引言
在交通管理方面，交通事故已经成为城市道路安全的重要隐患，这不仅会造成巨大的财产损失，还会给人们的生命安全带来巨大威胁。在事故发生前，事故车辆和驾驶人员往往已经通过道路上的标志标线和信号灯等信息提前预知到事故发生，但在交通事故发生后，如何识别出事故黑点并对其进行预警，以最大程度地减少交通安全隐患已经成为目前交通管理领域所关注的重点。本文针对城市道路交通安全管理问题，提出了基于数据驱动的城市交通事故黑点识别与预警方法，并结合该方法设计了一种城市交通事故预警系统，旨在通过对数据的挖掘和分析来实现交通安全隐患的提前预防。
一、交通事故黑点的定义与识别标准
在实际应用中，交通事故黑点的定义有多种，但其本质都是对交通事故发生概率进行预测。常用的交通事故黑点识别标准有：（1）根据事故数据提取时间跨度，一般选取一年为一个时间单元，当统计范围为一个月时，将其视为交通事故黑点。（2）根据不同类型的事故数量来定义黑点数量，如一年内发生了三起及以上事故即为交通事故黑点。（3）根据统计数据和模型预测数据，如发生一起死亡两人及以上的交通事故即为交通事故黑点。本文所提出的城市交通事故黑点识别方法主要针对车辆与行人等交通参与者之间的冲突问题，基于贝叶斯算法来构建城市道路安全风险等级预测模型[1]。
二、交通事故数据采集与预处理
本系统利用互联网、物联网技术，对事故车辆和驾驶人员进行实时监控，并在监控数据的基础上建立事故黑点识别模型，进而实现对城市交通安全隐患的提前预防。本系统利用物联网技术实现了数据的实时采集和传输，利用物联网技术实现了数据的实时存储和分析。系统在发生事故后能够实时获取事故相关信息，并对事故相关数据进行预处理，从而实现对城市交通事故黑点的自动识别。本系统在数据预处理阶段主要包括以下两个步骤：（1）通过对车辆特征和交通流量进行分析，识别出交通事故黑点；（2）根据事故数量、时间等信息计算出事故发生的概率，进而确定事故黑点[2]。
三、城市交通事故黑点识别方法
3.1数据来源及采集流程
交通事故黑点识别主要考虑道路特征、交通流量和交通事故数据三个因素。通过对这些数据的采集、分析，能够获得交通事故发生的规律和趋势，为建立城市道路交通事故黑点识别模型提供可靠的依据。通过采集分析这些数据，可以提取出事故多发的路段，进而判断出可能存在的安全隐患，为进一步的研究提供必要的基础。道路特征指的是道路各线段的几何特征，包括路面情况、道路等级、交叉口类型等；交通流量是指单位时间内通过某一路段和交叉口的车辆数；交通事故数据指在某一时段内，通过某一路段和交叉口发生交通事故的数量。本文主要研究城市道路交通事故黑点识别方法。
3.2数据预处理
将采集的交通事故数据进行预处理，消除数据缺失、异常值、离群值等。本文采用主成分分析法对原始数据进行降维处理，在分析的过程中，只保留能够代表事故原因的主成分。对样本数据进行标准化处理，消除因样本数量不同而带来的偏差，标准化后的数据适用于事故原因分析。为了方便计算，可以采用线性回归对交通事故进行计算，建立事故严重程度与交通事故次数之间的线性回归方程。利用线性回归模型计算出交通事故次数与交通事故严重程度之间的关系，交通事故次数越多，交通事故严重程度越高。由此判断出交通事故数据中存在的异常值和离群值等数据，剔除异常值和离群值[3]。
3.3黑点识别算法选择与建立
根据贝叶斯网络理论，结合城市道路交通事故的特点，本文基于贝叶斯网络的推理功能，建立了城市道路交通事故黑点识别模型。模型主要分为两部分，首先将数据输入到贝叶斯网络中进行推理，从而得到城市道路交通事故发生的概率；然后利用交通事故数量、时间等信息计算出事故发生概率，进而得到交通事故黑点的识别结果。本文以成都市为例进行测试，城市道路交通事故黑点识别模型可以快速有效地识别出事故黑点并给出相应的预警信息。同时，在识别出事故黑点后，系统可以对该区域进行进一步的安全评价。
