申请/专利权人：长安大学

申请日：2024-03-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935563A

主分类号：G08G1/01

分类号：G08G1/01;G08G1/127;G06Q10/047;G06Q10/0635;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于交通运输网络的风险点辨识方法，涉及风险点辨别技术领域，本发明包括运输数据获取分析、交通流量因子分析、交通点风险分析、执行提示，通过分析得到车辆的各交通点预计抵达时间点，并获取车辆的各交通点预计抵达时间点的天气数据和时间节点数据，进而分析得到车辆的交通流量因子，解决了当前交通运输网络的风险点辨识发展可行性分析过程中存在的局限性问题，再将各交通数据和各道路数据结合进行分析，实现了交通运输网络的风险点辨识可行性全面性和客观性的分析，保障了交通运输网络的风险点辨识分析结果的可靠性和真实性，进而为后续交通运输网络的风险点辨识的分析提供了可靠的依据。

主权项：1.一种基于交通运输网络的风险点辨识方法，其特征在于，包括：步骤一、运输数据获取：获取车辆的出发时间点、出发地点、到达地点、出发区域人口规模、到达区域人口规模和运输路线，并获取车辆的运输路线的距离长度和各交通点，在数据库中获取相同出发时间点时车辆的各交通点的各历史抵达时间点，进而分析得出车辆抵达各交通点的预计时间点，从而在网络数据中获取车辆抵达各交通点的预计时间点对应的天气数据和时间节点数据；步骤二、交通流量因子分析：提取车辆抵达各交通点的预计时间点对应的天气数据和时间节点数据，提取车辆的出发区域人口规模和到达区域人口规模和运输路线的距离长度，进而分析得出车辆的交通流量因子；步骤三、交通点风险获取分析：提取车辆的运输路线的交通流量因子，并根据车辆抵达各交通点的预计时间点在交通网络实时数据中获取各交通数据和各道路数据，记为车辆抵达各交通点的预计时间点的各交通数据和各道路数据，进而分析得出车辆的运输路线的各交通点的交通风险评估系数，从而判断车辆的运输路线的各交通点的风险情况是否严重，由此获取车辆的运输路线中风险情况严重的交通点数量；步骤四、运输路线风险分析：提取车辆的运输路线中风险情况严重的交通点数量、距离长度和交通点总数，进而分析得出车辆的运输路线的风险评估系数，从而判断车辆的运输路线的风险情况是否严重；步骤五、执行提示：将车辆的运输路线中风险情况为严重的各交通点进行预警提示；当车辆的运输路线的风险情况为严重时，进行预警提示，并提取车辆的出发时间点、出发地点、到达地点，进而获取车辆的各推荐新路线，从而提示各推荐新路线。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 一种基于交通运输网络的风险点辨识方法

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