【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种交通事件智能识别预警方法及装置。
技术介绍
1、现有的交通事件识别预警方法存在明显不足。传统系统在多源数据处理方面缺乏系统性，难以有效整合相机图像、地磁传感器、微波雷达和气象站数据，影响特征提取的全面性。
2、此外，现有技术在事件识别方面存在瓶颈。多数系统未能充分利用时空特征聚类模型的优势，缺乏基于密度聚类的事件分析机制，导致事件类型识别准确度不够理想。
3、现有系统在预警发布方面存在技术短板。缺乏对事件影响范围的精准评估能力，难以通过车辆轨迹分析实现针对性预警，影响预警效果。这些问题的解决对于提升交通事件识别预警水平具有重要意义。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本申请提供一种交通事件智能识别预警方法及装置，能够有效解决传统技术在数据融合、事件识别和预警发布等方面的不足，显著提升交通事件识别预警的准确性和实时性。
2、为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：
3、第一方面，本申请提供...
【技术保护点】
1.一种交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述采集交通场景多源数据，获取前端相机采集的道路交通图像数据流、路面地磁传感器采集的车流量数据、微波雷达采集的车速数据、气象站采集的天气数据，对所述多源数据进行时间戳对齐与数据清洗，包括：
3.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述提取车辆通行数量、车辆行驶速度、车辆位置分布、车辆停滞时长、路面占有率、天气状况构建特征参数集，采用滑动窗口法计算所述特征参数集的时序变化量，构建特征向量矩阵，包括：p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述采集交通场景多源数据，获取前端相机采集的道路交通图像数据流、路面地磁传感器采集的车流量数据、微波雷达采集的车速数据、气象站采集的天气数据，对所述多源数据进行时间戳对齐与数据清洗，包括：
3.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述提取车辆通行数量、车辆行驶速度、车辆位置分布、车辆停滞时长、路面占有率、天气状况构建特征参数集，采用滑动窗口法计算所述特征参数集的时序变化量，构建特征向量矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述基于所述特征向量矩阵构建时空特征聚类模型，计算所述特征向量矩阵中各个特征向量间的相似度系数，采用密度聚类算法对所述特征向量矩阵进行聚类分析，生成事件聚类结果，包括：
5.根据权利要求1所述的交通事件智能识别预警方法，其特征在于，所述构建事件类型识别规则库，将所述事件聚类结果与所述事件类型识别规则库进行匹配，识别交通事件类型，提取所述交通事件类型的关键特征，生成事件特征描述向量，将所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆阳，焦永利，袁娟，
申请(专利权)人：富盛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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