四、城市交通事故预警系统设计
4.1系统总体架构设计
城市交通事故预警系统是一个综合性的系统，其基本组成包括基础数据层、数据资源层、应用支撑层、用户界面层以及信息资源层。基础数据层包含道路基础数据、交通事故数据；数据资源层包含道路交通事故数据库、路段交通事故数据库以及事件库等；应用支撑层包含事故黑点识别子系统、风险评估子系统、信息发布子系统以及信息交互子系统；用户界面层包含界面设计和交互流程设计。
4.2关键功能模块（数据输入、黑点自动识别、风险评估、信息发布等）
（1）数据输入模块：本模块主要实现交通事故数据的录入功能，包括事故车辆的识别、事故发生地点的识别以及事故地点的筛选等。（2）黑点自动识别模块：本模块主要实现交通事故黑点的自动识别，包括道路特征、交通流量、事故发生时间等因素。（3）风险评估模块：本模块主要实现对城市道路交通安全风险等级进行评价，包括确定安全风险等级、分析事故发生原因、提出相应措施等。
4.3预警模型开发（预测算法、风险分级等）
基于事故数据分析的黑点－警情关系模型。由于数据采集和处理的方式不同，可以将数据分为训练集和测试集，训练集为包含大量历史数据的模型，测试集为经过数据预处理和特征提取后的新数据。对于模型的评价标准可以参考 GBDT，其中，输入指标为损失函数中的参数，输出指标为损失函数中的预测值。基于深度神经网络的预测算法。考虑到黑点识别以及风险评估，采用深度学习模型对交通事故进行预测。深度学习模型通过对历史数据进行训练来建立事故黑点预测模型，对输入特征进行筛选后利用测试集进行训练，在测试集上测试模型的精度并对其进行修正[4]。
4.4信息交互与用户界面设计
界面设计主要是对整个系统的用户界面进行设计，包括页面布局、功能模块、按钮及导航等。同时，结合用户需求，进行后台接口与前端交互设计，包括界面开发、数据库连接、数据交换等。交互流程主要包括后台服务的访问（以接口形式）、用户向后台发送查询请求、后台返回查询结果、用户对查询结果进行反馈等。交互流程主要是依据系统功能模块之间的联系进行设计，使得整个系统能够顺畅地运行。界面展示：主要包括用户登录界面、预警信息显示界面以及事故黑点分析界面等。同时，将系统中的信息按照展示形式进行分类，以方便用户的访问[5]。
五、系统实现与应用案例
5.1系统原型开发与主要技术实现
基于Babel-Reader框架、 SQL Server 2008数据库，通过 JavaScript脚本语言实现交通事故数据录入、黑点自动识别、风险评估、信息发布等功能。采用C#语言。 net平台上进行程序开发，使用 SQL Server 2008数据库进行数据管理，在。 net平台上进行程序开发。在 Visual Studio 2015平台上，使用C#语言编写程序界面。通过本系统，可以实现城市交通事故数据的实时采集、黑点自动识别、风险评估、信息发布等功能，能够有效地提高交通事故的预防水平，促进城市交通安全管理工作的发展。
5.2案例城市数据选取与系统部署
案例城市选取河南省新乡市，其地理位置与人口规模均与本系统的应用要求相匹配。新乡市共有16个县（市）区，人口共计2400万。新乡市道路总面积约为1070平方公里，机动车保有量约为120万辆，非机动车保有量约为92万辆，机动车驾驶人约为144万人，道路交通事故起数与死亡人数占全市总死亡人数的比重分别约为26.4%和12.8%。案例城市道路交通事故数据的选取主要考虑了事故数据的获取难度和数据采集的及时性。道路交通事故黑点识别与预警系统采用B/S架构，分为客户端与服务端两个部分。
5.3预警效果评估与性能测试
