本發(fā)明涉及先進(jìn)駕駛輔助技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法。

背景技術(shù)：

為提高道路交通的安全，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(adas)及其相關(guān)的車載技術(shù)受到了汽車工業(yè)的廣泛關(guān)注。目前為止，許多先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)得到了研發(fā)和應(yīng)用，比如，車道偏離警告系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)等等。隨著相關(guān)系統(tǒng)的研究和發(fā)展，各類adas系統(tǒng)應(yīng)用對(duì)駕駛環(huán)境的識(shí)別及其對(duì)應(yīng)的數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高的要求。

開發(fā)adas的應(yīng)用，需要將更多有關(guān)道路的細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)整合到數(shù)字地圖里。因此，通過(guò)數(shù)字地圖提供豐富的道路和環(huán)境信息，獲取現(xiàn)實(shí)里不可獲得的，超越駕駛員視野范圍內(nèi)的道路安全數(shù)據(jù)變得尤為重要。在這些數(shù)據(jù)里，一些數(shù)據(jù)，比如法定限速、交通標(biāo)志、道路坡度、車道信息等等，可以通過(guò)現(xiàn)實(shí)量測(cè)和信息提取得到。但是，不是所有屬性都可從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源中得到，典型的例子就是道路事故黑點(diǎn)，并不存在于現(xiàn)實(shí)的交通數(shù)據(jù)庫(kù)，但在交通安全應(yīng)用中卻十分重要。

所謂道路事故黑點(diǎn)，是指集中于路網(wǎng)上的某些頻發(fā)路段。根據(jù)以往對(duì)交通事故的研究調(diào)查指出，交通事故在路網(wǎng)上并非均勻分布，而是頻繁發(fā)生于某些道路路段，這些路段一般也被稱之為道路交通黑點(diǎn)。發(fā)展道路黑點(diǎn)的安全技術(shù)對(duì)合理配置交通資源，降低整體的交通事故率有很重要的意義和作用。

獲取準(zhǔn)確和精密的黑點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)(包括黑點(diǎn)分布位置和詳細(xì)的事故黑點(diǎn)信息)是開發(fā)各類實(shí)時(shí)車載黑點(diǎn)應(yīng)用的技術(shù)基礎(chǔ)。比如，發(fā)明申請(qǐng)【基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和云端智能決策的車聯(lián)網(wǎng)事故黑點(diǎn)警告系統(tǒng)及方法，申請(qǐng)?zhí)?01710022303.7】就需要使用數(shù)字黑點(diǎn)地圖。在此系統(tǒng)中，車載系統(tǒng)和云端控制系統(tǒng)都需要提取事故黑點(diǎn)數(shù)字地圖內(nèi)部存儲(chǔ)的黑點(diǎn)信息和數(shù)據(jù)，并通過(guò)各類算法提供事故黑點(diǎn)的警告和相關(guān)應(yīng)用。

目前的各類黑點(diǎn)數(shù)字地圖數(shù)據(jù)服務(wù)商的相關(guān)產(chǎn)品供應(yīng)對(duì)象主要是政府機(jī)構(gòu)。在這些應(yīng)用中，道路黑點(diǎn)的主要作用是道路黑點(diǎn)展示和管理，主要利用計(jì)量方法統(tǒng)計(jì)事故黑點(diǎn)。比如，獲取道路事故黑點(diǎn)的方法主要是基于事故黑點(diǎn)計(jì)量模型分析，通過(guò)分段道路網(wǎng)并統(tǒng)計(jì)道路網(wǎng)單位長(zhǎng)度上在單位時(shí)間內(nèi)的事故量辨識(shí)黑點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過(guò)劃分一個(gè)區(qū)域內(nèi)道路網(wǎng)到100米路段，并統(tǒng)計(jì)在3-5年內(nèi)的道路事故數(shù)量，設(shè)定黑點(diǎn)辨識(shí)的閾值，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)路段的黑點(diǎn)集聚程度和風(fēng)險(xiǎn)程度。這種方法需要對(duì)大規(guī)模的路網(wǎng)實(shí)行分段劃分，并依次對(duì)每個(gè)路段進(jìn)行單獨(dú)黑點(diǎn)分析統(tǒng)計(jì)，用到的計(jì)算資源大，黑點(diǎn)辨識(shí)所需數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)種類復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)處理慢，耗時(shí)長(zhǎng)。如果應(yīng)用此方法生成adas的黑點(diǎn)地圖，需要較多的人力成本用于前期數(shù)據(jù)整理，中期數(shù)據(jù)校核，人力成本極高且效率很低。除此之外，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)方法一般需要對(duì)現(xiàn)有道路幾何特征進(jìn)行長(zhǎng)度分段，分段長(zhǎng)度可能從幾米到幾百米，因此較難通過(guò)一致的事故黑點(diǎn)量化指標(biāo)區(qū)分事故黑點(diǎn)。同時(shí)，在區(qū)域型道路黑點(diǎn)(比如，道路交叉口黑點(diǎn)或者交叉口等)，很難以用這樣一種基于單位路段的線性方法來(lái)處理區(qū)域型的事故黑點(diǎn)。因此，對(duì)于考慮到商業(yè)銷量和實(shí)時(shí)性的黑點(diǎn)應(yīng)用，此種方法很難推廣應(yīng)用。

另一種獲取道路黑點(diǎn)的方法是基于道路線型風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)。該方法基于現(xiàn)有道路幾何特征和歷史數(shù)據(jù)集，對(duì)道路分段并為不同的路段提供了一個(gè)通用的風(fēng)險(xiǎn)向量評(píng)估，并將這些風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)分析后加入黑點(diǎn)數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然這種方法比事故黑點(diǎn)統(tǒng)計(jì)方法更可行，但仍然存在一些缺點(diǎn)，比如道路連接在導(dǎo)航地圖中的規(guī)格可能會(huì)有所不同，道路分段可能從幾米到幾百米，因此在較長(zhǎng)的路段很難通過(guò)分布的事故量界定準(zhǔn)確的事故黑點(diǎn)。而且，對(duì)于此種方法，道路交叉口黑點(diǎn)等區(qū)域也很難用這樣一種基于路段的線性方法來(lái)處理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

