[发明专利]基于SVM的山区干线公路高危路段辨识方法在审
| 申请号： | 202110709304.5 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113449790A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 高建平;周康康;彭小荡;何进;李明;许世勇;唐雨舟;白明举;周成;周鹏飞;袁颖;姜鸿;罗树昭;马倩;黄娅;孙浪青;周杨喜;张杨睿 | 申请（专利权）人： | 贵州省都匀公路管理局;重庆交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人： | 胡博文 |
| 地址： | 550081 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 svm 山区 干线 公路 高危 路段 辨识 方法 | ||
本发明公开了一种基于SVM的山区干线公路高危路段辨识方法，包括步骤：S1.构建基于道路线形参数的SVM模型；S2.采集山区干线公路的道路线形参数，并将所述道路线形参数输入到基于道路线形参数的SVM模型中，得到山区干线公路高危路段的辨识结果；S3.构建基于驾驶员生心理参数的SVM模型；S4.采集驾驶员行驶在山区干线公路时的生心理参数，并将所述生心理参数输入到基于驾驶员生心理参数的SVM模型中，得到山区干线公路高危路段的辨识结果。本发明的基于SVM的山区干线公路高危路段辨识方法，能够有效辨识山区干线公路中存在的高危路段，可靠性强、准确率高。
技术领域
本发明涉及山区干线公路领域，具体涉及一种基于SVM的山区干线公路 高危路段辨识方法。
背景技术
由于山区特殊的地质条件，使得山区干线公路交通安全问题日益严峻，山 区干线公路线形条件差，混合交通流运行较为复杂以及公路多临水临崖，这些 突出的道路条件给山区干线公路的交通安全带来了极大挑战，与其它高等级公 路相比，山区干线公路更容易发生交通事故。
目前，国内对于山区干线公路高危路段的辨识目前主要集中于事故数据的 分析、交通基础设施的风险性评价等，并没有充分考虑到通过山区干线公路道 路线形条件与驾驶员生心理情况来有效辨识山区干线公路的高危路段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于SVM的山区 干线公路高危路段辨识方法，能够有效辨识山区干线公路中存在的高危路段， 可靠性强、准确率高。
本发明的基于SVM的山区干线公路高危路段辨识方法，包括如下步骤：
S1.构建基于道路线形参数的SVM模型；
S2.采集山区干线公路的道路线形参数，并将所述道路线形参数输入到基于 道路线形参数的SVM模型中，得到山区干线公路高危路段的辨识结果；
S3.构建基于驾驶员生心理参数的SVM模型；
S4.采集驾驶员行驶在山区干线公路时的生心理参数，并将所述生心理参数 输入到基于驾驶员生心理参数的SVM模型中，得到山区干线公路高危路段的辨识 结果。
进一步，所述步骤S1，具体包括：
S11.采集试验山区干线公路的道路线形参数，并将所述道路线形参数作为 特征参数；所述道路线形参数包括道路曲线半径、道路曲弦比以及道路纵坡；
S12.根据所述特征参数建立基于道路线形参数的特征向量Datar；所述 Datar＝{x1(i),x2(i)… xm(i)}；其中，xj(i)为第i个路段上的第m个特征参数；
S13.确定基于道路线形参数的标签量；
S14.将所述特征向量以及所述标签量作为样本，并将α％的样本作为训练 样本，将β％的样本作为测试样本；
S15.确定核函数，生成基于道路线形参数的SVM模型。
进一步，根据如下公式确定基于道路线形参数的标签量Labelr：
Labelr＝{y1(i),y2(i)}；
其中，y1(i)以及y2(i)均为第i个路段的安全状况。
进一步，步骤S15中，所述核函数采用Sigmoid核函数。
进一步，所述步骤S3，具体包括：
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