山东理工大学魏福禄获国家专利权
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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利基于环境特征的道路交通安全智慧预警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:CN120636151B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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:202510813754.7,技术领域涉及:G08G1/01;该发明授权基于环境特征的道路交通安全智慧预警方法及装置是由魏福禄;张鑫;贾洪飞;曲大义;郭永青;赵琪;赵金宝;商强;王祥本;郭延永设计研发完成,并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于环境特征的道路交通安全智慧预警方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了基于环境特征的道路交通安全智慧预警方法及装置,涉及市政道路技术领域,预警步骤为:基于传感器采集道路环境数据,包括路面状况数据与机动车交通流量数据;对交通流量数据进行大小判断,建立拥堵阈值,将交通流量大于拥堵阈值的路段进行划分标记,上传至无人机系统内;无人机搭载气象传感器,构建气象监测网络,基于划分标记的拥堵路段进行飞行路径规划,采集拥堵路段气象环境特征数据,对相关车辆进行交通安全预警。本发明在交通管理与安全保障方面,标记拥堵路段助力交通部门提前规划疏导,提升道路通行效率,及时预警提醒车主防范,降低事故风险,减少人员财产损失,实现长期有效运行,该预警方法通过多环节协同,全方位提升道路交通安全管理水平。
本发明授权基于环境特征的道路交通安全智慧预警方法及装置在权利要求书中公布了:1.基于环境特征的道路交通安全智慧预警方法,其特征在于,预警步骤为: 基于传感器采集道路环境数据,包括路面状况数据与交通流量数据; 对交通流量数据进行大小判断,建立拥堵阈值,将交通流量大于拥堵阈值的路段进行划分标记,上传至无人机系统内; 无人机搭载气象传感器,构建气象监测网络,基于划分标记的拥堵路段进行飞行路径规划,采集拥堵路段气象环境特征数据; 考虑交通环境的时变特性,挖掘不同时间下气象环境、路面状况与交通流量之间的非线性关系,引入注意力机制,关注对交通影响大的气象因素和路面状况指标,对不同气象条件和路面状况组合分类,建立关联规则库; 基于关联规则库内数据,构建交通知识图谱,预测交通异常事件发生概率,包括交通事故与交通拥堵; 设定多级别预警体系,基于异常事件发生概率,划分不同预警等级,针对不同预警等级,在车主车机上实施不同预警方式; 建立关联规则库,具体步骤为: 将采集的得到的环境数据进行预处理后,计算不同时间下交通流量数据的方差值、最大值与最小值数据特征; 基于滑动平均方法提取数据特征的变化趋势,基于傅里叶变换将时域数据转换到频域,获取数据的周期性规律; 引入注意力机制,对不同时间下的气象环境和路面状况指标进行权重分配,将气象环境与路面状况指标进行向量化,将权重与向量化指标相乘并求和,计算得到交通影响值,聚焦对交通影响大的气象与路况因素; 交通影响值计算公式为: 其中表示在时间时计算得到的交通影响值,是整个计算的最终输出结果,用于衡量气象和路面状况因素对交通的综合影响程度,为激活函数,是引入非线性因素,使模型学习和拟合复杂关系,将加权求和后的结果转换到输出范围,为一个行向量,是模型的参数向量,用于对经过加权的特征向量进行线性变换,其维度与后续向量乘法运算匹配,为权重矩阵,也是模型的参数,用于对输入的特征向量进行线性变换,学习到不同特征组合与交通影响值之间的关系;其中 ,是特征注意力权重,表示在时间时,第个气象路面状况特征维度的相对重要性权重;其中,代表在时间时,向量化后的气象环境和路面状况指标中的第个特征值;为偏置项; 基于随机森林对得到的周期性规律与交通影响大的气象因素进行分类;运用关联规则挖掘算法,在分类结果中挖掘气象环境特征、路面状况与交通流量之间的关联规则,设定最小支持度和最小置信度阈值,扫描数据集找出频繁项集,即出现频率高于最小支持度的气象和路面状况组合,从频繁项集中生成关联规则库; 关联规则挖掘算法算法核心包括: 项集为气象因素、路面状况、交通流量级别构成的集合; 支持度为项集在数据集中出现的频率,公式为: 置信度为规则的可靠性,表示在包含X的事务中同时包含Y的概率,公式为: 提升度为规则的有效性,衡量X的出现对Y出现的影响,公式为: 挖掘步骤为: 收集气象数据、路面状况数据和交通流量数据,进行清洗、标准化和离散化; 使用Apriori算法找出所有支持度高于阈值的项集; 从频繁项集中提取置信度和提升度高于阈值的规则,得到关联规则。
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