(寧波市道路交通事故社會(huì)救助基研究所)地址315000浙江省寧波市江北區(qū)東昌路98號(hào)(72)發(fā)明人葉寧施斌峰余群峰蔣松強(qiáng)暨建義鄭文超(普通合伙)33549一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及本發(fā)明公開(kāi)了一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階道路交通事故編碼映射庫(kù)；構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，所述一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n,m?構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示21.一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)；基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，所述一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n?,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬；按照所述一階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)；構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。2.如權(quán)利要求1所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，輸出一階對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行交通特征分析，獲取所述一階空間網(wǎng)格中各個(gè)網(wǎng)格區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量值；按照各個(gè)網(wǎng)格區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量值大小進(jìn)行判斷，提取特征向量值大于預(yù)設(shè)特征向基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)所述N個(gè)標(biāo)識(shí)網(wǎng)格進(jìn)行二階劃分，輸出二階空間網(wǎng)格，所述二階空間網(wǎng)格包括二階設(shè)定參數(shù)m?×n2,m?和n2為二階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬，且按照所述二階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，更新道路交通事故編碼映射庫(kù)。3.如權(quán)利要求1所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格.方法包括：所述事故黑點(diǎn)判定器包括第一判定通道和第二判定通道，所述第一判定通道為絕對(duì)值法判定通道，所述第二判定通道為相對(duì)值法判定通道，所述第一判定通道和第二判定通道順序連接；基于所述第一判定通道對(duì)所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)量計(jì)算，獲取大于第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的初始黑點(diǎn)網(wǎng)格；基于所述第二判定通道從所述初始黑點(diǎn)網(wǎng)格輸出大于第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的黑點(diǎn)4.如權(quán)利要求3所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域的平均網(wǎng)絡(luò)事故比；所述動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域?yàn)橐援?dāng)前所計(jì)算的初始黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心，基于第一步長(zhǎng)進(jìn)行網(wǎng)格擴(kuò)展得到，所述第一步長(zhǎng)為擴(kuò)展的網(wǎng)格數(shù)量。5.如權(quán)利要求3所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值通過(guò)時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，方法包括：訓(xùn)練時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層，所述時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)對(duì)ARIMA模型訓(xùn)練至收斂獲3取，所述時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括天氣標(biāo)簽、節(jié)假日標(biāo)簽、流量變化指標(biāo)以及歷史隨機(jī)偏差；根據(jù)時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行事故趨勢(shì)預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)率；根據(jù)所述預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)率對(duì)所述第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。6.如權(quán)利要求1所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，方法包括：根據(jù)所述事故黑點(diǎn)判定器，將大于等于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值且小于第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格標(biāo)識(shí)為緩沖網(wǎng)格，將小于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格標(biāo)識(shí)為低發(fā)網(wǎng)格；獲取以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心網(wǎng)格的一階九宮網(wǎng)格，若所述一階九宮網(wǎng)格中相鄰的八個(gè)網(wǎng)格中包括所述黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，獲取一階合并指令，根據(jù)所述一階合并指令進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格。7.