[发明专利]一种获取交通事故发生概率的方法、装置及系统

摘要

本发明涉及一种获取交通事故发生概率的方法、装置及系统，用以实时获取监测路段的交通事故发生概率，该方法包括以下步骤：1)根据预先设定的多个事故预测指标变量与交通事故发生概率的关系构建交通事故风险评估模型；2)根据监测路段在发生交通事故前后的交通流数据对交通事故风险评估模型的参数进行标定，获取标定后的交通事故风险评估模型；3)实时获取或者每隔设定时间获取监测路段的交通流数据确定各个事故预测指标变量的具体数值；4)根据各个事故预测指标变量的具体数值和标定后的交通事故风险评估模型获取监测路段的实时交通事故发生概率。与现有技术相比，本发明具有实时准确、普遍适用、计算快速等优点。

主权项

1.一种交通事故发生概率获取方法，用以实时获取监测路段的交通事故发生概率，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n1)根据预先设定的多个事故预测指标变量与交通事故发生概率的关系构建用于获取监测路段交通事故发生概率的交通事故风险评估模型，且所述事故预测指标变量随所述监测路段交通流数据的变化而变化，所述预测指标变量包括监测路段各个车道的流量矩阵对应的流量矩阵特征值、流量平均值和流量均方差、速度矩阵对应的速度矩阵特征值、速度平均值和速度均方差以及车头间距矩阵对应的车头间距矩阵特征值、车头间距平均值和车头间距均方差，所述的交通流量矩阵T_流量为：/n /n其中，Q_tmn为tm时间段内监测路段的第n条车道的交通流量；/n所述的车辆速度矩阵T_速度为：/n /n其中，V_tmn为tm时间段内监测路段的第n条车道的车辆速度；/n所述的车头间距矩阵T_间距为：/n /n其中，S_tmn为tm时间段内监测路段的第n条车道的车头间距；/n通过如下解算公式对流量矩阵、速度矩阵和车头间距矩阵分别求解，该解算公式如下所示：/nAx＝λx/n|A-λE|＝0/n其中，A为待求解的流量矩阵、速度矩阵或车头间距矩阵，E为单位矩阵，λ为矩阵A的特征值，x为矩阵A的特征向量；/n所述的交通事故风险评估模型为：/n /n其中，P为交通事故发生概率，r₀为待标定的常量，r_i为待标定的一个事故预测指标变量的参数，R_i为r_i所对应的事故预测指标变量，且事故预测指标变量R_i与交通事故发生概率P正相关时，r_i为正值，事故预测指标变量R_i与交通事故发生概率P负相关时，r_i为负值，n为预先确定的事故预测指标变量的个数；/n2)根据监测路段在发生交通事故前后的交通流数据对交通事故风险评估模型的参数进行标定，获取标定后的交通事故风险评估模型，具体包括以下步骤：/n21)从发生在监测路段的交通事故中选取至少一个交通事故作为样本交通事故，以每个样本交通事故的事故发生当日为基准日，分别在基准日前后选取间隔相同天数的至少一个日期作为对比日；/n22)设定每个样本交通事故在基准日事故发生时刻前的多个连续时间段为测试时间段；/n23)获取每个样本交通事故在基准日测试时间段内的交通流数据作为事故样本交通流数据，并将每个事故样本交通流数据的具体数值作为事故样本具体值；/n24)获取每个样本交通事故在所有对比日测试时间段内的交通流数据作为事故对照组样本交通流数据，并将每个对照组样本交通流数据的具体数值作为事故对照组样本具体值；/n25)根据每个样本交通事故的事故样本具体值和事故对照组样本具体值采用向后步进似然比方法迭代并筛选出交通事故风险评估模型的参数的标定值，并根据标定值获取标定后的交通事故风险评估模型；/n3)实时获取或者每隔设定时间获取监测路段的交通流数据确定各个事故预测指标变量的具体数值；/n4)根据各个事故预测指标变量的具体数值和标定后的交通事故风险评估模型获取监测路段的实时交通事故发生概率。/n