[发明专利]一种基于关键字统计的交通事件识别方法

权利要求书

1.一种基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1) 历史信息收集：收集区域内历史交通事件及同期交通状态信息；

2) 历史交通事件类型及交通影响参数分析：利用收集到的区域内的历史交通事件和同期的交通状态信息，确定历史交通事件的事件类型和交通影响参数；

3) 历史交通事件中关键字提取和划分；

4) 历史交通事件中的关键字i与事件类型及交通影响参数k的概率统计：应用观察试验法，以其中一部分数据作为观察数据，统计所研究历史交通事件中的观察数据的各关键字在各类事件类型及各交通影响参数中的发生概率；

5) 历史交通事件试验数据的交通事件自动识别：根据观察数据统计出的结果进行试验数据的交通事件自动识别，得出自动识别结果； 

6) 比对试验数据自动识别结果与实际历史结果，确定各类关键字i发生交通事件的类型和其产生的交通影响参数k的概率的置信度：比对试验数据自动识别结果与实际历史结果，计算各类关键字发生交通事件的类型和其产生的交通影响参数的概率的置信度，统计形成各种关键字的识别置信度，并形成该区域关键字与交通影响参数的匹配统计概率及置信度表； 

7) 应用关键字i与交通影响参数k的匹配统计概率及置信度表，对突发交通事件进行实时识别。

2.如权利要求1所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，所述步骤4)中观察数据中关键字i在识别项j中引发交通影响参数k的概率Pijk的计算公式如下：

 其中， Nijk表示观察数据中关键字i在识别项j引发交通影响参数k的次数，Ni表示观察数据中关键字i出现的总次数。

3.如权利要求1所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，所述步骤6)中关键字i在识别项j中引发交通影响参数k的概率的置信度CL_ijk计算公式如下：

其中，M_ijk表示试验数据中关键字i在识别项j引发交通影响参数k的概率的正确次数，M_i表示关键字i在试验数据中出现的总次数。

4.如权利要求2或3所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，所述关键字i包含交通事件报警时间、地点、影响程度、事件类型及描述；所述识别项j包括交通事件类型、影响交通范围、影响交通程度和影响交通时间。

5.如权利要求4所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，当识别项j为影响交通范围时，所述交通影响参数k包括当前路段、上下游路段和大面积。

6.如权利要求4所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，当识别项j为影响交通程度时，所述交通影响参数k包括部分车道、单向车道和双向车道。

7.如权利要求4所述的基于关键字统计的交通事件识别方法，其特征在于，当识别项j为影响交通时间时，所述交通影响参数k包括10分钟内、20分钟内、30分钟内和30分钟以上。