如權(quán)利要求6所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其特征在于，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格后，方法還包括：獲取以所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心網(wǎng)格的二階九宮網(wǎng)格；若所述二階九宮網(wǎng)格中相鄰的八個(gè)網(wǎng)格中包括所述黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，獲取二階合并指令，根據(jù)所述二階合并指令進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，輸出二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。8.一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，用于實(shí)施權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)；區(qū)域劃分模塊：基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，所述一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n?,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬；編碼映射模塊：按照所述一階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)；事故黑點(diǎn)判定模塊：構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格；關(guān)聯(lián)性分析模塊：以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。4一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在現(xiàn)有技術(shù)中，事故黑點(diǎn)識(shí)別方法普遍存在以下問(wèn)題：一方面，傳法效率低下，容易受到主觀因素的影響，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確；另一方面，現(xiàn)有方法缺乏對(duì)時(shí)空聚集性因素的充分考慮，不能準(zhǔn)確反映復(fù)雜路網(wǎng)中的事故分布規(guī)律。此外，傳統(tǒng)方法的黑點(diǎn)識(shí)別精度較低，通常依賴粗略的數(shù)據(jù)匯總，無(wú)法精確到具體的路段或交叉口。與此同時(shí)，現(xiàn)有方法多以單一維度的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，缺乏對(duì)多維因素的綜合分析，導(dǎo)致無(wú)法深入探討事故的根本原因和區(qū)域特征。最后，傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)更新頻率較低，難以及時(shí)識(shí)別新的事故黑發(fā)明內(nèi)容[0003]本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中交通事故黑點(diǎn)區(qū)域識(shí)別不準(zhǔn)確且效率較低的技術(shù)問(wèn)題。[0004]鑒于上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及系統(tǒng)。[0005]本申請(qǐng)的第一個(gè)方面，提供了一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，所述方法包括：采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)；基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，所述一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n1,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬；按照所述一階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)；構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格；以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯[0006]本申請(qǐng)的第二個(gè)方面，提供了一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)；區(qū)域劃分模塊：基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，所述一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n1,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬；編碼映射模塊：按照所述一階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)；事故黑點(diǎn)判定模塊：構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格；關(guān)聯(lián)性分析模塊：以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。[0007]本申請(qǐng)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：首先，采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)。接著，基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)5域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n1,m?和n1為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬。進(jìn)一步，按照一階空間網(wǎng)格對(duì)全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)。然后，構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格。最后，以黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。解決了現(xiàn)有技術(shù)中交通事故黑點(diǎn)區(qū)域識(shí)別不準(zhǔn)確且效率較低的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)到了提高交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別精度和效率的技術(shù)效果。附圖說(shuō)明[0008]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單的介紹，顯而易見(jiàn)的，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0009]圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法流程示意圖；圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。[0010]附圖標(biāo)記說(shuō)明：數(shù)據(jù)采集模塊11,區(qū)域劃分模塊12,編碼映射模塊13,事故黑點(diǎn)判定模塊14,關(guān)聯(lián)性分析模塊15。