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申请/专利权人：泰州市公安局
摘要：本发明涉及交通控制技术领域，公开了高通道路的违章行为无感识别方法，包括获取实时监测数据和历史监测数据，建立恶劣天气评估模型；采集多传感器数据，生成交通融合数据和结构化车辆状态数据；计算违章行为风险指数，确定风险分级阈值并标定车辆风险等级；构建违章行为识别模型，生成并加载差异化识别策略，对车辆状态数据进行分析，识别并筛选出具体违章车辆。通过本发明的方法，可以实现对高通道路上车辆违章行为的动态、精准识别，提升交通管理效率和道路安全性。
主权项：1.高通道路的违章行为无感识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取高通道路的实时监测数据和历史监测数据，根据历史监测数据建立并训练恶劣天气影响评估模型，根据实时监测数据和恶劣天气影响评估模型获得恶劣天气影响系数；采集高通道路的多传感器数据，根据多传感器数据生成交通融合数据；根据交通融合数据，生成结构化的车辆状态数据；计算各车辆的违章行为风险指数，确定风险分级阈值，利用风险分级阈值对每辆车每类违章行为的违章行为风险指数进行分级，标定车辆的违章风险等级：构建违章行为识别模型，根据车辆的违章风险等级，生成差异化的违章行为识别策略，将差异化的违章行为识别策略加载至违章行为识别模型中；使用加载了差异化的违章行为识别策略的违章行为识别模型，对车辆状态数据进行分析，识别违章嫌疑车辆；从违章嫌疑车辆中筛选出存在具体违章行为的车辆，并确定其具体的违章类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泰州市公安局 高通道路的违章行为无感识别方法
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