一种基于ETC系统的高速公路交通数据分析方法

本发明属于高速公路交通数据分析领域，涉及到一种基于ETC系统的高速公路交通数据分析方法，其通过获取监控路段预设时段内所有ETC门架采集的包括车辆标识、通行时间戳、门架位置编码及车型编码的原始过车数据流，解析原始过车数据流生成车速个体动态特征及车型群体静态特征，构建以路段标识和时间窗口为索引的多维风险数据集，将多维风险数据集输入预训练的深度学习模型，输出事故隐患概率值结果并基于概率梯度判定规则执行预警状态判定，根据预警状态生成监控路段的事故风险热力图并反馈，有效解决现有技术中前瞻性预测不足和区域性事故隐患评估精度低的问题，显著提升交通风险评估的时效性和准确性。