具體實(shí)施方式[0011]本申請(qǐng)通過(guò)提供一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中交通事故黑點(diǎn)區(qū)域識(shí)別不準(zhǔn)確且效率較低的技術(shù)問(wèn)題。[0012]下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。一系列步驟或單元的過(guò)程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或服務(wù)器不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒(méi)有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其他步驟或模[0014]實(shí)施例一，如圖1所示，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法，其[0015]采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)。全量歷史交通事故數(shù)據(jù)涵蓋了從事故發(fā)生到處理結(jié)果的各個(gè)維度，具體包括報(bào)警來(lái)源(如電話報(bào)警、監(jiān)控設(shè)備自動(dòng)報(bào)警)、處理方式(線上高速公路、城市主干道、鄉(xiāng)村道路)、事故分級(jí)(如輕微事故、一般事故、重大事故、特大事6階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)M?×n1,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬?？臻g網(wǎng)格指的是劃分后的第一層空間單位，一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)度和寬度分別設(shè)定為m?和m?×n?<m?×n1;按照所述二階空間網(wǎng)格對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)特征向量值通常是根據(jù)一系列交通數(shù)據(jù)(如事故數(shù)量、交通流量等)計(jì)算得出的量化結(jié)果，網(wǎng)格區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量值大小，進(jìn)行排序并篩選出特征向量值大于預(yù)設(shè)閾值的N個(gè)標(biāo)[0022]將歷史交通事故數(shù)據(jù)映射到先前劃定的一階空間網(wǎng)格中，生成一個(gè)道路交通事7度)轉(zhuǎn)換為相對(duì)于一階空間網(wǎng)格的網(wǎng)格坐標(biāo)，即確定事故發(fā)生在哪個(gè)網(wǎng)格內(nèi)，并為每個(gè)網(wǎng)格分配一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符(ID),并結(jié)合事故發(fā)生的具體時(shí)間，為每起事故生成一個(gè)包含網(wǎng)格ID和時(shí)間戳的唯一編碼；遍歷全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)，根據(jù)編碼映射規(guī)則，將每起事故映射到對(duì)應(yīng)的一階空間網(wǎng)格中，并記錄其唯一編碼，將映射結(jié)果存儲(chǔ)于道路交通事故編碼映射庫(kù)中。[0023]可選的，利用下述公式，將經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格編號(hào)，從而時(shí)限空間區(qū)域的網(wǎng)格化表示；經(jīng)度編號(hào)=地球赤道周長(zhǎng)*COS(當(dāng)前維度與赤道夾角)*經(jīng)度值/(360*網(wǎng)格長(zhǎng)度);維度編號(hào)=地球經(jīng)線周長(zhǎng)*當(dāng)前緯度/(360*網(wǎng)格寬度);網(wǎng)格編號(hào)=經(jīng)度編號(hào)-緯度編號(hào)。[0024]以50米×50米為例，某個(gè)網(wǎng)格及其8個(gè)周邊網(wǎng)格的編號(hào)如下表：網(wǎng)格位置左下角經(jīng)緯度左上角經(jīng)緯度右下角經(jīng)緯度右上角經(jīng)緯度網(wǎng)格編號(hào)左側(cè)左下中心網(wǎng)格右側(cè)右下[0025]構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)[0026]事故黑點(diǎn)判定器能夠調(diào)用上述生成的道路交通事故編碼映射庫(kù)，根據(jù)交通事故發(fā)生的數(shù)量進(jìn)行黑點(diǎn)的識(shí)別，并輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格，其中，黑點(diǎn)指的是交通事故發(fā)生頻率較高的區(qū)域。[0027]進(jìn)一步而言，所述事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格，方法包括：所述事故黑點(diǎn)判定器包括第一判定通道和第二判定通道，所述第一判定通道為絕對(duì)值法判定通道，所述第二判定通道為相對(duì)值法判定通道，所述第一判定通道和第二判定通道順序連接；基于所述第一判定通道對(duì)所述道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)量計(jì)算，獲取大于第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的初始黑點(diǎn)網(wǎng)格；基于所述第二判定通道從所述初始黑點(diǎn)網(wǎng)格輸出大于第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的黑點(diǎn)網(wǎng)格。[0028]事故黑點(diǎn)判定器由第一判定通道和第二判定通道構(gòu)成，其中，第一判定通道采用絕對(duì)值法進(jìn)行判定，第二判定通道則采用相對(duì)值法進(jìn)行判定，兩個(gè)判定通道按順序連接，依次對(duì)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和篩選?；诘谝慌卸ㄍǖ?絕對(duì)值法),事故黑點(diǎn)判定器對(duì)道路交通事故編碼映射庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行事故數(shù)量計(jì)算；通過(guò)統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)的交通事故總數(shù)，若某個(gè)網(wǎng)格的事故數(shù)量超過(guò)了設(shè)定的第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值，則該網(wǎng)格被認(rèn)定為初8始黑點(diǎn)網(wǎng)格。絕對(duì)值法基于事故的絕對(duì)數(shù)量，即直接對(duì)事故的發(fā)生次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，識(shí)別出發(fā)生事故頻率較高的區(qū)域?；诘诙卸ㄍǖ?