一种交通安全预警分析方法、装置及计算机设备与流程

文档序号:26013109发布日期:2021-07-23 21:34阅读:93来源:国知局
一种交通安全预警分析方法、装置及计算机设备与流程
本发明涉及智能交通领域,具体涉及一种交通安全预警分析方法、装置及计算机设备。
背景技术
:随着经济社会的快速发展,道路里程不断增长,机动车保有量也在持续增加,交通安全形势不容忽视,特别是城市道路开口、农村支路与国省道相交处、急弯路段,由于视距不足、交通参与者安全意识薄弱等因素导致交通事故多发。现有的交通预警技术中,已经设置有防护栏、指示灯以及各种防护措施,但是在上述路段处,交通事故发生频率还是居高不下,因此,如何为用户提供准确的交通预警提示成为了亟待解决的问题。技术实现要素:因此,本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中无法为用户提供准确的交通预警提示的缺陷,从而提供一种交通安全预警分析方法、装置及计算机设备。根据第一方面,本发明实施例提供了一种交通安全预警分析方法,包括:获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据,所述特征数据用于表征所述目标对象的行驶状态;根据所述目标区域预设时间段数据以及所述目标对象的特征数据,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,所述一级影响因子用于表征道路类型;所述二级影响因子包括动态指标及静态指标;根据所述多个一级影响因子,构建一级判断矩阵;根据所述多个二级影响因子,构建二级判断矩阵;根据所述一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;根据多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重以及多个二级影响因子的评价分数,计算交通安全预警度;根据所述交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。结合第一方面,在第一方面第一实施方式中,该方法还包括:通过下述公式,构建一级判断矩阵:其中,a表示所述一级判断矩阵,aij表示一级影响因子相对于交通安全预警度的重要指标度。结合第一方面,在第一方面第二实施方式中,通过下述公式,构建二级判断矩阵:其中,b表示所述二级判断矩阵,bij表示所述二级影响因子相对于一级影响因子的重要指标度。结合第一方面,在第一方面第三实施方式中,所述根据所述一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重,具体包括:计算所述一级判断矩阵的最大特征值,对所述最大特征值进行归一化,得到所述一级影响因子相对于所述交通安全预警度的第一权重;计算所述二级判断矩阵的最大特征值,对所述最大特征值进行归一化,得到所述二级影响因子相对于所述一级影响因子的第二权重;根据所述第一权重以及第二权重,计算得到多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重。结合第一方面第三实施方式,在第一方面第四实施方式中,通过下述公式,计算所述第一权重:其中,表示所述第一权重,λmax表示一级判断矩阵的最大特征根;通过下述公式,计算所述第二权重:其中,表示所述第二权重,λmax表示二级判断矩阵的最大特征根。结合第一方面第四实施方式,在第一方面第五实施方式中,通过下述公式,计算多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重:其中,表示二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;表示第i个二级影响因子pi相对于第j个一级影响因子bj的第二权重;表示第j个一级影响因子bj相对于交通安全预警度的第一权重。结合第一方面第五实施方式,在第一方面第六实施方式中,通过下述公式,计算交通安全预警度:其中,z表示所述交通安全预警度;a表示调用的预设数据库的数量;fij表示第j个预设数据库对二级影响因子的评价分数;表示二级影响因子相对于交通安全预警度的权重。根据第二方面,本发明实施例提供了一种交通安全预警分析装置,包括:数据获取模块,用于获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据,所述特征数据用于表征所述目标对象的行驶状态;第一确定模块,用于根据所述目标区域预设时间段数据以及所述目标对象的特征数据,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,所述一级影响因子用于表征道路类型;所述二级影响因子包括动态指标及静态指标;一级判断矩阵构建模块,用于根据所述多个一级影响因子,构建一级判断矩阵;二级判断矩阵构建模块,用于根据所述多个二级影响因子,构建二级判断矩阵;第二确定模块,用于根据所述一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;计算模块,用于根据多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重以及多个二级影响因子的评价分数,计算交通安全预警度;交通预警分析结果生成模块,用于根据所述交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。根据第三方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行第一方面或第一方面任一实施方式所述的交通安全预警分析方法的步骤。根据第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述的交通安全预警分析方法的步骤。