基于车联网OBD数据的道路安全评价方法

论文摘要

针对目前道路安全评价较少考虑驾驶行为及车辆运行状态,评价指标及权重值大多通过主观方法确定的局限,结合车联网OBD数据包含车辆行为及运行状态且数据丰富、精度高的优势,基于人工智能领域粗糙集理论,提出考虑道路条件、天气状况、交通状态、驾驶员特性、车辆运行状况的道路安全评价体系构建思路和流程及有待进一步研究的关键技术。

论文目录

• 1 现有道路安全评价方法
•   1.1 数理统计法
•   1.2 强度分析法
•   1.3 综合评价法
•   1.4 物元分析法
•   1.5 其他方法
•   1.6 现有研究的缺陷
• 2 研究热点与面临的挑战
•   2.1 研究热点
•   2.2 道路安全评价面临的挑战
•     （1） 城市交通系统复杂。
•     （2） 传统交通数据局限。
•     （3） 客观、准确的评价模型构建。
• 3 车联网OBD大数据环境
•   3.1 车联网OBD数据特征
•   3.2 基于车联网OBD数据的道路安全评价的优势
• 4 车联网环境下的道路安全评价
•   4.1 驾驶行为与影响因素
•   4.2 评价思路
•   4.3 道路安全评价关键技术
•     4.3.1 异常驾驶行为判别
•     4.3.2 车联网OBD数据库构建
•     4.3.3 评价指标权重及关联规则
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 雷财林,钟添翼,蔡晓禹,唐小勇

关键词: 交通安全,道路运输,车联网,驾驶行为,粗糙集

来源: 公路与汽运 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆市公安局交通巡逻警察总队

基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(61703064),重庆市高校优秀人才支持计划项目,重庆市科委,重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(cstc2015shms-ztzx30002),重庆市城市交通大数据工程技术研究中心科研项目(SW-2018-Z016)

分类号: U495

页码: 30-36

总页数: 7

文件大小: 1115K

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