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申请/专利权人：扬州星火汽车科技有限公司
摘要：本发明涉及道路车辆交通控制技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的交通驾驶安全预警方法及系统，其通过地理结构信息得到静态风险评估值，通过交通监测信息得到动态风险评估值，并以每个路口为节点，以静态风险评估值为节点的第一权重，以动态风险评估值为节点的第二权重，以路口之间的道路为边建立初始风险描述图，再基于初始风险描述图融合每个节点的第一权重和第二权重，得到每个节点的实时风险值。相比于现有技术，本发明将第二权重进行针对性地与第一权重进行融合，从而得到包含路口之间动态变化信息的实时风险值，从而实现更加准确的风险预警，解决了现有技术中路口的风险预警方法没有考虑路口之间的动态变化特性的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的交通驾驶安全预警方法，其特征在于，包括：获取每个路口的地理结构信息，并基于地理结构信息，得到每个路口的静态风险评估值；获取每个路口的交通监测信息，并基于交通监测信息，得到每个路口的动态风险评估值；以每个路口为节点，以每个路口对应的静态风险评估值为节点的第一权重，以每个路口对应的动态风险评估值为节点的第二权重，以路口之间的道路为边，以路口之间的道路的长度为边的权重，建立初始风险描述图；基于初始风险描述图的节点之间的连通关系及边的权重，融合每个节点的第一权重和第二权重，得到每个节点的实时风险值；根据每个节点对应的实时风险值，向车辆发出预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州星火汽车科技有限公司 基于机器学习的交通驾驶安全预警方法及系统
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