本发明技术方案,具有如下优点:本发明提供的一种交通安全预警分析方法及装置,其中,该方法包括:获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据;根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,基于动态静态角度,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,通过层析分析法确定各级影响因子重要程度,继而计算得到交通安全预警度;根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。通过实施本发明,解决了现有技术中存在的无法为用户提供准确的交通预警提示问题,可以通过当前目标对象的行驶轨迹以及各路口的历史数据分析驾驶行为,能够更加系统、全面、直观地评价路口的交通事故风险,精准进行交通预警提示;通过判断矩阵,明确各指标重要程度,可以对路口安全风险进行定量化表征,进而对支路行人和车辆进行准确风险预警。附图说明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。图1为本发明实施例中交通安全预警分析方法的一个具体示例的流程图;图2为本发明实施例中交通安全预警分析装置的一个具体示例的原理框图;图3为本发明实施例中计算机设备的一个具体示例图。具体实施方式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。在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。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。为了保障农村城市的道路交通安全,特别是针对于城市道路开口、国省道与乡村支路交叉口、急弯路段等,需要为过路行人以及车辆提供交通预警提示,基于此,本发明实施例提供了一种交通安全预警分析方法及装置,目的是为研究路口交通安全警示设施提供理论指导,以及为交叉口行人和车辆提供安全预警,维护道路交通安全。本发明实施例提供了一种交通安全预警分析方法,如图1所示,该交通安全预警分析方法,包括:步骤s11:获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据,特征数据用于表征目标对象的行驶状态;在本实施例中,目标区域可以是各路口,也可以是事故频发的交通路段,例如城市道路开口路段、国省道与乡村支路交叉口、各急弯路段,实际上可以是需要对过往车辆以及行人提供预警提示的各种路段;预设时间段内的交通数据可以是各路段在三个月或六个月时间段内的,用于表征该路段车辆的过路情况的数据,例如,事故发生数量、事故原因等;目标对象可以是行驶于该路段的各车辆以及经过该路段的行人;目标对象的行驶状态可以是车辆以及行人本身的行驶情况。具体地,当需要为行驶于急弯路段的车辆提供交通安全预警分析提示时,首先需要获取急弯路段预设事件段内的交通数据信息,以及正在行驶的车辆的行驶状态信息。步骤s12:根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,一级影响因子用于表征道路类型;二级影响因子包括动态指标及静态指标;在本实施例中,一级影响因子可以是用于表征准则层的各项影响指标,可以包括交叉口、环境、主路、支路等;二级影响因子可以是用于表征方案层的各项影响指标,与上述一级影响因子相对应;例如,一级影响因子交叉口对应的二级影响因子,可以包括坡度、相交道路级差、历史事故情况、视距;一级影响因子主路对应的二级影响因子,可以包括线形、速度、车辆类型、距离、驾驶行为;一级影响因子支路对应的二级影响因子,可以包括行人、车辆类型;一级影响因子环境对应的二级影响因子,可以包括能见度、路面湿滑度。具体地,可以根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,可以建立基于交通安全预警分析,也就是基于交通安全预警度的评价指标体系,上述交通安全预警度用于表征目标区域,也就是目标路段的出现交通事故的风险大小的定量化表征,具体评价指标体系如下表1所示:表1如表1所示,目标层可以是需要计算的交通安全预警度,准则层是对目标层有影响的各个一级指标,方案层是对准则层各一级指标有影响的,及对目标层有影响的各个二级指标。根据各二级指标具体指代信息的不同,分为动态指标以及静态指标,也就是说,该实施例所提供的交通安全预警分析方法,可以从动态以及静态两方面,选择对路口交通事故风险有影响的指标参数。具体地,根据目标区域预设时间段数据、目标对象的特征数据,以及确定的多个二级影响因子,可以与预设专家数据库进行匹配,根据匹配的结果确定各二级影响因子的评价分数。步骤s13:根据多个一级影响因子,构建一级判断矩阵;在本实施例中,一级影响因子也就是上表1中的准则层影响指标,可以是基于系统性、科学性、目的性的原则,确定对路段交通事故风险的有影响的因素,例如,交叉口、主路、支路、环境;一级判断矩阵是比较一级影响因子之间的重要程度的矩阵,具体可以是两两比较一级影响因子之间对路段交通事故风险的影响强度,两两比较元素相对重要性可以采用1-9标度法,如下表2所示:表2标度含义1pi与pj对预警度影响相同3pi相较pj对预警度影响略强5pi相较pj对预警度影响强7pi相较pj对预警度影响比较强9pi相较pj对预警度影响非常强2,4,6,8相邻两标度的中间值1/2,1/3,…,1/9上述对预警度影响结果的相反说明如上表2所示,当pi相对于pj的标度为1时,说明pi与pj对预警度影响相同;当pi相对于pj的标度为3时,说明pi与pj对预警度影响略强。具体地,可以通过下述公式,构建一级判断矩阵:其中,a表示一级判断矩阵,aij表示一级影响因子相对于交通安全预警度的重要指标度,具体地,一级影响因子之间相对于交通安全预警度的重要指标度可以是根据预设专家数据库,分析得到的值。步骤s14:根据多个二级影响因子,构建二级判断矩阵;在本实施例中,二级影响因子也就是上表1中的方案层影响指标,可以是基于系统性、科学性、目的性的原则,确定对路段交通事故风险的有影响的具体指标因素,例如,交叉口、主路、支路、环境;一级影响因子交叉口下属的多个二级影响因子可以是坡度、相交道路级差、历史事故情况、视距;其中,坡度表示目标区域,也就是目标路段地表单元陡缓的程度,可以是坡面的垂直高度和水平方向的距离的比;相交道路级差表示交叉路口所属的两条道路的位阶差,例如,各交通道路的位阶与名称的对应关系如下表3所示:表3位阶型态名称1高速公路高速2快速公路快速3主干线道路大道4次干线道路道5主集散道路大路6次集散道路路7地区道路街8接入巷、弄、无名具体地,如果目标区域交叉路口所属的两条道路分别为a高速以及b大路,根据表3所示,可以计算得到该目标区域的相交道路级差为4。