基于大数据的交通事故预防方法及系统与流程

本申请涉及交通安全预防领域，具体涉及一种基于大数据的交通事故预防方法及系统。

背景技术：

大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。近年来，大数据处理的相关理论以及技术越来越受到重视。

目前，我国正处于机动车、驾驶人及道路里程高速增长期，道路安全事故时有发生。互联网上拥有了大量的交通事故数据，但不足的是仅仅停留在数据录入阶段，交通事故的数据录入后仅仅供人们进行简单的查询，并不能通过大量的交通事故的数据很好的分析出事故发生的规律，为预防事故提供帮助。

针对现有技术的多方面不足，本申请提出一种基于大数据的交通事故预防方法及系统。

技术实现要素：

本申请的目的在于，提供一种基于大数据的交通事故预防方法及系统，以有效地解决上述技术问题。

为解决上述技术问题，本申请提供一种基于大数据的交通事故预防方法，该方法应用于终端与服务器之间，包括：服务器通过大数据获取并标注事故高发地；终端实时获取车辆位置信息并上传至服务器；服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息；终端接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

在一实施方式中，服务器通过大数据获取并标注事故高发地的步骤包括：服务器获取历史交通事故数据；对历史交通事故数据进行预处理；利用统计学方法在电子地图上标记历史交通事故数据中事故发生时对应的地点；将标记的密集程度大于或等于预设阈值的地点标注为事故高发地。

在一实施方式中，服务器获取历史交通事故数据的步骤包括：利用网络爬虫从互联网上抓取页面内容，并抽取出需要的属性内容，以获取历史交通事故数据。

在一实施方式中，对历史交通事故数据进行预处理的步骤包括：建立以事故编号为主键，数据项包括事故发生的地点和时间信息、涉事人员信息、路网矢量图像信息和天气信息的数据表；从历史交通事故数据中抽取出各项数据项对应的信息，并将各项数据项对应的信息保存至数据表中，其中，一起交通事故的数据作为一条记录保存。

在一实施方式中，对历史交通事故数据进行预处理的步骤还包括：计算数据表中每条数据的数据项缺失率，将缺失率大于或等于预定值的数据删除，对缺失率小于预定值的数据中的缺失数据项进行填补。

在一实施方式中，终端实时获取车辆位置信息并上传至服务器的步骤之前包括：终端与服务器通过无线方式建立连接，其中，无线方式包括3g网络、4g网络、5g网络或wifi网络。

在一实施方式中，服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息步骤还包括：服务器获取事故高发地的周围道路情况信息及历史交通事故数据；根据历史交通事故数据和周围道路情况信息，通过数据挖掘获得事故高发地事故多发的原因；根据事故高发地事故多发的原因生成相对应的辅助驾驶信息；将辅助驾驶信息一并发送至终端。

在一实施方式中，终端接收并展示提示信息的步骤之后还包括：终端控制打开全景影像并控制车辆进入限速模式，将最高车速限定在限定值。

为解决上述技术问题，本申请还提出一种基于大数据的交通事故预防系统，该系统包括服务器与终端；服务器用于通过大数据获取并标注事故高发地；终端用于实时获取车辆位置信息并上传至服务器；服务器用于在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息；终端用于接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

在一实施方式中，上述终端为车载终端或与车辆相关联的移动终端。

本申请的基于大数据的交通事故预防方法及系统，服务器通过大数据获取并标注事故高发地；终端实时获取车辆位置信息并上传至服务器；服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息；终端接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。通过这种方式，能够根据大数据积累的事故信息总结出事故高发地，在车辆即将到达事故高发地时及时提醒用户，同时对一些可能影响用户开车的行为进行暂时屏蔽，提高驾驶安全性的同时也有效提升大数据的价值。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。

附图说明

图1为本申请第一实施例的基于大数据的交通事故预防方法的流程示意图。

图2为本申请第二实施例的基于大数据的交通事故预防方法的流程示意图。

图3为本申请第三实施例的基于大数据的交通事故预防系统的结构示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本申请基于大数据的交通事故预防方法及系统的具体实施方式、方法、步骤、特征及其效果，详细说明如下。

有关本申请的前述及其他技术内容、特点及功效,在以下配合参考图式的较佳实施例的详细说明中将可清楚呈现。通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及效果得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。

