[发明专利]高速公路运营安全指数的量化评估方法、装置及服务器在审
申请号: | 202310043318.7 | 申请日: | 2023-01-29 |
公开(公告)号: | CN115796606A | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
发明(设计)人: | 张国芳;果希光;赵晨阳 | 申请(专利权)人: | 北京迈道科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/0635 | 分类号: | G06Q10/0635;G06Q50/26 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 董艳芳 |
地址: | 100010 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 高速公路 运营 安全 指数 量化 评估 方法 装置 服务器 | ||
本发明提供了一种高速公路运营安全指数的量化评估方法、装置及服务器,包括:获取目标高速公路中待评估路段对应的当前运营数据;基于当前运营数据与预设的多项致险因子之间的关联关系,确定每项致险因子对应的当前致险数据;通过预先训练得到的目标风险评估模型,基于当前致险数据确定多个风险类型对应的风险等级评估结果;根据风险类型中至少一个目标风险类型对应的风险等级评估结果,确定待评估路段对应的运营安全指数。本发明可以准确、可靠地对高速公路的运营安全指数进行量化评估。
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其是涉及一种高速公路运营安全指数的量化评估方法、装置及服务器。
背景技术
随着公路通车里程的增长,车辆保有量的增加,道路安全越来越重要,由于某些运营道路的设计及建造水平原因,环境及自然灾害造成的各类交通事故越来越多,因此对运营道路进行安全评估并对运营道路进行定向安全改造具有重要意义。目前,现有技术难以准确地、可靠地对高速公路的运营安全指数进行量化评估。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种高速公路运营安全指数的量化评估方法、装置及服务器,可以准确、可靠地对高速公路的运营安全指数进行量化评估。
第一方面,本发明实施例提供了一种高速公路运营安全指数的量化评估方法,包括:获取目标高速公路中待评估路段对应的当前运营数据;基于所述当前运营数据与预设的多项致险因子之间的关联关系,确定每项所述致险因子对应的当前致险数据;通过预先训练得到的目标风险评估模型,基于所述当前致险数据确定多个风险类型对应的风险等级评估结果;根据所述风险类型中至少一个目标风险类型对应的所述风险等级评估结果,确定所述待评估路段对应的运营安全指数。
在一种实施方式中,所述基于所述当前运营数据与预设的多项致险因子之间的关联关系,确定每项所述致险因子对应的当前致险数据的步骤,包括:确定所述当前运营数据与预设的多项致险因子之间的关联关系;其中,所述致险因子包括驾驶员因子、车辆因子、气象因子、道路限速因子、道路线形因子、道路设施因子、道路施工因子、道路交通量因子、道路事故因子中的一种或多种;对于每项所述致险因子,从所述当前运营数据中,提取与该致险因子存在关联关系的目标运营数据,并基于所述目标运营数据确定该致险因子对应的当前致险数据。
在一种实施方式中,所述方法还包括:获取所述目标高速公路对应的历史运营数据;基于所述历史运营数据与每项所述致险因子之间的关联关系构建训练数据集;其中,所述训练数据集包括每项所述致险因子对应的历史致险数据和多个所述风险类型对应的风险等级标签,所述历史致险数据是基于与所述致险因子存在关联关系的所述历史运营数据确定得到的;利用所述训练数据集对初始风险评估模型进行训练,得到目标风险评估模型。
在一种实施方式中,所述初始风险评估模型包括输入层、隐含层和输出层;所述方法还包括:将所述致险因子的数量,确定为所述初始风险评估模型中所述输入层的输入神经元数量;以及将所述风险类型的数量,确定为所述初始风险评估模型中所述输出层的输入神经元数量;根据所述输入神经元数量和所述输入神经元数量,确定所述初始风险评估模型中所述隐含层的隐含神经元数量;或者,根据所述输入神经元数量、所述输入神经元数量和所述训练数据集中的样本数量,确定所述初始风险评估模型中所述隐含层的隐含神经元数量。
在一种实施方式中,所述方法还包括:如果所述待评估路段内的施工路段发生变更,则动态更新所述训练数据集,并利用更新后的训练数据集更新所述目标风险评估模型。
在一种实施方式中,所述根据所述风险类型中至少一个目标风险类型对应的所述风险等级评估结果,确定所述待评估路段对应的运营安全指数的步骤,包括:从所述风险类型中确定至少一个目标风险类型和每个所述目标风险类型对应的权重;其中,所述风险类型包括环境类型、车辆类型、道路类型中的一种或多种;基于所述权重对每个所述目标风险类型对应的所述风险等级评估结果进行加权求和,得到所述待评估路段对应的运营安全指数。
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