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申请/专利权人：中科政通(山东)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种新建道路事故发生率的评估方法，涉及道路安全领域，本发明通过利用多尺度图像数据和卷积神经网络进行特征提取，计算道路图像特征的相似度，并使用多维缩放方法生成连续的道路标号。根据这些标号，收集相应道路的历史事故数据，包括事故频率和严重程度，以此计算事故等级因子。训练一个机器学习模型，该模型能够根据道路标号预测事故频率和可能的事故等级因子。最后，利用这个模型处理新建道路的图像数据，预测可能的事故发生的频率和等级。本发明的核心优点在于，它可以提前预测道路的潜在安全问题，从而提高道路安全性。
主权项：1.一种新建道路事故发生率的评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集各种道路的图像数据，按预设的不同范围参数进行分割，形成多尺度道路图像，进行预处理以适应神经网络输入；S2、利用具有多尺度处理能力的卷积神经网络模型对不同范围的道路图像进行特征提取，其中每个尺度对应一个不同的范围参数，以适应道路图像的多尺度特性，将每个道路图像映射到一个高维向量空间，向量中的每个元素代表一种特征；S3、计算提取得到的高维特征向量之间的相似度，生成一个相似度矩阵；S4、采用多维缩放方法，根据相似度矩阵将高维特征向量映射到一维的连续标号空间，生成道路标号；S5、依据道路标号，对相似度高的道路进行聚合，形成一段道路，对聚合后的每一段道路，收集其历史上的事故数据，包括事故的数量和严重程度，计算事故发生的频率，对每个事故根据其严重程度进行评分，然后把频率乘以评分，得到事故等级因子；S6、训练一个机器学习模型，该模型的输入为道路标号，输出为预测的事故发生的频率、事故评分和可能的事故等级因子；S7、在新建道路的时候，利用卷积神经网络和多维缩放方法，将新道路的图像数据进行处理，得到新道路的标号，然后将该标号输入到机器学习模型中，得到预测的事故发生的频率、事故评分和可能的事故等级因子；其中，所述新建道路的图像数据的处理方法与步骤S1和S2中的方法一致，获取道路标号的方法与S4中的方法一致。
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权利要求：
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