公开(公告)号：CN114743168A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210356375.6

申请日：2022-04-06

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 赵树恩 ,  龚志坤 ,  赵茂杰 ,  刘伟

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/29 ,  G01S19/45

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行车风险源识别评估方法及系统，本发明通过实时采集行车环境的图像数据，并对图像进行预处理；行车环境安全风险源识别模块对行车环境安全风险源进行识别并分类；通过行车环境安全风险源评估模块对风险源的风险等级进行评估，不仅可以降低人力成本，还可以保障风险源识别评估的客观性、连续性、安全性及实时性；通过对行车环境安全风险事物位置进行定位，并将风险源类型，评估风险等级，地理位置信息上报，不仅可以降低人力成本，还可以实现智能化实时性的行车环境安全风险源上报，为实现公路行车环境安全风险源智能化管控提供的有效途径。