相對(duì)值法),從已經(jīng)識(shí)別出的初始黑點(diǎn)網(wǎng)格中進(jìn)一步篩選出符合第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格；與第一判定通道不同，第二判定通道采用相對(duì)值法進(jìn)行判斷，通過(guò)比較每個(gè)網(wǎng)格的相對(duì)密度與設(shè)定的第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值，篩選出那些事故密度較高的網(wǎng)格，從而排除一些偶發(fā)的、與整體交通事故密度不符的網(wǎng)格，確保輸出的黑點(diǎn)網(wǎng)格具有更高的精確性和可靠性。通過(guò)這兩個(gè)判定通道的順序處理，事故黑點(diǎn)判定器能夠先根據(jù)事故數(shù)量篩選出潛在的黑點(diǎn)區(qū)域，再通過(guò)事故密度的相對(duì)評(píng)估進(jìn)一步優(yōu)化和精確識(shí)別。這種雙重篩選機(jī)制能夠有效地識(shí)別出交通事故發(fā)生頻率高、事故密度大[0029]進(jìn)一步而言，所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域的平均網(wǎng)絡(luò)事故比；所述動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域?yàn)橐援?dāng)前所計(jì)算的初始黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心，基于第一步長(zhǎng)進(jìn)行網(wǎng)格擴(kuò)展得到，所述第一步長(zhǎng)為擴(kuò)展的網(wǎng)格數(shù)量。[0030]第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值并不是固定值，而是根據(jù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域的平均網(wǎng)絡(luò)事故比來(lái)動(dòng)態(tài)計(jì)算的。具體地，計(jì)算每個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)的事故數(shù)量總和，然后將該總數(shù)與區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格數(shù)目進(jìn)行比較，得到該區(qū)域的平均事故比，這一比例作為判斷當(dāng)前黑點(diǎn)區(qū)域是否嚴(yán)重的標(biāo)準(zhǔn)。如果某個(gè)網(wǎng)格區(qū)域的事故密度(即相對(duì)比值)高于此平均事故比，則該網(wǎng)格將被標(biāo)記為最終的黑點(diǎn)網(wǎng)格。[0031]在識(shí)別出初步的黑點(diǎn)網(wǎng)格后，為了更全面地評(píng)估黑點(diǎn)區(qū)域的事故密度，需要將初始黑點(diǎn)網(wǎng)格周?chē)钠渌W(wǎng)格也納入考慮。這個(gè)區(qū)域被稱為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域，動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域的大小由第一步長(zhǎng)控制，第一步長(zhǎng)決定了擴(kuò)展的網(wǎng)格數(shù)量。例如，如果第一步長(zhǎng)設(shè)置為2,那么從初始黑點(diǎn)網(wǎng)格開(kāi)始，擴(kuò)展到其周?chē)膬蓪泳W(wǎng)格，將形成一個(gè)更大的網(wǎng)格區(qū)域作為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域。[0032]第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值并不是固定值，而是根據(jù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域的平均網(wǎng)絡(luò)事故比來(lái)動(dòng)態(tài)計(jì)算的。具體地，計(jì)算每個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)的事故數(shù)量總和，然后將該總數(shù)與區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格數(shù)目進(jìn)行比較，得到該區(qū)域的平均事故比，這一比例作為判斷當(dāng)前黑點(diǎn)區(qū)域是否嚴(yán)重的標(biāo)準(zhǔn)。如果某個(gè)網(wǎng)格區(qū)域的事故密度(即相對(duì)比值)高于此平均事故比，則該網(wǎng)格將被標(biāo)記為最終的黑點(diǎn)網(wǎng)格。[0033]進(jìn)一步而言，所述第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值通過(guò)時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，方法包括：訓(xùn)練時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層，所述時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)對(duì)ARIMA模型訓(xùn)練至收斂獲取，所述時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括天氣標(biāo)簽、節(jié)假日標(biāo)簽、流量變化指標(biāo)以及歷史隨機(jī)偏差；根據(jù)時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層對(duì)所述全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行事故趨勢(shì)預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)率；根據(jù)所述預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)率對(duì)所述第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和所述第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。[0034]第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值通過(guò)時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，可通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)時(shí)序模型，并通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)交通事故趨勢(shì)，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整事故數(shù)量閾值。