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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种识别街道感知安全及对交通事故调节效应的方法，所述方法包括：以路段为评估单元，通过API接口获取城市街景影像图片，构建并训练端到端卷积神经网络模型以评估街景影像的感知安全水平，建立主观层面的城市街道感知安全数据集；并结合交通事故的客观风险因素以及历史交通事故数据，建立综合数据集；随后基于综合数据集构建负二项回归模型，根据模型的变量显著性检验和系数检验结果，识别主观感知安全与客观风险因素与交通事故之间的关系；最后，在原模型中加入交互项变量，基于交互项变量结果，探索街道感知安全对于客观事故风险因素的调节效应。本发明技术方法成熟，操作简洁明确，可操作性较强。
主权项：1.一种识别街道感知安全及对交通事故调节效应的方法，其特征在于，所述方法包括：S1沿研究范围内路网划分路段，设置采样点，获取所述采样点对应的街景影像；S2随机抽取部分街景影像，邀请志愿者对其进行感知安全分数评估，构建样本数据集，并对所述样本数据集进行预处理；S3构建端到端卷积神经网络并通过预处理后的样本数据集进行训练；S4将街景影像输入训练完成的卷积神经网络模型中进行评估，输出每张街景影像图片对应的感知安全分数；S5获取历史交通事故数据、感知安全数据和交通事故客观风险因素，并进行处理，建立包含历史交通事故数据、感知安全数据和客观风险因素数据的综合数据集；S6根据综合数据集，构建负二项回归模型并进行分析，根据模型结果，识别城市街道感知安全与交通事故的相关性，以及其他与交通事故具有相关性的客观风险因素；S7计算交通事故的客观风险因素变量与感知安全变量的交乘项结果，将其作为交互项变量依次加入到负二项回归模型中，并对模型结果进行分析，识别感知安全对于交通事故的调节效应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种识别街道感知安全及对交通事故调节效应的方法
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