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申请/专利权人：宁波工程学院

摘要：本发明公开了一种基于交通事故大数据的事故黑点识别方法，包括：S100：获取路网数据和预设时间段的交通事故数据；S200：将交通事故数据和路网数据进行位置匹配；S300：识别事故黑点，本步骤进一步包括：S301：提取事故高发点；S302：基于事故高发点的位置信息，利用K均值聚类法对事故高发点进行聚类；S303：对子步骤S302所获得的各簇，分别计算各簇中心点；S304：分别以各中心点为中心，预设半径范围内所有事故点构成各黑点区域。本发明基于已发生的交通事故数据，提取交通事故发生的时空分布特性等客观规律性信息，可准确识别路网上的交通事故黑点。

主权项：1.一种基于交通事故大数据的事故黑点识别方法，其特征是，包括：S100：获取路网数据和预设时间段的交通事故数据，所述交通事故数据至少包括交通事故发生的时间和位置信息、以及事故程度，其中事故程度进一步包括物损、受伤和死亡三种类型；S200：将交通事故数据和路网数据进行位置匹配；S300：识别事故黑点，本步骤进一步包括：S301：提取事故高发点，具体为：遍历每一个事故点，事故点即交通事故发生点，获取当前事故点周围预设范围Sk内的其他事故点，并计算当前事故点周围预设范围Sk内的事故热力值HSk： 式中：P1、P2、P3分别表示死亡、受伤、物损三类事故程度的权重值，均在[0,1]范围取值，权重值人为设置；dr表示预设范围Sk内的第r个死亡事故，R表示预设范围Sk内的死亡事故总数，表示对预设范围Sk内死亡事故的计数；hj表示预设范围Sk内的第j个受伤事故，J表示预设范围Sk内的受伤事故总数，表示对预设范围Sk内受伤事故的计数；mp表示预设范围Sk内的第p个物损事故，P表示预设范围Sk内的物损事故总数，表示预设范围Sk内物损事故的计数；判断当前事故点在Sk内的事故热力值HSk是否大于预设的热力值阈值，若大于，则认为当前事故点为事故高发点；完成遍历，获得事故高发点集；S302：基于事故高发点的位置信息，利用K均值聚类法对事故高发点进行聚类；S303：对子步骤S302所获得的各簇，分别计算各簇中心点，计算公式如下： 式中，Xcentre、Ycentre表示簇的中心点坐标；xs，ys表示簇中第s个事故点的坐标；n为每一个簇中事故点的数量；S304：分别以各中心点为中心，预设半径范围内所有事故点构成各黑点区域。

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