一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，包括交通事故分析預(yù)警模塊，與所述交通事故分析預(yù)警模塊相連接的交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊及可變交通標(biāo)志LED顯示屏，所述交通流檢測模塊用于動(dòng)態(tài)采集道路上交通流量數(shù)據(jù)，所述天氣預(yù)報(bào)模塊用于動(dòng)態(tài)采集天氣情況，所述道路線形模塊是靜態(tài)采集，用于采集當(dāng)前道路線形的幾何特征，所述交通事故分析預(yù)警模塊與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)交互。本發(fā)明主要用于山區(qū)道路交通安全預(yù)警，安裝在事故多發(fā)地點(diǎn)，可根據(jù)裝置輸出車輛限速、交通流量控制等交通管控策略，避免造成車輛在山區(qū)道路上行駛發(fā)生追尾、撞欄桿等交通事故。
【專利說明】一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于電子產(chǎn)品制造與應(yīng)用領(lǐng)域，具體地說是一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)
I=I目.0
【背景技術(shù)】
[0002]山地城市是分布在山地、丘陵和崎嶇不平的高原區(qū)域的城市，它們約占我國陸地面積的69%。由于山地城市的道路受自然條件限制，其公路線形、縱坡和路面狀況等條件往往較差，這種較差的道路條件下的山地城市更容易發(fā)生交通事故。與普通城市相比，山地城市一直以較高的事故率、巨大的事故損害困擾著公路交通管理部門和道路使用者。因此，亟待尋求適于山區(qū)道路交通流特性的交通事故產(chǎn)生機(jī)理及其預(yù)警決策技術(shù)。
[0003]交通事故是車輛、道路、環(huán)境等多因素共同作用的結(jié)果，與車輛在道路上的行為相關(guān)，受到交通流、道路線形和天氣變化等外部環(huán)境影響。與普通城市道路相比，山區(qū)道路交通事故的形成機(jī)理要復(fù)雜得多。目前，國內(nèi)外眾多學(xué)者、工程師已經(jīng)深入分析普通城市的道路交通事故影響因素機(jī)理，一般采用結(jié)構(gòu)方程、回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法從歷史交通事故數(shù)據(jù)中挖掘它們之間的內(nèi)在規(guī)律，但很少考慮交通流的載體-道路及外部環(huán)境的影響，現(xiàn)有研究不適于山區(qū)道路交通安全實(shí)際。山區(qū)道路交通事故研究已經(jīng)取得了一些成果，其大多數(shù)研究均以交通安全評(píng)價(jià)、事故多發(fā)點(diǎn)鑒別、事故預(yù)測和防治等應(yīng)用性研究為主，涉及交通安全分析的基礎(chǔ)性研究還不多見，尤其是交通事故、氣候?yàn)?zāi)害、道路施工等外界因素與交通流隨機(jī)干擾微觀特性之間關(guān)聯(lián)性研究則更少，與山區(qū)道路交通安全管理實(shí)際存在一定差距。此外，現(xiàn)有研究未構(gòu)建一套完整的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警技術(shù)，多數(shù)側(cè)重于交通安全監(jiān)控方面，較少涉及交通事故數(shù)據(jù)采集、交通事故原因挖掘分析、交通安全預(yù)警決策技術(shù)等，這限制了進(jìn)一步推廣應(yīng)用。
[0004]綜上所述，亟待尋求各種復(fù)雜運(yùn)行條件下的山地城市道路交通安全預(yù)警裝置，以減少交通事故或降低交通事故的損害程度為目標(biāo)，為它的安全運(yùn)行提供切實(shí)可行的安全預(yù)警、防護(hù)和應(yīng)急技術(shù)，對(duì)提高我國山地城市道路安全管理智能化的水平具有重要的指導(dǎo)意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]面向山區(qū)道路交通安全管理實(shí)際，本發(fā)明提供了一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，結(jié)合GPS、GIS和GPRS等先進(jìn)信息技術(shù)，集成交通事故分析預(yù)警模塊、交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊、可變交通標(biāo)志LED顯示屏于一體，將每次交通事故的基本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至交通事故原因數(shù)據(jù)庫，從中挖掘交通流、道路線形、天氣狀況和交通事故之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)，結(jié)合實(shí)際道路動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，據(jù)此生成相應(yīng)的山區(qū)道路交通安全預(yù)警策略。本發(fā)明主要用于山區(qū)道路交通安全預(yù)警決策，可不斷動(dòng)態(tài)更新交通安全預(yù)警規(guī)則，據(jù)此提高根據(jù)實(shí)際山區(qū)道路交通狀況動(dòng)態(tài)生成安全交通管控策略的正確性和準(zhǔn)確性，從而降低交通事故的發(fā)生概率。[0006]本發(fā)明方案是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0007]—種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警裝置，包括交通事故分析預(yù)警模塊，與所述交通事故分析預(yù)警模塊相連接的交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊及可變交通標(biāo)志LED顯示屏，所述交通流檢測模塊用于動(dòng)態(tài)采集道路上交通流量數(shù)據(jù)，所述天氣預(yù)報(bào)模塊用于動(dòng)態(tài)采集天氣情況，所述道路線形模塊是靜態(tài)采集，用于采集當(dāng)前道路線形的幾何特征，所述交通事故分析預(yù)警模塊與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)交互。
