一种基于人工智能的公交运营风险管控系统的制作方法

本发明涉及人工智能，更具体地说，本发明涉及一种基于人工智能的公交运营风险管控系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，公交车作为城市交通的重要组成部分，其运营安全和效率对于城市的发展和居民的出行至关重要。

2、传统的公交运营风险管控系统，通过对行驶线路、方向、灯光及制动系统使用频率等进行分析，总结公交车辆运行中存在的危险因素以及可能发生的危险事故，从而使驾驶人员在行驶过程中能够更加注意操作安全；根据线路、站点客流量科学设置公交线路，系统使用计划排班调度与滚动排班调度相结合的调度模式，使车辆运营调度的智能化、实时化、科学化，加强了对运营车辆的指挥调度。

3、然而，传统的公交运营风险管控系统存在一些问题，需要大量的人力物力投入，而且容易出现人为疏漏和错误；由于信息传递和处理的限制，系统对于突发事件的反应时间较长，无法及时作出有效的响应；系统对于大数据的处理和分析能力较弱，难以从海量数据中提取出有价值的信息。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于人工智能的公交运营风险管控系统，通过数据采集模块，将采集到的原始数据进行实时上传和存储，避免了传统手动汇报数据的不准确性和延迟性；通过数据分析模块，利用人工智能技术对原始数据进行处理和分析，预测公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，并生成相关报表和统计数据，为公交车调度和路径规划决策提供科学依据，提高效率和准确性；通过智能调度模块，根据公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，计算发车频率、车辆分配指导系数和线路规划指导系数，进行公交车辆的调度和路径规划，提高了公交车辆的运行效率；通过调度计划评估模块，计算计划实施效果指数，对调度计划的实施效果进行监控和评估，筛选出实施效果差的数据并采取优化参数和指数设定的措施，进一步提高了公交服务的质量和效果；通过风险行为监控模块，监控和记录车辆的运行状态、驾驶员的行为和乘客的行为，实现公交车行驶过程中对突发安全事件的实时监测，有助于提升安全性和应急响应能力；通过安全事件处理模块，处理公交车行驶过程中的突发安全事件，针对报警信息进行快速响应，保障乘客和车辆的安全，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的公交运营风险管控系统，包括：

3、数据采集模块：用于利用传感器和监测设备实时采集gps轨迹数据、乘客流量数据、车流量数据、事故频率数据、交通信号灯状态和时序信息、社交媒体实时反馈数据、停留时间，以及气象数据，将采集到的原始数据进行实时上传和存储；

4、数据分析模块：用于利用人工智能技术对原始数据进行处理和分析，预测公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，并生成相关报表和统计数据；所述路况复杂程度指数，具体是指道路交通状况的复杂程度；所述公交站点人群分布系数，具体是指公交站点附近的人群密集程度；

5、智能调度模块：用于根据公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，计算发车频率、车辆分配指导系数和线路规划指导系数，进行公交车辆的调度和路径规划；

6、调度计划评估模块：用于接收智能调度模块传输的数据，计算计划实施效果指数，对调度计划的实施效果进行监控和评估，筛选出实施效果差的数据并采取优化参数和指数设定的措施；

7、风险行为监控模块包括车辆运行监控单元、驾驶员行为监控单元和乘客行为监控单元，用于监控和记录车辆的运行状态、驾驶员的行为和乘客的行为，实现公交车行驶过程中对突发安全事件的实时监测；

8、安全事件处理模块：用于接收风险行为监控模块传输的数据，处理公交车行驶过程中的突发安全事件，对报警信息进行快速响应。

9、在一个优选的实施方式中，所述数据分析模块的具体处理过程为：

10、a1、对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值；

11、a2、基于不同指标的特征工程，从原始数据中提取特征，用于后续的指数计算和分析；所述特征包括车辆的平均速度、行驶总距离、行驶总时间、停留时间、温度、湿度、降水量、交通流量、事故发生频率、绿灯持续时间、红灯持续时间、每个站点的乘客数量、乘客好评数量，以及乘客差评数量；

12、a3、根据车辆的平均速度sp、行驶总距离l、行驶总时间t，以及停留时间t、计算公交车辆运行效率gyx，

13、a4、基于交通流量jl、事故发生频率fs、绿灯持续时间tl、红灯持续时间th、温度w、湿度s，以及降水量j，综合分析路况复杂程度指数lfc，lfc＝∫(ejl+fs+tl-th)×(w+s+j)dt；

14、a5、结合每个站点的乘客数量nm、乘客好评数量nh和乘客差评数量nc，计算公交站点人群分布系数grf，

15、a6、将特征作为自变量，将公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数作为目标变量，应用人工智能技术，对数据进行分析、建模和预测；

16、a7、利用模型对未来数据进行预测和分析，预测公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数目标变量；

17、a8、根据数据分析结果，生成相关报表和统计数据。

18、在一个优选的实施方式中，所述应用人工智能技术，对数据进行分析、建模和预测；其处理过程如下：

19、a61、获取与特征相关的数据作为数据集，采用交叉验证方法将数据集划分为训练集和测试集；

20、a62、将特征作为自变量，将公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数作为目标变量；

21、a63、选择深度学习算法，建立预测模型；

22、a64、使用训练集对模型进行训练，并计算模型的均方误差，用于评估模型的性能；所述均方误差τ的计算公式具体为：其中∑表示求和公式，y表示实际观测值，表示模型预测值，n表示样本数量；

23、a65、根据模型在训练集上的性能指数，对模型进行调优操作；所述调优操作包括调整超参数和改变模型结构；

24、a66、使用测试集对经过调优的模型进行验证。

25、在一个优选的实施方式中，所述智能调度模块的具体处理过程为：

26、b1、根据公交车辆运行效率gyx和公交站点人群分布系数grf，计算发车频率cf，cf＝μ×e-ω×gyx+φ×ln(1+grf)，其中μ、ω、φ表示根据实际情况设定的参数；

