一种基于道路匹配数据统计评估货车危险程度的方法与流程

本发明涉及大数据分析技术领域，特别是涉及一种基于道路匹配数据统计评估货车危险程度的方法。

背景技术：

以往主要针对出租车或货车的司机进行驾驶行为的分析，或者通过车辆的实时位置数据进行分析，从而确定车辆的危险程度，如导致危险的驾驶行为有，低速长时间霸占超车道、高速公路或快车道中间停车、晚上开车大灯常开，会车不变灯等，如发生危险路段有，连续弯道、上下坡道、傍山险路、过水路面、易滑路段等。

通过以上方法分析货车的危险程度有如下缺点：

1)司机驾驶行为不确定。

2)事故的发生可能由连续的多种危险路段导致，实时分析无法综合考虑。

3)两种方法对货车的危险程度均没有预见性。

4)仅能针对单次事件进行概率分析，缺乏全面性统计分析。

所以一种更加科学、全面、适用于复杂路况的分析方法，对于货车安全驾驶的整体评估，尤其对车辆保险业务的数据支持突显重要。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明通过综合考虑货车途经路径中各种危险道路类型，从而对货车的危险程度进行评分。

具体的，本发明公开了一种基于道路匹配数据统计评估货车危险程度的方法，所述方法包括：

确定每种道路的危险类型；

为每种道路危险类型赋权重；

统计货车途经每种危险道路的频次；

统计货车途经每种危险类型的频次；

评估货车危险程度。

优选的，所述确定每种道路的危险类型，还包括：对每种危险道路进行编号。

更优选的，所述编号包括：对途经危险道路进行编号；对途经危险道路的起点进行编号；对途经危险道路的终点进行编号。

优选的，所述为每种道路危险类型赋权重的方法为，通过确定道路危险类型与货车事故的严重程度的关系，得出权重系数。

优选的，所述统计货车途经危险道路频次的方法，包括：

将货车轨迹数据和道路数据按GPS时间排序；

确定第一条数据；

比较前后两条数据的道路的编号；

确定前后两条数据的起点；

将首次经过危险道路的起点记录在道路列表中；

判断是否为最后一条数据，如果当前处理数据不是最后一条数据，则将后一条数据赋值给前一条数据，并返回数据处理；如果当前处理数据是最后一条数据，则输出道路列表结束程序。

优选的，所述统计货车途经每种危险类型的道路的频次包括，通过统计货车途经每种危险道路编号的次数，确定货车途经每种道路危险类型的频次。

更优选的，在统计途经危险道路编号的次数时确定行驶方向。

优选的，所述评估货车危险程度的方法为，根据货车途经每种道路危险类型的频次与每种道路危险类型的权重系数得出货车的危险程度评分。

本发明的创新之处在于：

1)危险道路的编号组成：道路编号和其中一个端点的编号，两者合并才能唯一标识一段危险道路及其危险类型，此危险类型可以有多种；

2)货车途经道路的统计：必须记录货车在每个道路上行驶的方向，即途经此道路时，将会通过的是哪个端点；(因为同一段路不通方向行驶时的道路危险类型会有不同)。

3)对现存的危险道路进行等级划分：需要保险公司实际的出险数据支持，并将事故地点与货车途经道路进行时间和空间上的匹配，获取真正的导致事故发生路段的危险类型。

本发明一种基于道路匹配数据统计评估货车危险程度的方法，可为货车安全驾驶评分提供依据，为货车保险业务提供数据支持。

附图说明

通过阅读下文具体实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出具体实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1：为本发明基于道路匹配数据统计评估货车危险程度的方法流程图。

图2：为本发明的制定权重系数流程图。

图3：为本发明的统计货车途经危险道路频次流程图。

图4：为本发明的统计货车途经危险类型频次流程框图。

具体实施方式

本发明的整体思路为，通过预先对危险路段进行分析，确定每种道路危险类型的权重系数，再通过对每段危险道路进行编号，根据货车途经危险道路编号的次数，确定货车途经所述编号对应的危险类型的次数，最后根据货车途经所述危险类型频次与权重系数得出货车危险程度评分。