[0008]所述交通事故分析預(yù)警模塊包括交通事故原因數(shù)據(jù)庫、交通事故原因挖掘分析模塊和道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊，所述交通事故原因數(shù)據(jù)庫用于記錄交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、事故類型及外部交通環(huán)境，所述交通事故原因挖掘分析模塊用于分析交通流參數(shù)、道路線形的幾何特征、天氣狀況與交通事故之間的內(nèi)在關(guān)系，所述道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊在交通事故原因挖掘分析模塊的基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)生成相應(yīng)的交通管控策略。
[0009]所述交通事故分析預(yù)警模塊連接人機(jī)交互操作界面，用戶可以手工輸入交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、駕駛員行為、事故類型及嚴(yán)重程度，同時(shí)與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互自動(dòng)獲取與其附近的交通流(交通量、交通密度、車頭時(shí)距和車速)、道路線形的幾何特征(曲線、縱坡、彎坡、直線段加速度、橫斷面尺寸)、天氣變化相關(guān)聯(lián)的交通環(huán)境數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)在交通事故原因數(shù)據(jù)庫，提供查詢、修改和統(tǒng)計(jì)分析功倉泛。
[0010]所述交通事故分析預(yù)警模塊利用交通事故原因數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于決策樹模型，將特征空間進(jìn)行劃分，歸納出一組分類規(guī)則，從而正確識(shí)別交通事故發(fā)生的交通流、道路線形和天氣狀況取值范圍及其條件概率分布。
[0011]所述交通事故分析預(yù)警模塊與交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，根據(jù)實(shí)際道路動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合山區(qū)道路交通安全的決策樹模型，預(yù)測發(fā)生交通事故的概率，圍繞交通安全這個(gè)目標(biāo)，生成相應(yīng)的交通管控策略。
[0012]所述可變交通標(biāo)志LED顯示屏安裝在山區(qū)道路上，根據(jù)交通流、道路線形和天氣變化，將安全預(yù)警信息動(dòng)態(tài)向駕駛員發(fā)布。
[0013]本發(fā)明所述的一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，所述交通事故分析預(yù)警模塊將每條交通事故記錄作為樣本(Xi, Yi)，總共N個(gè)樣本組成給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D = Kx1, Y1),(x2，y2)，...，(xN，yN)}，其中=(x),χ,2，...,:1)為影響交通事故發(fā)生的η個(gè)輸入特征元素，包括交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、駕駛員行為、交通流(交通量、交通密度、車頭時(shí)距和車速)、道路線形的幾何特征(曲線、縱坡、彎坡、直線段加速度、橫斷面尺寸)、天氣狀況等，Yi = (I,2，...，K)為交通事故的輸出類標(biāo)記，由交通事故的類型及嚴(yán)重程度確定的。
[0014]所述交通事故分析預(yù)警模塊利用最小二乘回歸樹生成算法將D的輸入空間劃分為M個(gè)區(qū)域RpR2,...，Rm，在每個(gè)單元Rni上有一個(gè)固定的交通事故類標(biāo)記最優(yōu)輸山值,對(duì)任意樣本的輸入特征向量Xi，Kxi e RJ為、是否屬于Rm，它的輸出交通事故類標(biāo)記71為
m=l
[0015]所述的交通事故分析預(yù)警模塊與實(shí)際交通環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)相連接，當(dāng)實(shí)時(shí)獲取某山區(qū)道路的影響交通事故發(fā)生的輸入特征向量Xi時(shí)，根據(jù)上述決策樹模型，利用平方誤差Σ認(rèn) '勵(lì)1最小的準(zhǔn)則求解Xi對(duì)應(yīng)的輸出交通事故類標(biāo)記yi;圍繞交通安全目標(biāo)
>1, 4 C m，輸出相應(yīng)的交通管控預(yù)警策略；€ Rm)，即:限速范圍、車頭時(shí)距范圍等。
