- 专利标题： 一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法
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申请号： CN202010248715.4申请日： 2020-04-01
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公开(公告)号： CN111462488B公开(公告)日： 2021-09-10
- 发明人: 陈阳舟 , 卢佳程 , 许甜 , 尹卓 , 王佐 , 邓涵月
- 申请人： 北京工业大学 , 中交第一公路勘察设计研究院有限公司
- 申请人地址： 北京市朝阳区平乐园100号;
- 专利权人： 北京工业大学,中交第一公路勘察设计研究院有限公司
- 当前专利权人： 中交第一公路勘察设计研究院有限公司,北京工业大学
- 当前专利权人地址： 北京市朝阳区平乐园100号;
- 代理机构： 北京思海天达知识产权代理有限公司
- 代理商 吴荫芳
- 主分类号： G08G1/01
- IPC分类号： G08G1/01 ; G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法，该发明属于智能交通领域。该方法采用俯瞰摄像头获取图像信息，利用深度卷积神经网络识别车辆并利用车辆在交叉口的行为特征对车辆轨迹进行分析，计算车辆之间的碰撞概率，最后对交叉口安全风险进行评估。本发明适用于交叉口环境下的车辆在线安全预警，同时适用于潜在交通安全隐患的实时检测和预警，可提高路口运行的安全等级，提高交通事故预测的准确率。
公开/授权文献
- CN111462488A 一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法 公开/授权日：2020-07-28
IPC分类:
