CN110968616A - 一种基于dbscan的侧翻点识别***及其工作方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，包括处理器、输入装置、预警模块、存储器、输出装置和电源模块，所述处理器的接电端口与输入装置的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与预警模块的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与存储器的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与输出装置的接电端口电性连接，所述处理器、输入装置、预警模块、存储器和输出装置均与电源模块电性连接。该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法基于车辆侧翻点的DBSCAN分析算法能够快速、有效的对侧翻点进行聚类，排查出侧翻多发点段，更全面的分析侧翻事件的空间分布规律。

Description

一种基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法。
背景技术
目前交通安全得到越来越多的重视，交通安全需要持续不断提高，比如在一些路段中，行驶的车辆容易发生侧翻事故，导致交通事故的发生。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
随着科技的不断进步，目前可以通过侧翻点识别的方式提供预测。目前的侧翻点识别的算法大多采用特定场景的规则进行判断、根据历史侧翻时间形成侧翻风险路段信息，事后考核，事前潜在危险进行防范，并根据管理部门的经验，参照以往的统计数据或其他机构设定的标准，设定一个管理目标值，但对其如何服务于运输安全预警，仍然只停留在表面，缺乏实际指导，因不同侧翻事故其侧翻因素多样，现有技术不具有泛化性且相应技术很难应用到实际场景，相关智能识别技术缺乏伸入的研究。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法，可以对侧翻路段信息的数据特征学习，采用侧翻事件的持续时间，持续距离，侧翻经度、维度，利用数据空间分布特征采用DBSCAN算法进行空间数据特征学习，从而实现车辆侧翻路段的近似计算，并作出预警。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，包括处理器、输入装置、预警模块、存储器、输出装置和电源模块，所述处理器的接电端口与输入装置的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与预警模块的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与存储器的接电端口电性连接，所述处理器的接电端口与输出装置的接电端口电性连接，所述处理器、输入装置、预警模块、存储器和输出装置均与电源模块电性连接。
优选的，所述预警模块执行部件主要为屏幕显示预警和语音提示。
优选的，所述输入装置主要为触摸屏输入位置信息，所述输出装置为触摸屏显示分析信息。
优选的，所述处理器与输入装置、预警模块、存储器、输出装置和电源模块均为单向连接，且存储器为双向连接。
一种基于DBSCAN的侧翻点识别***的工作方法，具体步骤包括：
步骤一：数据准备：在数据预处理阶段，收集侧翻数据集，标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。Ε：线性邻域的半径、MinTime：最短时间；
步骤二：读取侧翻数据T中任意未分类的对象p；
步骤三：检索出与p在侧翻数据上路程不大于E的所有对象Lneps(p)，并计算相邻对象间最大时间间隔maxTime(p)；
步骤四：如果|maxTime(p)|＜MinTime，则将p标记为噪声(即p为非核心对象)，并执行步骤一；
步骤五：否则(即p为核心对象)，给Lneps(p)中所有对象标记为newid，并将这些对象放入集合Seeds中；
步骤六：令CurrentObject＝Seeds.top；然后检索属于Lneps(CurrentObject)的所有对象，如果|maxTime(CurrentObject)|＞MinTime，则剔除已经打上标记的对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后放入集合Seeds中；
步骤七：Seeds.pop，判断Seeds是否为空，是，则执行步骤一，否则执行步骤六。
有益效果
本发明提供了一种基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法。具备以下有益效果：
(1)、该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法基于车辆侧翻点的DBSCAN分析算法能够快速、有效的对侧翻点进行聚类，排查出侧翻多发点段，更全面的分析侧翻事件的空间分布规律。
(2)、该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法通过实际调研挂车行驶路段，并通过侧翻路段的车辆数据实地分析，对车辆侧翻有了解的基础上提出侧翻路段识别模型，模型更加贴合实际情况，准确率较高。
(3)该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法记住学习算法的使用场景，修正侧翻过程中的数据特征，采用机器学习算法提高侧翻路段检测准确度。
附图说明
图1为本发明的***原理图；
图2为本发明的工作步骤图；
图3为本发明的轨迹聚类侧翻点示意图。
