一种交通事故预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种交通事故预测方法和装置，其中，该方法包括：获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；根据所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；获取所述待预测区域的实时交通数据；根据所述待预测区域的实时交通数据和所述事故预测模型，预测发生交通事故的概率。本发明专利技术提供的方案能够提高交通事故预测的准确性。

A method and device for traffic accident prediction

The present invention provides a method and a device, a traffic accident prediction, the method includes: obtaining the traffic accident forecast historical data and historical data traffic within the region; according to the historical data of traffic accidents and the historical traffic data, create accident prediction model; obtaining the real-time traffic data to forecast region; according to the forecast of real-time traffic data area and the accident prediction model to predict the probability of traffic accidents. The scheme provided by the present invention can improve the accuracy of traffic accident prediction.

【技术实现步骤摘要】
一种交通事故预测方法和装置
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种交通事故预测方法和装置。
技术介绍
交通运输业的突飞猛进在促进社会经济繁荣的同时，也使得道路交通事故不断增加，严重威胁人民的生命及财产安全。如何减少和预防交通事故，降低事故损失，改善交通安全状况，已成为全社会的迫切要求。现有技术中，一般仅通过历史交通事故数据对交通事故进行预测。但是，该方法预测的准确性较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种交通事故预测方法和装置，能够提高交通事故预测的准确性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种交通事故预测方法，包括：获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；根据所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；获取所述待预测区域的实时交通数据；根据所述待预测区域的实时交通数据和所述事故预测模型，预测发生交通事故的概率。优选地，所述历史交通事故数据，包括：事故发生时刻、事故发生位置、事故类型、事故发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、事故车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。优选地，所述历史交通违章数据，包括：违章发生时刻、违章发生位置、违章类型、违章发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、违章车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。优选地，所述实时交通数据，包括：当前天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的行人数量、所述待预测区域内的平均车速、道路等级中任意一种或多种的组合。第二方面，本专利技术实施例提供了一种交通事故预测装置，包括：第一获取单元，用于获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；创建单元，用于根据所述第一获取单元获取的所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；第二获取单元，用于获取所述待预测区域的实时交通数据；预测单元，用于根据所述第二获取单元获取的所述待预测区域的实时交通数据和所述创建单元创建的所述事故预测模型，预测发生交通事故的概率。优选地，所述历史交通事故数据，包括：事故发生时刻、事故发生位置、事故类型、事故发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、事故车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。优选地，所述历史交通违章数据，包括：违章发生时刻、违章发生位置、违章类型、违章发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、违章车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。优选地，所述实时交通数据，包括：当前天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的行人数量、所述待预测区域内的平均车速、道路等级中任意一种或多种的组合。第三方面，本专利技术实施例提供了一种可读介质，包括执行指令，当存储控制器的处理器执行所述执行指令时，所述存储控制器执行上述任一实施例所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种存储控制器，包括：处理器、存储器和总线；所述存储器用于存储执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述存储控制器运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令，以使所述存储控制器执行上述任一实施例所述的方法。本专利技术实施例提供了一种交通事故预测方法和装置，其中，该方法利用历史交通事故数据和历史交通违章数据，创建事故预测模型，利用该事故预测模型，预测实时交通数据对应的实际场景下，发生交通事故的概率。该方法将历史交通事故数据和历史交通违章数据相结合进行预测，能够提高交通事故预测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一个实施例提供的一种交通事故预测方法的流程图；图2是本专利技术另一个实施例提供的一种交通事故预测方法的流程图；图3是本专利技术一个实施例提供的一种交通事故预测装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施例提供了一种交通事故预测方法，该方法可以包括以下步骤：步骤101：获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；步骤102：根据历史交通事故数据和历史交通违章数据，创建事故预测模型；步骤103：获取待预测区域的实时交通数据；步骤104：根据待预测区域的实时交通数据和事故预测模型，预测发生交通事故的概率。该方法利用历史交通事故数据和历史交通违章数据，创建事故预测模型，利用该事故预测模型，预测实时交通数据对应的实际场景下，发生交通事故的概率。该方法将历史交通事故数据和历史交通违章数据相结合进行预测，能够提高交通事故预测的准确性。在本专利技术的一个实施例中，历史交通事故数据，包括：事故发生时刻、事故发生位置、事故类型、事故发生时的天气信息、待预测区域内的车流量、待预测区域内的平均车速、待预测区域内的行人数量、事故车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。其中，上述历史交通事故数据可以概括为事故的基本数据、车辆数据和行人数据，以及天气、道路等基本信息。例如，在9月1日，待预测区域共发生两起交通事故，以其中一起交通事故为例，事故类型为追尾事故、事故发生时为阴天、待预测区域内的平均车速为40km/h。在本专利技术的一个实施例中，历史交通违章数据，包括：违章发生时刻、违章发生位置、违章类型、违章发生时的天气信息、待预测区域内的车流量、待预测区域内的平均车速、待预测区域内的行人数量、违章车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。历史交通违章数据与历史交通事故数据的内容相似，此处不再赘述。在本专利技术的一个实施例中，实时交通数据，包括：当前天气信息、待预测区域内的车流量、待预测区域内的行人数量、待预测区域内的平均车速、道路等级中任意一种或多种的组合。如图2所示，本专利技术实施例以待预测区域X在一个月内的历史交通事故数据和历史交通违章数据为例，对交通事故预测方法进行详细地说明，该方法包括以下步骤：步骤201：获取待预测区域X内的历史交通事故数据和历史交通违章数据。历史交通事故共三起，每一起交通事故对应的历史交通事故数据，包括：事故发生时刻、事故发生位置、事故类型、事故发生时的天气信息、待预测区域内的车流量、待预测区域内的平均车速、待预测区域内的行人数量、事故车辆类型、道路等级。历史交通违章共十起，每一起交通违章对应的历史交通违章数据，包括：违章发生时刻、违章发生位置、违章类型、违章发生时的天气信息、待预测区域内的车流量、待预测区域内的平均车速、待预测区域内的行人数量、违章车辆类型、道路等级。步骤202：根据历史交通事故数据和历史交通违章数据，创建事故预测模型。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种交通事故预测方法，其特征在于，包括：获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；根据所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；获取所述待预测区域的实时交通数据；根据所述待预测区域的实时交通数据和所述事故预测模型，预测发生交通事故的概率。

【技术特征摘要】
1.一种交通事故预测方法，其特征在于，包括：获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；根据所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；获取所述待预测区域的实时交通数据；根据所述待预测区域的实时交通数据和所述事故预测模型，预测发生交通事故的概率。2.根据权利要求1所述的交通事故预测方法，其特征在于，所述历史交通事故数据，包括：事故发生时刻、事故发生位置、事故类型、事故发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、事故车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。3.根据权利要求1所述的交通事故预测方法，其特征在于，所述历史交通违章数据，包括：违章发生时刻、违章发生位置、违章类型、违章发生时的天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的平均车速、所述待预测区域内的行人数量、违章车辆类型、道路等级中任意一种或多种的组合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时交通数据，包括：当前天气信息、所述待预测区域内的车流量、所述待预测区域内的行人数量、所述待预测区域内的平均车速、道路等级中任意一种或多种的组合。5.一种交通事故预测装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取待预测区域内的历史交通事故数据和历史交通违章数据；创建单元，用于根据所述第一获取单元获取的所述历史交通事故数据和所述历史交通违章数据，创建事故预测模型；第二获取单元，用于获取所述待预测区域的实时交...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫淑杰，
申请(专利权)人：山东浪潮云服务信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37