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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供了一种基于小样本学习的公路交通事件检测方法、系统和设备。本发明利用交通流数据和事件数据，采用病例对照研究方法构建非事件样本，并提取交通流特征指标进而构建事件和非事件样本特征集，然后对特征集进行样本划分与配对得到训练和测试样本对集，采用小样本学习中的孪生网络架构，构建交通事件检测模型，并采用样本对的方式对模型进行训练和测试。本发明有助于准确检测出偶然发生的交通事件，为避免二次事故发生、提高交通安全水平提供支撑。
主权项：1.一种基于小样本学习的公路交通事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集交通事件样本，利用病例对照研究方法提取非事件样本，得到原始数据；S2、根据原始数据计算交通流数据，提取交通流时空状态特征，得到事件样本特征集和非事件样本特征集，并将事件样本特征集和非事件样本特征集分别划分为训练集和测试集，得到训练样本集和测试样本集；S3、对训练样本集中的样本进行配对得到样本对，并为每个样本对分配标签，得到训练样本对集；具体为：将训练样本集中的每一个样本，将其与训练样本集中除其本身之外的所有其他样本进行配对，得到若干样本对；如果样本对中的两个样本都属于事件样本或非事件样本，则分配正标签；如果样本对中的两个样本分别属于事件样本和非事件样本，则分配负标签；S4、采用小样本学习中的孪生网络架构，构建交通事件检测模型，利用训练样本对集训练交通事件检测模型；S5、对测试样本集中的样本进行配对，得到测试样本对集，使用测试样本对集对训练后的交通事件检测模型进行性能评估；具体为：将测试样本集中的样本分别与训练样本集中的样本进行一一配对，得到测试样本对集；将测试样本对输入到训练好的交通检测模型中，模型输出两个样本的距离，对于测试样本集中的某一样本，其与训练样本集中所有样本配对后输出的最小距离，将该测试样本归类为与最小距离配对样本相同的类别，进而对交通事件检测模型性能进行评估；S6、利用训练完成的交通事件检测模型进行交通事件检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于小样本学习的公路交通事件检测方法、系统和设备
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