摘要
本发明涉及风险分析技术领域,尤其涉及一种基于物联网的车辆运输过程中的风险实时预警评估方法。本发明的方法包括:采用时变卡尔曼滤波模型,评估并量化表征驾驶员操纵意图与车辆动态反馈之间偏差的驾驶状态偏离度;将车辆IMU数据与货物压力分布数据输入至预设的车辆‑货物刚柔耦合动力学模型中,实时解算出表征车辆在当前运动扰动下的车货系统失稳指数;利用时空图卷积网络,融合作为动态属性的实时交通流、气象数据与作为静态属性的道路几何、历史事故数据,预测运输沿线各路段在未来时间窗口内的风险势场值。与现有技术相比,本发明构建了一个人‑车‑货‑路‑环境多维度协同的风险评估体系,显著提升了风险预警的准确性与前瞻性。