【技术实现步骤摘要】
：本专利技术设计一种交通事故预警系统，具体为一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置。
技术介绍
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技术介绍
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1、交通工具是人们日常生活中的重要组成部分，大部分人每天都会驾驶机动车辆出行。随着城市居民生活水平不断提高，机动车正在走进千家万户，在带来出行便利的同时，也对城市交通造成了更大的压力，对交通调度的能力提出了更加苛刻的要求。随着移动互联网、物联网和云计算的高速发展，智慧的云端智能交通解决方案应运而生，依托城市综合交通大数据，智慧交通解决方案将完美解决交通拥挤，车辆调度，信息服务和安全驾驶等问题。
2、然而，随着交通运输压力日益增大，交通事故发生率也在不断增加，现阶段的交通事故处置大部分流程都需要由人工进行操作，想要根据交通事故信息对后续车流进行处置也就意味着需要更多人力对每次车祸进行评估，同时，每天要对产生的交通数据信息流进行实时处理也给服务器和网络环境带来了极高的要求，且交通事故的分析和预判也会由于人工干预发生失误的必然性而对交通状况带来更加不利的影响。由此可见，找到一种能够通过人工智能分解事故处理流程，简化处理方式，由交通事故数据科学的对交通事故进行评估和预判的方法势在必行。
3、中国专利cn113178069a中提出了大数据机器学习技术的交通预警系统，它通过机器学习算法对历史交通数据流进行学习，并得出交通流模型特征，并与现时交通数据进行比对得出交通数据偏差值，根据数值变化提前预测交通堵塞或异常交通事件，并以此来对交通信号进行控制调度。
4、上述
技术实现思路
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技术实现思路
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1、针对目前交通事故处理中存在的问题，本专利技术设计了一种基于“云-边-端”架构的边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，能够实时更新车祸发生概率预测模型的同时，还采用了边缘计算的方式，既增强了系统的稳定性，又能够通过交通道路中的监控视频进行实时处理与分析，降低了误差，提升了通信速度，也提高了系统的可靠性。
2、本专利技术解决上述问题采用的技术方案如下：
3、在各子节点，本系统可以通过获取由各个交通路口监控摄像头主动上传至分布式的边缘运算端的视频画面，并实时对获取到的视频流进行分析和识别，动态获知哪里发生了交通事故、哪里交通拥挤、哪条道路通畅等等可能会对交通路况产生影响的参数，并迅速将信息提供给云端进行分析。与此同时，现场交警在对交通事故处理结束后可以通过预设的接口提供车祸的更多信息，并补充传递到云端。
4、在云端，我们创新通过机器学习对实时收集到的交通数据进行分析和预测，根据以往框架收集整合的交通事故数据，确定事故高发路段及高发原因，定期请求路况信息，对交通事故发生的概率做出预测，并迅速将信息通过电子提示牌或信息推送的方式提供给驾驶员，以缓解交通堵塞压力，实时对行车限速和行车路线进行调度和调整，以此来降低交通事故率，在预测的同时，机器学习端还会根据从后台补充更新的后续信息进行自我迭代，不断根据各个路口的数据调整和优化机器学习参数。
5、此外，交通管理中心还可以根据本系统后台对人流和交通状态的分析，进行车辆的调度和交通管制，以此实现智能与人工协同的实时高效调度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于，所述基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：所述收集各节点交通数据中交通数据包括摄像头采集图像、温度传感器、能见度传感器。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：所述对节点处各类别交通设施的调度中交通设施包括交通控制信号灯，电子显示路牌，交通数据可视化大屏幕。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：所述解析交通事故信息包括检测交通事故发生地点，呼叫救援，推送电子显示牌道路疏通提醒，调取交通事故发生时该地天气状况及传感器类监测设备数据投入交通分析预测模型的学习，接收救援现场的信息补充，后台实时展示交通事故信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于，所述基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：所述收集各节点交通数据中交通数据包括摄像头采集图像、温度传感器、能见度传感器。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和机器学习的物联网交通事故检测与预警方法与装置，其特征在于：所述对节点处各类别交通设施的调度中交通设施包括交通控制信号灯，电子显示路牌，交...
【专利技术属性】
技术研发人员：李清锋，陈家骏，姜德森，罗骏，陈宇翱，汤骁，
申请(专利权)人：东北林业大学，
类型：发明
国别省市：
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