公开(公告)号：CN119475713A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411504524.4

申请日：2024-10-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 程瑞 ,  黄妍雯 ,  王昌锋 ,  盘烨 ,  王涛 ,  袁泉 ,  洪银芳

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/23 ,  G06N7/01 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/40 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种基于改进核密度估计的山区道路交通事故高风险点时空演变分析方法，本发明在传统核密度估计公式的基础上，结合高斯核函数与带宽参数，构建了考虑事故严重度的核密度估计模型，用于鉴别事故高风险区域；然后通过Getis‑Ord Gi*热点分析法，量化事故空间分布规律及集聚效应；在此基础上，利用热点聚类和栅格化分析山区事故高风险区域的时空演变规律。本发明能够深入分析山区道路事故高风险路段的异质性特征，揭示交通事故在时间和空间上的分布特征及动态变化规律，为制定差异化的山区道路事故防控策略提供决策依据。

公开(公告)号：CN119398480A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202410900004.9

申请日：2024-07-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 程瑞 ,  卢春成 ,  黄妍雯 ,  赵全友 ,  王涛 ,  秘运健

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于2D‑CNN深度学习模型的交通事故风险评估方法、设备及介质，本发明所搭建的基于2D‑CNN深度学习的交通事故风险评估模型经过训练后，确定最优的模型参数，能够对交通事故风险进行更为科学及其准确评估，其可通过卷积层自动挖掘交通事故深层特征，可增加卷积神经网络的计算深度；通过在模型中添加批量归一化(Batch Normalization,BN)层对数据分布进行正则化，可减小数据分布偏移带来的影响；由池化层进行二次降维，同时引入丢弃层(Dropout)，可提高模型的泛化能力；最后通过Softmax函数确定事故风险评估等级，最终输出直观的交通事故风险等级的概率分布结果。

公开(公告)号：CN116663267A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310558947.3

申请日：2023-05-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 程瑞 ,  左丽娟 ,  王涛 ,  盘烨 ,  黄妍雯 ,  代军吉

IPC: G06F30/20 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于汽车乘员损伤分析的城市行道树设置方法，将ASI作为乘员伤害风险指标，在不同驶出速度和边坡坡度条件下，利用PC‑crash仿真软件开展小型客车与不同直径行道树反复碰撞试验，获取能够使得ASI值最小的行道树直径建议值；通过驶出速度、边坡坡度与行道树直径建议值和最小ASI值之间的关系，构建了行道树直径建议值模型及相对应的最小ASI值模型；以最小ASI值≤1为标准，通过进一步调整行道树直径进行反复碰撞试验，给出了对应不同驶出速度和边坡坡度的行道树直径和间距；可供今后进行路侧树木优化设计提供指导和参考。