本发明设计了一套应用于道路安全的算法，实现了在监控路上车辆时数据采集频率的动态调整。由于数据中心监控道路的车辆情况时都是固定的数据采集频率，可能会导致对危险情况的关注度不够，造成不必要的资源浪费，同时大量上传的数据也会对数据中心处理数据产生一定的压力，因此考虑在数据的采集过程中对数据进行预处理。本发明通过对道路环境与车辆移动的建模，获得采集频率与道路状况的匹配度。通过结合深度强化学习算法，找出在每个时刻针对于每种状况的最优决策，从而获得最优的匹配度与最少的能源消耗，从而极大提升数据中心对行驶车辆数据采集的效率。