道路交通安全风险评估与预警系统

道路交通安全风险评估与预警系统

陆慧芳

浙江中昊信息技术有限公司 浙江嘉兴 314000

摘要:本文提出了一种基于多源数据融合和深度学习的道路交通安全风险评估与预警系统。该系统整合了车载传感器数据、交通流量数据和气象数据,采用长短期记忆网络(LSTM)模型对交通事故风险进行实时预测。通过在某城市的实际道路环境中进行为期6个月的测试,结果表明该系统能够以92.5%的准确率预测交通事故风险,并能提前15分钟发出预警信号。本研究为提高道路交通安全提供了一种高效实用的技术方案。

关键词:交通安全; 风险评估; 预警系统; 多源数据融合; 深度学习; LSTM

引言:

道路交通安全一直是全球关注的重要议题。随着城市化进程加快和机动车保有量的快速增长,交通事故造成的人员伤亡和经济损失日益严重。传统的交通安全管理方法往往是被动响应,难以有效预防事故发生。因此,开发一种能够主动识别潜在风险并及时预警的智能系统具有重要的现实意义。本文旨在设计并实现一种基于多源数据和人工智能技术的道路交通安全风险评估与预警系统,以提高交通安全管理的主动性和精准性。

1.系统架构设计

本系统采用五层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、模型训练层、风险评估层和预警发布层。数据采集层负责从多个来源获取实时数据；数据处理层进行数据清洗、融合和特征提取；模型训练层基于历史数据训练LSTM模型；风险评估层使用训练好的模型对当前交通状况进行实时风险评估；预警发布层根据评估结果生成并发布预警信息[1]。各层之间通过标准化接口进行数据交互，确保系统的模块化和可扩展性。

2.多源数据融合方法

本系统整合了三类主要数据源：车载传感器数据（如图1）、交通流量数据和气象数据。车载传感器数据包括车速、加速度和方向等；交通流量数据来自路侧摄像头和感应线圈；气象数据包括温度、降水量和能见度等。数据预处理阶段，采用滑动窗口法对时间序列数据进行分段，并使用Z-score标准化方法统一不同数据源的尺度。特征提取与选择方面，应用主成分分析(PCA)降维，并结合随机森林算法进行特征重要性排序，选择top-k个特征。数据融合采用基于Dempster-Shafer证据理论的多源数据融合算法[2]。该方法能有效处理数据源之间的不确定性和冲突，提高融合结果的可靠性。最终生成的融合特征向量作为LSTM模型的输入，用于后续的风险预测。

图1  车载传感器数据平台

3.基于LSTM的风险预测模型

3.1 LSTM模型原理

长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够有效处理长序列数据中的长期依赖问题。其核心是记忆单元，由输入门、遗忘门和输出门组成。输入门控制新信息进入记忆单元的程度，遗忘门决定保留多少历史信息，输出门调节输出信息的量。这种结构使模型能够选择性地记忆或遗忘信息，从而捕捉交通数据中的长期和短期模式。在本系统中，长短期记忆网络的优势体现在能够处理变长的时间序列数据，并自动学习提取时间相关特征。这对于分析交通流量变化、天气影响等长期因素与突发事件等短期因素的综合作用至关重要，使得风险预测更加准确和全面。

3.2 模型结构设计

本系统采用多层堆叠的长短期记忆网络结构。输入层接收融合后的30维特征向量。第一层长短期记忆网络包含128个神经元，使用双向结构捕捉双向时间依赖。第二层长短期记忆网络有64个神经元，同样采用双向结构。随后是128个神经元的全连接层，使用修正线性单元激活函数。为防止过拟合，加入丢弃率为0.5的随机失活层。输出层使用S型激活函数，输出0到1之间的风险概率值。模型采用残差连接结构，将第一层长短期记忆网络的输出与第二层的输出相加，以缓解梯度消失问题[3]。引入注意力机制，使模型能够自动关注重要的时间步，提高预测精度。

3.3 模型训练与优化

模型训练采用二元交叉熵损失函数，Adam优化器初始学习率为0.001。使用余弦退火策略，每50个周期将学习率降低到原来的1/10。批量大小设置为64，训练周期为200，并使用早停策略。数据集按7:2:1的比例划分训练集、验证集和测试集。为进一步优化模型，采用梯度裁剪防止梯度爆炸，阈值设为5.0。在全连接层使用L2正则化，系数为0.01。通过时间平移和高斯噪声扰动进行数据增强，提高模型鲁棒性。

3.4 模型性能评估

模型在测试集上的准确率达到92.5%，精确率93.1%，召回率91.8%，F1分数92.4%。ROC曲线下面积为0.968，表明模型具有优秀的分类能力。平均预测时间为0.05秒，满足实时性要求。通过混淆矩阵分析发现，模型在预测极端天气条件下的风险时表现最佳，准确率达到96.7%。对于复杂路况（如施工区域），准确率相对较低，为88.3%，这指出了未来改进的方向。与传统的逻辑回归和支持向量机模型相比，本模型在各项指标上均显示出明显优势，特别是在处理长序列数据和捕捉复杂时间依赖关系方面。

4.风险等级划分与预警策略

4.1 风险等级定义

本系统将道路交通安全风险等级划分为四级：低风险、中风险、高风险和极高风险。定义基于历史事故数据分析和专家评估，综合考虑事故发生概率和潜在影响程度。低风险表示正常交通状况；中风险需提高警惕；高风险需采取预防措施；极高风险需立即干预。基于过去5年数据分析，低风险事故率<0.5次/百万车公里，损失<1万元；中风险事故率0.5-2.0次/百万车公里，损失1-5万元；高风险事故率2.0-5.0次/百万车公里，损失5-20万元；极高风险事故率>5.0次/百万车公里，损失>20万元。这为预警阈值设置和信息发布提供科学依据。