下面将结合附图对整个发明做出介绍：

如图1所示，确定每种道路的危险类型并对每种危险道路进行编号，包括危险道路编号linkid、危险道路起点编号psid、危险道路终点编号peid，以通过危险道路编号加起点或终点编号唯一标识一条危险道路，可选地，道路编号加起点编号为linkid_psid，可选地，道路编号加终点编号为linkid_peid，目的是用来确定货车的行驶方向，然后根据每种类型危险道路的危险程度，确定权重系数，根据货车途经危险道路编号的次数统计出货车途经每种道路类型危险的频次，最后通过对所频次求加权平均值的方式得出货车危险程度评分。其中权重系数的确定需要保险公司实际的出险数据的支持，并将事故地点与货车途经道路进行时间和空间上的匹配，从而获取真正的导致事故发生路段的危险类型。

如图2所示，为本发明制定权重系数的流程图，可选的，根据经验直接确定权重系数；优选的，通过确定道路危险类型与货车事故的严重程度的关系，对二者综合考虑，从而得出权重系数，具体的，一方面根据保险公司提供的出险数据，包活，关键信息key：车辆的id，评估信息value：出险时间、地点、货车事故的严重程度，另一方面，根据货车的途经道路，包括，关键信息key：车辆id，评估信息value：道路编号、端点编号，其中根据车辆id用于确定货车类型，将道路编号和端点编号所确定的危险道路与保险公司出险数据中的时间、地点相匹配，分析货车事故的严重程度，通过列出以每段危险道路权重为变量，以每段危险道路危险程度为常量，以事故严重程度为函数值的函数关系方程，从而确定权重系数。

图3为本发明的统计货车途经危险道路频次流程图，包括：

将货车轨迹数据和道路数据按GPS时间排序：

其中货车轨迹数据包括货车的位置信息，以及经过所述位置的时间信息，道路数据包括道路的位置信息以及道路的危险类型信息，二者结合可得出按时间排序，且时间信息、位置信息、危险类型信息一一对应的关系列表。

判断是否为第一条数据：通过设置两个变量r0和r1，对前后两条数据进行比较处理，用来定义途经道路列表linkList，其中r0始终被默认为第一条数据(前一条数据)，r1为当前处理数据(后一条数据)。

判断前后两条数据的道路编号是否相同：道路编号相同即代表了货车前后两次纪录时货车行驶在同一段危险道路上，通过此步可对重复记录的道路进行排除(脏数据的处理)。

判断前后两条数据是否具有相同的起点：以相同的起点确定一次行程。

判断首次经过危险道路的起点是否已经包含在道路列表中：当起点相同时，且第一段危险道路的起点已经记录在道路列表linklist中，那么只需记录其后货车途经的各危险道路的终点即可完整的描述货车途经危险道路的轨迹即一次完成轨迹(行程)形成的道路列表为第一次经过的危险道路的起点编号与其后途经危险道路的终点编号组成。