图中：1处理器、2输入装置、3预警模块、4存储器、5输出装置、6电源模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，包括处理器1、输入装置2、预警模块3、存储器4、输出装置5和电源模块6，处理器1的接电端口与输入装置2的接电端口电性连接，输入装置2输入侧翻聚类聚合(G)、候选侧翻集合(R)以及最小时间阈值(mintime)，处理器1的接电端口与预警模块3的接电端口电性连接，处理器1的接电端口与存储器4的接电端口电性连接，处理器1的接电端口与输出装置5的接电端口电性连接，输出装置5输出侧翻点(S)和移动点(M)，处理器1、输入装置2、预警模块3、存储器4和输出装置5均与电源模块6电性连接，该***中，对于侧翻中的每个聚类Gi，检索R中每个候选侧翻Ri是否与Gi有交集，若有交集，且相交时间t＞mintime，则将该候选侧翻Ri标记为侧翻S；否则(Gi与所有Ri都不相交)，则将Gi标记为未知侧翻unknowS；既不是侧翻也不是未知侧翻的子轨迹(轨迹聚类中的噪声点)，标识为移动(M)，例如图3所示：轨迹T有四个潜在侧翻点，分别为轨迹点聚类G1，G2，G3，G4。与此同时，图中轨迹沿线也标记出了四个候选侧翻，分别为R1，R2，R3，R4。聚类G1与候选侧翻R1相交时长大于mintime，则轨迹的第一个侧翻就是R1，同样的情况对应聚类G3，R3称为轨迹的第二个侧翻。而G2，G4没有雨任何候选侧翻相重合，将他们标记为候选侧翻。
预警模块3执行部件主要为屏幕显示预警和语音提示，通过屏幕显示预警信息，对人们进行警示，同时有语音提示，预警风险路段，输入装置2主要为触摸屏输入位置信息，输出装置5为触摸屏显示分析信息，信息被处理器1处理后，即可显示分析结果，处理器1与输入装置2、预警模块3、存储器4、输出装置5和电源模块6均为单向连接，且存储器4为双向连接，处理器1可以调用存储器4的存储信息，将之前发生的侧翻事故进行分析归类，便于对即时场景进行分析，得出更加准确的结果。
一种基于DBSCAN的侧翻点识别***的工作方法，具体步骤包括：
步骤一：数据准备：在数据预处理阶段，收集侧翻数据集，标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。Ε：线性邻域的半径、MinTime：最短时间；
步骤二：读取侧翻数据T中任意未分类的对象p；
步骤三：检索出与p在侧翻数据上路程不大于E的所有对象Lneps(p)，并计算相邻对象间最大时间间隔maxTime(p)；
步骤四：如果|maxTime(p)|＜MinTime，则将p标记为噪声(即p为非核心对象)，并执行步骤一；
步骤五：否则(即p为核心对象)，给Lneps(p)中所有对象标记为newid，并将这些对象放入集合Seeds中；
步骤六：令CurrentObject＝Seeds.top；然后检索属于Lneps(CurrentObject)的所有对象，如果|maxTime(CurrentObject)|＞MinTime，则剔除已经打上标记的对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后放入集合Seeds中；
步骤七：Seeds.pop，判断Seeds是否为空，是，则执行步骤一，否则执行步骤六。
本发明的有益效果为：(1)、该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法基于车辆侧翻点的DBSCAN分析算法能够快速、有效的对侧翻点进行聚类，排查出侧翻多发点段，更全面的分析侧翻事件的空间分布规律。
(2)、该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法通过实际调研挂车行驶路段，并通过侧翻路段的车辆数据实地分析，对车辆侧翻有了解的基础上提出侧翻路段识别模型，模型更加贴合实际情况，准确率较高。
(3)该基于DBSCAN的侧翻点识别***及其工作方法记住学习算法的使用场景，修正侧翻过程中的数据特征，采用机器学习算法提高侧翻路段检测准确度。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，包括处理器(1)、输入装置(2)、预警模块(3)、存储器(4)、输出装置(5)和电源模块(6)，其特征在于：所述处理器(1)的接电端口与输入装置(2)的接电端口电性连接，所述处理器(1)的接电端口与预警模块(3)的接电端口电性连接，所述处理器(1)的接电端口与存储器(4)的接电端口电性连接，所述处理器(1)的接电端口与输出装置(5)的接电端口电性连接，所述处理器(1)、输入装置(2)、预警模块(3)、存储器(4)和输出装置(5)均与电源模块(6)电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，其特征在于：所述预警模块(3)执行部件主要为屏幕显示预警和语音提示。
3.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，其特征在于：所述输入装置(2)主要为触摸屏输入位置信息，所述输出装置(5)为触摸屏显示分析信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN的侧翻点识别***，其特征在于：所述处理器(1)与输入装置(2)、预警模块(3)、存储器(4)、输出装置(5)和电源模块(6)均为单向连接，且存储器(4)为双向连接。
5.一种基于DBSCAN的侧翻点识别***的工作方法，其特征在于：具体步骤包括：
步骤一：数据准备：在数据预处理阶段，收集侧翻数据集，标注数据，对数据过滤、补偿、做数据变换，增强数据数量和模型训练的鲁棒性。Ε：线性邻域的半径、MinTime：最短时间；
步骤二：读取侧翻数据T中任意未分类的对象p；
步骤三：检索出与p在侧翻数据上路程不大于E的所有对象Lneps(p)，并计算相邻对象间最大时间间隔maxTime(p)；
步骤四：如果|maxTime(p)|＜MinTime，则将p标记为噪声(即p为非核心对象)，并执行步骤一；
步骤五：否则(即p为核心对象)，给Lneps(p)中所有对象标记为newid，并将这些对象放入集合Seeds中；
步骤六：令CurrentObject＝Seeds.top；然后检索属于Lneps(CurrentObject)的所有对象，如果|maxTime(CurrentObject)|＞MinTime，则剔除已经打上标记的对象，将余下的未分类对象打上类标签newid，然后放入集合Seeds中；
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