1.發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題

鑒于現(xiàn)存方法的缺陷，本發(fā)明提供了一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，快速有效地獲取事故黑點(diǎn)精確的空間分布，生成可供adas系統(tǒng)使用的數(shù)字黑點(diǎn)地圖，本發(fā)明的主要應(yīng)用對(duì)象是adas系統(tǒng)，因而充分考慮了adas應(yīng)用的速度、成本、流程化、商業(yè)成本等特征，本發(fā)明首次提出了基于gis內(nèi)的基于密度的分布估算和光柵密度網(wǎng)格提取，用于快速和低成本地獲得adas系統(tǒng)事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)，同時(shí)，將道路黑點(diǎn)的屬性信息簡(jiǎn)化，用以滿足adas系統(tǒng)的集成和更新性的需要，并將道路黑點(diǎn)的大小和范圍提取出來(lái)和導(dǎo)航地圖相結(jié)合，可以有效形成局部動(dòng)態(tài)地圖支撐實(shí)時(shí)adas應(yīng)用。

2.技術(shù)方案

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：

本發(fā)明的實(shí)施主要通過(guò)結(jié)合三種基于gis的空間方法用于分析黑點(diǎn)、確定黑點(diǎn)、提取黑點(diǎn)。這三種方法分別涉及核密度估計(jì)法、體積百分比輪廓法和屬性編輯法。核密度估計(jì)法用來(lái)確定道路事故黑點(diǎn)的空間分布和范圍。基于道路空間黑點(diǎn)分布，體積百分比輪廓法與核密度估計(jì)法結(jié)合用來(lái)提取黑點(diǎn)的邊界和范圍。屬性編輯法分析黑點(diǎn)歷史事故數(shù)據(jù)評(píng)估事故風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重。除此之外，本發(fā)明制定了一系列的流程方法，詳細(xì)規(guī)范了依照此方法獲取黑點(diǎn)的實(shí)施步驟，包括數(shù)據(jù)前期準(zhǔn)備到與傳統(tǒng)的導(dǎo)航地圖相結(jié)合，以及與導(dǎo)航地圖形成動(dòng)態(tài)導(dǎo)航地圖的應(yīng)用。

為進(jìn)一步了解本發(fā)明的內(nèi)容，結(jié)合理論對(duì)本發(fā)明各步驟理論方法做進(jìn)一步詳細(xì)描述：

1.核密度估計(jì)法

所述的核密度估計(jì)法是一種密度統(tǒng)計(jì)技術(shù)，英文稱之為kerneldensityestimation，簡(jiǎn)稱kde，通過(guò)估算所選觀測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樣本在地理位置空間的空間密度，用于確定事故黑點(diǎn)的空間分布，目前已經(jīng)發(fā)展成為一種地理信息系統(tǒng)中的空間方法。

核密度估計(jì)的理論公式如下：

在事故黑點(diǎn)的密度估算中，每一個(gè)交通事故數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)被當(dāng)作為一個(gè)獨(dú)立的二元數(shù)據(jù)。所有事故的坐標(biāo)數(shù)據(jù)在二維地理空間內(nèi)用矢量表示成x1＝[x1，y1]，x2＝[x2，y2]到xn＝[xn，yn](包括評(píng)價(jià)參考點(diǎn))。數(shù)值x-xi代表評(píng)價(jià)參考點(diǎn)與其他事故點(diǎn)之間的距離。在這個(gè)公式中，f(x)表示每一個(gè)評(píng)價(jià)參考點(diǎn)在位置x的預(yù)估事故密度，評(píng)價(jià)參考點(diǎn)即為事故黑點(diǎn)的歷史事故數(shù)據(jù)。n值是本發(fā)明中使用的事故樣本數(shù)。h值是帶寬，也可以稱為搜索半徑或窗口寬度，由此來(lái)控制評(píng)價(jià)事故黑點(diǎn)的搜索半徑。k是核密度函數(shù)，這是一個(gè)對(duì)稱二元概率函數(shù)，可用來(lái)確定每個(gè)事故點(diǎn)的概率分布形狀。核密度函數(shù)多種多樣，用戶可以從三角形，正態(tài)，雙權(quán)，高斯核函數(shù)，葉帕涅奇尼科夫核函數(shù)等函數(shù)中挑選核密度函數(shù)k。

圖1展示了核密度估計(jì)法在地理空間內(nèi)計(jì)算的具體步驟。實(shí)施核密度估計(jì)的計(jì)算分為兩個(gè)步驟，分別被稱為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的評(píng)價(jià)和像素對(duì)點(diǎn)的評(píng)價(jià)，如圖1所示，核密度估算的過(guò)程分為6個(gè)步驟，并依次以(a)-(f)表示，前(a)-(c)代表了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的評(píng)價(jià)過(guò)程，后面(d)-(f)代表了像素對(duì)點(diǎn)的評(píng)價(jià)過(guò)程。如圖(a)中的實(shí)例點(diǎn)p1(可代表一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn))。在搜索半徑h的基礎(chǔ)上，附近的其他實(shí)例點(diǎn)r1，r2和r3(在半徑h內(nèi))也被包括在內(nèi)。如圖(b)所示，在已選擇的核函數(shù)k和他們與點(diǎn)p1的距離的基礎(chǔ)上，計(jì)算出選定點(diǎn)的密度值。這一過(guò)程通過(guò)循環(huán)程序重復(fù)進(jìn)行，直到把所有分布區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)估。如圖(c)所示，計(jì)算出各點(diǎn)的密度值，分別為d1，d2和d3。注意，為了計(jì)算密度f(wàn)(x)，必須要已知一些參數(shù)，如核函數(shù)k，搜索半徑h，樣品參數(shù)(點(diǎn)坐標(biāo)和樣本數(shù))。如果事故點(diǎn)被包含在密度估計(jì)里，其對(duì)密度的貢獻(xiàn)會(huì)被一個(gè)以距離為基礎(chǔ)的加權(quán)函數(shù)所加權(quán)。圖(d)至圖(f)，密度估算對(duì)每個(gè)點(diǎn)重復(fù)估算，在評(píng)價(jià)點(diǎn)附近的點(diǎn)在權(quán)重上比那些遠(yuǎn)離評(píng)估點(diǎn)的有更多的貢獻(xiàn)。

