基于大数据的交通安全分析方法及系统技术方案

本申请实施例提供一种基于大数据的交通安全分析方法及系统，首先利用基础网络学习参数和样例交通监控视频片段，对交通安全分析网络进行训练，通过计算交通安全分析误差来评估网络性能，若交通安全分析误差未达到收敛标准，则更新网络学习参数，并将这些更新后的网络学习参数发送至训练计算节点以进行优化，进而获得全局网络学习参数。此过程循环进行，直至交通安全分析误差满足收敛要求，标志着网络参数学习完成。最终，经过充分训练的交通安全分析网络能够对任意输入的交通监控大数据中的视频片段进行高效、准确的交通安全分析。该方法结合了大数据处理和深度学习技术，显著提升了交通安全分析的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及交通监控，具体而言，涉及一种基于大数据的交通安全分析方法及系统。

技术介绍

1、随着社会的快速发展和城市化进程的加速，交通问题日益凸显，交通安全已成为社会关注的焦点。传统的交通安全分析方法主要依赖于人工观察和事故统计，然而这种方法效率低下，实时性差，且难以全面覆盖所有交通场景。因此，开发一种能够自动、实时并全面分析交通安全情况的方法显得尤为重要。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于大数据的交通安全分析方法及系统。

2、结合本申请的第一方面，提供一种基于大数据的交通安全分析方法，应用于基于大数据的交通安全分析系统，所述方法包括：

3、基于基础网络学习参数信息以及样例交通监控视频片段，对交通安全分析网络进行网络参数学习，生成所述交通安全分析网络的交通安全分析误差；

4、在所述交通安全分析误差不符合误差收敛要求时，对所述基础网络学习参数信息进行更新，生成更新网络学习参数信息，并将所述更新网络学习参数信息发送至训练计算节点，指示所述训练计算节点对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述基于基础网络学习参数信息以及样例交通监控视频片段，对交通安全分析网络进行网络参数学习，生成所述交通安全分析网络的交通安全分析误差，包括：

3.根据权利要求1所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述更新网络学习参数信息包括初始化视频语义编码单元和添加密文后的视频语义编码特征的分簇簇心，所述在所述交通安全分析误差不符合误差收敛要求时，对所述基础网络学习参数信息进行更新，生成更新网络学习参数信息，包括：</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述基于基础网络学习参数信息以及样例交通监控视频片段，对交通安全分析网络进行网络参数学习，生成所述交通安全分析网络的交通安全分析误差，包括：

3.根据权利要求1所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述更新网络学习参数信息包括初始化视频语义编码单元和添加密文后的视频语义编码特征的分簇簇心，所述在所述交通安全分析误差不符合误差收敛要求时，对所述基础网络学习参数信息进行更新，生成更新网络学习参数信息，包括：

4.根据权利要求3所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述在所述交通安全分析网络中对所述视频语义编码特征进行分簇，生成添加密文后的所述视频语义编码特征的分簇簇心，包括：

5.根据权利要求1所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述全局网络学习参数信息包括优化后的视频语义编码单元和包含多个网络训练节点添加密文后的特征分簇簇心，生成所述误差收敛要求对应的训练误差参数的步骤，包括：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的交通安全分析方法，其特征在于，所述针对各个视频语义编码特征，基于所述视频语义编码特征与所述视频语义编码特征的语义分簇簇心间的特征误差...

【专利技术属性】
技术研发人员：程家亮，郑利，
申请(专利权)人：佑乾深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：