一种动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法、平台、介质及终端
技术特征:
1.一种动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,s1的具体过程为:
3.根据权利要求1所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,碰撞风险影响因素包括但不限于:车辆长度li、车辆宽度wi、前车车速lv、后车速度fv、车辆行驶距离d、车辆间距离dij、车辆类型vtype、平均交通密度k。
4.根据权利要求1所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,s2的具体过程为:
5.根据权利要求1所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,s3的具体过程为:
6.根据权利要求1所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,s4的具体过程为:
7.根据权利要求6所述的动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法,其特征在于,s5的具体过程为:
8.一种道路风险监测与预警平台,其特征在于,所述平台部署了权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
9.一种电子终端,其特征在于:包括处理器和存储器,所述存储器存储了计算机程序,所述处理器调用所述计算机程序以执行:权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于:存储了计算机程序,所述计算机程序被处理器调用时以执行:权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种动态标定的车辆碰撞风险实时预测模型构建方法、平台、介质及终端,其中,所述方法通过感知设备获取路段或节点的车辆轨迹数据,并提取特征参数;计算每一时刻每辆车与最近前车的拓展距离碰撞时间,判别每辆车与最近前车的碰撞风险并提取碰撞风险影响因素;对碰撞风险及特征参数并进行不同方式的区间采样得到多个离散数据集;构建风险预测模型并对模型参数进行动态标定;采用ROC曲线面积对各模型预测效果进行评价,得到预测的最优采样方式及学习率,确定最终的动态车辆风险预测模型。解决了以历史数据估计车辆事故风险无法适应交通环境以及模型无法随数据标定实时自适应修正的问题。
技术研发人员:邢璐,金孔宁,郭思睿,李烨,向往,杨枝枝,秦利君,杨丰维
受保护的技术使用者:长沙理工大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/2
文档序号 :
【 40199746 】
技术研发人员:邢璐,金孔宁,郭思睿,李烨,向往,杨枝枝,秦利君,杨丰维
技术所有人:长沙理工大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:邢璐,金孔宁,郭思睿,李烨,向往,杨枝枝,秦利君,杨丰维
技术所有人:长沙理工大学
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