故量的实际值；a
min
是路网中路段事故量的最小值；a
max
是路网中路段事故量的最大值；
[0048]
(5)路段报警量归一化处理
[0049]
归一化方法同路段事故量归一化处理，路段报警量归一化：b；
[0050]
(6)路段通过次数归一化处理
[0051]
归一化方法路段事故量归一化处理，路段通过次数归一化：c；步骤四、路段风险值
[0052]
路段风险值q＝(aw1+bw2+cw3)
×
10
[0053]
式中：w1是报警权重；w2是事故权重；w3是违法权重；
[0054]
根据路段风险值所在风险区间，判定路段风险等级，所述风险区间为：x是路段风险值，[0，x1)为低风险、[x1，x2)为中风险、≥x3是高风险。
[0055]
x1的数值为10，x2的数值为50，x3的数值为100。
[0056]
本发明公开了一种评估路段风险值的方法，风险值越大，代表道路发生事故的风险越高，交警部门越应该引起重视，有针对性的采取合理措施，降低风险。
[0057]
以上所述，仅为本发明专利的具体实施方式，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明专利的保护范围之内。因此，本发明专利的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种评估道路风险的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获取交通事故原始样本数据，所述交通事故原始样本数据包括道路属性、管理属性、编号属性、时间属性、事故属性，路段事故量、路段报警量、路段违法量；步骤二：将交通事故原始样本数据，采用min-max标准化，将路段事故量、路段报警量、路段违法量特征指标的结果转换到[0,1]之间；步骤三：指标归一化处理，(1)路段事故量折算处理a
′
＝a*0.5+b*0.3+c*0.1+d*0.1式中：a是特大交通事故数；b是重大交通事故数；c是一般交通事故数；d是轻微交通事故数；(2)路段违法量折算处理b
′
＝a式中：a是—违法数量；(3)路段报警量折算处理c
′
＝a*0.5+b*0.5式中：a是超速报警数；b是其他报警数；(4)路段事故量归一化处理式中：a是路段事故量归一化值；a
′
是路段事故量的实际值；a
min
是路网中路段事故量的最小值；a
max
是路网中路段事故量的最大值；(5)路段报警量归一化处理归一化方法同路段事故量归一化处理，路段报警量归一化：b；(6)路段通过次数归一化处理归一化方法路段事故量归一化处理，路段通过次数归一化：c；步骤四、路段风险值路段风险值q＝(aw1+bw2+cw3)
×
10式中：w1是报警权重；w2是事故权重；w3是违法权重；根据路段风险值所在风险区间，判定路段风险等级，所述风险区间为：x是路段风险值，[0，x1)为低风险、[x1，x2)为中风险、≥x3是高风险。

技术总结
本发明提供一种评估道路风险的方法，包括获取交通事故原始样本数据、将交通事故原始样本数据，采用Min-max标准化，将路段事故量、路段报警量、路段违法量特征指标的结果转换后进行归一化处理，测定路段风险值步骤，本发明提供一种合理有效、可落地复制的道路风险识别算法，依赖交通管理网络的实时定位数据，事故数据、违法数据等，为交警进行合理管控、警力部署、信号灯配时等提供有力的数据支撑，合理的增设标识牌及其他针对性措施，降低道路的事故发生风险及拥堵风险，具有方法简单易行，使用效果好的特点，可以有效的利用资源。可以有效的利用资源。


技术研发人员：李剑锋 李泽 刘钰
受保护的技术使用者：沈阳世纪高通科技有限公司
技术研发日：2022.12.15
技术公布日：2023/7/19