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公开(公告)号：CN110544373A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910773932.2
申请日：2019-08-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗车联网的货车预警信息的提取与风险识别的方法，包括：步骤1，通过设有北斗定位系统的车联网车载终端获取车辆预警相关的原始数据，步骤2，对原始数据进行预处理，步骤3，货车预警信息的关键变量提取，步骤4，车辆安全风险的聚类，步骤5，判别分析，步骤6，风险识别。本发明可以对某一车辆/驾驶员，给出其单位行驶里程预警频次和单位行驶时间的预警频次，就可基于车联网的历史数据给出判别分析的判断函数，实现对其风险的识别或预测。
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公开(公告)号：CN109671266B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811414169.6
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06Q10/06
Abstract: 本发明属于交通安全预警技术领域，涉及一种基于加速失效风险模型的驾驶员事故动态预警方法，包括以下步骤：采集驾驶员个人属性、车辆属性、违章特征和事故特征，并提取驾驶员事故间隔时间；融合驾驶员个人属性、车辆属性、违章特征和事故特征，构建驾驶员事故间隔时间样本数据库和高风险驾驶员事故间隔时间样本数据库；构建高风险驾驶员事故间隔时间最优加速失效风险模型，识别显著影响因素；计算事故预警时间；根据实时交通状态变化，对事故预警时间进行动态调整。本发明所述方法，利用高风险驾驶员事故间隔时间样本数据库，考虑删失数据，有效预测事故间隔时间；还根据高风险驾驶员当前违章或事故的实时变化，对事故预警时间动态调整。
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公开(公告)号：CN110544373B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910773932.2
申请日：2019-08-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗车联网的货车预警信息的提取与风险识别的方法，包括：步骤1，通过设有北斗定位系统的车联网车载终端获取车辆预警相关的原始数据，步骤2，对原始数据进行预处理，步骤3，货车预警信息的关键变量提取，步骤4，车辆安全风险的聚类，步骤5，判别分析，步骤6，风险识别。本发明可以对某一车辆/驾驶员，给出其单位行驶里程预警频次和单位行驶时间的预警频次，就可基于车联网的历史数据给出判别分析的判断函数，实现对其风险的识别或预测。
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公开(公告)号：CN109671266A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811414169.6
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/2458 , G06Q10/06
Abstract: 本发明属于交通安全预警技术领域，涉及一种基于加速失效风险模型的驾驶员事故动态预警方法，包括以下步骤：采集驾驶员个人属性、车辆属性、违章特征和事故特征，并提取驾驶员事故间隔时间；融合驾驶员个人属性、车辆属性、违章特征和事故特征，构建驾驶员事故间隔时间样本数据库和高风险驾驶员事故间隔时间样本数据库；构建高风险驾驶员事故间隔时间最优加速失效风险模型，识别显著影响因素；计算事故预警时间；根据实时交通状态变化，对事故预警时间进行动态调整。本发明所述方法，利用高风险驾驶员事故间隔时间样本数据库，考虑删失数据，有效预测事故间隔时间；还根据高风险驾驶员当前违章或事故的实时变化，对事故预警时间动态调整。
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