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龙图腾网获悉大连理工大学;公安部道路交通安全研究中心申请的专利一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118116206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410393965.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法是由王江波;栗慧哲;刘锴;戴帅;褚昭明;朱新宇设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于公路网交通安全领域，涉及一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法，包括获取目标公路网区域多源数据；基于道路线形数据将道路线形变化点设为路段划分点，进行路段的静态粗粒度划分；基于路段不同特征统计最小路段单元的特征参数，构建路段单元特征向量，使用有序聚类算法进行路段的动态细粒度划分；根据路段特征值量化路段脆弱性；构建公路网贝叶斯网络结构模型进行关键路段识别。本发明融合多种因素对路段的影响，有效克服仅依赖单一评价指标进行关键路段识别的局限性，确保识别结果的全面性和准确性；从路段潜在中断风险和路网整体失效关系的角度出发，科学地评估各路段在公路网中的重要性，提升识别结果的可靠度和实用性。

本发明授权一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脆弱性的公路网连通性关键路段识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取目标公路网区域多源数据； 步骤2：基于道路线形数据将道路线形变化点设为路段划分点，进行路段的静态粗粒度划分； 步骤3：在步骤2静态粗粒度划分的基础上，基于路段不同特征统计最小路段单元的特征参数，构建路段单元特征向量，使用有序聚类算法进行路段的动态细粒度划分； 步骤4：根据步骤3动态细粒度划分的结果，由路段特征值量化路段脆弱性； 步骤5：构建公路网贝叶斯网络结构模型进行关键路段识别； 所述的步骤1中，获取的多源数据包括公路网路网数据、道路线形数据、道路事故数据、“两客一危”车辆占比数据、路面质量数据和天气数据；其中公路网数据包括道路长路数据和路网桩号数据；道路线形数据包括交叉口位置、弯道长度、坡道长度和车道数；道路事故数据包括事故发生位置对应路段桩号数据和事故伤亡人数；“两客一危”车辆占比数据包括路段总车流量数据和“两客一危”流量数据；路面质量数据包括道检测路段对应桩号数据和路面综合破损率；天气数据包括降雨强度数据和道路能见度数据； 所述的步骤2中，道路线形变化包括交叉口、弯道、坡道以及车道数变化；针对交叉口，将交叉口位置设为划分点；针对弯道，将弯道以及平滑曲线划分为同一路段；针对坡道，从坡道起点至终点划分为同一路段；针对车道数变化，将车道数变化的位置设为划分点； 所述的步骤3中，基于有序聚类算法进行路段的动态细粒度划分的过程具体为： 步骤301：根据多源数据获取粒度大小作为最小路段统计单元，按不同最小路段单元的分别统计各来源数据的特征参数，形成每个路段单元的特征向量，特征参数包括当量事故数、“两客一危”车辆占比、路面状况指数、降雨强度和能见度范围； 其中，当量事故数计算公式为： AN＝r1X1+r2X2+r3X3+X41 其中，AN表示当量事故数，X1表示事故死亡人数，X2表示事故严重受伤人数，X3表示轻微受伤人数，X4表示事故数量，r1,r2,r3分别表示死亡、严重受伤、轻微受伤人数权重； 其中，“两客一危”车辆占比计算公式为： 其中，Ra表示“两客一危”车辆占比，V“两客一危”表示统计单元内“两客一危”车辆流量，V总表示统计单元内车辆总流量； 其中，路面状况指数计算公式为： PCI＝100-15DR3 其中，PCI为路面状况指数，DR路面综合破损率； 其中，降雨强度统计单位为mmh，能见度范围统计单位为m； 步骤302：将特征向量进行数据归一化后，获得基于静态粗粒度划分路段内的最小统计单元特征值构成的有序数列x1,x2,…,xn； 步骤303：将有序数列输入到有序聚类算法中获取划分段数μ0和路段划分结果具体过程为： 对于由最小统计单元构成的有序数列x1,x2,…,xn，设置可能划分点λ，2≤λ≤n-1，计算划分点前后的离差平方和，对于可能划分点λ前后的离差平方和表达式为： 其中，划分点前数据均值，划分点后数据均值，xi为有序数列第i位数据，Sλ为划分点前的离差平方和，Sn-λ为划分点前的离差平方和，n为最小统计单元总数； 计算此时划分点的总离差平方和SSλ，SSλ计算公式为： SSλ＝Sλ+Sn-λ6 当总离差平方和达到最小值时，可能划分点λ被认为是最优的，将该点确定为划分点；计算在不同划分段数下的总离差平方和；随着划分段数的增加，总离差平方和减小，说明划分后路段内特征差异变小，当总离差平方和变化前后差值小于σ时，确定最终的路段划分数μ0；得到当路段分段数为μ0的路段特征值其中，σ为总离差平方和差值阈值； 所述的步骤4中，根据路段特征值量化路段脆弱性；具体量化方法如下： 步骤401：根据路段特征参数的指标值进行路段中断风险值计算；指标值和路段中断风险值关系如下： 指标值zmax～z1对应一级风险等级，对应风险值阈值为100～f1； 指标值z1～z2对应二级风险等级，对应风险值阈值为f1～f2； 指标值z2～z...对应三级风险等级，对应风险值阈值为f2～f...； 指标值z...～0对应n级风险等级，对应风险值阈值为f...～fn； 其中，zi为特征参数指标值分级阈值，fi为路段中断风险值分级阈值，n为风险等级分级数量，具体指标值与路段中断风险值对应关系用连续分段函数表示为： 其中，F表示不同路段特征对应的路段中断风险值大小； 步骤402：根据路段特征风险值量化路段脆弱性，脆弱性计算公式如下： SI＝w1F1+w2F2+w3F3+w4F4+w5F58 其中，SI表示路段脆弱性大小；F1～F5分别对应事故风险值、“两客一危”流量风险值、路况风险值、降雨影响风险值、能见度范围风险值；w1～w5分别对应历史事故风险等级权重、“两客一危”流量风险等级权重、路况风险等级权重、降雨影响风险等级权重、能见度范围风险等级权重； 所述的步骤5中，构建公路网贝叶斯网络结构模型进行影响公路网连通性的关键路段识别，公路网连通性是指公路网中路段、路径和OD对的连接程度；具体识别过程为： 步骤501：根据公路网结构数据建立公路网拓扑结构，拓扑结构中节点表示路网中交叉口，拓扑结构中线段表示路网中路段； 步骤502：将路段定义为贝叶斯网络的根节点，各路段所构成集合为节点变量集，由路段之间连接关系确定公路网的贝叶斯网络结构模型；由路段组成路径、路径组成OD对、OD对组成路网的关系确定贝叶斯网络结构模型的四个层级，分别是路段、路径、OD对和路网； 步骤503：将各路段先验中断概率输入贝叶斯网络结构模型，计算得到各路径、OD对中断概率的分布和路网失效概率，路网失效概率高则表示路网连通性中断的可能性大；再反推当路网失效时，每个路段后验条件概率，根据路段后验条件概率由大到小排序路段在路网中重要程度的高低，识别出影响路网连通性的关键路段； 其中路段先验中断概率计算公式如下： 其中，Ri是路段i的先验中断概率；l是路段长度；L是路网总长度；SI是路段脆弱性大小。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学;公安部道路交通安全研究中心，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。