一种基于大数据的交通安全态势判别系统及方法技术方案

技术编号:28123245 阅读:20 留言:0更新日期:2021-04-19 11:33
本发明专利技术公开了一种基于大数据的交通安全态势判别系统及方法,该系统包括车辆信息模块、违章信息模块、网络信息模块、安全态势判断模块,所述车辆信息模块用于获得该系统中的车辆信息数据,所述违章信息模块用于获得车辆历史违章信息数据,所述网络信息模块用于获得车辆网络上可使用的网络信息数据,所述安全态势判断模块用于生成当前交通安全态势的等级。本发明专利技术结合车辆信息、违章信息以及网络信息对数据进行分析,获取人为方面的交通安全态势,为交通安全态势判别提供一种具备高效性、实时性的参考方法。的参考方法。的参考方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的交通安全态势判别系统及方法


[0001]本专利技术涉及城市道路交通安全
,具体为一种基于大数据的交通安全态势判别系统及方法。

技术介绍

[0002]随着城镇化、机动化进程的不断加速,道路交通事故的增长源不断增加,我国城市道路交通安全问题变得非常严峻,城市道路交通事故往往会导致交通拥堵,在交通拥堵的情况下,二次事故发生的可能性陡增,从而造成恶性循环。
[0003]与国外相比,我国的道路宽度明显更大,但是国外的车辆运行速度更快,交通运行的效率更高。通过比较统计同样等级的道路,国内国外道路的通行能力差距非常大。我国的道路没有把通行能力充分发挥出来,这在我国的大中小城市是非常普遍的现象,这里面涉及到管理问题、设计问题,和一定的规划问题。
[0004]交通事故的发生受到人、车、路、环境等等因素影响,具有很高的复杂性。而当前国内具备大量的交通收费数据、视频数据,其中,视频数据是现在体量最大的数据,且是典型的非结构化数据,目前还不能充分发挥它在交通安全方面的价值。
[0005]另外,手机和社交网络数据是被我们忽略的数据,实际上社交网络数据是大数据的重要组成部分,它提供了很多传统的大数据来源无法提供的,关于人类的情感、活动、社会关系这方面的信息。在大数据的帮助下我们有可能突破传统方法的技术瓶颈,实现城市路网的主动安全规划、主动安全设计和主动安全调控。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的交通安全态势判别系统及方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为了解决上述技术问题,本专利技术提供如下技术方案:一种基于大数据的交通安全态势判别系统,包括车辆信息模块、违章信息模块、网络信息模块、安全态势判断模块,所述车辆信息模块用于获得该系统中的车辆信息数据,所述违章信息模块用于获得车辆历史违章信息数据,所述网络信息模块用于获得车辆网络上可使用的网络信息数据,所述安全态势判断模块用于生成当前交通安全态势的等级。
[0008]进一步的,所述车辆信息模块包括车牌信息采集单元、车辆速度采集单元、地理位置输出单元,所述车牌信息单元用于将车辆经过磁感线圈时拍摄的图像进行识别并输出车牌的信息数据,所述车辆速度采集单元用于获得车辆的速度数据并将此速度数据与车牌的信息数据绑定并输出,所述地理位置输出单元用于将拍摄地址的地理信息与车牌的信息数据绑定并输出。
[0009]进一步的,所述违章信息模块包括历史违章类型单元、历史违章频率单元,所述历史违章类型单元用于根据车辆车牌获取该车牌对应的历史违章信息,并将历史违章信息分为不同的违章类型,所述历史违章频率用于获得单位时间车辆不同违章类型的违章次数。
[0010]进一步的,所述网络信息模块包括网络线路采集单元、地理位置采集单元,所述网络线路采集单元用于通过爬虫技术获取网络上车辆导航的线路数据,所述地理位置采集单元用于获取车辆在网络上显示当前所处的地理位置信息。
[0011]进一步的,所述安全态势判断模块包括拥堵点判断单元、态势等级生成单元,所述拥堵点判断单元用于结合网络线路以及道路基础设施数据判断当前会出现拥堵点的具体位置,所述态势等级生成单元用于将将交通安全态势以图像的方式进行等级展示。
[0012]一种基于大数据的交通安全态势判别方法,所示方法包括以下步骤:
[0013]S1:车辆信息采集设备获取经过磁感线圈车辆的车牌信息、车速信息,并将以上信息绑定此车辆信息采集设备的地理位置信息输出,转步骤S2;
[0014]S2:运用网络爬虫获取车辆在网络上导航的线路信息以及当前车辆在网络上显示所处的地理位置信息,将步骤S1中车辆信息采集设备输出的地理位置信息与网络上显示当前所处的地理位置信息进行比对,比对相同时,将车牌信息以及车速信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行绑定,转步骤S3;
[0015]S3:根据车辆车牌信息,从公安违章系统中获取该车牌的车辆公安违章信息,车辆公安违章信息包括违章车牌信息、违章时间信息、违章内容信息,将此车辆公安违章信息根据车牌信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行绑定,最终生成单个车辆节点,所述单个车辆节点的描述特征包括车牌信息、车速信息、线路信息、违章时间信息、违章内容信息,转步骤S4;
[0016]S4:由单个车辆节点中的车速信息、线路信息结合道路基础设施信息,获取预测的拥堵点位置以及此拥堵点的范围,转步骤S5;
[0017]S5:当单个车辆节点进入预测拥堵点范围时,利用此车辆节点描述特征相应增加进入的拥堵点范围的安全态势价值度数值,当单个车辆节点离开预测拥堵点范围时,利用此车辆节点描述特征相应减少进入的拥堵点范围的安全态势价值度数值,转步骤S6;
