基于目标群体指数的农村地区交通事故汽车通行隐患特征挖掘方法

本文基于卡口过车和事故数据,利用目标群体指数挖掘农村地区交通事故与车辆通行特征的关系,根据车型和通行频次将车辆划分为9类:经常本地通行的通勤小汽车、非通勤小汽车、面包车、轻型货车、重中型货车、大中型客车,以及偶尔本地通行的本地号牌车、本省外地号牌车、外省号牌车,并针对每类车辆群体进行隐患通行特征量化求解。研究结果对于防范化解事故风险具有参考意义。

面向严重交通违法行为的嫌疑车辆大数据分析应用研究

非法营运、疲劳驾驶、“黑校车”、货车载人等交通违法行为不易被主动发现,只能依靠一线民警道路执勤检查或群众举报等方式发现,查处数量少、效率低。本文利用公安交通集成指挥平台汇聚的卡口车辆通行轨迹及图片信息,综合应用大数据分析、车脸人脸AI智能识别等技术,建立数据分析模型,用于识别发现严重交通违法行为的嫌疑车辆,为各地开展精准缉查提供数据支撑。

基于卡口行车轨迹的疲劳驾驶车辆分析算法研究

疲劳驾驶是一项严重交通违法行为,公安交管部门通常从超时驾驶上防范疲劳驾驶行为发生。鉴于全国主干公路已建有大量的道路卡口监控设备,联网形成的交通集成指挥平台已积累了海量的机动车轨迹数据,故本文提出一种基于卡口行车轨迹的疲劳驾驶车辆分析算法,并通过实例验证了该算法的鲁棒性,对及时消除疲劳驾驶风险隐患具有借鉴意义。