为提高交通事故黑点鉴别的精度,选择合适的路段长度作为分析路段的基本单元,结合移动步长法将路段划分为几种不同的组合,兼顾交通事故次数和伤亡人数对交通事故进行当量化处理;采用累计频率法进行事故分析,分别得到各种组合下的事故相对集中路段,按路段相邻原则对其进行合并作为初选黑点路段。针对初选黑点路段,选取合适的邻域和阈值,采用基于密度的聚类(DBSCAN)算法进行聚类分析,以寻求长度较短且事故集中的真正事故黑点。为验证该鉴别方法的可靠性,对麻昭(麻柳湾—昭通)高速公路部分路段进行事故黑点鉴别。结果表明:在动态路段划分的基础上,采用当量事故数-累计频率法,初步鉴别出的事故多发路段长度占全线总长28.4%,发生当量事故次数占总事故次数的56.4%;通过移动步长法动态划分路段单元能够最大程度鉴别事故多发路段;采用DBSCAN算法对初选黑点路段进行再次排查,得到的事故黑点路段长度仅占全线总长10.8%,其发生当量事故次数占总事故次数的52.5%;与初选路段相比,其总长度下降了61%,总当量事故次数几乎不变。将动态分段和DBSCAN算法结合能够剔除初选路段中的非黑路段,识别出真正的黑点路段。该方法提高了公路交通事故黑点路段的鉴别精度,可为交通事故黑点的有效治理提供坚实的技术支撑。