[0018]S6:由拥堵点范围的安全态势价值度数值划分交通安全态势的动态等级。
[0019]进一步的,所述步骤S2中包括以下步骤:
[0020]S21:车辆信息采集设备输出的地理位置信息与网络上显示当前所处的地理位置信息进行比对,比对相同时,车辆信息采集设备输出在固定时间范围内获取的单个或者数个车牌信息,当车辆信息采集设备在固定时间范围内的车牌数量有且为一时,将此车牌信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行绑定,当数量不为一时,转步骤S22;
[0021]S22:获取车辆在网络上导航的线路信息中下一个车辆信息采集设备输出的地理位置,由此车辆信息采集设备输出在固定时间范围内获取的单个或者数个车牌信息,将获取的数个车牌信息与步骤S21中获取的数个车牌信息进行查重,将重复的车牌信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行绑定,转步骤S23;
[0022]S23:重复以上步骤S22,直至绑定完毕。
[0023]进一步的,所述步骤S4中获取拥堵点在时间T范围内的人员历史死亡数量为S,人员历史受重伤数量为Z,人员历史受轻伤数量为Q,道路宽度为K,道路复杂度为F,道路最大车流量为L,根据公式1:
[0024][0025]其中D为此拥堵点的范围半径,a为历史死亡的权重系数,b为历史受重伤的权重系数,c为历史受轻伤的权重系数,d为范围半径转换系数。
[0026]进一步的,所述步骤S3中获取单个车辆节点在时间t范围内的累计记分总数为j,累计记分次数为p,车辆信息采集设备采集的车速为v
i
,车辆信息采集设备所处的限制车速为g
i
,单个车辆节点经过车辆信息采集设备的次数为n,车辆节点的安全系数为c,根据公式2:
[0027][0028]其中U
x
为单个节点车辆的安全态势价值度;
[0029]根据公式3:
[0030][0031]其中S表示进入拥堵点的范围半径D的安全态势价值度数值总值,该安全态势价值度数值总值用于判断交通安全态势的动态等级。
[0032]与现有技术相比,本专利技术所达到的有益效果是:本专利技术结合车辆信息、违章信息以及网络信息对数据进行分析,实时获取单个人为方面的交通安全态势,并结本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的交通安全态势判别系统,包括车辆信息模块、违章信息模块、网络信息模块、安全态势判断模块,其特征在于:所述车辆信息模块用于获得该系统中的车辆信息数据,所述违章信息模块用于获得车辆历史违章信息数据,所述网络信息模块用于获得车辆网络上可使用的网络信息数据,所述安全态势判断模块用于生成当前交通安全态势的等级。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通安全态势判别系统,其特征在于:所述车辆信息模块包括车牌信息采集单元、车辆速度采集单元、地理位置输出单元,所述车牌信息单元用于将车辆经过磁感线圈时拍摄的图像进行识别并输出车牌的信息数据,所述车辆速度采集单元用于获得车辆的速度数据并将此速度数据与车牌的信息数据绑定并输出,所述地理位置输出单元用于将拍摄地址的地理信息与车牌的信息数据绑定并输出。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通安全态势判别系统,其特征在于:所述违章信息模块包括历史违章类型单元、历史违章频率单元,所述历史违章类型单元用于根据车辆车牌获取该车牌对应的历史违章信息,并将历史违章信息分为不同的违章类型,所述历史违章频率用于获得单位时间车辆不同违章类型的违章次数。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通安全态势判别系统,其特征在于:所述网络信息模块包括网络线路采集单元、地理位置采集单元,所述网络线路采集单元用于通过爬虫技术获取网络上车辆导航的线路数据,所述地理位置采集单元用于获取车辆在网络上显示当前所处的地理位置信息。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的交通安全态势判别系统,其特征在于:所述安全态势判断模块包括拥堵点判断单元、态势等级生成单元,所述拥堵点判断单元用于结合网络线路以及道路基础设施数据判断当前会出现拥堵点的具体位置,所述态势等级生成单元用于将将交通安全态势以图像的方式进行等级展示。6.一种基于大数据的交通安全态势判别方法,其特征在于:所示方法包括以下步骤:S1:车辆信息采集设备获取经过磁感线圈车辆的车牌信息、车速信息,并将以上信息绑定此车辆信息采集设备的地理位置信息输出,转步骤S2;S2:运用网络爬虫获取车辆在网络上导航的线路信息以及当前车辆在网络上显示所处的地理位置信息,将步骤S1中车辆信息采集设备输出的地理位置信息与网络上显示当前所处的地理位置信息进行比对,比对相同时,将车牌信息以及车速信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行绑定,转步骤S3;S3:根据车辆车牌信息,从公安违章系统中获取该车牌的车辆公安违章信息,车辆公安违章信息包括违章车牌信息、违章时间信息、违章内容信息,将此车辆公安违章信息根据车牌信息与此车辆在网络上导航的线路信息进行...

【专利技术属性】
技术研发人员:李楠祁金生刘英明周美玲刘欣欣汪月英张军丛彦波
申请(专利权)人:长春汽车工业高等专科学校
类型:发明
国别省市:

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