[发明专利]一种基于海量交通数据分析的车辆安全驾驶行为分析方法

摘要

本发明涉及一种基于海量交通数据分析的车辆安全驾驶行为分析方法，本发明针对大范围车辆的海量交通数据，利用聚类、拟合以及回归等数据挖掘方法计算车辆的行为判断并评分，再以行为评分为依据，对驾驶人员和车辆的驾驶安全行为进行排名，具有适用范围广，数据量大，准确性高的特点。本发明的数据源可以是出租车、大货车、物流车、两客一危车辆等等特定群体的GPS行驶轨迹数据，也可以是所有加装了GPS设备的社会车辆产生的GPS轨迹数据，应用范围广。

主权项

1.一种基于海量交通数据分析的车辆安全驾驶行为分析方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)在数据库中导入浮动车数据和地图数据，基于浮动车数据和地图数据分别创建GPS数据表和路网信息表；并对浮动车数据进行预处理完成GPS数据表的修正；/n(2)利用数据挖掘方法分析车辆的不安全驾驶行为，即异常加速/减速行为、异常转弯行为、非路口转弯行为、异常高速行为，将当前车辆的驾驶行为参数与驾驶行为参数基准阈值进行比较，判断是否发生异常加速/减速行为、异常转弯行为、非路口转弯行为、异常高速行为；其中，驾驶行为参数包括车速、加速度、方位角差，参数基准阈值通过历史交通数据统计获得；/n其中，所述异常加速/减速行为判断方法为：/n根据单个车辆速度-加速度分布情况，获取单个车辆不同速度区间对应的加速/减速阈值；以速度作变量，加速度作因变量，拟合单个车辆的加速度阈值曲线；抽取N辆车拟合的加速度阈值曲线的系数，将系数向量化，进行聚类分析，求得聚类中心，以聚类中心代表的系数建立的加速度阈值曲线作为基准加速度阈值曲线；当车辆行驶的加速度超出当前车速对应的基准加速度阈值曲线中的加速度阈值时，则判断车辆出现异常加速/减速行为。/n