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基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究

钱振,  周侗,  马培龙,  陶菲,  刘浩

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(4): 35-43
钱振, 周侗, 马培龙, 陶菲, 刘浩. 基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(4): 35-43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.005
引用本文: 钱振, 周侗, 马培龙, 陶菲, 刘浩. 基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(4): 35-43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.005
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QIAN Zhen, ZHOU Tong, MA Peilong, TAO Fei, LIU Hao. A Detection Method for Passenger Safety Based on GIS[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(4): 35-43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.005
Citation: QIAN Zhen, ZHOU Tong, MA Peilong, TAO Fei, LIU Hao. A Detection Method for Passenger Safety Based on GIS[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(4): 35-43. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.005
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基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.005

  • 南通大学地理科学学院 江苏南通226007

  • 南通大学地理科学学院 江苏南通226007;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室 南京 210023

  • 南通大学地理科学学院 江苏南通226007

  • 南通大学地理科学学院 江苏南通226007

  • 南通大学地理科学学院 江苏南通226007

基金项目: 

国家自然科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U491

A Detection Method for Passenger Safety Based on GIS

    摘要
  • 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.

     

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  • 刊出日期:  2019-08-28

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