论文摘要
为提供网约车乘客及时可靠的救险援助,防范网约车司机侵害乘客案件的再度发生,研究基于"潜在危险区域"的多参数安全状态监测模型。从地理时空角度,分析案件发生的区域和时间特征,基于其时空规律,提取城市"潜在危险区域",构建车辆OD距离、异常速度、行驶时间等因子,同时结合乘客信息,实时综合分析乘客安全状态。以南通市港闸区为例,以出租车轨迹、兴趣点、OSM开源路网以及城市影像等作为实验数据,实验结果表明,模型能够有效监测出车辆在"潜在危险区域"内行驶时车辆的异常行为,当不设立"潜在危险区域"时,模型能够准确地识别出司机的异常驾驶,如绕行、异常停止等,实验精度达到92.06%,其中绕行判别精度为90.57%,异常停止判别精度为100%,证明研究的模型能够取得较好的监测效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 钱振,周侗,马培龙,陶菲,刘浩
关键词: 交通安全,网约车安全,乘客安全状态监测,时空分析,犯罪地理
来源: 交通信息与安全 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 南通大学地理科学学院,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(41301514)资助
分类号: U491;P208
页码: 35-43
总页数: 9
文件大小: 2062K
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标签：交通安全论文; 网约车安全论文; 乘客安全状态监测论文; 时空分析论文; 犯罪地理论文;