[发明专利]一种危险驾驶场景数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种危险驾驶场景数据分析方法，其特征在于，所述数据分析方法包括：

构建危险驾驶场景评估体系；所述危险驾驶场景评估体系包括目标层、中间层和决策层；

根据所述危险驾驶场景评估体系，建立危险驾驶场景数据集；

根据所述危险驾驶场景评估体系和所述危险驾驶场景数据集，采用层次分析法，获得所述危险驾驶场景数据集中决策层的每个要素的每个属性相对于目标层的组合权重；

确定每一条危险驾驶场景数据中决策层的每个要素的属性，将每一条危险驾驶场景数据中决策层的所有要素的属性相对于目标层的组合权重之和作为每一条危险驾驶场景数据的权重，构建加权危险驾驶场景数据集；

基于所述加权危险驾驶场景数据集，采用改进的多维加权频繁模式算法，确定所述危险驾驶场景数据集的频繁模式。

2.根据权利要求1所述的危险驾驶场景数据分析方法，其特征在于，

所述目标层包括交通事故；

所述中间层包括道路特征、道路设施、自然环境、主车和主车以外交通参与者；

所述道路特征对应的决策层包括道路类型、道路形态、路口类型、路表状态、路面材料、道路情况和车道数；所述道路设施对应的决策层包括交通标识牌、交通信号灯和道路标志线；所述自然环境对应的决策层包括时间和天气；所述主车对应的决策层包括主车的类型、主车的行为、主车的速度、主车驾驶员性别和主车驾驶员年龄；所述主车以外交通参与者对应的决策层包括主车以外交通参与者的类型、主车以外交通参与者的相对位置、主车以外交通参与者的相对行驶方向、主车以外交通参与者的行为和主车以外交通参与者的速度。

3.根据权利要求1所述的危险驾驶场景数据分析方法，其特征在于，所述根据所述危险驾驶场景评估体系和所述危险驾驶场景数据集，采用层次分析法，获得所述危险驾驶场景数据集中决策层的每个要素的每个属性相对于目标层的组合权重，具体包括：

根据所述危险驾驶评估体系，利用层次分析法，获得决策层第j个要素相对于中间层第i项的权重和中间层第i项相对于目标层的权重；

确定决策层第j个要素的属性n在危险驾驶场景数据集中出现的概率；

基于所述危险驾驶场景数据集，根据所述决策层第j个要素相对于中间层第i项的权重、所述中间层第i项相对于目标层的权重和所述概率，利用公式确定所述危险驾驶场景数据集中决策层第j个要素的属性n相对于目标层的组合权重；

其中，是中间层第i项相对于目标层的权重，w_i,j⁽²⁾是中间层第i项下对应的决策层第j个要素相对于中间层第i项的权重；p_i,j,n为决策层第j个要素的属性n在危险驾驶场景数据集中出现的概率；w_i,j,n是危险驾驶场景数据集中决策层第j个要素的属性n相对于目标层的组合权重，i＝1,2,3,4,5,…M，M为中间层的项的数量，j＝1,2,3,4,5,…N，N为决策层的要素的数量，n＝1,2,3,4,5,…P，P为决策层第j个要素的属性的数量。