[发明专利]一种基于大数据事故分析决策方法、系统

说明书

本发明实施例提供一种基于大数据事故分析决策方法、系统。属于数据事故分析的技术领域。所述基于大数据事故分析决策方法包括：针对预分析的路段确定各种交通事故与各影响因素数据之间的一一映射关系；获取路段的当前影响因素数据，根据所述映射关系确定所述当前影响因素数据对应的交通事故作为预测事故，基于预设定的概率预测模型确定所述当前影响因素数据对应的预测事故的概率；以及根据预设定的事故及所述预测事故的概率与出警策略的对应关系，确定并执行所述预测事故对应的当前出警策略。该基于大数据事故分析决策方法、系统可以自动预估事故原因，并基于原因分析决策，实现事故的预防。

技术领域

本发明涉及大数据事故分析的技术领域，具体地涉及一种基于大数据事故分析决策方法、系统。

背景技术

随着交通的发展，交通事故发生后如何进行处置，该处置可以避免交通事故的扩大。目前针对事故发生的原因，主要通过人为来进行识别，人为根据事故现场的实际情况判断事故发生的原因，并根据事故发生原因来实现防控。人为预估事故原因的方式效率低，准确率不高，对人为因素的依赖较大，不便于推广使用。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于大数据事故分析决策方法、系统，该基于大数据事故分析决策方法、系统可以自动预估事故原因，并基于原因分析决策，实现事故的预防。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种基于大数据事故分析决策方法，所述基于大数据事故分析决策方法包括：

针对预分析的路段确定各种交通事故与各影响因素数据之间的一一映射关系；

获取路段的当前影响因素数据，根据所述映射关系确定所述当前影响因素数据对应的交通事故作为预测事故，基于预设定的概率预测模型确定所述当前影响因素数据对应的预测事故的概率；以及

根据预设定的事故及所述预测事故的概率与出警策略的对应关系，确定并执行所述预测事故对应的当前出警策略。

优选地，所述概率预测模型通过下述方法确定：

建立概率预测初始模型，其中所述概率预测初始模型以影响因素数据为输入，以事故的概率为输出；以及

获取包含历史影响因素数据和历史事故的概率的历史数据，基于所获取的历史数据训练所述概率预测初始模型，以得到训练后的概率预测模型。

优选地，所述根据预设定的事故及所述预测事故的概率与出警策略的对应关系，确定并执行所述预测事故对应的当前出警策略包括：

在所述预测事故的概率大于预设定的概率阈值时，计算所述预测事故的概率与所述预设定的概率阈值之差，根据预设定的事故及差值与出警策略的对应关系，确定并执行所述预测事故对应的当前出警策略。

优选地，所述出警策略被配置为与配置的出警的警员数量相关；

所述事故被配置为与事故的伤亡情况相关；

并且，所述根据预设定的事故及差值与出警策略的对应关系，确定并执行所述预测事故及差值对应的当前出警策略包括：

确定反映所述事故与所述差值的当前事故权值；以及

根据预设定的事故权值与所述出警策略的对应关系，确定并执行所述当前事故权值对应的当前出警策略。

优选地，所述影响因素数据包括：通过预设的环境数据传感器获取的环境影响因素数据和与时间影响因素。

另外，本发明还提供一种基于大数据事故分析决策系统，所述基于大数据事故分析决策系统包括：

关系确定单元，用于针对预分析的路段确定各种交通事故与各影响因素数据之间的一一映射关系；