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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于关联规则和统计学的自行车风险骑行行为识别方法，包括：1、采集平面交叉口中自行车与机动车行驶轨迹数据，构建交通冲突风险量化的安全替代评价指标，识别自行车‑机动车交通冲突；2、同步采集自行车骑行者的风险骑行行为数据；3、采用关联规则算法挖掘数据集中变量间的交互效应；4、将交互项纳入均值和方差异质性的随机参数二分类Logit模型，并基于模型结果，定量分析自行车骑行者的风险骑行行为对自行车‑机动车交通冲突的影响规律。本发明通过机器学习算法、统计学建模等方法，深入挖掘自行车风险骑行行为相关的交通冲突影响因素和形成机制，从而提升提升道路交叉口内自行车的交通安全水平。

主权项：1.一种基于关联规则和统计学的自行车风险骑行行为识别方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤一、从无人机航拍视频中采集某一平面交叉口中车辆的轨迹数据，并从中提取当前自行车及其相交互的机动车的车辆位置数据和速度数据；步骤二、计算当前自行车及其相交互的机动车在不同时刻的碰撞时间，从而选取最小值作为最小碰撞时间minTTCA,B，并得到自行车与机动车的交通冲突风险等级；若通冲突风险等级为无冲突，则结束当前流程，否则执行步骤三；步骤三、从与无人机航拍同步拍摄的道路固定相机摄像数据中，提取当前自行车骑行的K个风险影响因素，包括：个体特征与风险骑行行为，从而构成影响任意第i起交通冲突的第一解释变量集合Zi＝Zi1,Zi2,…Zik,…ZiK，其中，Zik表示第i起交通冲突的第k个风险影响因素；令第i起交通冲突的第一解释变量集合Zi的交通冲突风险等级为被解释变量yi；由Zi和yi构成第i个样本；从而按照步骤一至步骤三的过程得到N个样本；步骤四、采用基于关联规则算法挖掘变量间的交互作用，得到影响第i起交通冲突的第二解释变量集合Zi′＝Zi′1,Zi′2,…Zi′k,Zi′k+1,…Zi′k+s；其中，Zi′k表示第二解释变量集合中第k个风险影响因素；步骤五、建立均值和方差异质性的随机参数二分类Logit模型，定量分析自行车-机动车交通冲突的显著风险影响因素，从而得到某一平面交叉口下影响自行车-机动车交通冲突的风险影响因素识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于关联规则和统计学的自行车风险骑行行为识别方法