[0016]本發(fā)明所述的一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，由于采用了上述幾種措施進(jìn)行改進(jìn)，與實(shí)際交通環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，集成交通事故、交通流、道路線形和天氣狀況于一體，利用決策樹模型挖掘它們之間內(nèi)在關(guān)系，結(jié)合實(shí)際道路狀況，據(jù)此預(yù)警交通管控策略，避免了現(xiàn)有山區(qū)道路交通安全研究較少同時(shí)考慮交通流的載體、道路及外部環(huán)境等影響因素，從而不能解決各種復(fù)雜運(yùn)行條件下的山地城市道路交通安全問題，此外本發(fā)明提供了系統(tǒng)成本低、誤差低且高效安全，將該系統(tǒng)安裝在易發(fā)交通事故的山區(qū)道路上，收集山區(qū)道路交通事故的歷史數(shù)據(jù)，挖掘交通事故發(fā)生的內(nèi)在形成機(jī)理，以減少交通事故或降低交通事故的損害程度為目標(biāo)，為山地城市道路安全運(yùn)行提供切實(shí)可行的安全預(yù)警、防護(hù)和應(yīng)急技術(shù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)框架圖；
[0018]圖2是本發(fā)明的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]下面結(jié)合本發(fā)明所提供的附圖作進(jìn)一步說明:
[0020]如圖1所示，本發(fā)明所揭示的一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，包括交通事故分析預(yù)警模塊、交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊及可變交通標(biāo)志LED顯示屏，其中所述交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊、可變交通標(biāo)志LED顯示屏與所述交通事故分析預(yù)警模塊相連接。
[0021]具體來說，所述交通流檢測模塊用于動(dòng)態(tài)采集道路上交通流量數(shù)據(jù)，具體有交通量、交通密度、車頭時(shí)距和車速等信息。
[0022]所述道路線形模塊用于靜態(tài)采集當(dāng)前道路線形的幾何特征，具體有曲線、縱坡、彎坡、直線段加速度、橫斷面尺寸。
[0023]所述天氣預(yù)報(bào)模塊用于動(dòng)態(tài)采集天氣及變化情況。
[0024]所述交通事故分析預(yù)警模塊包括交通事故原因數(shù)據(jù)庫、交通事故原因挖掘分析模塊和道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊，所述交通事故原因數(shù)據(jù)庫用于記錄交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、事故類型及外部交通環(huán)境，所述交通事故原因挖掘分析模塊用于分析交通流參數(shù)、道路線形的幾何特征、天氣狀況與交通事故之間的內(nèi)在關(guān)系，所述道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊在交通事故原因挖掘分析模塊的基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)生成相應(yīng)的交通管控策略。
[0025]所述可變交通標(biāo)志LED顯示屏安裝在山區(qū)道路上，根據(jù)交通流、道路線形和天氣變化，將安全預(yù)警信息動(dòng)態(tài)向駕駛員發(fā)布。
[0026]所述交通事故分析預(yù)警模塊連接人機(jī)交互操作界面，用戶可以手工輸入交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、事故類型，同時(shí)與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互自動(dòng)獲取與其附近的交通流、道路線形、天氣變化相關(guān)聯(lián)的交通環(huán)境數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)在交通事故原因數(shù)據(jù)庫。[0027]如圖2所示，本發(fā)明所揭示的一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)的工作流程為:
[0028]I)、當(dāng)交通事故發(fā)生時(shí)，用戶通過人機(jī)交互界面進(jìn)行人工輸入交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、駕駛員行為、事故類型及嚴(yán)重程度；
[0029]2)、交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊采集實(shí)際的交通環(huán)境數(shù)據(jù)；
[0030]3)、將人工輸入的交通事故情況自動(dòng)與步驟2)中采集到的交通流(交通量、交通密度、車頭時(shí)距和車速)、道路線形的幾何特征(曲線、縱坡、彎坡、直線段加速度、橫斷面尺寸)、天氣狀況等環(huán)境信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建一條完整的交通事故原因分析數(shù)據(jù)記錄，并將該記錄存儲(chǔ)并更新交通事故原因數(shù)據(jù)庫；
[0031]4)、將步驟3)中的記錄作為樣本數(shù)據(jù)，通過決策樹模型重新挖掘交通事故分類規(guī)則；
[0032]5)、制備出道路交通安全預(yù)警策略，并通過可變交通標(biāo)志LED顯示屏進(jìn)行信息發(fā)布。
