基于交通安全主动防范机制的道路风险评价与数据库研究

　　文/洪东 广西交通职业技术学院

　　摘要：针对西南地区在道路环境风险安全方面所面临的挑战，本文对道路环境因素进行深入分析，并将对交通安全风险有显著影响的因素赋予权重，制定一套道路环境风险评价体系，以此作为构建交通安全主动预防机制的基础。文章旨在通过大数据、云计算、人工智能、IOT等新一代信息技术手段，基于Hadoop集群，创建道路环境风险联动数据库，构建道路环境风险预警模型，为提升交通安全而构建并实施主动预防机制的技术支撑，改善道路运行条件和环境，探索形成道路交通安全主动防范机制。

　　关键词：道路环境风险；交通安全；道路交通数据库

　　引言

　　随着交通运输的快速扩展，道路的运行状况和环境因素所导致的交通安全问题变得越来越显著。尤其西南地区的地形以山地为主，拥有众多河流，形成了复杂的地形结构。这些地理特征，以及高比例的桥梁和隧道、陡峭的坡道和急转弯、炎热的气候、潮湿多雨的天气，都导致该地区的道路交通安全风险显著高于全国其他地区[1]。广西地处西南地区，有着国家建设西部陆海新通道的核心地位，承载着国家发展战略的重要任务。因此，结合《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）[2]等相关国家行业标准规范，面向道路运输条件和环境，建立基于交通安全主动防范机制的道路环境风险评价体系与风险联运数据库非常必要。

　　1. 研究现状及水平

　　近年来，世界各国对道路交通安全问题非常重视。道路交通安全是全民安全出行的关键保障，关乎全区域经济的发展，也是促进城市与乡镇经济共同发展的根本[3]。探究交通安全影响因素的核心工作，涉及对多元维度的深入剖析，包括人的因素（如驾驶人和行人）、物的因素（如车辆）、环境因素（如交通道路条件和自然状况），以及管理方面的因素。

　　多位学者研究了驾驶员的驾驶经验、违章驾驶等人的不安全行为，并深入分析了这些行为如何对交通安全事故产生潜在影响。同时，学者们还探讨了在不同环境和道路条件下，汽车速度如何影响事故的发生概率及其严重程度，并通过应用贝叶斯网络方法，对道路交通安全事故进行了全面而综合的分析[4]。例如，王乾等人改进物元可拓学模型，提出可定量分析安全风险的评价模型[5]。余豪等使用AMOS20.0软件进行计算分析，通过城市道路交通安全评价模型对城市道路交通安全状况进行评价[6]。张晓博等人改进灰色关联评价模型，并对安徽省城市道路交通安全风险进行评价[7]。范东凯等人采用PCA（主成分分析法）并运用SPSS数据分析软件进行风险评价[8]。李雪等人提出云模型安全风险评价方法，针对某城市进行了道路交通安全影响因素的详尽剖析[9]。

　　2. 研究目标

　　针对西南地区特殊的地理环境，结合《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）等相关国家行业标准规范，面向道路运输条件和环境，运用大数据、云计算、人工智能、IOT等新一代信息技术，建立基于交通安全主动防范机制的道路环境风险评价体系与风险联运数据库。具体实现目标如下：（1）研究与分析道路交通安全环境风险分类及影响因素。（2）构建与设计道路交通安全环境风险联动数据库。（3）建立与构造道路交通安全环境风险等级评估指标体系及预警模型。（4）搭建与开发道路交通安全风险主动防范机制平台。

　　3. 研究内容

　　3.1 研究道路交通安全环境风险分类及影响因素

　　3.1.1 道路交通安全环境风险源分类

　　根据《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）的道路安全性评价研究，道路交通风险源通常可以从危险路段、路侧干扰、自然条件三个方面筛选道路交通安全环境风险的影响因素。危险路段包括悬崖、深谷、深沟、江河、湖泊等；路侧干扰包括村镇、居民区、牧区、林区等；自然条件包括降雨、冰冻、积雪、雾、侧风等。

　　3.1.2 道路交通安全环境影响因素研究

　　根据影响道路交通安全风险源分类，结合《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）的道路安全性评价方法，主要从自然气象条件、路侧危险路段、地形地质条件、路网设备设施、技术标准规范、交通流量状况、交叉工程项目等七方面，深入剖析影响道路交通安全的核心要素与关键因素。

　　3.2 构建道路交通安全环境风险联动数据库

　　目前，道路交通安全数据来自道路管理维护部门、交通运输行业管理部门的信息管理中心数据库，以及交警部门的道路运输监管平台等。针对原始数据结构不一致、数据源多元化等特点，采用Hive工具设计数据仓库，利用DWD层对ODS层中收集的业务系统数据进行异常检测与清洗处理，随后依据数据的不同维度进行分类存储。之后，通过DWM层对这些明细数据进行初步聚合，基于常用的分析维度进行汇总整理。通过Hive载体，将数据存储到HDFS和HBASE。再通过“DMHS”的技术手段实现相关数据的同步共享，并通过云计算技术部署MyCat数据库中间件服务，构建读写分离的数据库集群，加快数据同步、读取，加强数据安全保障。