需指出的是，危险道路的起点与终点与货车的行驶起点没有关系，只是为了区分一段危险道路的两端。

判断是否为最后一条数据：

将最后一条数据作赋值给前一条数据；即将r1赋值给r0，由于r0会被默认为第一条数据，经此将最后一条数据录入到道路列表linklist中。

返回到数据处理(其中前一条数据始终被默认为“第一条数据”)。

统计货车途经危险道路频次的过程为：

如图3所示，系统将货车轨迹数据与道路数据综合起来，并按GPS时间进行排序，对数据进行逐条处理，判断是否为第一条数据，若为第一条数据将途经危险道路的编号加起点编号linkid_psid和危险道路编号加终点编号linkid_peid赋值给r0，并将此条数据记录在道路列表linkid中，然后返回处理第二条数据，将第二条数据的危险道路编号与第一条数据危险道路编号进行比较，若危险道路编号相同，表明货车在同一段路上行驶，则处理下一条数据，若危险道路编号不同，则判断两条数据是否具相同起点，若起点相同表示为同一次行程，再判断第一条危险道路数据的起点是否在道路列表中，若第一条途经危险道路数据的起点在道路列表linklist中(表明货车的起在第一段危险道路的起点编号之前)，则只保留第二段危险道路数据的终点编号，若第一条途经危险道路数据的起点不在道路列表linklist中(表明货车的起在第一段危险道路的起点编号之后)，则需同时记录第一段危险道路的道路编号加起点编号linkid_psid，与途经第二段危险道路的道路编号加终点编号linkid_peid记录到道路列表中，最后判断是否为最后一条数据，若是的话则将最后途经危险道路的终点编号存入道路列表linklist中，若不是最后一条数据，则将r0赋值给r1，对此条数据进行保存并开始处理下一条数据。

统计货车途经危险类型频次的过程为：

如图4所示，一方面，根据上述危险道路的编号情况，确定关键信息key：道路编号、端点编号，确定评估信息value：危险类型；另一方面，通过GPS对货车行驶轨迹记录，滤除脏数据后，根据货车途经道路确定关键信息key：车辆id，评估信息value：道路编号、端点编号，将危险道路预处理中关键信息key与轨迹数据预处理的评估信息value相关联即编号相对应，从而实现了危险道路预处理中评估信息value与轨迹数据预处理中关键信息key的对应关系，通过货车途经每种危险道路的频次，从而确定货车途经每种道路危险类型的频次。

最后根据确定的每种危险类型的权重系数与途经每种危险类型的频次，通过对所述频次求加权平均值的方法确定货车危险程度评分。

实施例一

可选的，根据经验确定权重系数从而对货车评分的过程为：

取一部分危险道路的类型，将其按照经验划分等级，描述如下：

划分危险道路等级：

A类：事故易发路段、交通意外黑点、连续下坡；

B类：易滑、傍山险路、过水路面、连续弯路；

C类：有人看守铁路道口、右侧绕行、鸣喇叭、减速让行；

对货车来讲，其危险系数本身就比较高，比如在实际的行驶当中，如果是遇到交通意外黑点，要比傍山险路危险很多倍，也就是说途经交通意外黑点一次，其危险程度要赶上途经多次傍山险路，所以在制定危险道路权重时，A类、B类、C类所对应的权重值(Q)应该具有数量级上的差距，即QA>＝QB,QB>＝QC；

则得出危险程度评分：

其中，FA为通过A类型的频次，QA为根据经验确定的A类危险的权重值，其它符号意义以此类推。

优选的，参照图3和图4，通过实际的保险公司关于货运车辆的出险数据确定权重从而对货车进行评分的过程为：

如保险公司的出险数据：车辆id，出险时间，出现地点，事故严重程度(Y)。我们已有车辆途经各种危险道路数据，通过分析货车事故上下游的道路情况，可获取导致此次事故的危险道路类型，有可能是一种，也有可能是多种，这样我们会得到多个N元一次方程组：

A1*Q1+B2*Q2+C3*Q3+……+Xn*Qn＝Y1

A1*Q1+B2*Q2+C3*Q3+……+Xn*Qn＝Y2

……

……

……

A1*Q1+B2*Q2+C3*Q3+……+Xn*Qn＝Yn

其中，A1为此次事故中通过A类危险道路的频次，Q1A类危险的权重系数，Y1为由所述A、B、C到X类危险类型导致的某一次事故严重程度，可选的，事故的严重程度可根据出险金额作为判定依据。

通过求解上述方程组，得到每种危险类型对应的权重系数：Q1～Qn。

可根据实际经过每种危险类型道路的次数，对其求加权平均值的方法对货车危险程度进行评分。

以上，仅为本发明示例性的具体实施方式，但本发明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揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。