具體來(lái)說(shuō)，時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)ARIMA模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取事故趨勢(shì)的預(yù)測(cè)能力；ARIMA(AutoRegressiveIntegratedMovingAverage,自動(dòng)回歸積分滑動(dòng)平均)模型是一種常用的時(shí)序分析模型，適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)；通過(guò)訓(xùn)練該模型，9能夠?qū)煌ㄊ鹿蕯?shù)據(jù)的時(shí)序變化進(jìn)行建模，并預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的事故趨勢(shì)。在訓(xùn)練過(guò)程中，時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括天氣標(biāo)簽(不同天氣條件對(duì)交通事故的影響，例如雨天、雪天、霧霾天氣等)、節(jié)假日標(biāo)簽(節(jié)假日或特定假期期間交通流量和事故發(fā)生的特殊模式)、流量變化指標(biāo)(交通流量的變化趨勢(shì)，比如早高峰、晚高峰等時(shí)段的流量變化)以及歷史隨機(jī)偏差(歷史數(shù)據(jù)中的隨機(jī)波動(dòng)性，考慮到不同年份、月份或天數(shù)中的波動(dòng)性差異)。在模型收斂并完成訓(xùn)練后，時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層能夠根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果對(duì)全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行事故趨勢(shì)預(yù)測(cè)，并輸出預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)率，事故增長(zhǎng)率表示未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)事故發(fā)生的趨勢(shì)，即預(yù)測(cè)交通事故數(shù)量的變化速度。[0035]根據(jù)預(yù)測(cè)得到的事故增長(zhǎng)率，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)以下公式動(dòng)態(tài)更新第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量,其中，Tbase為初始事故數(shù)量閾值，α為控制事故增長(zhǎng)率對(duì)閾值更新的影響系數(shù)，△R(t)表示預(yù)測(cè)的事故增長(zhǎng)率。第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值更新公式：制事故增長(zhǎng)率對(duì)第二閾值更新的影響系數(shù)，△R(t)表示事故增長(zhǎng)率。[0036]通過(guò)ARIMA模型的訓(xùn)練，時(shí)序動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)層能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)事故增長(zhǎng)趨勢(shì)，并根據(jù)預(yù)測(cè)的事故增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)更新第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值和第二預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值。[0037]以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。[0038]將識(shí)別出的黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心，進(jìn)行九宮網(wǎng)格的關(guān)聯(lián)性合并分析，通過(guò)分析中心黑點(diǎn)周?chē)W(wǎng)格的相關(guān)性，進(jìn)一步擴(kuò)大黑點(diǎn)識(shí)別的范圍，得出合并后的黑點(diǎn)網(wǎng)格，能夠更全面地揭示交通事故的集中區(qū)域。[0039]進(jìn)一步而言，以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，方法包括：根據(jù)所述事故黑點(diǎn)判定器，將大于等于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值且小于第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格標(biāo)識(shí)為緩沖網(wǎng)格，將小于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格標(biāo)識(shí)為低發(fā)網(wǎng)格；獲取以所述黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心網(wǎng)格的一階九宮網(wǎng)格，若所述一階九宮網(wǎng)格中相鄰的八個(gè)網(wǎng)格中包括所述黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，獲取一階合并指令，根據(jù)所述一階合并指令進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格。[0040]具體而言，利用事故黑點(diǎn)判定器，對(duì)各個(gè)網(wǎng)格區(qū)域的事故數(shù)量進(jìn)行分析，并根據(jù)事發(fā)頻率對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行分類(lèi)；對(duì)于那些事故數(shù)量大于等于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值且小于第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格，標(biāo)識(shí)為緩沖網(wǎng)格，這些網(wǎng)格的事故發(fā)生頻率接近黑點(diǎn)網(wǎng)格，但還未達(dá)到高風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)；對(duì)于事故數(shù)量小于1/2第一預(yù)設(shè)事故數(shù)量閾值的網(wǎng)格，標(biāo)識(shí)為低發(fā)網(wǎng)格，這些區(qū)域事故發(fā)生頻率較低，風(fēng)險(xiǎn)較小，一般不被視為黑點(diǎn)區(qū)域。以黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格，進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，通過(guò)獲取一階九宮網(wǎng)格，即包括中心黑點(diǎn)網(wǎng)格及其周?chē)陌藗€(gè)相鄰網(wǎng)格，可以進(jìn)一步分析這些網(wǎng)格的事故風(fēng)險(xiǎn)，中心網(wǎng)格的事故頻發(fā)情況與其周?chē)W(wǎng)格的關(guān)系將決定是否需要進(jìn)行合并；對(duì)于一階九宮網(wǎng)格中的八個(gè)相鄰網(wǎng)格，如果其中至少有一個(gè)網(wǎng)格為黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，則認(rèn)為這些網(wǎng)格與黑點(diǎn)區(qū)域緊密相關(guān)，具有一定的關(guān)聯(lián)性，這些區(qū)域具有較高的事故風(fēng)險(xiǎn)，符合擴(kuò)展黑點(diǎn)區(qū)域的條件，此時(shí)，系統(tǒng)將生成一階合并指令，指示合并這些網(wǎng)格；如果相鄰網(wǎng)格中含有低發(fā)網(wǎng)格，則合并條件不滿足，不進(jìn)行合并；根據(jù)生成的一階合并指令，系統(tǒng)執(zhí)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，將符合合并條件的網(wǎng)格進(jìn)行合并，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，這些合并后的網(wǎng)格顯示了更廣泛的事故高發(fā)區(qū)域，且這些合并黑點(diǎn)網(wǎng)格不一定是規(guī)則的長(zhǎng)方形，它也可能是不規(guī)則的圖形，這主要取決于網(wǎng)格內(nèi)事故發(fā)生的密集程度及其地理相鄰關(guān)系，合并區(qū)域的形狀和大小會(huì)根據(jù)實(shí)際的事故分布情況而有所不同。此外，每階合并操作中合并的網(wǎng)格數(shù)量是有限制的，每階合并數(shù)量小于等于8,即在每一輪的合并過(guò)程中，最多只能將8個(gè)相鄰網(wǎng)格合并到黑點(diǎn)區(qū)域中，確保合并區(qū)域的精度和合理性。通過(guò)將黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格，利用九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，系統(tǒng)能夠根據(jù)事故頻率將相鄰區(qū)域進(jìn)行合并，生成新的合并黑點(diǎn)網(wǎng)格。這種方法能夠識(shí)別出更大范圍的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，幫助交通管理部門(mén)采取針對(duì)性的安全改進(jìn)措施，提升交通安全管理的準(zhǔn)確性獲取以所述合并黑點(diǎn)網(wǎng)格為中心網(wǎng)格的二階九宮網(wǎng)格；若所述二階九宮網(wǎng)格中相鄰的八個(gè)網(wǎng)格中包括所述黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，獲取二階合并指令，根據(jù)所述二階合并指令進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，輸出二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)所述二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。[0042]在輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格后，進(jìn)一步分析合并黑點(diǎn)網(wǎng)格的擴(kuò)展區(qū)域，從而識(shí)別出更廣泛的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。具體來(lái)說(shuō)，以合并黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格，獲取二階九宮網(wǎng)格，二階九宮網(wǎng)格是以合并黑點(diǎn)網(wǎng)格為核心，包含周?chē)藗€(gè)相鄰網(wǎng)格的更大范圍網(wǎng)格。接下來(lái)，判斷二階九宮網(wǎng)格中的相鄰八個(gè)網(wǎng)格：如果二階九宮網(wǎng)格中有一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)格屬于黑點(diǎn)網(wǎng)格或緩沖網(wǎng)格，則認(rèn)為該區(qū)域具有較高的事故風(fēng)險(xiǎn)，符合進(jìn)行進(jìn)一步合并的條件；在這種情況下，系統(tǒng)將生成二階合并指令，指示這些網(wǎng)格可以進(jìn)行合并，形成一個(gè)更廣泛的黑點(diǎn)區(qū)域。通過(guò)執(zhí)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并，系統(tǒng)將合并符合條件的網(wǎng)格，輸出二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，其中，合并得到的黑點(diǎn)網(wǎng)格不一定是規(guī)則的長(zhǎng)方形，也可能呈現(xiàn)不規(guī)則的形狀，具體取決于事故分布的實(shí)際情況和合并過(guò)程中的網(wǎng)格形態(tài)。這一合并過(guò)程擴(kuò)展了事故高發(fā)區(qū)域的識(shí)別范圍，從而幫助交通管理部門(mén)準(zhǔn)確識(shí)別出潛在的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。最后，生成的二階合并黑點(diǎn)網(wǎng)格將通過(guò)標(biāo)記可視化顯示進(jìn)行展示，采用不同的顏色或符號(hào)在地圖上標(biāo)示出這些高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，便于交通管理人員快速識(shí)別并采取相應(yīng)的安全改善措施。首先，采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)。接著，基于九宮關(guān)聯(lián)定位法對(duì)目標(biāo)交通區(qū)域進(jìn)行一階劃分，輸出一階空間網(wǎng)格，一階空間網(wǎng)格包括一階設(shè)定參數(shù)m?×n1,m?和n1為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬。進(jìn)一步，按照一階空間網(wǎng)格對(duì)全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼映射，生成道路交通事故編碼映射庫(kù)。然后，構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，事故黑點(diǎn)判定器調(diào)用道路交通事故編碼映射庫(kù)進(jìn)行事故數(shù)識(shí)別，輸出黑點(diǎn)網(wǎng)格。最后，以黑點(diǎn)網(wǎng)格作為中心網(wǎng)格進(jìn)行九宮網(wǎng)格關(guān)聯(lián)性合并分析，輸出合并黑點(diǎn)網(wǎng)格，對(duì)合并黑點(diǎn)網(wǎng)格進(jìn)行標(biāo)記可視化顯示。解決了現(xiàn)有技術(shù)中交通事故黑點(diǎn)區(qū)域識(shí)別不準(zhǔn)確且效率較低的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)到了提高交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別精度和效率的技術(shù)效果。[0044]實(shí)施例二，基于與前述實(shí)施例中一種道路交通事故黑點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別方法相同的發(fā)11數(shù)據(jù)采集模塊11:采集全量歷史道路交通事故數(shù)據(jù)；區(qū)設(shè)定參數(shù)m?×n1,m?和n?為一階空間網(wǎng)格的長(zhǎng)與寬；編碼映射模塊13:按照所述一庫(kù)；事故黑點(diǎn)判定模塊14:構(gòu)建事故黑點(diǎn)判定器，所