公开(公告)号：CN118504965A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410528366.X

申请日：2024-04-29

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 程泽阳 ,  张焱 ,  翟文韬 ,  张卫华 ,  侯超群 ,  张业寒 ,  张伟 ,  吴文佑

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G01S19/42

Abstract: 本发明公开了一种多源数据驱动的城市交通事故风险图谱深度预测方法，包括以下步骤：步骤1、收集指定地区的卫星图像、交通事故数据、GPS轨迹数据，将指定地区划分为多个网格区域；步骤2、根据指定地区的GPS轨迹数据，计算每个网格区域的交通流量数据；步骤3、根据交通事故数据分析其在各个区域内的交通事故数据；并将每个区域交通事故数据划分为历史事故数据、未来事故数据；步骤4、将所述交通事故数据、GPS轨迹数据、历史事故数据作为输入，对深度学习模型进行训练；步骤5、通过训练好的深度学习模型，并计算出下一时刻交通事故风险预测情况。本发明的数据源利用性更好，能够有效展现研究区域内各路段的道路风险水平。