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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明涉及一种基于分层评估模型的驾驶人风险评估方法，包括以下步骤：通过交警六合一数据库获取驾驶人人口学特征、驾驶特征、事故特征、近n年内所有违法行为及近n内每次违法行为的发生时间，其中n≥3；基于近n内每次违法行为的发生时间确定各时段违法行为的年均频率，基于近n年内所有违法行为及事故结果确定相关违法行为并计算各类事故强相关违法行为近n内的年均发生频率；对驾驶人进行分类；针对每类驾驶人分别构建对应的分层评估模型；通过驾驶人类别对应的分层评估模型对该驾驶人进行风险分级，本发明能够利用交管部门数据对目标区域内的驾驶人进行事故预测和风险分级，从而合理配置管理资源高效降低交通安全隐患。
主权项：1.一种基于分层评估模型的驾驶人风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过交警六合一数据库获取驾驶人人口学特征、驾驶特征、事故特征、近n年内所有违法行为及近n内每次违法行为的发生时间，其中n≥3；S2、基于近n内每次违法行为的发生时间确定各时段违法行为的年均频率，基于近n内所有违法行为及n年内事故结果确定事故强相关违法行为并计算各类事故强相关违法行为近n内的年均发生频率，所述事故结果为驾驶人是否发生事故；S3、对驾驶人进行分类；S4、针对每类驾驶人分别构建对应的分层评估模型；S5、通过驾驶人类别对应的分层评估模型对该驾驶人进行风险分级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于分层评估模型的驾驶人风险评估方法
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