　　3.3 建立道路交通安全环境风险等级评估指标体系及预警模型

　　3.3.1 分类建立一阶评估指标体系和预警模型

　　在第一阶段完成数据采集和影响因素分类遴选的基础上，从自然气象条件、路侧危险路段、地形地质条件、路网设备设施、技术标准规范、交通流量状况、交叉工程项目等七个因素值，通过三部曲“定权重、构指标、建模型”，归类构建一阶评估指标体系和预警模型。

　　3.3.2 构建二阶评估指标体系和预警模型

　　运用定量统计方法和专家评定法，并结合七个一阶评估指标体系和预警模型，构建了一个基于灰类评价法的二阶道路交通安全风险评估指标体系。此外，还建立了一个基于逻辑回归优化算法的二阶道路交通安全风险预警模型。

　　4. 拟解决的关键问题

　　4.1 搭建道路交通安全环境风险主动防范机制平台和预警模型

　　针对当前道路交通安全风险主动防范的问题，结合《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）的道路安全性评价方法，从自然气象条件、路侧危险路段、地形地质条件、路网设备设施、技术标准规范、交通流量状况、交叉工程项目等七方面，梳理影响道路交通安全环境风险的主要因素。通过整合人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术，创建风险联动数据库，开发了一个高性能、即时反应、精确度高、人性化好的道路交通安全环境风险主动防范机制平台。同时，开发了一个道路交通安全环境风险预警模型，实现数据可视化展示，并融入智能化决策支持，从而提升管理效率与精准度。

　　4.2 建立网络化、智能化的道路交通安全环境风险动态评价体系

　　建立包含自然气象条件、路侧危险路段、地形地质条件、路网设备设施、技术标准规范、交通流量状况、交叉工程项目七个一级指标的道路交通安全环境风险评价指标，并依托道路交通安全环境风险主动防范机制平台，建立网络化、智能化的道路交通安全环境风险动态评价体系。

　　4.3 打造“预警指导+数据联动”双重交通安全主动防范机制

　　结合七个一级道路交通安全环境风险预警模型，建立科学的数字化评价体系，运用大数据和人工智能技术实现道路交通安全环境风险预警，提供用户指导道路运行条件和环境改善。同时，运用Hadoop分布式集群搭载分布式数据库，完成与道路环境因素的全方面联动数据采集和存储。

　　5. 研究方法

　　5.1 交通安全环境风险因素分类及遴选

　　针对当前道路交通安全风险主动防范的现存问题，根据西南地区地形地貌和气候环境特点，结合《公路项目安全性评价规范》（JTG B05-2015）的道路安全性评价方法，从自然气象条件、路侧危险路段、地形地质条件、路网设备设施、技术标准规范、交通流量状况、交叉工程项目等七方面，梳理影响道路交通安全风险的主要因素。

　　5.2 建立评估指标体系和预警模型

　　搭建高性能、即时反应、精确度高、人性化好的道路交通安全环境风险主动防范机制平台，通过“采数据、找因素、赋权重、建指标、建模型”五个步骤，建立以逻辑回归优化算法为基础的道路交通安全环境风险等级评价指标体系和预警模型。

　　5.3 形成双重交通安全主动防范机制

　　综合七个道路交通安全环境风险预警模型，建立科学的数字化评价体系，运用大数据和人工智能技术，实现道路交通安全环境风险预警。同时，运用Hadoop分布式集群搭载分布式数据库，完成与道路环境因素的全方面联动数据采集和存储，建立“预警指导+数据联动”双重主动防范机制平台。

　　6. 技术路线

　　整体框架分为数据层、技术层、采集层、计算层、应用层五层。数据层运用Hadoop分布式集群搭载分布式数据库，完成与道路环境因素的全方面联动数据采集和存储；技术层采用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术做保障；采集层分为自动采集和人工采集两种方式；计算层使用sigmoid函数构建基于逻辑回归的初始模型，再通过MLE对损失函数模型进行优化，利用梯度下降法来调整最优参数，建立道路交通安全环境风险预警的模型；最后通过应用层的用户不断输送数据，充实平台的数据量，完善体系指标。

　　7. 实验方案

　　7.1 采集数据

　　通过Hadoop分布式集群，结合大数据技术和MapReduce技术，使用Python语言设计数据处理的算法。首先，通过“北斗”或“GPS”地图服务获取道路状况数据；其次，采用“DMHS”技术，实现各部门的数据同步和共享；再次通过Spark Streaming流处理框架，运用MapReduce编程设计，结合Hive数据仓库，进行数据的清洗、整理、计算、表达和分析；最后，运用HBase建立数据仓库并完成数据的存储。

