吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (6): 1337-1343.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210697

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    

基于边缘智能的城市下穿隧道车辆行车安全预测

王海晓1(),李永翔1(),丁旭1,张宝华2   

  1. 1.内蒙古农业大学 能源与交通工程学院，呼和浩特 010018
    2.内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010
  • 收稿日期:2021-07-29 出版日期:2022-06-01 发布日期:2022-06-02
  • 通讯作者: 李永翔 E-mail:wanghx@imau.edu.cn;lyxiang@imau.edu.cn
  • 作者简介:王海晓（1981-），女，副教授，硕士. 研究方向：交通仿真与人机环境. E-mail：wanghx@imau.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61962046);内蒙古自然科学基金项目(2019MS05005);内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0082)

Traffic safety prediction of urban underpass tunnel vehicles based on edge intelligence

Hai-xiao WANG1(),Yong-xiang LI1(),Xu DING1,Bao-hua ZHANG2   

  1. 1.College of Energy & Transportation Engineering，Inner Mongolia Agricultural University，Hohhot 010018，China
    2.School of Information Engineering，Inner Mongolia University of Science and Technology，Baotou 014010，China
  • Received:2021-07-29 Online:2022-06-01 Published:2022-06-02
  • Contact: Yong-xiang LI E-mail:wanghx@imau.edu.cn;lyxiang@imau.edu.cn

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摘要：

针对传统预测方法对城市下穿隧道进行行车安全预测时，没有全面分析车辆行车安全的影响因素，存在行车安全预测精度低和预测结果不稳定的问题，本文提出了基于边缘智能的城市下穿隧道车辆行车安全预测方法。首先，构建一个边缘智能深度学习模型，对行车数据进行获取和处理，分析行车安全的影响因素。然后，根据分析结果，对城市隧道不同交通流状态下行车时的交通冲突进行了预测。最后，通过仿真对比了该方法与两种传统机器学习算法的预测性能。结果表明，本文方法能够预测交通事故发生的风险性，对城市下穿隧道行车安全预测的精度在90%以上，较传统方法具有更高的准确度。

关键词: 边缘智能, 城市下穿隧道, 车辆影响因素, 安全预测

Abstract:

When the traditional method is used to predict the traffic safety of urban underpass tunnels， the influencing factors of vehicle safety are not fully analyzed， and the prediction accuracy of traffic safety is low and the prediction results are unstable.In this paper，a safety prediction method based on edge intelligence is proposed.Firstly， an edge intelligent deep learning model is constructed to acquire and process driving data and analyze the influencing factors of traffic safety. Then， according to the analysis results， the traffic conflicts in urban underpass tunnels under different conditions of traffic flow are predicted.Finally， the predictive performance of this method is compared with other traditional machine learning by simulation.The results show that this method can predict the risk of traffic accidents， and the accuracy of traffic safety prediction is more than 90%， which is higher than other traditional methods.

Key words: edge intelligence, urban underpass tunnels, vehicle influencing factors, safety prediction

中图分类号: 

  • U491.1

图1

边缘深度学习模型"

图2

不同交通量时交通冲突的预测值和实测值"

图3

三种预测模型的预测精度对比图"

图4

三种预测模型的ROC对比图"

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