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摘要：本发明公开了一种自主智能交通定责装置，设置于无人机上，包括控制模块、摄像模块、环境检测单元、智能优化模块、电源模块、驱动模块、提醒模块、地面基站。环境检测单元包括光照传感器、红外位置传感器、温度传感器、雾霾传感器、速度传感器、湿度传感器；通过环境检测单元对城市交通事故频发处进行监控；智能优化模块根据现场事故状况通过WOA算法优化，对事故定责准确性进行优化，进行精准定责。与现有技术相比，本发明提供了更为迅速的交通事故处理方式，可以有效减少交通事故处理时间、减少了交通路口堵塞，提高交通运输效率，为智慧交通建设提供了一种新方法，新思路。

主权项：1.一种自主智能交通定责装置，其特征在于，所述装置设置于无人机上，其包括控制模块、环境检测单元、摄像模块、智能优化模块、电源模块、驱动模块、地面基站；环境检测单元用于采集环境数据，包括车速、事故位置、环境颗粒度、车辆密集度、温度、气压；摄像模块将拍摄的图像，传输至智能优化模块进行智能识别，包括事故对象、残骸飞出距离、人员伤亡程度、车辆损坏程度；所述控制模块中设置有智能优化模块，所述智能优化模块将环境检测单元采集的信息进行汇总，根据摄像模块拍摄的图像，采用WOA算法对事故定责准确性进行优化；数据库中包含以下几种交通事故情况：追尾事故、侧面碰撞、头部碰撞、翻车事故、单车事故、行人事故、摩托车事故、自行车事故，其设置对应的事故系数；根据智能算法优化识别的事故系数结果进行判断，迅速将定责结果以短信形式发送给事故人员；如果事故复程度较高，则将图片信息、事故数据传输至地面基站，让工作人员进一步定责；所述智能优化模块中设置有如下目标函数： 其中，M为定责系数，V是发生事故碰撞时的速度，μ为交通工具发生的形变程度，sinθ为发生事故时碰撞的角度正弦值，γ为环境效应产生的影响因子，n为伤亡人数，d为残骸飞出距离，whole为交通完整系数，c为拥堵指数；所述智能优化模块采用WOA算法给出优化策略，具体优化过程如下：1种群初始化：在算法开始时，生成一组种群，算法在搜索过程中每个种群都有一个对应的定责结果；2评估所述目标函数：将环境检测单元所采集到的参数、摄像装置拍摄到的图像输入到所评估的目标函数中；3定义Mest：将初始种群带入目标函数进行评估，将种群进行排序，将与数据库事故系数中最近似的定责系数作为Mest；4计算转移因子A和C，通过转移因子去评估种群的移动步长和预测角度，同时它用来控制早期迭代全局搜索与后期迭代局部搜索之间的平衡，公式如下：A＝2ar1-aC＝2r2a＝2-2tTmax其中r1和r2为随机数，范围在0,1中，a的值从2到0下降，t表示目前的迭代次数，Tmax为初始设置最大迭代次数；5包围猎物：种群通过包围猎物的方式更新自身的位置，公式如下：D＝∣C*Mest-X∣Xt+1＝Mest-AD其中，Xt+1表示目前迭代次数中种群的位置；6捕获猎物：采用螺旋运动方式向猎物前进，公式如下：Xt+1＝Mest-deevit*lcos2πl其中，d为残骸飞出距离，evit表示路口流通量，在此公式中表示螺线形状，l为随机数，范围为-1，-1；7收缩范围：种群在包围猎物时，需要收缩包围圈，需要选择收缩包围机制和螺旋模型设置概率Pi和1-Pi，公式如下： 8通过概率Pi和波动范围A的变化，种群会用不同的方式更新自己的位置，向着最优位置移动；9更新种群的位置，使目标在搜索空间中向排序靠前的定责系数移动；D＝∣CXrard-Xt∣Xt+1＝Xrand-AD其中，Xrand为随机位置，随机选择一个体，更新其他个体位置，增加探索的随机性；10判断是否达到所设定的最大迭代次数，如果不是，返回步骤3，如果是，转至步骤11；11输出在当前定责装置的定责系数；电源模块对装置进行能源供给；驱动模块包括电机和螺旋桨，控制整个装置正常空中运转；地面基站接收到装置所采集到的数据信息经过计算机处理与分析，帮助基站人员进行较为复杂的事故处理，从而进行决策和规划。

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百度查询： 淮阴工学院 一种自主智能交通定责装置