图1为本申请第一实施例的基于大数据的交通事故预防方法的流程示意图。如图1所示，基于大数据的交通事故预防方法包括如下步骤：

步骤s11：服务器通过大数据获取并标注事故高发地。

具体地，在一实施方式中，步骤s11：服务器通过大数据获取并标注事故高发地包括服务器获取历史交通事故数据；对历史交通事故数据进行预处理；利用统计学方法在电子地图上标记历史交通事故数据中事故发生时对应的地点；将标记的密集程度大于或等于预设阈值的地点标注为事故高发地，通过可视化分析(analyticvisualizations)可以直观的展示数据，直接看到结果。在另一实施方式中，也可以根据神经网络算法的对大数据进行分析，进行数据挖掘，从而获取事故高发地段。应当理解的是，可以采用本领域已知的任何其他方法来标注事故高发地。

值得说明的是，通过对大数据的分析还可以将标注的事故高发地划分等级，例如重大级风险事故高发地和较大级事故高发地。划分依据可以根据基于规则的划分方法，具体地规则可以人为设定或根据相关交通法规设定。

步骤s12：终端实时获取车辆位置并上传至服务器。

具体地，在实时获取车辆位置时，可以但不限于用gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)实时获取车辆位置。应当理解的是，其他任何获取车辆位置的方式均属于本申请的保护范围内。

步骤s13:服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息。

具体地，在本实施方式中，服务器可以在车辆与至少一个事故高发地小于或等于1公里(可根据需要自行设置)时，向终端发送提示信息。通过随车终端语音播报提醒驾驶员提高警觉并及早采取应对措施，避免事故的发生。

具体地，在一实施方式中，提示信息可以是提示距离车辆当前位置多少米为事故事故高发地，请小心驾驶。在另一实施方式中，提示信息也可以包括前方历史频发事故的事故类型等。

步骤s14：终端接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

具体地，在本实施方式中，终端接收到提示信息后，可以但不限于显示在车机屏幕上，并同步进行语音播报。同时终端控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息。其中，通知信息可以但不限于包括短信或其他搭载在终端上的app收到的信息，如微信、qq等。当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

图2为本申请第二实施例的基于大数据的交通事故预防方法的流程示意图。如图2所示，基于大数据的交通事故预防方法包括如下步骤：

步骤s21：服务器获取历史交通事故数据。

具体地，国内交通事故信息采集系统很多，互联网上也有大量的交通事故信息数据，在一实施方式中，可以但不限于使用网络爬虫从互联网上抓取页面内容，并抽取出需要的属性内容，以获取历史交通事故数据。另外，可以但不限于通过枚举一系列的包含交通事故数据的网址为网络爬虫提供抓取数据网络的url。

步骤s22：服务器对历史交通事故数据进行预处理。

具体地，在一实施方式中，步骤s22：对历史交通事故数据进行预处理包括：建立以事故编号为主键，数据项包括事故发生的地点和时间信息、涉事人员信息、路网矢量图像信息和天气信息的数据表；从历史交通事故数据中抽取出各项数据项对应的信息，并将各项数据项对应的信息保存至数据表中，其中，一起交通事故的数据作为一条记录保存。

具体地，在一实施方式中，步骤s22：对历史交通事故数据进行预处理还包括：计算数据表中每条数据的数据项缺失率，将缺失率大于或等于预定值的数据删除，对缺失率小于预定值的数据中的缺失数据项进行填补。

值得说明的是，为了方便数据表中数据缺失率小于预定值时，对缺失的数据项进行填补，可以按照道路交通管理信息代码对各项数据及各项数据的属性进行数字编码化处理，通过关联分析算法将道路交通事故数据与关联规则及进行类比，确定道路交通事故数据中缺失数据的取值，并利用确定出的取值对缺失数据进行填补。

举例而言，可以首先计算数据表中的各项数据的缺失率，删除缺失率较高的数据(例如70％，可根据实际需要设定)。然后，对数据进行编码化处理，参照《道路交通管理信息代码》对各项数据的中文属性值进行数字编码化处理，建立统一的字典表，托发现数据的取值不在规定的范围内，则设为空值。最后，采用关联分析算法(例如apriori关联分析)对缺失部分的事故数据进行填补，按照获取最大事故信息量原则，将具体地事故信息与关联规则集进行类比，获取缺失数据的可能取值，从而进行填补，进而提高了获取的历史交通事故数据的完整性和可用性。

