摘要
本发明属于智能交通管理技术领域,本发明公开了一种基于多场景识别与自适应疏导的智能交通管理系统;包括:通过收集事故视频信息与基于YOLOv5模型对事故车辆和人员信息进行提取分析,结合事故特征信息以及事故类型编号序列,构建不同的深度学习模型,分别用于实时预测事故车辆和人员的损毁/伤亡评估值,以及识别事故类型编号序列。无人机根据实时识别的事故类型病号序列以及预设相应的疏导方案和指令,参与事故疏导过程,向事故双方展示事故类型并提供智能调解指令和定责服务;若事故双方质疑智能调解指令,则交由交通管理部门人工处理。
技术关键词
智能交通管理方法
机器学习模型
多场景
智能交通管理系统
深度神经网络模型
车辆
视频
人体关键点
指令
序列
路段
智能交通管理技术
模型训练模块
无人机
人员伤亡程度
关键帧
轨迹
训练集
卡尔曼滤波器
数据收集模块
系统为您推荐了相关专利信息
识别系统
符号识别装置
图像采集模块
有效性
定位模块
葡萄
变量
人工神经网络模型
机器学习模型
统计学方法
瞬态恢复电压
故障抑制方法
谐波
短路
断路器分闸
窄带通信设备
数据
误码率
支持向量机算法
线性回归模型
配送路径优化
应急路径规划
调度系统
分析单元
局部优化算法