指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括:R0M、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
[0094]最后需要说明的是:以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种计算事故概率的方法，其特征在于，收集各类交通事故发生时的第一行驶数据，根据所述第一行驶数据创建经验数据库，包括: 每隔设定时间，在载体汽车的至少两个采集位置上，分别采集所述载体汽车的行驶状态图片，其中每个采集位置至少连续采集两张所述行驶状态图片； 根据每个采集位置对应的所述行驶状态图片，获取对应的第二行驶数据； 根据各个所述第二行驶数据及所述经验数据库，计算所述载体汽车发生交通事故的第二事故概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个采集位置对应的所述行驶状态图片，获取对应的第二行驶数据包括: 针对于每一个采集位置，在该采集位置对应的至少两张行驶状态图片上，选择至少一个关键点，通过对每张图片上相同关键点灰度值的对比，获得该采集点对应的第二行驶数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一行驶数据创建经验数据库包括: 以每个所述交通事故对应的各个第一行驶数据作为粒子，形成第一粒子群，以每一个所述第一行驶数据包括的各个参数作为该粒子的初始位置，根据初始位置计算各个粒子的适应度，根据所述适应度更新各个粒子的最佳位置及全局最佳位置，根据所述各粒子的最佳位置及全局最佳位置，更新所述各个粒子的速度，根据所述各个粒子的速度，更新所述各个粒子的位置，根据更新后的位置再次计算各个粒子的适应度，重复这一过程，直至迭代次数达到预设值或所述全局最佳位置满足预设的最小界限，获得第一粒子群的最优值及最终全局最佳位置，其中所述第一粒子群的最优值为第一事故概率，所述最终全局最佳位置为所述第一事故概率对应的最佳第一行驶数据，由各个所述交通事故对应的第一行驶数据、最佳第一行驶数据及第一事故概率组成所述经验数据库。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述第二行驶数据及所述经验数据库，计算所述载体汽车发生交通事故的第二事故概率包括: 以各个所述第二行驶数据为粒子，形成第二粒子群，以所述经验数据库中的各个所述最佳第一行驶数据为目标值，以每一个所述第二行驶数据包括的各个参数作为该粒子的初始位置，并设置各个粒子对应的速度及所述第二粒子群的最大迭代次数，根据初始位置计算各个粒子的适应度，根据所述适应度更新各个粒子的最佳位置及全局最佳位置，根据所述各粒子的最佳位置及全局最佳位置，更新所述各个粒子的速度，根据所述各个粒子的速度，更新所述各个粒子的位置，根据更新后的位置再次计算各个粒子的适应度，重复这一过程，直至迭代次数达到所述最大迭代次数，获得所述第二粒子群的最优值，将所述第二粒子群的最优值与所述经验数据库中的各个所述最佳第一行驶数据进行对比，如果所述第二粒子群的最优值与任意一个当前最佳第一行驶数据的差值小于第一预设值，则所述当前最佳第一行驶数据对应的第一事故概率即为所述第二事故概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括: 如果所述第二粒子群的最优值与任意一个最佳第一行驶数据的差值均大于所述第一预设值时，将所述第二粒子群的最优值与所述经验数据库中的各个所述第一行驶数据对比，如果所述第二粒子群的最优值与任意一个当前第一行驶数据的差值小于第二预设值，则将所述当前第一行驶数据对应的第一事故概率作为所述第二事故概率。6.根据权利要求4至5中任一所述的方法，其特征在于， 所述速度更新通过如下公式完成:V [] = V [] +[cl XrandO X (pbest [] -present []) +c2 Xrand () X (gbest []-present [])]XExperience+Random ； 所述位置更新通过如下公式完成:present [] = persent[]+v[]+Random ； 其中，所述v[]为粒子速度，Cl及c2为学习因子，rand O为O至I之间的随机数，PbestG为粒子最佳位置，gbest[]为全局最佳位置，present[]为粒子当前位置，Experience为经验值，Random为随机参数。