4.2 预警阈值设置

预警阈值采用数据驱动的动态方法，结合静态规则和机器学习模型输出。初始阈值为：低风险<30%、中风险30%-60%、高风险60%-85%、极高风险>85%。使用滑动时间窗口技术，对最近7天数据进行受试者工作特征曲线分析，动态调整阈值。考虑路段和时段特性，进行细化调整。根据不同道路类型和时段，我们制定了详细的预警阈值调整方案，如表1所示：

表1  不同道路类型和时段的预警阈值调整方案

这种动态阈值设置方法显著提高了预警的准确性和及时性。通过细化不同道路类型和时段的阈值，系统能够更精准地识别潜在风险，为交通管理部门提供更可靠的决策支持。

4.3 预警信息发布机制

预警信息发布遵循及时性、准确性和可操作性原则，采用多层级、多渠道策略。流程包括风险评估、级别确定、信息审核、发布和反馈收集。系统实时评估交通状况，风险超阈值触发预警。中高风险以上预警经值班人员审核。通过内部系统、电子显示屏、广播、APP等渠道发布[4]。低风险通过APP推送，30分钟更新，提醒注意；中风险增加电子显示屏，15分钟更新，建议改道或限速；高风险加入广播，5分钟更新，加强巡逻和限速；极高风险全渠道发布包括紧急短信，实时更新，采取管制和疏散措施。此机制确保信息精准投放，提高风险意识和应对能力。

5.系统实现与测试

5.1 系统开发环境

本系统采用分布式架构，基于微服务理念设计。后端使用Java语言和Spring Boot框架构建RESTful API。数据库选用PostgreSQL，利用其空间数据处理能力。数据处理和机器学习模型训练采用Python，依赖NumPy、Pandas和PyTorch库。前端使用Vue.js框架和Element UI组件库。系统部署在Docker容器中，用Kubernetes管理。版本控制采用Git，CI/CD使用Jenkins。监控和日志收集使用ELK stack。开发环境统一为Ubuntu 20.04 LTS，IDE选择IntelliJ IDEA和PyCharm。这种配置确保了系统的高性能、可扩展性和可维护性。

5.2 关键模块实现

数据采集模块使用Apache Kafka实现实时数据流处理，开发自定义连接器集成各类传感器和数据源。数据预处理模块采用Apache Spark进行大规模数据清洗和转换。特征工程模块基于domain knowledge设计了100多个特征，使用Scikit-learn实现特征选择和降维。模型训练模块实现了基于PyTorch的LSTM模型，利用CUDA加速GPU训练，采用Ray框架进行分布式训练和超参数优化。风险评估模块使用Flask构建API，集成Redis缓存提高响应速度。预警发布模块采用WebSocket技术实现实时推送，结合RabbitMQ确保消息可靠传递。

5.3 测试方案设计

测试方案包括功能测试、性能测试、可靠性测试、安全性测试、用户体验测试和准确性测试。功能测试使用JUnit和Pytest框架进行单元和集成测试。性能测试使用Apache JMeter模拟高并发场景，设计了正常、峰值和极限三种负载情况。可靠性测试通过故障注入技术模拟各种故障场景。安全性测试采用OWASP Top 10指南进行漏洞扫描和渗透测试[5]。用户体验测试邀请实际用户参与beta测试。准确性测试使用历史数据进行回测，评估模型在不同场景下的表现。

5.4 测试结果分析

功能测试覆盖率达95%，修复27个功能缺陷。性能测试显示1000并发用户下平均响应时间<200ms。可靠性测试中系统能在30秒内自动恢复。安全测试发现并修复3个中等风险漏洞。90%用户认为界面易用。准确性测试显示模型平均准确率92.5%，比基准模型提高15个百分点。恶劣天气下预警提前时间达18分钟。为了更直观地展示系统在不同测试方面的表现，我们汇总了主要测试指标，如表2所示：

表2  系统测试主要指标汇总

测试发现系统在复杂路况下表现有待提高。总体上，系统达到设计预期，具备实际应用条件。这些测试结果为系统的实际部署和后续优化提供了重要依据。

结语:

本文提出的道路交通安全风险评估与预警系统通过多源数据融合和深度学习技术,实现了对交通事故风险的准确预测和及时预警。系统在实际道路环境中的测试结果表明,该方法具有较高的可靠性和实用性。未来的研究方向包括进一步提高模型的泛化能力,扩大系统的覆盖范围,以及探索将该系统与智能交通管理平台进行深度集成的可能性。本研究为提升道路交通安全水平提供了新的技术途径,对于减少交通事故,保障人民生命财产安全具有重要意义。

参考文献

[1]邹璇,官燕,徐明智,等.道路交通事故路段安全风险分级及应用研究[J].大连交通大学学报,2023,44(04):14-18.

[2]代玉.基于层级模糊网络模型的危险货物道路运输车辆风险评估研究与应用[D].长安大学,2022.

[3]郭立波.新建道路工程穿越既有轨道交通设施的安全评价与控制[J].黑龙江交通科技,2021,44(09):169-170.

[4]陆建,程泽阳.道路交通网络安全风险辨识研究进展[J].东南大学学报(自然科学版),2019,49(02):404-412.

[5]李佳妮.道路交通路形与气象动态耦合风险评估方法研究[D].中国地质大学(北京),2020.