本發(fā)明涉及交通安全，具體是涉及一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、當前市場上存在的基于傳統(tǒng)算法的交通安全預警系統(tǒng)，主要依賴于車輛行駛數據和道路條件進行安全風險預測。這些系統(tǒng)采用簡單的閾值判斷方法，能在一定程度上提高公路交通的安全性，但存在明顯不足，難以適應復雜多變的交通環(huán)境，特別是在處理非典型或突發(fā)情況時效果有限。并且由于缺乏深度學習和大數據分析的支持，預警準確性有限，誤報和漏報率較高，難以準確識別和分析潛在的交通風險模式。此外，這些系統(tǒng)未能充分考慮不同駕駛員的行為習慣和風險偏好，預警信息缺乏針對性和實用性，難以滿足個性化服務需求。?因此，本發(fā)明提供一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)及方法，以克服現有技術的不足，提高公路交通的安全性。

技術實現思路

1、本發(fā)明提供一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)及方法，用于解決現有交通安全智能預警系統(tǒng)難以適應復雜多變的交通環(huán)境以及預警準確率較低的技術問題。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明所采取的技術方案如下：一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，由數據采集模塊、數據預處理模塊、智能分析模塊、預警決策模塊以及交互式預警界面組成，所述數據采集模塊通過傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)、氣象站三種途徑收集多參數數據，所述數據預處理模塊對收集到的多參數數據進行清洗、標準化、歸一化和缺失值補充，預處理后的多參數數據經過特征提取后，通過智能分析模塊運用前饋神經網絡ffnn+自注意力機制對提取的特征進行訓練，構建多維度風險預測模型，自動識別交通模式的變化，預測潛在危險事件，交互式響應界面展示預警信息與實時采集的多參數數據。

3、進一步地，所述多參數數據包括歷史事故記錄、實時交通流量、天氣狀況、道路狀況、駕駛員行為數據、隨機數據。

4、進一步地，所述多參數數據清洗采用標準差法識別并處理異常值。

5、進一步地，用改進z-score標準化將所述多參數數據進行標準化處理，使得能夠在同一尺度下進行比較和分析。

6、進一步地，經過標準化的多參數數據使用最小-最大歸一化處理，將多參數數據轉換為0到1之間的無量綱值。

7、進一步地，智能分析模塊還包含有自注意力機制層，以捕捉多參數數據中不同位置之間的關聯(lián)性，通過計算序列中每個元素的查詢、鍵和值向量，并通過相似度計算為每個元素分配權重，根據權重對值向量進行加權求和，得到每個元素的上下文表示，將上下文表示輸入到前饋神經網絡ffnn模型的后續(xù)層中，以進一步增強模型的預警能力。

8、進一步地，智能分析模塊基于駕駛員行為數據，構建駕駛員畫像，所述畫像包括駕駛員的駕駛習慣、反應速度、風險偏好，進而根據駕駛員畫像，為每位駕駛員設定個性化的預警閾值。

9、進一步地，預警決策模塊根據模型的預測結果，及時發(fā)布預警信息，包括預警類型、預警級別以及建議措施，并通過路側顯示屏、車載終端、手機app向駕駛員及交管部門發(fā)布預警信息。

10、包含一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)的方法，包括以下步驟：

11、s01.數據采集：通過傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)、氣象站三種途徑收集多參數數據；

12、s02.數據預處理：對多參數數據進行清洗、標準化、歸一化以及缺失值補充；

13、s03.智能分析；運用前饋神經網絡ffnn+自注意力機制對提取的特征進行訓練，構建多維度風險預測模型，自動識別交通模式的變化，預測潛在危險事件；

14、s04.預警決策：基于預測分析結果，自動生成預警信號，并根據預警級別提供診斷報告和建議措施；

15、s05.交互式響應：展示預警信息與實時采集的多參數數據。

16、與現有技術相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

17、（1）本發(fā)明通過對多參數數據的整合和分析，利用前饋神經網絡ffnn+自注意力機制，能夠更全面地了解路況和交通風險情況，為預警系統(tǒng)的決策提供有力的數據支持，從而實現對復雜交通環(huán)境的自適應學習，顯著提高預警的準確性和智能化水平；

