公开(公告)号：CN113920732B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202111190107.3

申请日：2021-10-11

Applicant: 长安大学

Inventor： 殷豪 ,  林子新 ,  朱彤 ,  魏田正

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/906 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法。本发明利用历史交通大数据综合人、车、道路、环境等多个因素来建立交通事故预警模型，后期可以通过新增的交通数据对模型不断进行修正，从而得到更加高的预警精度。针对特定的驾驶人群进行差异化建模研究，能够提供更有针对性的预防策略。通过收集实时道路与环境信息来预警特定驾驶人发生事故的风险，可以降低行车人的事故发生风险，帮助相关运输企业提高安全生产水平，也能帮助交通管理部门进行事故预警。

公开(公告)号：CN113935527A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111189004.5

申请日：2021-10-12

Applicant: 长安大学

Inventor： 林子新 ,  殷豪 ,  朱彤 ,  魏田正

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/18 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及交通安全技术领域，公开了一种基于时间和地理加权回归的交通事故预测方法，所述方法为：步骤1：获取兴趣点数据、交通事故数据以及预测位置的坐标；步骤2：对准备进行交通事故预测的位置做缓冲区；步骤3：计算缓冲区内的各种兴趣点数据的密度以及得到交通事故频次；步骤4：对所有兴趣点的密度一一进行全局空间自相关分析、皮尔逊相关系数计算、多重共线性检验和显著性检验，根据分析与检验的结果剔除不满足要求的兴趣点密度；步骤5：将满足要求的兴趣点密度作为自变量，交通事故频次作为因变量，运用时间和地理加权回归模型得出预测结果。

公开(公告)号：CN113920732A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202111190107.3

申请日：2021-10-11

Applicant: 长安大学

Inventor： 殷豪 ,  林子新 ,  朱彤 ,  魏田正

IPC: G08G1/01 ,  G06F16/906 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种针对特定驾驶人群的道路交通事故风险预警方法。本发明利用历史交通大数据综合人、车、道路、环境等多个因素来建立交通事故预警模型，后期可以通过新增的交通数据对模型不断进行修正，从而得到更加高的预警精度。针对特定的驾驶人群进行差异化建模研究，能够提供更有针对性的预防策略。通过收集实时道路与环境信息来预警特定驾驶人发生事故的风险，可以降低行车人的事故发生风险，帮助相关运输企业提高安全生产水平，也能帮助交通管理部门进行事故预警。