基于Transformer的交叉口交通冲突严重程度与场景类型识别方法

本发明涉及一种基于Transformer的交叉口交通冲突严重程度与场景类型识别方法，包括以下步骤：定义交叉口冲突严重程度与场景类型；收集各类型交叉口的轨迹数据，对轨迹数据进行处理和标注，构建数据集；构建基于Transformer的交叉口交通冲突识别模型；以加权交叉熵函数为训练损失函数，基于构建的数据集训练交叉口交通冲突识别模型，并基于加权F1分数选取最优模型作为基准模型；将待检测的交叉口冲突对轨迹信息输入至基准模型，识别得到交叉口所有冲突事件的严重程度与场景类型信息。与现有技术相比，本发明回避了阈值法与语义规则法在判断交叉口车辆冲突时的局限，可迁移至设计各异的智慧路口，批量识别交通冲突严重程度与场景类型。