[0033]當(dāng)交通事故原因數(shù)據(jù)庫變化后，所述的交通事故分析預(yù)警模塊將數(shù)據(jù)庫中的每條交通事故記錄解析為樣本(Xi，yi)，樣本數(shù)量為N —N+1，更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D，利用最小二乘回歸樹生成算法將 D的輸入空間重新劃分為M個(gè)區(qū)域R1, R2,...，Rm,在每個(gè)單元Rm上有一
個(gè)固定的交通事故類標(biāo)記最優(yōu)輸出值C:,建立一個(gè)決策樹模型，使它能夠根據(jù)交通流、道路
線形和天氣變化對(duì)交通事故進(jìn)行正確的分類。
[0034]在交通事故原因數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所在的輸入空間D中，基于決策樹挖掘山區(qū)道路交通事故原因分類規(guī)則，其核心思想為選擇第j個(gè)變量Χ?_)和它的取值S作為切分變量和切分點(diǎn)，遞歸地將每個(gè)區(qū)域劃分為兩個(gè)子區(qū)域R1 (j，S) = {x|x(J) ( s} ^PR2U, s)={x|x(J) > s}并決定每個(gè)區(qū)域上的輸出值，主要步驟如下:
[0035](I)遍歷變量j，對(duì)固定的切分量j和掃描切分點(diǎn)S，滿足公式(1-1)的對(duì)(j，s)為最優(yōu)切分變量j和切分點(diǎn)S。
[0036]
【權(quán)利要求】
1.本發(fā)明涉及一種山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:包括交通事故分析預(yù)警模塊，與所述交通事故分析預(yù)警模塊相連接的交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊及可變交通標(biāo)志LED顯示屏，所述交通流檢測模塊用于動(dòng)態(tài)采集道路上交通流量數(shù)據(jù)，所述天氣預(yù)報(bào)模塊用于動(dòng)態(tài)采集天氣情況，所述道路線形模塊是靜態(tài)采集，用于采集當(dāng)前道路線形的幾何特征，所述交通事故分析預(yù)警模塊與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)交互。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述交通事故分析預(yù)警模塊包括交通事故原因數(shù)據(jù)庫、交通事故原因挖掘分析模塊和道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊，所述交通事故原因數(shù)據(jù)庫用于記錄交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、事故類型及外部交通環(huán)境，所述交通事故原因挖掘分析模塊用于分析交通流參數(shù)、道路線形的幾何特征、天氣狀況與交通事故之間的內(nèi)在關(guān)系，所述道路安全動(dòng)態(tài)預(yù)警模塊在交通事故原因挖掘分析模塊的基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)生成相應(yīng)的交通管控策略。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述交通事故分析預(yù)警模塊連接人機(jī)交互操作界面，用戶可以手工輸入交通事故的地點(diǎn)、時(shí)間、事故類型，同時(shí)與所述交通流檢測模塊，天氣模塊及道路線形模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互自動(dòng)獲取與其附近的交通流、道路線形、天氣變化相關(guān)聯(lián)的交通環(huán)境數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)在交通事故原因數(shù)據(jù)庫。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述交通事故分析預(yù)警模塊利用交通事故原因數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于決策樹模型，將特征空間進(jìn)行劃分，歸納出一組分類規(guī)則，從而正確識(shí)別交通事故發(fā)生的交通流、道路線形和天氣狀況取值范圍及其條件概率分布。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述交通事故分析預(yù)警模塊與交通流檢測模塊、道路線形模塊、天氣預(yù)報(bào)模塊進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，根據(jù)實(shí)際道路動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合山區(qū)道路交通安全的決策樹模型，預(yù)測發(fā)生交通事故的概率，圍繞交通安全這個(gè)目標(biāo)，生成相應(yīng)的交通管控策略。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的山區(qū)道路交通安全動(dòng)態(tài)預(yù)警裝置，其特征在于:所述可變交通標(biāo)志LED顯示屏安裝在山區(qū)道路上，根據(jù)交通流、道路線形和天氣變化，將安全預(yù)警信息動(dòng)態(tài)向駕駛員發(fā)布。
【文檔編號(hào)】G08G1/048GK103971523SQ201410216893
【公開日】2014年8月6日 申請(qǐng)日期:2014年5月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月21日
【發(fā)明者】魏明, 孫博, 高銳鋒, 姚娟, 陳海龍 申請(qǐng)人:南通大學(xué)