具体地,二级判断矩阵是比较二级影响因子之间的重要程度的矩阵,例如,根据交叉口下属的各二级影响因子:坡度、相交道路级差、历史事故情况、视距,构建第一二级判断矩阵,可以得到坡度、相交道路级差、历史事故情况、视距相对于交叉口的权重;同样的,根据主路下属的各二级影响因子,构建第二二级判断矩阵,可以得到线形、速度、车辆类型、距离、驾驶行为相对于主路的权重;根据支路下属的各二级影响因子,构建第三二级判断矩阵,可以得到行人、车辆类型相对于支路的权重;根据环境下属的各二级影响因子,构建第四二级判断矩阵,可以得到能见度、路面湿滑相对于环境的权重。具体地,可以通过下述公式,构建各二级判断矩阵:其中,b表示二级判断矩阵,bij表示二级影响因子相对于一级影响因子的重要指标度,二级影响因子相对于一级影响因子的重要指标度可以是根据预设专家数据库,分析得到的值。步骤s15:根据一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;在本实施例中,根据构建的一级判断矩阵以及多个二级判断矩阵,通过计算一级判断矩阵以及各二级判断矩阵的最大特征根以及特征向量,进而进行归一化处理,进而得到各二级影响因子相对于交通安全预警度的权重。步骤s16:根据多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重以及多个二级影响因子的评价分数,计算交通安全预警度;在本实施例中,交通安全预警度可以是当目标对象行驶于目标区域时,通过本发明实施例所提供的方法,计算得到的,为驾驶人或者过路行人进行交通安全预警提示的值。步骤s17:根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。在本实施例中,当计算得到的交通安全预警度高于第一预设阈值时,表示目标区域为事故多发路段,驾驶人员需小心谨慎驾驶,也就是说,根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果是此区域为事故多发路段,交通安全预警度较高,驾驶人员需小心谨慎驾驶。本发明实施例提供的一种交通安全预警分析方法,包括:获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据;根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,基于动态静态角度,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,通过层析分析法确定各级影响因子重要程度,继而计算得到交通安全预警度;根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。通过实施本发明,解决了现有技术中存在的无法为用户提供准确的交通预警提示问题,可以通过当前目标对象的行驶轨迹以及各路口的历史数据分析驾驶行为,能够更加系统、全面、直观地评价路口的交通事故风险,精准进行交通预警提示;通过判断矩阵,明确各指标重要程度,可以对路口安全风险进行定量化表征,进而对支路行人和车辆进行准确风险预警。作为本发明一个可选的实施例,上述步骤s15,根据一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重,具体包括:首先,计算一级判断矩阵的最大特征值,对最大特征值进行归一化,得到一级影响因子相对于交通安全预警度的第一权重;也就是说,根据一级判断矩阵,可以得到交叉口相对于交通安全预警度的第一权重、主路相对于交通安全预警度的第一权重、支路相对于交通安全预警度的第一权重、环境相对于交通安全预警度的第一权重,具体地,可以通过下述公式,计算第一权重:其中,表示第一权重,λmax表示一级判断矩阵的最大特征根。其次,计算二级判断矩阵的最大特征值,对最大特征值进行归一化,分别得到各二级影响因子相对于对应的一级影响因子的第二权重;分别计算各二级判断矩阵的最大特征值、特征向量以及进行归一化处理,可以得到坡度、相交道路级差、历史事故情况、视距相对于交叉口的权重;线形、速度、车辆类型、距离、驾驶行为相对于主路的权重;行人、车辆类型相对于支路的权重;能见度、路面湿滑相对于环境的权重。具体地,通过下述公式,分别计算各第二权重:其中,表示第二权重,λmax表示二级判断矩阵的最大特征根。再次,根据第一权重以及第二权重,计算得到多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重。具体地,可以通过下述公式,计算多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重:其中,表示二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;表示第i个二级影响因子pi相对于第j个一级影响因子bj的第二权重;表示第j个一级影响因子bj相对于交通安全预警度的第一权重。作为本发明一个可选的实施例,上述步骤s16:根据多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重以及多个二级影响因子的评价分数,计算交通安全预警度中,可以通过下述公式,计算交通安全预警度:其中,z表示交通安全预警度;a表示调用的预设专家数据库的数量;fij表示第j个预设数据库对二级影响因子的评价分数;表示二级影响因子相对于交通安全预警度的权重。本发明实施例所提供的一种交通安全预警分析方法,结合目标区域预设时间段数据、目标对象的特征数据,以及确定的多个二级影响因子,通过层次分析法以及构建而成的判断矩阵,明确了各影响因子之间的重要程度,可以全面地评价路段交通事故的风险,还可以通过交通安全预警度对路口交通风险进行定量化的表征,进而可以为驾驶人员以及过路行人进行精准提示。