张力天^1,2,孔嘉漪^1,2,樊一航^1,2,范灵俊^2,3,包尔固德¹

¹（北京交通大学软件学院 北京 100044）；²（中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心 北京 100190）；³（贵阳市大数据产业集团有限公司 贵阳 550081) (remilia@bjtu.edu.cn)

出版日期: 2021-09-01


基金资助:中央高校基本科研业务费专项资金(2019JBM073)；北京市自然科学基金项目(4192044)；国家自然科学基金重大培育项目(91646127)；中国工程院重大咨询课题(2018-ZD-02)

Car Accident Prediction Based on Macro and Micro Factors in Probability Level

Zhang Litian^1,2, Kong Jiayi^1,2, Fan Yihang^1,2, Fan Lingjun^2,3, Bao Ergude¹

¹（School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044);²(Information Technology Strategy Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190);³(Guiyang Big Data Industrial Group Co. Ltd., Guiyang 550081)

Online: 2021-09-01


Supported by:This work was supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (2019JBM073), the Beijing Natural Science Foundation (4192044), the Major Cultivation Project of the National Natural Science Foundation of China (91646127) and the Major Consulting Project of Chinese Academy of Engineering (2018-ZD-02).

摘要/Abstract

摘要： 车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素，或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集，很少有研究将这2类因素结合起来，然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外，在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签，所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下，驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号，而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2(strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征，为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集，其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集，以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2(simulated strategic highway research program 2)，而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后，针对收集到的数据中没有概率标签的问题，还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值，该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签，并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明，该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.

参考文献

相关文章 1

[1]	张潇,支天. 面向多核处理器的机器学习推理框架[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(9): 1977-1987.

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