搜索半徑(帶寬)和核函數(shù)是密度估計(jì)的兩個(gè)要素。帶寬的確定是一個(gè)重要的問(wèn)題，因?yàn)樗鼧O大地影響了核密度估計(jì)的結(jié)果。此處，主要有兩種方法，一種統(tǒng)計(jì)方法和一種非統(tǒng)計(jì)方法用來(lái)確定帶寬。這個(gè)統(tǒng)計(jì)方法通常用于標(biāo)準(zhǔn)多元正態(tài)分布樣本并用數(shù)學(xué)方法選擇帶寬。常見(jiàn)的方法就是最小二乘交叉驗(yàn)證的過(guò)程(lscv)。然而，事故的發(fā)生很少接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。一個(gè)事故的發(fā)生往往是受一系列復(fù)雜事故組成參數(shù)(如路形、天氣、照明等)所影響。使用統(tǒng)計(jì)方法選擇帶寬可能違反假設(shè)的分布，因而導(dǎo)致數(shù)據(jù)過(guò)于平滑。因此，非統(tǒng)計(jì)方法被經(jīng)常使用，雖然它更主觀，而且不都總是重復(fù)的。非統(tǒng)計(jì)方法首選的參數(shù)，是通過(guò)為合理選擇帶寬提供指導(dǎo)的一些因素來(lái)選擇的。這個(gè)合適的帶寬是基于目標(biāo)結(jié)果的“最佳擬合”。舉個(gè)例子，如果黑點(diǎn)精度需要在十米，則會(huì)選擇生成帶寬為一個(gè)半徑為五米的近似圓形區(qū)域，以滿足這一要求。

在核密度估算的地理信息系統(tǒng)的事故分析中，需要注意的是核密度估計(jì)法是基于柵格計(jì)算的。首先，柵格地圖空間被分為有行和列的網(wǎng)格，每行和每列的交集創(chuàng)建出一個(gè)基于正方形的像素或單元格，如圖2所示。在柵格地圖中一個(gè)對(duì)象的幾何圖形由一組相鄰的像素所表示，圖2左邊的柵格尺寸選取小于右側(cè)。每個(gè)像素可以容納離散或連續(xù)值。其次，核密度估計(jì)可以計(jì)算出表示密度的單元格值，還可以把像素轉(zhuǎn)換成不同顏色或?yàn)橥活伾拿芏确植贾?。因?yàn)闁鸥竦拇笮Q定了密度分布的精度和提取精度，在后續(xù)實(shí)施中需要考慮案例情況來(lái)確定柵格的大小關(guān)系。

以上內(nèi)容僅指出核密度估算的基礎(chǔ)理論方法，為避免重復(fù)敘述，此方法在事故黑點(diǎn)生成中的具體實(shí)施將在具體實(shí)施方式中詳細(xì)描述。

2.體積百分比輪廓法

核密度計(jì)算完成后需要用密度邊界提取事故黑點(diǎn)邊界。西曼和鮑威爾于1996年提出了體積百分比輪廓法，主要用于小范圍密度分析的邊界提取。在柵格計(jì)算中，傳統(tǒng)的輪廓法是從柵格數(shù)據(jù)中提取特定值的邊界。體積百分比輪廓法是不同的，因?yàn)樗咏诟怕史e累，而事故的發(fā)生是隨機(jī)概率，所以這個(gè)方法對(duì)識(shí)別和提取實(shí)際事故黑點(diǎn)是非常有用的。這個(gè)體積百分比輪廓線的邊界代表了一定比例的概率體積。

體積百分比輪廓法的基本原理如下：

首先，如前面所述，在黑點(diǎn)柵格格式中每個(gè)單元格被賦予了一個(gè)在單元格區(qū)域內(nèi)的事故密度值。在數(shù)學(xué)上，我們假定研究區(qū)域是二維的(x和y)笛卡兒坐標(biāo)系，分為一組邊長(zhǎng)為h的網(wǎng)格。在任何位置(x，y)的單元格的密度值的函數(shù)表示為f(x，y)。單位柵格單元的微觀概率v可以表示為：

v(x,y)＝h²f(x,y)

每一個(gè)單元格都被賦予了一個(gè)核密度估計(jì)法算出的密度值。密度在圖中由顏色的陰影表示。一個(gè)百分比閾值定義為所需的概率黑點(diǎn)區(qū)域，即一個(gè)積分，值是p(x,y)，如0.7或70％。

這意味著必須要有70％的概率體積的積累量。這個(gè)算法在所有單元格中循環(huán)，來(lái)找出具有最大密度值的單元格，如網(wǎng)格p1。p1的概率計(jì)算累加到一個(gè)特定的概率變量px。px會(huì)比較用戶定義的值ph。如果px>ph，循環(huán)停止，邊界確立，

