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申请/专利权人：世纪恒通科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于交通规则向量数据库的构建与优化方法，包括数据采集、数据预处理、特征提取与向量化、向量数据库构建、模型训练接口开发、动态优化机制、系统部署和评估等步骤，本发明在提升数据处理效率、保证数据时效性和准确性、支持多样化数据处理、优化大模型训练、增强系统适应性和灵活性、促进智能交通技术发展以及保障数据安全和隐私等方面具有显著的有益效果。通过系统化的技术手段和优化方法，本发明为交通法规和驾考相关的垂直领域提供了创新的数据管理和应用解决方案，具有重要的技术意义和应用价值。

主权项：1.一种基于交通规则向量数据库的构建与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据采集a.源数据识别,确定交通法规、驾考规则、历史案例和相关法律文档的数据源；b.数据获取,通过自动化爬虫技术、合作机构和公开数据库收集结构化和非结构化数据；c.数据筛选，对收集到的数据进行初步筛选，排除不相关或质量低下的数据；S2.数据预处理a.数据清洗,对数据进行包括去除噪声、修正错误、填补缺失值的清洗过程；b.格式统一，统一不同来源和类型数据的格式，如将所有文本数据转换为统一的编码格式，图像和视频数据统一分辨率和格式；c.数据标注，对需要手动标注的数据进行人工或半自动标注；S3.特征提取与向量化a.特征设计，根据交通法规和驾考规则的特性，设计适合的特征提取方法；b.深度学习模型应用，使用预训练的深度学习模型提取高维特征；c.向量化，将提取的特征转化为数值向量，便于存储和计算；S4.向量数据库构建a.数据库设计，设计支持高效检索和存储的向量数据库架构；b.将向量化后的数据导入向量数据库，建立索引以优化查询性能；C.动态向量索引的实现,通过动态向量索引，确保向量数据库在数据变化和查询频率变化时，自动调整和优化索引结构，保持高效的查询性能；d.安全性与隐私，确保数据库的安全措施到位，对敏感数据进行加密，遵守相关的数据保护法规；S5.模型训练接口开发a.API开发，开发应用程序接口，允许外部系统和模型训练框架方便地访问向量数据库；b.数据接口测试，在实际模型训练场景中测试接口的稳定性和性能；S6.动态优化机制a.性能监控，实时监控数据库的查询效率和数据更新频率；b.反馈机制，根据模型训练结果和用户反馈，调整特征提取算法和向量化参数；c.定期更新,定期导入新的数据和更新现有数据，以反映最新的交通法规和驾考规则变化；S7.系统部署和评估a.系统部署,在目标环境中部署完整的系统，包括数据采集模块、预处理模块、数据库和API；b.性能评估,评估系统在实际应用中的表现，包括数据处理速度、模型训练效果和用户满意度；c.持续优化，根据评估结果和技术进步，不断优化系统的各个部分。

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