基于AI的湿滑路面行车安全预警方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于AI的湿滑路面行车安全预警方法及系统，涉及人工智能技术领域，首先准确提取候选湿滑路面路况中的危险区域信息，并结合车辆传感器数据提取的行车状态描述特征，有效识别了车辆在当前及未来可能遇到的危险情况。通过循环推理机制，该方法能够依据多种动态因素，如待注入干扰特征、推理单位长度等，对危险区域的变化序列进行精准预测，不仅提高了行车安全预警的准确性和时效性，还使得预警系统能够更好地适应复杂多变的湿滑路面环境，从而为驾驶员提供更为可靠的安全保障，显著降低因路面湿滑导致的交通事故风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于ai的湿滑路面行车安全预警方法及系统。

技术介绍

1、在当前的交通环境中，湿滑路面是导致交通事故的主要原因之一。特别是在雨天、雪天或路面存在积水、油污等情况下，路面的湿滑状况会显著降低轮胎与路面之间的附着力，增加车辆打滑、失控的风险。因此，如何有效预警湿滑路面上的行车安全，成为亟待解决的技术问题。

2、传统的行车安全预警方法主要依赖于车辆传感器，如轮速传感器、加速度传感器等，来检测车辆的实时状态，如车速、加速度、侧滑等，进而判断车辆是否处于危险状态。然而，这些方法往往只能对已经发生的危险进行反应，而无法提前预测和预警潜在的危险区域。此外，传统方法在处理复杂多变的湿滑路面环境时，也缺乏足够的智能性和适应性。

技术实现思路

1、鉴于上述提及的问题，结合本专利技术的第一方面，本专利技术实施例提供一种基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，所述方法包括：

2、获取候选湿滑路面路况数据，并通过路况危险区域预测网络提取所述候选湿滑路面路况数据中道路对应的危本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，依据设定时间区间，从所述行车状态描述特征中提取目标描述特征，包括：

3.根据权利要求2所述的基于AI的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，获取所述目标描述特征对应的多个前向湿滑路面路况数据，包括：

4.根据权利要求1所述的基于AI的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，依据待注入干扰特征、循环推理阶段对应的推理单位长度、所述危险区域信息、所述目标描述特征、以及所述前向湿滑路面路况数据，利用行车安全推理网络按照...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，依据设定时间区间，从所述行车状态描述特征中提取目标描述特征，包括：

3.根据权利要求2所述的基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，获取所述目标描述特征对应的多个前向湿滑路面路况数据，包括：

4.根据权利要求1所述的基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，依据待注入干扰特征、循环推理阶段对应的推理单位长度、所述危险区域信息、所述目标描述特征、以及所述前向湿滑路面路况数据，利用行车安全推理网络按照至少两轮循环推理阶段推理所述候选湿滑路面路况数据在所述车辆传感器数据下的危险区域变化序列，包括：

5.根据权利要求1所述的基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，依据待注入干扰特征、循环推理阶段对应的推理单位长度、所述危险区域信息、所述目标描述特征、以及所述前向湿滑路面路况数据，利用行车安全推理网络按照至少两轮循环推理阶段推理所述候选湿滑路面路况数据在所述车辆传感器数据下的危险区域变化序列之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的基于ai的湿滑路面行车安全预警方法，其特征在于，所述方法还包括：

7...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘睿彻，郝思源，李佳辉，孙铭，赵娜乐，矫成武，
申请(专利权)人：交通运输部公路科学研究所，
类型：发明
国别省市：