18、（2）本發(fā)明通過對大量駕駛員信息的分析和挖掘，構建準確的駕駛員畫像，并根據畫像為每位駕駛員定制個性化的預警閾值和提醒方式，從而顯著提高預警信息的針對性和有效性，降低誤報和漏報率。

技術特征：

1.一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，其特征在于，由數據采集模塊、數據預處理模塊、智能分析模塊、預警決策模塊以及交互式預警界面組成，所述數據采集模塊通過傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)、氣象站三種途徑收集多參數數據，所述數據預處理模塊對收集到的多參數數據進行清洗、標準化、歸一化和缺失值補充，預處理后的多參數數據經過特征提取后，通過智能分析模塊運用前饋神經網絡ffnn+自注意力機制對提取的特征進行訓練，構建多維度風險預測模型，自動識別交通模式的變化，預測潛在危險事件，交互式響應界面展示預警信息與實時采集的多參數數據。

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，其特征在于，所述多參數數據包括歷史事故記錄、實時交通流量、天氣狀況、道路狀況、駕駛員行為數據、隨機數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，其特征在于，所述多參數數據清洗采用標準差法識別并處理異常值。

4.根據權利要求1所述的一種數據中心機房的智能預警管理方法，其特征在于，用改進z-score標準化將所述多參數數據進行標準化處理，使得能夠在同一尺度下進行比較和分析。

5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，其特征在于，經過標準化的多參數數據使用最小-最大歸一化處理，將多參數數據轉換為0到1之間的無量綱值。

6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)，其特征在于，智能分析模塊還包含有自注意力機制層，以捕捉多參數數據中不同位置之間的關聯(lián)性，通過計算序列中每個元素的查詢、鍵和值向量，并通過相似度計算為每個元素分配權重，根據權重對值向量進行加權求和，得到每個元素的上下文表示，將上下文表示輸入到前饋神經網絡ffnn模型的后續(xù)層中，以進一步增強模型的預警能力。

7.根據權利要求1所述的一種數據中心機房的智能預警管理方法，其特征在于，智能分析模塊基于駕駛員行為數據，構建駕駛員畫像，所述畫像包括駕駛員的駕駛習慣、反應速度、風險偏好，進而根據駕駛員畫像，為每位駕駛員設定個性化的預警閾值。

8.根據權利要求1所述的一種數據中心機房的智能預警管理方法，其特征在于，警決策模塊根據根據模型的預測結果，及時發(fā)布預警信息，包括預警類型、預警級別以及建議措施，并通過路側顯示屏、車載終端、手機app向駕駛員及交管部門發(fā)布預警信息。

9.包含一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)的方法，該方法基于如權利要求1所述的系統(tǒng)實現，包括以下步驟：

技術總結
本發(fā)明涉及交通安全技術領域，具體是涉及一種基于人工智能的公路交通安全智能預警系統(tǒng)及方法。由數據采集模塊、數據預處理模塊、智能分析模塊、預警決策模塊以及交互式預警界面組成，所述數據采集模塊通過傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)、氣象站三種途徑收集多參數數據，所述數據預處理模塊對收集到的多參數數據進行清洗、標準化、歸一化和缺失值補充，通過智能分析模塊運用前饋神經網絡FFNN+自注意力機制對提取的特征進行訓練，構建多維度風險預測模型，自動識別交通模式的變化，預測潛在危險事件，交互式響應界面展示預警信息與實時采集的多參數數據。本發(fā)明能夠能夠更全面地了解路況和交通風險情況，為預警系統(tǒng)的決策提供有力的數據支持，顯著提高預警的準確性和智能化水平。

技術研發(fā)人員：王理想,王明用,王文星,黃瑞華,謝建省
受保護的技術使用者：廣州市聲訊電子科技股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/23