如圖3所顯示的計(jì)算過(guò)程所示。但如果px<ph，則第二個(gè)循環(huán)開始，下一個(gè)最高密度概率單元被累積，比如是兩個(gè)p2的網(wǎng)格，如圖3中的(b)所示。px值現(xiàn)在等于p1+2*p2的積累。迭代將持續(xù)到px>ph滿足及建立起所有邊界網(wǎng)格。一般來(lái)說(shuō)，10％的間隔通常是體積百分比輪廓法的默認(rèn)值。它可以配置在一些體積百分比輪廓工具中。這意味著10％百分位數(shù)面積是事故密度最高的核心區(qū)，密度最低的地區(qū)占90％幾乎包含所有事故點(diǎn)。這些方法的優(yōu)點(diǎn)是它們是可重復(fù)的，具有可預(yù)測(cè)的結(jié)果，更準(zhǔn)確地反映了事故黑點(diǎn)分布的關(guān)鍵區(qū)域。

以上內(nèi)容僅指出體積百分比輪廓法的基礎(chǔ)理論方法，此方法在黑點(diǎn)生成中的實(shí)施將在具體實(shí)施方式中詳細(xì)描述。

3.黑點(diǎn)安全屬性編輯

事故黑點(diǎn)可以被視為一個(gè)重要的屬性，用于顯示現(xiàn)有路網(wǎng)的空間的幾何道路黑點(diǎn)。黑點(diǎn)的基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)屬性(如黑點(diǎn)位置、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等)對(duì)于開發(fā)黑點(diǎn)數(shù)字地圖是重要的。比如，黑點(diǎn)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)引用黑點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)確定黑點(diǎn)的預(yù)警，因此一般情況下，事故需要一些描述性屬性數(shù)據(jù)用于描述黑點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，為相關(guān)黑點(diǎn)應(yīng)用，比如，決策系統(tǒng)的開發(fā)提供數(shù)據(jù)庫(kù)依據(jù)。

如下所示提供事故黑點(diǎn)段的加權(quán)公式。si表示事故黑點(diǎn)嚴(yán)重的程度指數(shù)。用計(jì)數(shù)器(si)統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間內(nèi)為某個(gè)事故黑點(diǎn)的事故嚴(yán)重程度上的函數(shù)。wi是嚴(yán)重程度的加權(quán)。其他如歷史汽車事故或保險(xiǎn)損失等指標(biāo)可以相應(yīng)轉(zhuǎn)化為事故嚴(yán)重程度指數(shù)。

注意，通過(guò)體積輪廓法提取后的黑點(diǎn)表示為折線，但僅僅折線不能被直接采用來(lái)描述黑點(diǎn)，因?yàn)樗鼈儍H僅是一個(gè)黑點(diǎn)的抽象邊界。在gis的數(shù)據(jù)格式中，多邊形則是黑點(diǎn)對(duì)象最好的表達(dá)方式，因此，此處提出了一個(gè)在地理空間對(duì)象之間的轉(zhuǎn)換要求。一些集成地理信息系統(tǒng)平臺(tái)可以提供基于表格屬性和地理信息系統(tǒng)層的數(shù)據(jù)集成。例如，如圖5的(c)圖所示，事故黑點(diǎn)可以通過(guò)提取后獲得黑點(diǎn)的形狀和其各個(gè)多邊形頂點(diǎn)的坐標(biāo)，并通過(guò)這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成為黑點(diǎn)多邊形。需注意，在道路網(wǎng)絡(luò)的核心區(qū)域，黑點(diǎn)聚集地區(qū)被一個(gè)連通區(qū)域所覆蓋。很難使用這樣的大面積作為黑點(diǎn)預(yù)警，在這區(qū)域需要更詳細(xì)的黑點(diǎn)。一個(gè)潛在的解決方案是減少在這區(qū)域的帶寬但在其他區(qū)域保持相同的帶寬。

同理，以上內(nèi)容僅指出黑點(diǎn)安全屬性編輯的基礎(chǔ)理論方法，為避免重復(fù)敘述，對(duì)于如何具體的計(jì)算和應(yīng)用黑點(diǎn)安全屬性方法將在具體實(shí)施方式中進(jìn)行詳細(xì)描述。

3.有益效果

采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已有的公知技術(shù)相比，具有如下顯著效果：

(1)本發(fā)明的一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，可以通過(guò)地理信息系統(tǒng)快速、低成本的獲取數(shù)字黑點(diǎn)地圖，可快速計(jì)算路網(wǎng)事故密度，將路網(wǎng)黑點(diǎn)數(shù)據(jù)和導(dǎo)航相關(guān)的地圖和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行有效匹配，數(shù)字黑點(diǎn)地圖可以用于支持與安全相關(guān)的adas，為其提供豐富的道路和環(huán)境信息(包括提供詳細(xì)的道路黑點(diǎn)信息)；

(2)本發(fā)明的一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，首次提出了將基于gis內(nèi)三個(gè)空間方法(核密度估計(jì)，體積輪廓法和屬性編輯法)集成用于數(shù)字黑點(diǎn)地圖的生成，相對(duì)于傳統(tǒng)復(fù)雜的計(jì)量分析方法，本發(fā)明的統(tǒng)計(jì)原理是基于密度的分布估算和光柵密度網(wǎng)格提取，操作流程少，成本低，無(wú)需理解各類復(fù)雜計(jì)量模型，通過(guò)空間關(guān)系提取黑點(diǎn)分布；

(3)本發(fā)明的一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，該方法無(wú)需應(yīng)用巨量的事故數(shù)據(jù)，可利用較小區(qū)域內(nèi)相對(duì)短時(shí)(1-3年內(nèi))的事故數(shù)據(jù)，所需數(shù)據(jù)量較少，同時(shí)在數(shù)據(jù)集成部分簡(jiǎn)化復(fù)雜的黑點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)，降低黑點(diǎn)數(shù)字地圖的存儲(chǔ)空間，可以通過(guò)遠(yuǎn)程服務(wù)實(shí)時(shí)更新數(shù)字地圖和黑點(diǎn)信息，有效集成到導(dǎo)航地圖中，能夠有效解決adas系統(tǒng)有關(guān)實(shí)時(shí)的黑點(diǎn)數(shù)字地圖的需求；

