【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧城市交通，尤其涉及一种基于雷达的交通事故的识别方法和电子设备。
技术介绍
1、现在城市交通系统中的交通道路检测时，相关技术中，通常通过捕捉实时画面，并运用图像处理和机器学习技术，识别和处理道路上的各种障碍情况。其中，图像特征法和行为特征法是两种主要的视频分析技术。图像特征法可以有效识别事故车辆、施工车辆、安全围栏和其他障碍物的特征；行为特征法可以分析视频中的动态行为模式，例如车辆行为和行人动态。
2、但是，视频分析技术中，一般的监控摄像头只能覆盖有限的区域，对于超出摄像头视野的事故或障碍，难以进行有效监测。另外，无论是图像特征法还是行为特征法，其性能都极大依赖于训练模型的数据集，现有的数据集可能无法覆盖所有类型的障碍和各种环境条件，如不同的光照和天气情况等。如果要增加数据集，则需要很高的计算资源，虽然边缘计算技术的应用可以在一定程度上缓解该问题，但是对数据传输速度和处理速度的依赖性也随之提高。
技术实现思路
1、本申请示例性的实施方式中提供一种基于雷达的交通事故的...
【技术保护点】
1.一种基于雷达的交通事故的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述交通数据和所述检测参数生成一张轨迹图的过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测区域的边界值包括最小横向边界值、最大横向边界值、最小纵向边界值和最大纵向边界值；轨迹图的尺寸是根据所述检测区域的边界值和设定常数确定的；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对M张轨迹图进行识别，确定所述目标路口是否存在交通事故，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述交通事故的事故点...
【技术特征摘要】
1.一种基于雷达的交通事故的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述交通数据和所述检测参数生成一张轨迹图的过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测区域的边界值包括最小横向边界值、最大横向边界值、最小纵向边界值和最大纵向边界值；轨迹图的尺寸是根据所述检测区域的边界值和设定常数确定的；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对m张轨迹图进行识别，确定所述目标路口是否存在交通事故，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王其朝，陈晓明，李宗正，王玉波，魏立夏，王雷雷，王华伟，
申请(专利权)人：青岛海信网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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