摘要
本申请提供一种基于全息感知的道路交通事故检测方法及系统,首先利用全息感知技术全面捕捉道路交通场景中的多维度信息,有效提升了事故检测的灵敏度和准确性。通过多次迭代加载目标模板全息道路交通感知流至交通事故知识点描述网络,并基于对比分析生成高似然交通事故知识点,不仅显著增强了对复杂交通场景的识别能力,还确保了预测结果的可靠性。此外,通过计算并依据第一网络训练代价对网络进行针对性训练,有效优化了网络性能,使得收敛后的交通事故知识点描述网络在面对实际交通状况时,能够更准确地预测潜在事故风险,由此显著提高了道路交通事故检测的实时性和准确性,有助于减少交通事故的发生,保障道路交通安全。
技术关键词
知识点
道路交通事故
模板
网络
数据
序列
加权特征
全局平均池化
语义规则
生成噪声
元素
基础
存储器
对比度
通道
注意力机制
滤波算法
系统为您推荐了相关专利信息
数据缓存单元
机器学习模型
硬件加速器
多通道
非线性
排序模型训练方法
混合排序方法
数据
深度Q网络
对象
点击概率
深度神经网络模型
职位推荐方法
场景
上下文特征
变电站防汛
文本匹配方法
LightGBM模型
BiLSTM模型
语义特征