27、b2、根据公交车辆运行效率gyx和路况复杂程度指数lfc，计算车辆分配指导系数cfz，其中v和b表示积分范围内的取值范围，r、p表示根据实际情况设定的指数；

28、b3、结合路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，计算线路规划指导系数xgz，其中n表示站点总数，lfci表示第i个站点的路况复杂程度指数，grfi表示第i个站点的公交站点人群分布系数；

29、b4、根据计算得到的发车频率、车辆分配指导系数和线路规划指导系数，制定调整计划；所述调整方案包括调整在不同时间段和路段的发车次数、车辆数量，调整线路走向、站点位置；

30、b5、将调度计划传达给相关车辆和驾驶员，并实施调度和路径规划。

31、在一个优选的实施方式中，所述调度计划评估模块的具体处理过程为：

32、c1、实施调度计划，通过实时监测和数据收集，计算计划实施效果指数，用于对调度计划的实施效果进行监控和评估；所述计划实施效果指数jq的计算公式具体为：其中zmy表示总体满意度指数，wf表示服务次数，szd表示实际准点班次数，zbc表示总班次数；所述总体满意度指数可以通过乘客反馈调查、投诉率和评分方式获得，所述实际准点班次数可以通过实时监测系统记录的车辆到站时间，与预计到站时间进行比较得到，所述总班次数是指定的时间段内所有班次的数量；

33、c2、将计划实施效果指数jq和预先设定的实施效果阈值jq阈进行判断对比，若jq＞jq阈则表示调整计划实施效果良好，若jq≤jq阈则表示调整计划实施效果差，需要优化参数和指数设定，以进一步提高运行效率和服务质量。

34、在一个优选的实施方式中，所述车辆运行监控单元用于对车辆运行状态数据进行分析，计算车辆运行状态风险指数检测异常行为；所述异常行为包括但不限于超速、急刹车和急加速；其处理过程如下：

35、d1、监控车辆运行状态，获取车辆运行状态数据；所述车辆运行状态数据包括速度、加速度和刹车情况；

36、d2、对车辆运行状态数据进行分析，计算车辆运行状态风险指数ε，ε＝ln[1+∫(0,k)(h1×v2+h2×o+h3×s)dk]，其中v表示车辆速度，o表示车辆加速度的绝对值，s表示刹车情况的指示变量，可取值1或0，表示是否有刹车动作，k为时间区间，表示计算的时间范围，∫表示积分运算，对时间区间内的每一个时间片段进行累加，h1、h2、h3表示各项的比例系数；

37、d3、将车辆运行状态风险指数ε，和预先设定的车辆运行状态风险阈值ε阈进行判断对比，若ε＞ε阈则表示车辆运行状态存在较高的风险，触发报警机制；反之，则表示车辆运行状态相对较安全，风险程度较低。

38、在一个优选的实施方式中，所述驾驶员行为监控单元用于利用计算机视觉技术、模式识别算法，对驾驶员行为数据进行分析和处理，识别驾驶员异常行为；具体通过驾驶员监控设备获取驾驶员行为数据，包括面部表情、眼神活动和手部动作；利用面部表情识别算法判断驾驶员是否疲劳；利用眼神追踪技术检测驾驶员的注意力是否集中；利用手部动作识别算法检测驾驶员是否存在危险动作；若发现驾驶员疲劳、注意力不集中或者存在危险动作，立即触发报警机制；所述危险动作包括但不限于打电话、抽烟。

39、在一个优选的实施方式中，所述乘客行为监控单元用于利用计算机视觉技术和模式识别算法，对乘客行为进行分析，识别乘客异常行为；具体通过车厢内的摄像头设备实时监控乘客行为，采集图像或视频数据；利用人体姿态估计算法检测乘客的站立、坐着或倚靠情况；利用行为识别算法判断是否有危险动作，包括但不限于推搡、争吵和持有危险物品；若存在危险动作，触发报警机制，并记录相关视频或图像数据。

40、在一个优选的实施方式中，所述安全事件处理模块，针对车辆的运行状态存在较高风险的情况，进行减速、在车内显示屏幕或仪表盘上显示警示信息处理；针对驾驶员异常行为的情况，通过声音、光线或振动方式提醒驾驶员规范行为；针对乘客异常行为的情况，进行广播通报或者呼叫保安人员。

41、本发明的技术效果和优点：

42、本发明通过数据采集模块，将采集到的原始数据进行实时上传和存储，避免了传统手动汇报数据的不准确性和延迟性；通过数据分析模块，利用人工智能技术对原始数据进行处理和分析，预测公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，并生成相关报表和统计数据，为公交车调度和路径规划决策提供科学依据，提高效率和准确性；通过智能调度模块，根据公交车辆运行效率、路况复杂程度指数和公交站点人群分布系数，计算发车频率、车辆分配指导系数和线路规划指导系数，进行公交车辆的调度和路径规划，提高了公交车辆的运行效率；通过调度计划评估模块，计算计划实施效果指数，对调度计划的实施效果进行监控和评估，筛选出实施效果差的数据并采取优化参数和指数设定的措施，进一步提高了公交服务的质量和效果；通过风险行为监控模块，监控和记录车辆的运行状态、驾驶员的行为和乘客的行为，实现公交车行驶过程中对突发安全事件的实时监测，有助于提升安全性和应急响应能力；通过安全事件处理模块，处理公交车行驶过程中的突发安全事件，针对报警信息进行快速响应，保障乘客和车辆的安全。