本技术属于交通安全技术领域,介绍了一种利用卷积神经网络进行货车安全预警状态识别的创新方法。该方法涵盖了GPS轨迹数据处理、货车预警数据特征分析及最优网络结构确定等关键步骤,旨在提高交通安全预警的准确性和效率。
背景技术
随着全球经济和城市化进程的快速发展,货车运输成为现代物流系统中的重要组成部分。在经济环境持续修复的背景下,公路货运周转量呈现增长态势。然而,货车运输的安全问题也日益凸显。相较于其他类型的汽车安全事故,货运车辆事故造成的后果更为严重。
货运交通事故不仅会影响交通秩序,还会造成巨大的经济损失和不可估量的社会损失。因此,对于道路管理和运营者,货车运作中的风险预警及管控已成为道路管理的重要内容。造成货车事故频发的因素复杂多样,其中驾驶员的状态和车辆的运行状况直接关系到货车运行安全。因此,对货车驾驶员状态和车辆运行状态进行实时监测和预警显得尤为重要。
随着物联网、人工智能、传感器技术等先进技术的发展,实现对货车状态的实时监测和分析已经成为可能。然而当前研究中许多方法需要人工设计提取与货车行为相关的特征,易受研究人员主观意识的影响,且无法通过算法进行优化,导致提取的特征不够客观和准确,无法充分捕捉到数据的深度特征和复杂关联模式;或者需要耗费大量的人力和时间成本对货车预警数据进行标注。为了解决当前研究所存在的缺陷,可通过建立货车运行轨迹特征与预警风险的关系,实现对驾驶员的状态、车辆的运行情况等方面的准确判断,从而及时预警可能发生的安全风险;
鉴于此,我们提出了一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法。
实现思路