【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆行驶风险判定，具体是涉及一种基于大数据判定车辆行驶过程中动态风险的方法、介质和装置。
技术介绍
1、在车辆的在途行驶过程中，安全问题无疑是重中之重。而安全问题的影响因素是复杂多样的，涵盖了驾驶员、车辆、路况、天气等多个方面。值得注意的是，这些影响因素大多难以量化，它们如同隐藏在暗处的不定时炸弹，为在途行驶过程增加了诸多不确定性风险，进而对在途安全产生不可忽视的影响。鉴于此，为了提升车辆在途行驶的安全性，我们需要对这些因素加以重视和分析。
2、现有技术中的仍存在诸多技术问题：
3、1、数据质量和完整性问题：
4、数据不完整：车辆和环境传感器的数据可能存在丢失、错误或不一致的问题。缺少关键数据或数据质量差可能导致风险评估结果不准确。
5、数据延迟：数据采集和传输过程中可能存在延迟，影响实时性和准确性。
6、2、数据融合与处理难题：
7、数据异构性：来自不同来源的数据可能格式、尺度和质量不一致，难以进行有效融合。
8、计算复杂性：大数据分析需...
【技术保护点】
1.一种基于大数据判定车辆行驶过程中动态风险的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对所述历史数据进行边缘计算和数据预处理，得到目标数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述目标数据的输入特征包括速度、加速度、车距、路况、天气；通过PCA（主成分分析）特征提取算法将高维特征空间降维，表达式为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述动态风险评估模型利用ARIMA模型和LSTM网络模型预测动态风险，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据判定车辆行驶过程中动态风险的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对所述历史数据进行边缘计算和数据预处理，得到目标数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述目标数据的输入特征包括速度、加速度、车距、路况、天气；通过pca（主成分分析）特征提取算法将高维特征空间降维，表达式为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述动态风险评估模型利用arima模型和lstm网络模型预测动态风险，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据所述动态风险评估模型输出的风险值生成风险评分，根据所述风险评分设定阈值，超过阈值时触发实时预警，并评估当前行驶状态的安全等级，具体包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯学裕，
申请(专利权)人：深圳市澄天伟业科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。