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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明实施例提供了一种多层级的交通事故预测与校正系统、方法及产品，涉及计算机技术领域。系统包括：交通事故鉴别器，用于将交通事故日志分为四个不同的组以识别出目标交通事故记录；交通事故预测器，用于确定目标路段的多个传感器各自的权重，并根据所确定的权重对目标路段的多个传感器在当前时段采集的交通数据进行加权，以加权后的交通数据为候选状态，以目标路段的多个传感器在正常通行时段采集的交通数据为健康状态，基于候选状态与健康状态的分布差异确定目标路段的健康系数；交通事故校正器，用于使用卷积神经网络作为分类器校验目标路段发生交通事故的真实性，得到目标路段的最终预测结果，以提高对道路进行交通事故预测的准确率。
主权项：1.一种多层级的交通事故预测与校正系统，其特征在于，所述系统至少包括：交通事故鉴别器，用于将交通事故日志分为四个不同的组，以识别出目标交通事故记录，所述目标交通事故记录为对发生频率小于预设频率且交通事故恢复平均时间小于预设时间的交通事故的记录；交通事故预测器，用于确定目标路段的多个传感器各自的权重，并根据所确定的权重对所述目标路段的多个传感器在当前时段采集的交通数据进行加权，并以加权后的交通数据为候选状态，以所述目标路段的多个传感器在正常通行时段采集的交通数据为健康状态，确定所述候选状态与所述健康状态的分布差异，根据所述分布差异，确定所述目标路段的健康系数，所述健康系数表征所述目标路段在下一时段的通行情况；交通事故校正器，用于将所述目标路段在下一时段的健康系数与健康阈值比较，在所述下一时段的健康系数高于所述健康阈值的情况下，使用卷积神经网络作为分类器校验目标路段发生交通事故的真实性，以得到所述目标路段的最终预测结果，所述最终预测结果表征所述目标路段在下一时段经校正后的通行情况；其中，所述交通事故预测器、所述交通事故校正器以及所述多个传感器各自的权重，是以所述目标交通事故记录为训练样本进行训练得到的；所述交通数据至少包括以下一者：车辆速度、车辆加速度、车辆温度、车辆自动驾驶功能是否开启、车辆方向盘转角、车辆限滑差速器取值、道路车辆数量、道路车辆平均时速、道路最高时速。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种多层级的交通事故预测与校正系统、方法及产品
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