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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118571007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410638807.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置是由邓维斌;朱正凯;于洪;熊媛媛;刘森;王维;罗婉瑜;黄海丰;伍溯源设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置，属于交通事故预测领域。该方法包括：S1：对数据进行收集与清洗，并提取数据特征；S2：通过PKM模块提取POI对事故影响的POI时空知识；S3：将数据特征和POI时空知识融合为新的特征，并将其划分为空间特征、时间特征和时空特征；S4：将时间特征和时空特征经过尺度划分模块以分割为历史、周期和临近尺度；S5：将空间特征、不同尺度的时间特征和时空特征输入至模型中训练，并保存最佳模型；模型包括SCM、TCM、STCM和注意力模块；S6：向保存的最佳模型中输入测试数据，得到未来某条道路交通事故的预测值。本发明能提升道路级交通事故预测精度。

本发明授权关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种关注兴趣点与多尺度时序关系的交通事故预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：对数据进行收集与清洗，并提取数据特征；所述数据包括事故信息、气候信息、车流量信息、道路信息、POI信息以及预测区域的路网信息； S2：通过PKM模块提取POI对事故影响的POI时空知识，其中，POI表示兴趣点，PKM模块表示POI时空知识挖掘模块； S3：将步骤S1提取的数据特征和POI时空知识融合为新的特征，并将其划分为空间特征、时间特征和时空特征； S4：将时间特征和时空特征经过尺度划分模块以分割为历史、周期和临近尺度； S5：将空间特征、不同尺度的时间特征和时空特征输入至模型中训练，并保存表现最佳的模型；所述模型包括SCM、TCM、STCM和注意力模块；其中，SCM表示空间卷积模块，TCM表示时间卷积模块，STCM表示时空卷积模块； S6：向保存的最佳模型中输入测试数据，得到未来某条道路交通事故的预测值； 步骤S2中，所述PKM模块用于将POI数据与道路和碰撞事故数据联系起来，以提取POI与碰撞事故发生可能性之间的时空关系，从而确定不同类型的POI在不同时间对道路碰撞事故的影响； 所述PKM模块处理数据的具体步骤如下： S21：输入POI数据和道路数据，通过以下公式计算第j类POI与某条道路的相关性权重IDFqj： 其中，qj表示第j类POI，N为道路的总数，nqj为周围有第j类POI的道路的数目； S22：计算第j类POI与某条道路的相关性分数Rqj： 其中，k和b是自由参数，fj表示所有道路附近的第j类POI的数目；dl表示一条道路附近的所有POI的数量；avgdl表示所有道路附近的POI的平均数量； S23：计算第j类POI对第i条道路的加权关联得分以此获得每种类型的POI对每条道路交通事故发生概率的影响权重，将其作为POI空间宏观知识； S24：输入POI数据和交通事故数据，计算第j类POI在第t时刻与事故的相关性分数将其作为POI时间宏观知识； 其中，表示t时刻第j类POI附近发生交通事故的数目，T表示一周的总天数或一天的总小时数； 步骤S4中，所述尺度划分模块用于将时间特征和时空特征划分为预测目标此前按序的若干小时信息、临近小时信息和若干间隔k周的信息，以便捕获交通事故发生的日常模式、短期趋势和长期周期模式； 所述尺度划分模块处理数据的具体步骤如下： S41：输入的时空与时间特征先经过滑动窗口以步长为1进行处理后得到输入矩阵 G∈Rn×F，n表示获取的总小时数，F表示每小时的特征数； S42：将n分别设置为24、6以获取预测时刻前24小时、6小时的时间和时空特征，从而提取特征的日常模式和临近趋势； S43：输入的时空与时间特征先经过滑动窗口以步长为t进行处理后得到输入矩阵G∈Rn ×F； S44：将n设置为12，以获取预测时刻前以7天为间隔的相同时刻的12个时间和时空特征，从而提取特征的长期周期模式； S45：将以上三种不同尺度的时间和时空特征输出。

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