本发明实施例提供了一种交通安全预警分析装置,如图2所示,包括:数据获取模块21,用于获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据,特征数据用于表征目标对象的行驶状态;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s11的相关描述。第一确定模块22,用于根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,一级影响因子用于表征道路类型;二级影响因子包括动态指标及静态指标;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s12的相关描述。一级判断矩阵构建模块23,用于根据多个一级影响因子,构建一级判断矩阵;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s13的相关描述。二级判断矩阵构建模块24,用于根据多个二级影响因子,构建二级判断矩阵;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s14的相关描述。第二确定模块25,用于根据一级判断矩阵以及二级判断矩阵,确定多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s15的相关描述。计算模块26,用于根据多个二级影响因子相对于交通安全预警度的权重以及多个二级影响因子的评价分数,计算交通安全预警度;详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s16的相关描述。交通预警分析结果生成模块27,用于根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。详细实施内容可参见上述方法实施例中步骤s17的相关描述。本发明实施例提供的一种交通安全预警分析装置,包括:通过数据获取模块21,获取目标区域在预设时间段的交通数据以及目标对象的特征数据;通过第一确定模块22,根据目标区域预设时间段数据以及目标对象的特征数据,基于动态静态角度,确定多个一级影响因子、多个二级影响因子及多个二级影响因子的评价分数,通过一级判断矩阵构建模块23、二级判断矩阵构建模块24,利用层析分析法确定各级影响因子重要程度,通过第二确定模块25、计算模块26、交通预警分析结果生成模块27,继而计算得到交通安全预警度;根据交通安全预警度生成交通安全预警分析结果。通过实施本发明,解决了现有技术中存在的无法为用户提供准确的交通预警提示问题,可以通过当前目标对象的行驶轨迹以及各路口的历史数据分析驾驶行为,能够更加系统、全面、直观地评价路口的交通事故风险,精准进行交通预警提示;通过判断矩阵,明确各指标重要程度,可以对路口安全风险进行定量化表征,进而对支路行人和车辆进行准确风险预警。本发明实施例还提供了一种计算机设备,如图3所示,该计算机设备可以包括处理器31和存储器32,其中处理器31和存储器32可以通过总线30或者其他方式连接,图3中以通过总线连接为例。处理器31可以为中央处理器(centralprocessingunit,cpu)。处理器31还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor,dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,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。存储器32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交通安全预警分析方法对应的程序指令/模块(例如,图2所示的数据获取模块21、第一确定模块22、一级判断矩阵构建模块23、二级判断矩阵构建模块24、第二确定模块25、计算模块26、交通预警分析结果生成模块27)。处理器31通过运行存储在存储器32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,即实现上述方法实施例中的交通安全预警分析方法。存储器32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31所创建的数据等。此外,存储器32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32可选包括相对于处理器31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31。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。所述一个或者多个模块存储在所述存储器32中,当被所述处理器31执行时,执行如图1所示实施例中的交通安全预警分析方法。上述计算机设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解,此处不再赘述。可选地,本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读介质,非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令用于使计算机执行如上述实施例中任意一项描述的交通安全预警分析方法,其中,存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory,rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory,ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive,缩写:hdd)或固态硬盘(solid-statedrive,ssd)等;存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。显然,上述实施例是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。当前第1页12
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