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申请/专利权人：东揽(南京)智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种交通事故的安全预警方法，首先构建路网模型，将路网记为由节点和路段组成的拓扑结构，再通过交通管理部门获取交通事故数据，将投影到路网上得到目标路段，其次，通过构建路网数据的动态分析模型，对采集时间段内的路网数据的动态变化规律进行分析，得到不同的路网区域，通过对路网结构中节点的变化速度对路网数据进行划分，保证了路网数据的变化对交通事故的影响一致，在一个路网区域内，将发生交通事故次数少的交通事故数据进行合并，得到新的目标路段，再根据目标路段的数据得到最优带宽，最后，利用自适应核密度识别方法对交通事故黑点进行识别，大大提高了交通事故黑点识别的准确性。

主权项：1.一种交通事故的安全预警方法，其特征在于，构建交通事故黑点识别模型，以识别路网中的交通事故黑点，再结合交通事故黑点对驾驶车辆的状态进行安全预警，具体分析步骤如下：步骤一、构建路网模型，将路网记为由节点和路段组成的拓扑结构，通过拓扑结构中的路网矢量得到路网数据，路网数据处于动态更新的状态；步骤二、通过交通管理部门获取交通事故数据，并提取交通事故数据的交通事故要素，得到交通事故时空分布图，利用空间聚类分割法对交通事故数据进行聚类分割得到不同的同质组，聚类的长度为对应的道路单元的长度，将交通事故时空分布图与路网数据进行匹配，提取交通事故坐标信息，再将交通事故坐标信息投影到路网上得到目标路段，目标路段由道路单元组成；步骤三、将交通事故数据采集的时间段记为，为交通事故数据采集的起始时间点，为交通事故数据采集的终止时间点，在到的时间段T内，调取对应时间段和区域的路网数据，根据时间段T内路网数据的变化构建动态分析模型，对路网拓扑结构的时空变化特性进行动态分析，得到路网数据的动态变化规律，在动态分析模型的分析过程中，将路网拓扑结构的节点集合记为，为节点下标，节点间的路段集合记为，为路段下标，在时间点的节点和时间点的节点的方向矢量上，运算服从，基于一个数据特征的节点信息改变量生成的，到达节点的特征可以表示为 其中，为到时间点发生变化的数据指标集，利用三维神经卷积算法对路网数据进行数据分析和训练，在路网数据的时空网格中，堆叠个三维卷积层去同时捕捉路网数据的相关性， 其中为第个三维卷积层的输出，是第个三维卷积层的输入，为观测的节点数，表示激活函数，和是可学习参数，不同节点不同数据指标对交通事故的贡献度都不同，根据数据指标的变化特征分配不同的权重，在对应的权重加权下，进而对不同节点和路段的变化规律及信息给分析；步骤四、再根据路网数据的动态变化规律对路网进行划分得到不同的路网区域，对路网区域内的交通事故坐标信息进行分类得到不同的目标路段，通过对目标路段对应数据的评估得到目标路段对应的最优带宽；步骤五、确定目标路段核密度识别的数据变量、核函数和最优带宽，利用自适应核密度识别方法对道路单元对应的目标路段进行核密度分析得到对应的自适应核密度估计值，通过自适应核密度估计值确定交通事故黑点，基于自适应核密度识别方法的交通事故黑点识别模型数学公式如下： 其中，为目标路段的核密度估计，为最优带宽，为交通事故总数，为核函数，自适应核密度估计值越小，目标路段交通事故危险越低，为交通事故危险指数，交通事故危险指数通过对交通事故数据的计算评估得到；步骤六、结合交通事故黑点的长度与驾驶车辆的状态数据构建安全状态预警模型，得到对应的预警参数，根据预警参数对驾驶员进行危险提醒。

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