(4)本發(fā)明的一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，操作流程可以規(guī)范化，并且所需計(jì)算資源少(僅僅需要基于gis的空間分析軟件和歷史數(shù)據(jù)庫(kù))，通過(guò)gis內(nèi)的模型建造器(modelbuilder)實(shí)現(xiàn)操作流程化，規(guī)范化，運(yùn)行速度快，低耗時(shí)低成本的獲取adas所需要的事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)；

(5)本發(fā)明的一種用于先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)用的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，獲得的數(shù)字地圖具備地理信息系統(tǒng)的兼容性，可以通過(guò)格式轉(zhuǎn)換成各種導(dǎo)航數(shù)據(jù)并和車載導(dǎo)航地圖相結(jié)合，也可以與其他交通平臺(tái)的地圖相結(jié)合，應(yīng)用范圍廣泛。

附圖說(shuō)明

圖1中的(a)～(f)是本發(fā)明中核密度黑點(diǎn)方法空間估算步驟展示圖；

圖2中的(a)和(b)是柵格數(shù)據(jù)尺寸大小及黑點(diǎn)精度對(duì)比圖；

圖3中的(a)～(d)是體積輪廓法提取黑點(diǎn)邊界步驟展示圖；

圖4是本發(fā)明中道路事故黑點(diǎn)實(shí)施方法和步驟框圖；

圖5中的(a)～(d)是本發(fā)明中核密度估計(jì)和體積輪廓黑點(diǎn)提取展示圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明通過(guò)采用一系列的基于gis的空間方法和工具，在基于歷史事故前提下，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和提取道路黑點(diǎn)地圖，并和導(dǎo)航地圖以圖層疊合的形式，形成局部的動(dòng)態(tài)地圖數(shù)據(jù)庫(kù)，并用于支持各類實(shí)時(shí)adas的應(yīng)用。為進(jìn)一步了解本發(fā)明的內(nèi)容，結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的實(shí)施例僅用于說(shuō)明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

實(shí)施例1

如圖4所示，本實(shí)施例的gis道路黑點(diǎn)地圖生成方法，整個(gè)過(guò)程分為三個(gè)階段和九個(gè)步驟。其中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段主要用于事故黑點(diǎn)提取程序的前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和標(biāo)準(zhǔn)化的工作，主要步驟包括：(1)收集歷史事故數(shù)據(jù)；(2)標(biāo)準(zhǔn)化歷史事故數(shù)據(jù)；(3)整理事故數(shù)據(jù)格式。分析提取階段主要用于事故黑點(diǎn)生成的具體實(shí)施，實(shí)施原理基于如上文所示的方法和原理，主要步驟包括：(4)實(shí)施核密度估計(jì)；(5)實(shí)施體積輪廓提?。?6)實(shí)施黑點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。數(shù)據(jù)集成階段主要用于數(shù)據(jù)黑點(diǎn)提取程序的具體實(shí)施，主要步驟包括：(7)實(shí)施黑點(diǎn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換；(8)實(shí)施導(dǎo)航數(shù)據(jù)格式集成；(9)實(shí)施導(dǎo)航地圖應(yīng)用。

各個(gè)步驟的具體實(shí)施細(xì)節(jié)如下：

步驟一、收集歷史事故數(shù)據(jù)：

收集歷史交通事故數(shù)據(jù)是獲得黑點(diǎn)分析和提取數(shù)據(jù)源的前提條件。一般情況下，歷史交通事故數(shù)據(jù)從交管部門獲得，大多數(shù)已經(jīng)按照時(shí)間序列和事故類型分類存儲(chǔ)管理。此處，需注意事故一般應(yīng)該基于文本格式存儲(chǔ)或存儲(chǔ)于事故數(shù)據(jù)庫(kù)中，大多情況下分為車、路、人等各類別相關(guān)數(shù)據(jù)。事故數(shù)據(jù)可通過(guò)線下獲得數(shù)據(jù)格式文件，進(jìn)一步的，如果交管部門有專用的交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)，可以根據(jù)連接數(shù)據(jù)庫(kù)的方式來(lái)直接調(diào)取需要的數(shù)據(jù)源。獲取事故數(shù)據(jù)方式多種多樣，本發(fā)明此處不限獲得事故數(shù)據(jù)的內(nèi)容和方法。

步驟二、標(biāo)準(zhǔn)化歷史事故數(shù)據(jù)：

因?yàn)槭鹿蕯?shù)據(jù)來(lái)源多樣化，在許多情況下由于事故記錄數(shù)據(jù)都未按照需錄入格式標(biāo)準(zhǔn)化，因此有必要將有用的事故數(shù)據(jù)按照分析要求提取，并將事故數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后存儲(chǔ)為文本格式或存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，以方便后面的黑點(diǎn)生成。

重要的分析信息包括事故日期、事故時(shí)間、事故坐標(biāo)、事故類型、發(fā)生位置、具體成因等，應(yīng)當(dāng)區(qū)分存儲(chǔ)。一般情況下，標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫(kù)按照地址信息邏輯格式【編號(hào)i，坐標(biāo)d，信息s】的格式存儲(chǔ)。i代表事故數(shù)據(jù)的編號(hào)或編碼，d代表事故發(fā)生的街區(qū)和地理坐標(biāo)，s表示事故發(fā)生的成因，損失等。比如，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的事故格式可以設(shè)計(jì)和存儲(chǔ)如下：

