[发明专利]一种高速公路危险交通行为识别方法

说明书

本发明属于交通安全技术领域，公开了一种高速公路危险交通行为识别方法，包括：按照预设的采样间隔，在当前采样时刻实时采集目标车辆指标，并根据所采集指标判定目标车辆当前是否处于危险交通行为；若判定为否，则在下一个采样时刻，采集目标车辆的17个指标；根据除目标车辆的类型和交通流密度之外的15个指标，计算得到对应的判定指标；根据目标车辆的车辆类型、交通流密度以及对应的判定指标，利用当前路段对应的危险交通行为识别模型，计算得到目标车辆对应的判定概率；根据判定概率判定目标车辆当前是否为危险交通行为。本发明能够准确、及时的识别危险交通行为，评估准确性高。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种高速公路危险交通行为识别方法。

背景技术

现阶段我国高速公路总里程已经突破13万公里，位居世界第一。高速公路的建设对我国经济发展起到了很大的推动作用，但随之也产生了一系列的问题，根据《道路交通运输安全发展报告(2017)》统计数据，2010年至2016年我国高速公路交通事故死亡人数占道路交通事故死亡总数的比例维持在10％左右，直接财产损失占总数的比例维持在30％左右。高速公路追尾事故频发，重特大事故频发，社会影响恶劣，交通安全整体的形势依然非常严峻。

提升高速公路的安全水平，其中的一个重要手段就是及时发现危险交通行为，并对危险交通行为进行预警干预。而如何准确、及时的发现危险交通行为是现阶段首先需要解决的关键问题。近几年来，随着视频识别技术的进一步提升，以及一些新的监测装备在交通领域广泛的应用，例如雷达、微波等，使得对交通流微观数据的监测成为可能。因此，目前，现有技术中已有一些检测识别危险交通行为的方法，但都不是很成熟。现有方法分为两类：以单一指标为依据的识别方法以及以多源数据为依据的识别方法。其中，以单一指标为依据的识别方法并不适用于复杂交通行为，例如，在不同交通情况下的超车、换道等行为，均无法用单一指标来判定是否为危险的交通行为。而以多源数据为依据的识别方法获取的数据缺乏可靠性，例如，基于智能手机获取车辆行为数据，数据的精度有待于进一步验证，识别可靠性低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种高速公路危险交通行为识别方法，通过获取当前高速公路的大量历史数据，并基于历史数据建立对应的危险交通行为识别模型，进而根据该危险交通行为识别模型和车辆实时数据，准确、及时的识别危险交通行为，评估结果可靠性高。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一种高速公路危险交通行为识别方法，其特征在于，包括：

步骤1，按照预设的采样间隔，在当前采样时刻实时采集目标车辆的车速v_t，在同车道行驶过程中与前车的跟驰距离S_t及车头时距T_t，在换道前与目标车道上的前车的最近距离S_TFt、车头时距T_TFt以及与目标车道上后车的最近距离S_TBt及车头时距T_TBt；

步骤2，判断当前采样时刻目标车辆的车速v_t是否大于预设判定阈值，若是，则判定目标车辆当前处于危险交通行为；否则，进一步判断与前车的跟驰距离S_t、与前车的车头时距T_t、与目标车道上的前车的最近距离S_TFt、与目标车道上的前车的车头时距T_TFt、与目标车道上后车的最近距离S_TBt以及与目标车道上后车的车头时距T_TBt中是否至少有一项小于对应的预设判定阈值，若是，则判定目标车辆当前处于危险交通行为；若否，则转至下一步骤；