【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通安全，具体是涉及一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统及方法。
技术介绍
1、当前市场上存在的基于传统算法的交通安全预警系统，主要依赖于车辆行驶数据和道路条件进行安全风险预测。这些系统采用简单的阈值判断方法，能在一定程度上提高公路交通的安全性，但存在明显不足，难以适应复杂多变的交通环境，特别是在处理非典型或突发情况时效果有限。并且由于缺乏深度学习和大数据分析的支持，预警准确性有限，误报和漏报率较高，难以准确识别和分析潜在的交通风险模式。此外，这些系统未能充分考虑不同驾驶员的行为习惯和风险偏好，预警信息缺乏针对性和实用性，难以满足个性化服务需求。 因此，本专利技术提供一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统及方法，以克服现有技术的不足，提高公路交通的安全性。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统及方法，用于解决现有交通安全智能预警系统难以适应复杂多变的交通环境以及预警准确率较低的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案如下：一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，由数据采集模块、数据预处理模块、智能分析模块、预警决策模块以及交互式预警界面组成，所述数据采集模块通过传感器、监控系统、气象站三种途径收集多参数数据，所述数据预处理模块对收集到的多参数数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值补充，预处理后的多参数数据经过特征提取后，通过智能分析模块运用前馈神经网络ffnn+自注意力机制对提取的特征进
3、进一步地，所述多参数数据包括历史事故记录、实时交通流量、天气状况、道路状况、驾驶员行为数据、随机数据。
4、进一步地，所述多参数数据清洗采用标准差法识别并处理异常值。
5、进一步地，用改进z-score标准化将所述多参数数据进行标准化处理，使得能够在同一尺度下进行比较和分析。
6、进一步地，经过标准化的多参数数据使用最小-最大归一化处理，将多参数数据转换为0到1之间的无量纲值。
7、进一步地，智能分析模块还包含有自注意力机制层，以捕捉多参数数据中不同位置之间的关联性，通过计算序列中每个元素的查询、键和值向量，并通过相似度计算为每个元素分配权重，根据权重对值向量进行加权求和，得到每个元素的上下文表示，将上下文表示输入到前馈神经网络ffnn模型的后续层中，以进一步增强模型的预警能力。
8、进一步地，智能分析模块基于驾驶员行为数据，构建驾驶员画像，所述画像包括驾驶员的驾驶习惯、反应速度、风险偏好，进而根据驾驶员画像，为每位驾驶员设定个性化的预警阈值。
9、进一步地，预警决策模块根据模型的预测结果，及时发布预警信息，包括预警类型、预警级别以及建议措施，并通过路侧显示屏、车载终端、手机app向驾驶员及交管部门发布预警信息。
10、包含一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统的方法，包括以下步骤：
11、s01.数据采集：通过传感器、监控系统、气象站三种途径收集多参数数据；
12、s02.数据预处理：对多参数数据进行清洗、标准化、归一化以及缺失值补充；
13、s03.智能分析；运用前馈神经网络ffnn+自注意力机制对提取的特征进行训练，构建多维度风险预测模型，自动识别交通模式的变化，预测潜在危险事件；
14、s04.预警决策：基于预测分析结果，自动生成预警信号，并根据预警级别提供诊断报告和建议措施；
15、s05.交互式响应：展示预警信息与实时采集的多参数数据。
16、与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
17、（1）本专利技术通过对多参数数据的整合和分析，利用前馈神经网络ffnn+自注意力机制，能够更全面地了解路况和交通风险情况，为预警系统的决策提供有力的数据支持，从而实现对复杂交通环境的自适应学习，显著提高预警的准确性和智能化水平；
18、（2）本专利技术通过对大量驾驶员信息的分析和挖掘，构建准确的驾驶员画像，并根据画像为每位驾驶员定制个性化的预警阈值和提醒方式，从而显著提高预警信息的针对性和有效性，降低误报和漏报率。
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1.一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，由数据采集模块、数据预处理模块、智能分析模块、预警决策模块以及交互式预警界面组成，所述数据采集模块通过传感器、监控系统、气象站三种途径收集多参数数据，所述数据预处理模块对收集到的多参数数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值补充，预处理后的多参数数据经过特征提取后，通过智能分析模块运用前馈神经网络FFNN+自注意力机制对提取的特征进行训练，构建多维度风险预测模型，自动识别交通模式的变化，预测潜在危险事件，交互式响应界面展示预警信息与实时采集的多参数数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，所述多参数数据包括历史事故记录、实时交通流量、天气状况、道路状况、驾驶员行为数据、随机数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，所述多参数数据清洗采用标准差法识别并处理异常值。
4.根据权利要求1所述的一种数据中心机房的智能预警管理方法，其特征在于，用改进Z-score标准化将所述多参数数据进行标准化处理，使得能够
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，经过标准化的多参数数据使用最小-最大归一化处理，将多参数数据转换为0到1之间的无量纲值。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，智能分析模块还包含有自注意力机制层，以捕捉多参数数据中不同位置之间的关联性，通过计算序列中每个元素的查询、键和值向量，并通过相似度计算为每个元素分配权重，根据权重对值向量进行加权求和，得到每个元素的上下文表示，将上下文表示输入到前馈神经网络FFNN模型的后续层中，以进一步增强模型的预警能力。
7.根据权利要求1所述的一种数据中心机房的智能预警管理方法，其特征在于，智能分析模块基于驾驶员行为数据，构建驾驶员画像，所述画像包括驾驶员的驾驶习惯、反应速度、风险偏好，进而根据驾驶员画像，为每位驾驶员设定个性化的预警阈值。
8.根据权利要求1所述的一种数据中心机房的智能预警管理方法，其特征在于，警决策模块根据根据模型的预测结果，及时发布预警信息，包括预警类型、预警级别以及建议措施，并通过路侧显示屏、车载终端、手机APP向驾驶员及交管部门发布预警信息。
9.包含一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统的方法，该方法基于如权利要求1所述的系统实现，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，由数据采集模块、数据预处理模块、智能分析模块、预警决策模块以及交互式预警界面组成，所述数据采集模块通过传感器、监控系统、气象站三种途径收集多参数数据，所述数据预处理模块对收集到的多参数数据进行清洗、标准化、归一化和缺失值补充，预处理后的多参数数据经过特征提取后，通过智能分析模块运用前馈神经网络ffnn+自注意力机制对提取的特征进行训练，构建多维度风险预测模型，自动识别交通模式的变化，预测潜在危险事件，交互式响应界面展示预警信息与实时采集的多参数数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，所述多参数数据包括历史事故记录、实时交通流量、天气状况、道路状况、驾驶员行为数据、随机数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警系统，其特征在于，所述多参数数据清洗采用标准差法识别并处理异常值。
4.根据权利要求1所述的一种数据中心机房的智能预警管理方法，其特征在于，用改进z-score标准化将所述多参数数据进行标准化处理，使得能够在同一尺度下进行比较和分析。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公路交通安全智能预警...
【专利技术属性】
技术研发人员：王理想，王明用，王文星，黄瑞华，谢建省，
申请(专利权)人：广州市声讯电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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