數(shù)據(jù)按標(biāo)準(zhǔn)化做前期準(zhǔn)備，并按照約定的格式存儲(chǔ)為文本格式或數(shù)據(jù)庫(kù)中以便于后面的gis輸入。相應(yīng)冗余的交通事故信息應(yīng)該予以刪除，有用信息應(yīng)該予以保留，保證節(jié)省后期數(shù)據(jù)運(yùn)算資源。本發(fā)明事故數(shù)據(jù)前期數(shù)據(jù)處理方法不做特殊要求，并且依據(jù)后面事故分析的需要，相應(yīng)的事故數(shù)據(jù)格式可以變動(dòng)并不做特別要求，但數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)化的格式存儲(chǔ)和兼容的格式須存儲(chǔ)到地理信息系統(tǒng)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行相應(yīng)的有效計(jì)算。

步驟三、事故數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：

本實(shí)施例中，事故數(shù)據(jù)編輯后需充分考慮到相應(yīng)的導(dǎo)航地圖坐標(biāo)框架，以便于后面與對(duì)應(yīng)導(dǎo)航地圖的坐標(biāo)系統(tǒng)匹配。這包括：(1)導(dǎo)航數(shù)據(jù)的投影坐標(biāo)系統(tǒng)必須一致，防止出現(xiàn)匹配錯(cuò)誤。比如，如果事故數(shù)據(jù)分布的gis圖層的坐標(biāo)體系基于wgs世界坐標(biāo)系統(tǒng)，而路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)是基于局部的國(guó)家坐標(biāo)系統(tǒng)，則需要將兩個(gè)gis圖層調(diào)整為相同坐標(biāo)系統(tǒng)；(2)數(shù)據(jù)格式和各類路網(wǎng)數(shù)據(jù)格式的存儲(chǔ)格式兼容。通過(guò)事故數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到地理信息系統(tǒng)軟件后，在地理信息系統(tǒng)里構(gòu)建事故分析的數(shù)據(jù)層，比如shp格式，用于后續(xù)黑點(diǎn)數(shù)據(jù)的計(jì)算和提取。

步驟四：利用步驟三獲得的事故數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)施核密度估計(jì)，在gis系統(tǒng)軟件內(nèi)部估算事故黑點(diǎn)的分布；具體過(guò)程為：

1)設(shè)置分析事故方圖層的柵格大小。柵格大小確定需要的事故地圖精度和提取精度，這包括黑點(diǎn)需求的精度和密度。它表示地圖的細(xì)致程度，也影響黑點(diǎn)提取質(zhì)量。柵格大小根據(jù)提取黑點(diǎn)的精度的需要做相應(yīng)的調(diào)整，比如，如果事故黑點(diǎn)精度要求不高，僅僅需要辨識(shí)路段級(jí)別的黑點(diǎn)，可以設(shè)定一個(gè)較大的值(比如，100)；如果需要精確的黑點(diǎn)估計(jì)，則需要較小的值(比如，50)。柵格和分辨率調(diào)整組合測(cè)試以獲得最好的組合值。注意，兩個(gè)不同大小的柵格在后續(xù)核函數(shù)和搜索半徑的計(jì)算性能會(huì)有顯著區(qū)別。較小尺寸的柵格，對(duì)應(yīng)的分辨率越高，黑點(diǎn)生成速度較慢；柵格尺寸越大，對(duì)應(yīng)的分辨率越低，黑點(diǎn)生出速度快。

2)設(shè)置核函數(shù)的帶寬。如果帶寬被設(shè)置為一個(gè)相對(duì)較小值，黑點(diǎn)分布顯示將會(huì)相對(duì)分散，雖說(shuō)事故黑點(diǎn)分布不會(huì)因帶寬的設(shè)置而改變，但小密度區(qū)域可清楚地呈現(xiàn)為獨(dú)立道路交叉口黑點(diǎn)。然而，事故黑點(diǎn)的數(shù)量就會(huì)太多太分散。反之，如果半徑設(shè)置較大，這些黑點(diǎn)區(qū)域被聚集和連接起來(lái)。在高密度地區(qū)，特征的變化就會(huì)被模糊化，比如是具有高風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的城市中心核心區(qū)黑點(diǎn)都會(huì)連接在一起無(wú)法區(qū)分。因此，在選擇帶寬時(shí)，如何來(lái)平衡黑點(diǎn)的識(shí)別和帶寬的選擇將根據(jù)主觀人工分析確定事故黑點(diǎn)密度，或根據(jù)過(guò)往的歷史統(tǒng)計(jì)黑點(diǎn)，選擇合適的帶寬，均需要說(shuō)明選擇的理由，一般需要軟件內(nèi)部確定一個(gè)范圍內(nèi)的值，比如，300-500米，然后在這個(gè)范圍內(nèi)調(diào)整符合客觀需要的帶寬。

步驟五、在步驟四獲得事故黑點(diǎn)的空間分布和范圍后，實(shí)施體積輪廓法提取黑點(diǎn)的邊界和范圍，體積輪廓法通過(guò)計(jì)算積累的密度來(lái)提取黑點(diǎn)的邊界。具體過(guò)程為：

