本发明涉及行人过街风险评估技术领域,公开了一种等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法,包括以下步骤:步骤1:采集基础数据;步骤2:对基础数据进行预处理;步骤3:自基础数据中提取得到特征参数;步骤4:按过街等待阶段和过街运动阶段划分特征参数,形成行人过街行为特征库;步骤5:建立基于随机森林算法的行人过街风险特征重要度分析模型;步骤6:利用CRITIC权重法建立行人过街风险评估模型;并对行人过街风险进行多参数融合评估并针对每个行人的过街风险进行打分,得到过街风险评分。本发明能够准确评估行人过街风险,特别是手机分心条件下的行人过街风险,能够为改善行人交通安全提供可靠数据参考。
1.等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:采集基础数据;选取等待时间内手机分心行人群体与正常过街行人群体作为采集对象,采集其过街阶段画面作为基础数据;步骤2:对基础数据进行预处理;所述预处理包括筛除无效画面数据;步骤3:自基础数据中提取得到特征参数;所述特征参数包括行人基本属性特征参数、行人行为特征参数和交通环境特征参数;步骤4:将行人过街阶段划分为过街等待阶段和过街运动阶段,并按过街等待阶段和过街运动阶段划分特征参数,形成行人过街行为特征库;步骤5:依据行人过街行为特征库建立基于随机森林算法的行人过街风险特征重要度分析模型,即重要度分析模型;由重要度分析模型输出得到各行为特征对违章情况的重要度及过街违章分类效果综合评估指标;步骤6:依据行人过街行为特征库及步骤5中的重要度分析模型输出结果,利用CRITIC权重法建立行人过街风险评估模型;并对行人过街风险进行多参数融合评估并针对每个行人的过街风险进行打分,得到过街风险评分。
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