[发明专利]一种危化品运输车辆行驶状态的风险预测方法

说明书

本发明提供一种危化品运输车辆行驶状态的风险预测方法，包括以下步骤：S1：利用数据采集设备，采集并存储危化品运输车辆在行驶过程中的行驶状态数据；S2：根据所述行驶状态数据，判定危化品运输车辆当前的行驶状态是否危险；S3：构建危化品运输车辆行驶状态的风险预测模型，预测危化品运输车辆在未来是否会发生事故。与现有技术相比，该方法能够精准且实时监测危化品运输车辆的行为状态，并对其是否会发生危险进行预测。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，尤其是涉及一种危化品运输车辆行驶状态的风险预测方法。

背景技术

近年来伴随着业的迅速发展以及物流行业的兴起，化工物流迅速发展。根据数据显示，2019年我国化工物流的市场份额达到1.9万亿。在化工物流中，道路运输中占73.8％。危化品的化学性质极不稳定，具有易燃、易爆、易腐蚀等特点，如果在运输过程中摩擦、受热、或者撞击，可能会造成车辆罐体的破裂、燃烧甚至爆炸，造成人员的伤亡和财产的损失，给环境和生态造成不可估量的损害。因此庞大的危化品市场规模对危险化学品的生产、存储和运输提出了挑战。

目前我国在危化品运输系统的安全管理方面仍存在不少问题，主要表现为：危化品运输事故分析以追责为主要目的，对支持事故科学预防的深度不足；危化品运输中基于预警干预的事前预防能力不足；虽然我国已全面建成了危化品运输车辆监控平台，但危化品运输供应链全过程信息仍不够完善，严重影响事故处置效率；危化品运输安全事故救援预案不够完善，对事故影响缺乏有效估计，对二次事故的防控准备不足。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种危化品运输车辆行驶状态的风险预测方法，该方法能够精准且实时监测危化品运输车辆的行为状态，并对其是否会发生危险进行预测。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

本发明提供一种危化品运输车辆行驶状态的风险预测方法，包括以下步骤：

S1：利用数据采集设备，采集并存储危化品运输车辆在行驶过程中的行驶状态数据；

S2：根据所述行驶状态数据，判定危化品运输车辆当前的行驶状态是否危险；

S3：构建危化品运输车辆行驶状态的风险预测模型，预测危化品运输车辆在未来是否会发生事故。

优选地，采用LSTM模型构建所述危化品运输车辆行驶状态的风险预测模型。

优选地，所述构建的LSTM模型包括一个输入层、一个池化层、一个LSTM层、一个全连接层、一个softmax激活层和一个输出层。

优选地，所述LSTM模型的输入数据为危化品运输车辆过去24s的时间戳、车速和加速度，输出数据为危化品运输车辆未来24s的时间戳、车速和加速度。

优选地，所述行驶状态数据包括运输车辆的实时位置的经纬度、加速度和速度。

优选地，所述S2包括以下步骤：

S2.1：根据数据采集设备所获取的相邻测点的经、纬度数据计算相邻测点之间的距离；

S2.2：根据相邻测点之间的距离计算当前状态下危化品运输车辆的速度和加速度；

S2.3：根据计算得到的危化品运输车辆的速度和加速度，判定危化品运输车辆当前的行驶状态是否危险。

优选地，所述S2.1相邻测点之间的距离公式为：

C＝sin(LatA)*sin(LatB)*cos(LonA-LonB)+cos(LatA)*cos(LatB)

Distance＝R*Arccos(C)*Pi/180