一种基于机器学习算法的校车轨迹偏离检测方法及装置

本发明公开一种基于机器学习算法的校车轨迹偏离检测方法及装置，涉及车辆安全技术领域。本发明通过收集校车运行过程的传感器数据，包括车辆的加速度、角速度、GPS定位信息等，并对数据进行预处理操作。根据收集的传感器数据，使用CNN卷积神经网络提取与轨迹偏离相关的特征，包括经纬度、速度变化、加速度变化、车辆转向角度等时序信息，构建校车的标准轨迹模型。当校车运行时，持续地获取实时传感器数据并输入到模型中，将实时传感器数据与标准轨迹模型库中的数据进行偏离计算，当检测到偏离计算的结果大于设定的阈值时，系统立即生成预警信息。