7.一种计算事故概率的装置，其特征在于，包括:创建单元、分析单元、计算单元及至少两个采集单元； 所述创建单元，用于收集各类交通事故发生时的第一行驶数据，根据所述第一行驶数据创建经验数据库； 所述至少两个采集单元，分别固定于载体汽车的不同采集位置上，用于每隔设定时间，分别采集所述载体汽车的行驶状态图片，其中每个所述采集单元至少连续采集两张所述行驶状态图片； 所述分析单元，用于根据每个所述采集单元采集的至少两张行驶状态图片，获取每个所述采集单元对应的第二行驶数据； 所述计算单元，用于根据所述分析单元获取的各个第二行驶数据及所述创建单元创建的经验数据库，计算所述载体汽车发生交通事故的第二事故概率。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述分析单元，用于针对于每一个所述采集单元，在所述采集单元采集的的至少两张行驶状态图片上，选择至少一个关键点，通过对每张图片上相同关键点灰度值的对比，获得该采集点对应的第二行驶数据； 和/或， 所述创建单元，用于以每个所述交通事故对应的各个第一行驶数据作为粒子，形成第一粒子群，以每一个所述第一行驶数据包括的各个参数作为该粒子的初始位置，根据初始位置计算各个粒子的适应度，根据所述适应度更新各个粒子的最佳位置及全局最佳位置，根据所述各粒子的最佳位置及全局最佳位置，更新所述各个粒子的速度，根据所述各个粒子的速度，更新所述各个粒子的位置，根据更新后的位置再次计算各个粒子的适应度，重复这一过程，直至迭代次数达到预设值或所述全局最佳位置满足预设的最小界限，获得第一粒子群的最优值及最终全局最佳位置，其中所述第一粒子群的最优值为第一事故概率，所述最终全局最佳位置为所述第一事故概率对应的最佳第一行驶数据，由各个所述交通事故对应的第一行驶数据、最佳第一行驶数据及第一事故概率组成所述经验数据库。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于， 所述计算单元，用于以各个所述第二行驶数据为粒子，形成第二粒子群，以所述经验数据库中的各个所述最佳第一行驶数据为目标值，以每一个所述第二行驶数据包括的各个参数作为该粒子的初始位置，并设置各个粒子对应的速度及所述第二粒子群的最大迭代次数，根据初始位置计算各个粒子的适应度，根据所述适应度更新各个粒子的最佳位置及全局最佳位置，根据所述各粒子的最佳位置及全局最佳位置，更新所述各个粒子的速度，根据所述各个粒子的速度，更新所述各个粒子的位置，根据更新后的位置再次计算各个粒子的适应度，重复这一过程，直至迭代次数达到所述最大迭代次数，获得所述第二粒子群的最优值，将所述第二粒子群的最优值与所述经验数据库中的各个所述最佳第一行驶数据进行对比，如果所述第二粒子群的最优值与任意一个当前最佳第一行驶数据的差值小于第一预设值，则所述当前最佳第一行驶数据对应的第一事故概率即为所述第二事故概率。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，进一步包括:对比单元； 所述对比单元，用于如果所述第二粒子群的最优值与任意一个最佳第一行驶数据的差值均大于所述第一预设值时，将所述第二粒子群的最优值与所述经验数据库中的各个所述第一行驶数据对比，如果所述第二粒子群的最优值与任意一个当前第一行驶数据的差值小于第二预设值，则将所述当前第一行驶数据对应的第一事故概率作为所述第二事故概率。
【专利摘要】本发明提供一种计算事故概率的方法及装置，该方法包括：收集各类交通事故发生时的第一行驶数据，根据所述第一行驶数据创建经验数据库；每隔设定时间，在载体汽车的至少两个采集位置上，分别采集所述载体汽车的行驶状态图片，其中每个采集位置至少连续采集两张所述行驶状态图片；根据每个采集位置对应的所述行驶状态图片，获取对应的第二行驶数据；根据各个所述第二行驶数据及所述经验数据库，计算所述载体汽车发生交通事故的第二事故概率。该装置包括：创建单元、分析单元、计算单元及至少两个采集单元。本方案能够提高事故预判的准确定。
【IPC分类】G06F17/30, G06Q10/04
【公开号】CN105205550
【申请号】CN201510574188
【发明人】路廷文
【申请人】浪潮电子信息产业股份有限公司
【公开日】2015年12月30日
【申请日】2015年9月10日