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基于GIS的網(wǎng)約車乘客安全狀態(tài)監(jiān)測模型研究
關(guān)鍵詞：交通安全 網(wǎng)約車安全 乘客安全狀態(tài)監(jiān)測 時(shí)空分析 犯罪地理
摘要：為提供網(wǎng)約車乘客及時(shí)可靠的救險(xiǎn)援助,防范網(wǎng)約車司機(jī)侵害乘客案件的再度發(fā)生,研究基于“潛在危險(xiǎn)區(qū)域”的多參數(shù)安全狀態(tài)監(jiān)測模型。從地理時(shí)空角度,分析案件發(fā)生的區(qū)域和時(shí)間特征,基于其時(shí)空規(guī)律,提取城市“潛在危險(xiǎn)區(qū)域”,構(gòu)建車輛OD距離、異常速度、行駛時(shí)間等因子,同時(shí)結(jié)合乘客信息,實(shí)時(shí)綜合分析乘客安全狀態(tài)。以南通市港閘區(qū)為例,以出租車軌跡、興趣點(diǎn)、OSM開源路網(wǎng)以及城市影像等作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型能夠有效監(jiān)測出車輛在“潛在危險(xiǎn)區(qū)域”內(nèi)行駛時(shí)車輛的異常行為,當(dāng)不設(shè)立“潛在危險(xiǎn)區(qū)域”時(shí),模型能夠準(zhǔn)確地識別出司機(jī)的異常駕駛,如繞行、異常停止等,實(shí)驗(yàn)精度達(dá)到92.06%,其中繞行判別精度為90.57%,異常停止判別精度為100%,證明研究的模型能夠取得較好的監(jiān)測效果。
交通信息與安全雜志要求:
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