摘要
本发明公开了一种基于车联网的行车安全预警系统及方法,涉及智能交通系统技术领域,包括,实时采集车辆周围环境数据,通过车载车联网通信架构,进行车与车及车与基础设施之间的通讯,生成车辆自身感知数据;利用边缘计算技术,对车联网边缘数据节点上执行预警决策算法,依据最优风险应对措施即时产生预警信号,通过车联网平台进行精准定位即时传达给距离风险区域最近车辆和负责调控交通流的基础设施节点。本发明通过优化时间戳匹配和深化多模态数据融合,结合创新的量子计算应用,构建了更实时、准确的车联网行车安全预警系统,显著提升对复杂交通环境下风险的自适应评估与应对能力,推动交通安全智能化管理水平的进步。
技术关键词
车辆周围环境数据
数字孪生模型
风险
深度神经网络模型
量子态
多模态数据融合
表达式
边缘计算技术
预警方法
车联网平台
通信架构
数据融合算法
三维环境模型
交通流
预警系统
节点
决策算法
V2V通信网络
系统为您推荐了相关专利信息
2型糖尿病发病
吸烟状况
腰围
吸烟者
预测模型构建方法
智能干预系统
数据网络
智能干预方法
深度神经网络架构
特征提取模块
数据管理系统
标准单元
数据管理方法
模块
数据安全
医学知识图谱
客户关系管理
深度学习模型训练
人工智能技术
平台
风险评估系统
数据安全
随机森林模型
高风险
分析模块