[发明专利]道路交通风险指数的计算方法和道路交通风险预警方法

说明书

本发明提供了一种道路交通风险指数的计算方法和一种道路交通风险预警方法，其中，道路交通风险预警方法包括：获取目标道路场景的道路交通风险指数D，道路交通风险指数D根上述的道路交通风险指数的计算方法获取；根据所述道路交通风险指数D判定所述目标道路场景的风险等级，并将包含风险等级信息的信号发送至终端进行预警提示。本发明解决了现有技术中的道路交通风险预警方法的检测准确率低、泛化性差；以及仅适用于单一的道路交通环境场景中，更换至其他类型的道路交通环境场景后，误报率明显提升，存在应用局限性的问题。

技术领域

本发明涉及依靠人工智能的计算机视觉识别技术的交通管理技术领域，具体而言，涉及一种道路交通风险指数的计算方法和基于道路交通风险指数的道路交通风险预警方法。

背景技术

随着我国经济的高速发展，道路交通运输行业也发生着日新月异的变化，交通路网面积不断地扩大，机动车辆数量飞速增加。但随之而来的，便是道路交通的事故率明显升高，直接威胁到了人们的日常安全出行。

对于道路交通安全管控的一种有效手段便是进行道路交通的风险预警。相关技术中，利用计算机视觉技术，将道路交通环境场景中摄取的视频或图像作为样本数据，训练获得道路交通风险预警模型，通过道路交通风险预警模型对多条道路的聚类分析，从而确定每类道路的风险预警等级，最终实现道路交通的风险预警。上述的道路交通风险预警模型的训练集中，样本数据提供的数据源单一，从而导致现有的道路交通风险预警方法的检测准确率低以及泛化性差的问题；不仅如此，现有的道路交通风险预警模型更没有针对性地区分出与不同的目标道路场景对应的高概率出现的数据源种类；因此，现有的道路交通风险预警方法仅适用于单一的道路交通环境场景中，将其适配性应用于其他类型的道路交通环境场景时，误报率明显提升，存在应用局限性的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种道路交通风险指数的计算方法和基于道路交通风险指数的道路交通风险预警方法，以解决现有技术中的道路交通风险预警方法的检测准确率低、泛化性差；以及仅适用于单一的道路交通环境场景中，更换至其他类型的道路交通环境场景后，误报率明显提升，存在应用局限性的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种道路交通风险指数的计算方法，包括：步骤S1，获取目标道路场景的视频图像；根据视频图像区分目标道路场景的类别，在多种待选交通数据中选定与该类别的目标道路场景具有风险相关性的交通数据的种类为n种；步骤S2，获取目标道路场景匹配的n种交通数据在预设统计时间内的信息数据读值，并根据各信息数据读值落入的阈值范围对应的级别，获取与其对应的交通数据的积分值；步骤S3，设置目标道路场景对应的各种交通数据的权重值；根据交通数据的积分值和权重值分别计算n 种交通数据的风险参数，根据n种交通数据的风险参数计算获取目标道路场景的道路交通风险指数D。

进一步地，第n种交通数据的积分值记为Ln；第n种交通数据的权重值记为Wn；第n种交通数据的风险参数记为Sn，其中，Sn＝Ln×Wn；道路交通风险指数D的计算公式为：

进一步地，多种待选交通数据包括：总车流量、高危车流量、大型客车流量、中型客车流量、小型客车流量、重型货车流量、中型货车、小型货车、农用车流量、三轮车流量、平均车速、不良驾驶行为发生数量、交通事故发生数量。