1)用戶可以定義一組輪廓提取的邊界閾值來(lái)作為提取事故黑點(diǎn)的臨界值。黑點(diǎn)輪廓邊界閾值一般為一個(gè)百分比值，決定了黑點(diǎn)的邊界，例如，50％、70％和90％。比例值越大，代表其他的概率密度體積越大，反之越小。當(dāng)需要提取較為精確的事故黑點(diǎn)，需選取較大的體積輪廓比，相應(yīng)，如對(duì)黑點(diǎn)精度要求不高，可選取較小的體積輪廓比。此處，體積輪廓的大小沒(méi)有約定俗成的規(guī)則，需要考慮具體黑點(diǎn)大小的需求后做出評(píng)估。在圖5的例子展示中，輪廓線是用體積百分比輪廓方法從現(xiàn)有輪廓的密度表面提取的，比如，體積輪廓線可以包括50％(內(nèi)部)，70％(中間部分)和90％(外側(cè)邊界)。此處如果所有黑點(diǎn)輪廓被提取成曲線形式，很難用作一個(gè)黑點(diǎn)地圖。折線需要轉(zhuǎn)換為基于區(qū)域存儲(chǔ)的信息。比如，多邊形，來(lái)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2)基于體積輪廓法的理論，小區(qū)域可以更好地聚集類型相同的的事故，提供較好事故黑點(diǎn)的區(qū)分。例如，一個(gè)200米帶寬可以提供一個(gè)更加分散的模式，來(lái)了解許多小面積事故黑點(diǎn)的原因。然而，如果黑點(diǎn)以更大的500米帶寬聚集，幾乎所有黑點(diǎn)特征都會(huì)被忽略，從圖案中就無(wú)法清楚地確定不同事故黑點(diǎn)的原因，因?yàn)樗麄兌急缓喜⒃诹艘黄稹Ｈ缜八?，事故的密度分布可以通過(guò)核密度估計(jì)法建立一個(gè)等密度柵格的表面來(lái)表示。然而，這個(gè)密度表面不可能直接應(yīng)用于數(shù)字地圖系統(tǒng)。這是因?yàn)槭鹿屎邳c(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分布是由以柵格圖形為基礎(chǔ)的數(shù)字地圖來(lái)表示的，如前面提到，需要使用帶寬來(lái)確定密度分布區(qū)域和體積輪廓法來(lái)制定區(qū)分閾值，從而提取黑點(diǎn)的邊界。如果黑點(diǎn)沒(méi)有邊界，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)就無(wú)法確定黑點(diǎn)預(yù)警的實(shí)際位置，這促使給黑點(diǎn)創(chuàng)建特定的“邊境檢查點(diǎn)”。因此，在選取體積輪廓的體積比時(shí)需充分考慮到這個(gè)問(wèn)題。

步驟六：在步驟五獲得事故黑點(diǎn)的邊界和范圍后，利用屬性編輯法實(shí)施黑點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體過(guò)程為：

在上述步驟所建立的事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，對(duì)每一個(gè)黑點(diǎn)事故數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)屬性進(jìn)行量化計(jì)算并將數(shù)據(jù)寫入事故的黑點(diǎn)地圖。比如，選擇某一個(gè)已經(jīng)提取的黑點(diǎn)，通過(guò)提取其覆蓋范圍內(nèi)的道路事故黑點(diǎn)數(shù)量，可依次得到每個(gè)道路事故黑點(diǎn)的事故在單位時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的事故頻數(shù)，一般情況下，可將單位時(shí)間的事故頻數(shù)累計(jì)加成到事故數(shù)據(jù)庫(kù)。

所有的事故黑點(diǎn)的相似之處是一些歷史事故都發(fā)生在同一個(gè)地點(diǎn)。然而，事故黑點(diǎn)因事故的性質(zhì)變化而有所不同，它們的頂點(diǎn)坐標(biāo)(用來(lái)確定黑點(diǎn)位置和覆蓋范圍)和風(fēng)險(xiǎn)程度等也會(huì)發(fā)生變化?？偨Y(jié)了有用的數(shù)字黑點(diǎn)地圖的黑點(diǎn)屬性及其功能的定義。事故黑點(diǎn)的各類屬性通過(guò)使用空間統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)事故黑點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)來(lái)確定。比如，事故黑點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度可以通過(guò)對(duì)黑點(diǎn)內(nèi)部的事故數(shù)量、事故類型、和事故嚴(yán)重程度做一個(gè)權(quán)重分析來(lái)確定。例如，黑點(diǎn)關(guān)鍵點(diǎn)是精確度坐標(biāo)，是用于輸入到adas的關(guān)鍵部分，來(lái)確定車輛是否可以通過(guò)(進(jìn)入和離開)黑點(diǎn)。這可以通過(guò)提取黑點(diǎn)多邊形的頂點(diǎn)坐標(biāo)獲得。類似的屬性，可以直接從包含黑點(diǎn)的序號(hào)，形狀，黑點(diǎn)事故史等的道路數(shù)據(jù)中提取并使用空間編輯方法存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)，也可根據(jù)特定需要編寫小程序?qū)φ麄€(gè)區(qū)域提取后再分布。

為了評(píng)估一個(gè)在道路網(wǎng)絡(luò)中事故黑點(diǎn)的危險(xiǎn)程度，事故風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)是用來(lái)評(píng)估黑點(diǎn)危險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平的。評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的指數(shù)可以設(shè)置為各類事故損失帶來(lái)的傷害、死亡、財(cái)產(chǎn)損失。比如，累積事故數(shù)常用于計(jì)算各黑點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)的級(jí)別。如果要考慮事故的嚴(yán)重程度，可以對(duì)每一次事故的不同嚴(yán)重程度進(jìn)行加權(quán)分配。比如，一個(gè)事故在最近三年平均發(fā)生了5次輕微事故和3次嚴(yán)重事故，則根據(jù)嚴(yán)重程度劃分權(quán)重指標(biāo)，得出一個(gè)平均的事故指數(shù)為w＝0.2*5+0.8*3＝3.4相應(yīng)的其他事故黑點(diǎn)根據(jù)此公式可以進(jìn)行計(jì)算出相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)層。此處按步驟可通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)處理。

