公开(公告)号：CN113935531A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111202800.8

申请日：2021-10-15

Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司

Inventor： 黄园园 ,  朱嵬 ,  刘方浩 ,  杨世宇 ,  姜誉

IPC: G06Q10/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的交通事故风险预测方法，包括以下步骤：S1：获取实时交通数据，S2：CNN模型训练，S3：结果分拣，S4：风险告警。本发明提供的基于深度学习的交通事故风险预测方法，采用的CNN算法无需手动选取特征，其共享卷积核的特性使得多维特征能够被自动提取，轻松处理高维数据的同时特征分类效果极佳，在VANET场景下，轻量设备路边微云执行部分被卸载的深度学习任务，最终结果处理由云端的交通指挥中心完成，告警信息将被及时传输至车辆单元，提醒驾驶员及时调整车速，注意观察四周，从而降低交通事故发生的风险性。