基于CNN-LSTM的融合多因素的自适应雾天驾驶速度引导方法

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基于CNN-LSTM的融合多因素的自适应雾天驾驶速度引导方法
申请号:CN202510122276
申请日期:2025-01-26
公开号:CN119964377B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的融合多因素的自适应雾天驾驶速度引导方法,包括以下步骤:S1、收集高速公路网联环境下的交通流运行数据;S2、预测高速公路雾区安全通行的限速值,基于CNN‑LSTM深度学习模型,结合高速公路雾天环境数据及当前车辆状态,实时预测车辆的最优限速值;S3、制定预警信息内容;S4、使用车载HMI与语音提示功能向驾驶人传达预警信息;S5、确定雾区信息发布的位置;S6、面向智能网联车端进行预警信息推送。本发明能够有效应对复杂的雾天道路环境,具备较强的场景适应性,为驾驶人提供全方位的安全支持,显著提升雾天驾驶的安全性和通行效率。
技术关键词
速度引导方法 雾区 语音提示功能 LSTM模型 能见度 交通流 雾天环境 深度学习模型 交通管理平台 路径规划功能 图像 线性插值方法 卡尔曼滤波算法 激光雷达数据 车辆 时序 智能网
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