步驟七：實(shí)施黑點(diǎn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

實(shí)施黑點(diǎn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換是將其集成到基于矢量的經(jīng)典道路網(wǎng)絡(luò)地圖的必要步驟。因?yàn)樘崛『蟮暮邳c(diǎn)數(shù)據(jù)一般是基于gis的數(shù)據(jù)文件，但導(dǎo)航數(shù)據(jù)一般基于實(shí)時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量較小，可將導(dǎo)航數(shù)據(jù)的道路文件和黑點(diǎn)數(shù)據(jù)層以gis疊加方式整合，依靠數(shù)據(jù)中介完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為導(dǎo)航數(shù)據(jù)格式，比如傳統(tǒng)的gdf格式。注意此處需留意黑點(diǎn)數(shù)據(jù)表和道路數(shù)據(jù)表在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的連接關(guān)系。在對(duì)移動(dòng)應(yīng)用，可采用基于嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的方式，可以充分利用數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索特性，提高效率。同時(shí)，對(duì)地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行更新時(shí)，插入、刪除等涉及的操作系統(tǒng)底層的字節(jié)級(jí)的操作由數(shù)據(jù)庫(kù)自行維護(hù)，這樣，地圖數(shù)據(jù)的更新將是以地圖要素為單位，僅僅需要對(duì)邏輯層的關(guān)系進(jìn)行維護(hù)也是采用將交換格式的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，編譯成導(dǎo)航格式的數(shù)據(jù)。

步驟八、實(shí)施導(dǎo)航數(shù)據(jù)格式集成：

這個(gè)步驟通過(guò)將黑點(diǎn)地圖數(shù)據(jù)庫(kù)嵌入到導(dǎo)航數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行地圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。其中，地圖顯示和道路規(guī)劃等信息記錄在字段中并在數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)。黑點(diǎn)地圖層作為導(dǎo)航數(shù)據(jù)的一個(gè)數(shù)據(jù)層集成到導(dǎo)航地圖，車輛在實(shí)施導(dǎo)航時(shí)觸發(fā)相應(yīng)黑點(diǎn)執(zhí)行相關(guān)操作。

步驟九：局域動(dòng)態(tài)地圖應(yīng)用

局部動(dòng)態(tài)地圖提取完成，可將地圖數(shù)據(jù)庫(kù)上載到相應(yīng)的導(dǎo)航系統(tǒng)或數(shù)據(jù)顯示平臺(tái)做矯正，進(jìn)行地圖的最終修訂和應(yīng)用。并在此基礎(chǔ)上，開發(fā)應(yīng)用于手持的或者車載的導(dǎo)航應(yīng)用，提供黑點(diǎn)地圖顯示、路徑規(guī)劃，黑點(diǎn)警告等應(yīng)用。

本實(shí)施例中的密度估計(jì)和體積輪廓黑點(diǎn)數(shù)據(jù)提取過(guò)程案例已經(jīng)由圖5的四個(gè)步驟展示。結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，選取2010-2012年英國(guó)諾丁漢市主城區(qū)道路網(wǎng)數(shù)據(jù)為對(duì)象，如圖5(a)-(d)所示。圖5(a)展示經(jīng)過(guò)核密度估計(jì)后的事故黑點(diǎn)分布地圖，顏色深處為密度最高部分，展示為整個(gè)的黑點(diǎn)部分。圖5(b)展示經(jīng)過(guò)體積輪廓法后事故黑點(diǎn)分布曲線。圖5(c)展示經(jīng)過(guò)體積輪廓法提取后的黑點(diǎn)邊界。圖5(d)展示經(jīng)過(guò)體積輪廓法提取后的黑點(diǎn)邊界及相應(yīng)范圍內(nèi)的事故數(shù)據(jù)分布。

注意以下幾點(diǎn)涉及本發(fā)明專利的詳細(xì)論述：

本實(shí)施例的用于黑點(diǎn)數(shù)據(jù)的計(jì)算和提取，地理信息系統(tǒng)平臺(tái)可以不限，可以是arcgis等商業(yè)化平臺(tái)，也可以是其他具備算法編程的開源gis軟件平臺(tái)。本實(shí)施例中的核密度分析和體積提取等空間工具，可以是軟件本身自帶工具箱也可以是通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)的工具。

本實(shí)施例分析事故所涉及的相對(duì)核密度函數(shù)帶寬和柵格大小不做規(guī)定。但是使用核密度函數(shù)柵格所實(shí)現(xiàn)的密度分布與后續(xù)體積密度提取法形成關(guān)聯(lián)關(guān)系。核密度核函數(shù)和搜索半徑運(yùn)算的性能依據(jù)不同平臺(tái)和軟件算法不做規(guī)定。

本實(shí)施例中通過(guò)體積百分比輪廓法實(shí)施道路黑點(diǎn)路段的密度概率提取。輪廓百分比確定決定了黑點(diǎn)的邊界，所采用參數(shù)依據(jù)道路黑點(diǎn)的需要或統(tǒng)計(jì)分析工具做出主觀分析和判斷，但參數(shù)本身不做規(guī)定。

本實(shí)施例中的道路網(wǎng)絡(luò)中事故黑點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)是用來(lái)評(píng)估道路黑點(diǎn)事故危險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)。評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的指數(shù)選取可以設(shè)置為各類歷史交通事故帶來(lái)的人員傷害，死亡，財(cái)產(chǎn)損失等相關(guān)參數(shù)，但并不能因此而認(rèn)為參數(shù)僅包含傷害，死亡和財(cái)產(chǎn)損失三類參數(shù)，也可以包括引起事故的相類似參數(shù)。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本說(shuō)明書未詳細(xì)闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術(shù)。

應(yīng)該理解的是，上述針對(duì)實(shí)施例的描述較為詳細(xì)，并不能因此而認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權(quán)利要求所保護(hù)的范圍情況下，可以做成替換或者變形，均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)，本發(fā)明的請(qǐng)求保護(hù)范圍應(yīng)該以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。