基于深度学习的道路靶向安全预警方法及系统
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基于深度学习的道路靶向安全预警方法及系统
申请号:
CN202511455343
申请日期:
2025-10-13
公开号:
CN120932462A
公开日期:
2025-11-11
类型:
发明专利
摘要
本发明提供基于深度学习的道路靶向安全预警方法及系统,涉及道路安全技术领域,包括通过预训练的目标检测神经网络识别道路中的车辆、行人及障碍物并提取特征向量,利用蒙特卡洛树搜索算法采样运动轨迹并构建安全决策树,执行时空双重风险评估生成综合风险评分,当风险轨迹对应的评分超过预设阈值时,生成预警信息。本发明能够准确预测碰撞风险并提供及时预警,提高道路交通安全水平。
技术关键词
风险
阈值分割方法
分布直方图
生成道路
蒙特卡洛树
轨迹
时序
道路监控设备
实时图像
搜索算法
节点特征
预警方法
动态
计算机程序指令
障碍物
矩阵
序列
时间段
关系