步骤s23：服务器利用统计学方法在电子地图上标记历史交通事故数据中事故发生时对应的地点。

步骤s24：服务器将标记的密集程度大于或等于预设阈值的地点标注为事故高发地。

具体地，在本实施方式中，是通过利用统计学方法在电子地图上标记历史交通事故数据中事故发生时对应的地点；将标记的密集程度大于或等于预设阈值的地点标注为事故高发地，通过可视化分析(analyticvisualizations)直观的展示数据，对结果一目了然。在其它实施方式中，也可以通过其它大数据分析方法获得事故高发地。

步骤s25：终端实时获取车辆位置并上传至服务器。

具体地，在一实施方式中，步骤s25：终端实时获取车辆位置并上传至服务器之前还包括终端服务器通过无线方式建立连接，其中，所述无线方式包括3g网络、4g网络、5g网络或wifi网络。

具体地，在实时获取车辆位置时，可以但不限于用gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)实时获取车辆位置。

步骤s26：服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息。

具体地，在本实施方式中，服务器可以在车辆与至少一个事故高发地小于或等于1公里(可根据需要自行设置)时，向终端发送提示信息。通过随车终端语音播报提醒驾驶员提高警觉并及早采取应对措施，避免事故的发生。

具体地，在一实施方式中，步骤s26：服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息还包括：服务器获取事故高发地的周围道路情况信息及历史交通事故数据；根据历史交通事故数据和周围道路情况信息，通过数据挖掘获得事故高发地事故多发的原因；根据事故高发地事故多发的原因生成相对应的辅助驾驶信息；将辅助驾驶信息一并发送至终端。

应当理解的是，可以通过大数据挖掘方法，由表及里的探求存在的隐藏关系，发现事故高发地事故多发背后的规律和诱因特征。举例而言，首先可以将全样本纳入数据池，采用基于灰色关联度的挖掘方法，发现事故数据内部所有可能存在的关联关系，提取出人、车、路、环境等交通事故特征因子及潜在的关联规则，从事故发生前的角度(即哪些因素能够导致事故发生)进行事故原因分析，从而根据事故发生的原因生成辅助驾驶信息并发送至终端，能够及时的提醒驾驶员并提供预防事故的方案，给用户带来了良好的体验。

步骤s27：终端接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

具体地，终端接收到提示信息后，可以但不限于显示在车机屏幕上，并同步进行语音播报。同时终端控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息。其中，通知信息包括短信或其他搭载在终端上的app收到的信息，如微信、qq等。当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

具体地，在一实施方式中，终端接收并展示提示信息的步骤之后还包括：终端控制打开全景影像并控制车辆进入限速模式，将最高车速限定在限定值。

值得说明的是，打开全景影像拍摄并保存全景影像，一方面能在即将发生碰撞和/或发生碰撞时使得驾驶员进行有效的操作避免事故的发生和/或事故的升级，另一方面在事故发生后也能提供帮助认定事故责任的全景影像(有效视频或照片)，同时也能避免事故发生后，司机或者乘客下车拍摄相关照片或视频，容易发生二次事故的问题。

应当理解的是，一些驾驶员在预先知道了前方路段为事故高发地时，容易产生紧张的心理。本实施例中控制车辆进入限速模式，将最高车速限定在限定值是为了避免驾驶员在经历事故高发地时，由于紧张而误踩油门的情况。

图3为本申请第三实施例的基于大数据的交通事故预防系统的结构示意图。如图3所示，基于大数据的交通事故预防系统，该系统包括服务器30与终端31。

服务器30用于通过大数据获取并标注事故高发地；终端31用于实时获取车辆位置信息并上传至服务器；服务器30用于在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端31发送提示信息；终端31用于接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。

具体地，终端31可以为车载终端或与车辆相关联的移动终端。

本申请的基于大数据的交通事故预防方法及系统，服务器通过大数据获取并标注事故高发地；终端实时获取车辆位置信息并上传至服务器；服务器在车辆当前位置与至少一个事故高发地的距离小于预设距离时，向终端发送提示信息；终端接收并展示提示信息，控制车辆进入免打扰模式，拒绝来电并延迟显示通知信息，当车辆驶离事故高发点时，恢复正常模式。通过这种方式，能够根据大数据积累的事故信息总结出事故高发地，在车辆即将到达事故高发地时及时提醒用户，同时对一些可能影响用户开车的行为进行暂时屏蔽，提高驾驶安全性的同时也有效提升大数据的价值。

以上所述，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制，虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本申请技术方案的范围内。