系统采用基于性能指标的评估方法，即以某一事故发生前一段时间内该区域的交通运行状况作为该事故的预警效果指标，预警效果的评价包括三个方面：事故发生前一段时间内，该区域的交通运行状况；事故发生前一段时间内，该区域交通运行状况的变化情况；事故发生前一段时间内，该区域的交通运行状况和事故发生概率变化情况。应用于城市道路交通安全管理工作中的交通事故预警系统，应具有良好的性能。为了验证本系统的预警性能，对上述三个方面进行了测试，分别在工作日早高峰、中高峰、晚高峰三个时间段对交通运行状况进行监测。
六、讨论
6.1关键技术难点与解决措施
本系统在实现过程中遇到的主要问题是，如何在基于 GIS技术的城市道路交通事故黑点识别、预警系统中，对事故发生的历史数据进行有效地管理和应用。因此，本系统在技术设计上，充分考虑了与 GIS软件的接口问题。基于 GIS技术的城市道路交通事故黑点识别、预警系统是一个以交通事故为研究对象的综合研究系统，主要包括数据管理、交通事故黑点识别与预警两大模块。本系统设计采用了面向对象的软件设计方法，将交通事故数据的管理和应用分开设计，保证了该系统在实现过程中数据结构与相关算法、功能模块之间的合理搭配和衔接，具有良好的可扩展性。
6.2系统实际应用中的优势与局限
系统采用了基于距离的算法，这就能够在一定程度上避免对事故发生地点的判断出现错误。并且，该算法结合了城市道路上的实际交通流模型，可以识别出更加符合实际情况的事故发生地点。然而，该系统也存在一些不足之处：（1）由于实际道路上交通流变化较大，距离阈值的选取需要依赖于现场采集数据的精度；（2）由于采用了基于距离的算法，将会有一定概率出现误判；（3）该系统能够识别出的事故黑点数量较少，不能及时发现交通事故发生时道路上发生事故的情况；（4）该系统对于高速公路等有较强车辆通行能力的道路来说，其预警效果较好，但是对于普通道路来说，其预警效果则不佳。
6.3推广应用前景与政策建议
目前，“城市交通事故黑点识别与预警系统”研究工作已经完成，并在我国多个城市进行了推广应用，取得了显著成效。本系统具有以下特点：一是覆盖范围广。该系统采用计算机自动识别技术，不需要人工干预；二是信息丰富、实时性强。该系统的信息来自于交通事故管理部门，可为公安交管部门提供交通安全方面的信息服务；三是针对性强。该系统能够根据不同区域、不同道路和不同交通违法行为进行识别，并给出相应的预警。该系统主要应用于城市交通安全管理工作，因此，对于其他交通管理工作的推广应用具有重要意义和良好的应用前景。
结语
本文以交通事故黑点识别、预警系统为研究对象，对系统的总体设计和模块功能进行了详细设计，并对系统的实现方法和技术难点进行了深入研究。针对交通事故黑点识别和预警的关键技术难点，采用基于深度学习的预测算法进行交通事故黑点识别和预警，并将其应用于城市道路交通安全管理工作。最后，以河南省新乡市为例，对该系统在城市道路交通安全管理工作中的应用情况进行了验证。通过本系统的实际应用，有效地提高了城市道路交通事故预防水平，减少了交通事故的发生。同时，该系统也为公安交管部门提供了更多有价值的决策信息，为提升城市道路交通安全管理工作提供了有力保障。
参考文献
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[2]李泽炜，张敏捷，张浩霖，等.城市交通事故黑点治理新模式研究[C]//中国科学技术协会，交通运输部，中国工程院，湖北省人民政府。2022世界交通运输大会（WTC2022）论文集（交通工程与航空运输篇）。宁波工程学院建筑与交通工程学院;2022:593-599.
[3]陈昱光，胡山，林弘灏，等。基于改进YOLOv8-DeepSORT的城市交叉口交通冲突自动检测方法[J/OL]。重庆交通大学学报（自然科学版）,1-8[2025-09-10].
[4]张丽岩,范敏祎,马健.基于大语言模型的交通拥堵预测研究[J].物流科技,2025,48(17):90-93.
[5]任海怡.雷达“读”车流车道会“说话”[N].合肥晚报,2025-09-09(A04).
