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一种基于深度学习的高速公路实时交通事故风险评估方法

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摘要

本发明公开一种基于深度学习的高速公路实时交通事故风险评估方法，该方法首先使用ETC门架、高速互通、收费站的基础信息，为高速公路划分路段，并建立路段间的上下游关联关系；并分别计算各路段的车流量、车流速度与车流密度，获取道路信息、气象信息和事故信息，并将其转换为独热编码，然后对事故发生点的上下游路段对应的四类信息进行数据融合、数据重采样和标准化；再根据获取的数据，区分其中的时序特征和非时序特征，构建并训练深度学习模型；最后根据训练好的深度学习模型，对高速公路各路段发生交通事故的风险水平进行实时评估，计算获得事故风险水平指标。本发明可及时准确地对高速公路交通事故风险水平进行评估。

著录项

  • 公开/公告号CN112562337A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202011455350.9

  • 发明设计人 李道勋;朱永东;宋晓峰;季玮;季欣凯;吴迎笑;

    申请日2020-12-10

  • 分类号G08G1/01(20060101);G08G1/065(20060101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/30(20120101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人贾玉霞

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2023-06-19 10:24:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-13

    授权

    发明专利权授予

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