　　7.2 构建模型

　　设定风险预警值为Y（其中Y＜0.5代表安全，Y＞0.5表示存在安全风险），设定各类影响因素为X。从数据仓库中选取N组样本数据，通过sigmoid函数，运用Numpy和Matplotlib库进行程序设计、图形绘制以及结果预测，确定取值范围，最终构建出逻辑回归模型。

　　7.3 评估模型

　　通过伯努利试验的概率假设。首先，使用MLE进行参数的初步估计，并绘制图形；其次，通过样本数据进行训练，得出似然函数；最后，通过损失函数对似然函数进行取负和取对数的运算，构建出损失函数的数学模型。

　　7.4 优化模型

　　在Python环境中，采用梯度下降法对样本数据进行持续的训练和优化。通过迭代计算，找到最佳参数，并将这些最优参数应用于逻辑回归模型中，获得最优权重的道路交通安全环境风险预警模型。

　　7.5 搭建平台

　　利用大数据和人工智能技术，运用Hadoop分布式集群搭载数据库，同时，将道路交通安全环境风险预警数据进行分析、对比、存储、可视化，再与道路环境因素进行全方面联动数据采集和存储，建立“预警指导+数据联动”双重主动防范机制平台。

　　8. 未来展望

　　首先，城市道路交通安全系统受到多种相互关联且复杂多变的不利因素的影响。现有的指标体系仅覆盖了部分情况，对于特殊情况的评价指标，如残障人士的安全需求、两轮车和行人在道路上的安全措施等尚未考虑。为提高道路交通安全评价的科学性和有效性，需要综合运用最新一代的信息技术来优化和改善现有的量化标准化指标体系。研发用于评估道路交通安全风险的计算软件，能够简化计算过程，降低时间成本，进而提升评价结果的准确性，并使得评价过程更加科学和高效。

　　其次，随着交通运输领域的持续扩展，对道路交通安全风险评价的研究变得更加深入，其实际应用价值和未来发展潜力也在不断增长。同时，一些学者开展了城市道路交通安全信息化的研究，这有助于显著降低交通事故造成的人员伤亡和经济损失。因此，将这些研究成果应用于环境更加复杂、条件更多样的区域，可以进一步验证所构建的数学模型和算法的有效性，并解决更多实际问题中的难点。

　　最后，我国山地城市比较多，交通问题也比较突出，山地道路交通安全涉及人、车、路、环境、管理等影响因素，由于道路交通安全风险评价系统本身的复杂性和庞大性，涉及大量的定量和定性指标。未来的研究要综合考虑道路、交通安全设施、环境因素、人的因素和车的因素对安全风险的评价，不断改进指标体系，优化模型算法，提高评价的科学性。

　　结语

　　本文旨在为道路交通安全环境风险因素数据分析提供指标体系、数学模型、数据库建立、信息平台管理等研究应用，运用大数据处理与人工智能技术，对模拟生成的数据进行深入分析与模式识别，提供决策，加强了道路交通安全环境风险场景应用的直观性、准确性及安全性。后期需要不断完善和长时间地探索实践，建立持久的风险联动数据库，指导道路运行条件和环境改善，降低道路交通安全事故。

　　参考文献：

　　[1]韦端,陈正振.西南地区道路运输企业交通安全风险闭环管控机制研究[J].西部交通科技,2020(9):179-183.

　　[2]中华人民共和国交通运输部.公路项目安全性评价规范：JTG B05-2015[S].北京:人民交通出版社股份有限公司,2016.

　　[3]杨沙.城市道路交通安全风险评价指标体系研究与应用[D].西安:西安科技大学,2020.

　　[4]尚康,曾正东.高速公路隧道交通安全动态风险预警体系研究[J].黑龙江交通科技,2023,46(7)125-128.

　　[5]王乾,马非,夏杨于雨,等.基于改进的可拓学模型的城市道路隧道交通安全评价[J].隧道建设(中英文),2018,38(S2):169-175.

　　[6]余豪,周江红.基于SEM的道路交通安全评价研究[J].公路与汽运,2019,33(5):35-38.

　　[7]张晓博,刘朝峰,杜丽衡,等.基于改进灰色关联法的安徽省道路交通安全评价[J].河北工业大学学报,2019,48(3):60-66.

　　[8]范东凯,曹凯.基于主成分分析法的城市道路交通安全评价[J].中国安全科学学报,2010,20(10):147-151.

　　[9]李雪,赵宁,郑晅.基于云模型的道路交通安全等级评价[J].北京工业大学学报,2015(8):1219-1224.

　　作者简介：洪东，硕士研究生，副教授，1730199278@qq.com，研究方向：软件工程和大数据技术。

　　基金项目：2024年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目——基于交通安全主动防范机制的道路风险评价与数据库研究（编号：2024KY1177）。