一种新建道路事故发生率的评估方法

本发明公开了一种新建道路事故发生率的评估方法，涉及道路安全领域，本发明通过利用多尺度图像数据和卷积神经网络进行特征提取，计算道路图像特征的相似度，并使用多维缩放方法生成连续的道路标号。根据这些标号，收集相应道路的历史事故数据，包括事故频率和严重程度，以此计算事故等级因子。训练一个机器学习模型，该模型能够根据道路标号预测事故频率和可能的事故等级因子。最后，利用这个模型处理新建道路的图像数据，预测可能的事故发生的频率和等级。本发明的核心优点在于，它可以提前预测道路的潜在安全问题，从而提高道路安全性。