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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111438751.8 (22)申请日 2021.11.25 (71)申请人 武汉卓尔信息科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区华工科技园 ·创新基地 1栋B单元 二层201号 (72)发明人 周显敬 刘虎 汪寒雨 黄银地 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G08G 1/01(2006.01) G08G 1/16(2006.01)G08B 31/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的区域交通事故预警方 法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于深度学习的区域交通 事故预警方法及系统, 该方法包括: 获取历史一 段时间内交通事故发生地点, 基于DBSCAN聚类算 法对交通事故发生地点进行聚类, 得到区域交通 事故点簇; 对区域交通事故进行特征提取, 构建 交通事故特征与事故类型的映射 关系, 并基于深 度学习算法, 对深度学习模型进行训练; 检测区 域交通特征数据, 通过深度学习模型, 预测车辆 事故风险, 并对对应的车辆进行预警。 通过该方 案可以预测区域车辆风险, 准确对区域驾驶员进 行风险提 示, 保障交通 安全。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114239927 A 2022.03.25 CN 114239927 A 1.一种基于深度学习的区域交通事故预警方法, 其特 征在于, 包括: 获取历史一段时间内交通事故发生地点, 基于DBSCAN聚类算法对交通事故发生地点进 行聚类, 得到区域交通事故点簇; 对区域交通事故进行特征提取, 构建交通事故特征与事故类型的映射关系, 并基于深 度学习算法, 对深度学习模型进行训练; 检测区域交通特征数据, 通过深度学习模型, 预测车辆事故风险, 并对对应的车辆进行 预警。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 所述对区域交通事故进行 特征提取包括: 提取交通事故对应的天气、 时段、 空间地理环境、 事故车状态、 他车状态五个维度特征 数据。 3.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述构建交通事故特征与事故类型的映射 关系包括: 将交通事故的维度特征数据通过数值表示, 并构建同一类型交通事故对应的映射矩 阵。 4.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述深度学习模型包括5个卷积层、 5个反 卷积层和1个全连接层; 卷积层和反卷积层激活函数为tanh函数, 全连接层激活函数为sigmo id函数。 5.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述检测区域交通特征数据, 通过深度学 习模型, 预测车辆事故风险, 并对 对应的车辆进行 预警包括: 通过视频监控实时获取交通事故点簇区域车辆的实时状态, 结合区域天气、 地理环境 特征, 通过深度学习模型 预测区域车辆事故风险; 通过区域交通广播或导 航地图向对应的车辆预警提 示。 6.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述检测区域交通特征数据, 通过深度学 习模型, 预测车辆事故风险, 并对 对应的车辆进行 预警包括: 通过车载传感器获取车辆的实时状态, 结合区域天气、 地理环境特征, 通过深度 学习模 型预测区域车辆事故风险, 并通过 车内语音系统或导 航地图进行 预警提示。 7.一种基于深度学习的区域交通事故预警系统,其特 征在于, 包括: 数据采集聚类模块, 用于获取历史一段时间内交通事故发生地点, 基于DBSCAN聚类算 法对交通事故 发生地点进行聚类, 得到区域交通事故点簇; 模型训练模块, 用于对区域交通事故进行特征提取, 构建交通事故特征与事故类型的 映射关系, 并基于深度学习算法, 对深度学习模型进行训练; 预测预警模块, 用于检测区域交通特征数据, 通过深度学习模型, 预测车辆事故风险, 并对对应的车辆进行 预警。 8.根据权利要求7 所述的系统, 其特 征在于, 所述对区域交通事故进行 特征提取包括: 提取交通事故对应的天气、 时段、 空间地理环境、 事故车状态、 他车状态五个维度特征 数据。 9.一种电子设备, 包括存储器、 处理器以及存储在所述所述存储器中并可在所述处理 器上运行的计算机程序, 其特征在于, 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1 至6任一项所述的一种基于深度学习的区域交通事故预警方法的步骤。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114239927 A 210.一种计算机可读存储介质, 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序, 其特征在 于, 所述计算机程序被执行时实现如权利要求 1至6任一项 所述的一种基于深度学习的区域 交通事故预警方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114239927 A 3
专利 一种基于深度学习的区域交通事故预警方法及系统
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