摘要
本发明公开了一种基于多源数据的街道安全感知评估与优化方法,包括:S1、获取路网数据,并对所述数据进行预处理,所述预处理包括筛选有效路段与提取街道客观指标;S2、构建安全感知评估模块,对图像进行分类预测,通过对预测置信度的区间映射,还原安全感知得分的连续值,实现对街道安全感知评估;S3、对数据进行多元逻辑回归分析,将街道客观指标作为自变量,安全感知分数作为因变量,分析各指标对安全感知的影响程度,根据回归分析结果,制定科学合理的街道安全优化策。根据本发明,该方法精准评估街道安全感知水平,并提供优化策略,以提升街道安全性。
技术关键词
街道
地图兴趣点数据
指标
缓冲区分析方法
深度学习图像识别
路段
街景图片
可读存储介质
训练集数据
深度学习模型
数据处理模块
数据采集模块
处理器
界面
视觉特征
优化装置
建筑
系统为您推荐了相关专利信息
模型压缩方法
精度
大语言模型
多模态
存储计算机程序
多源异构数据
坝体
评价方法
文本
LSTM神经网络
动态分区管理
层次分析法
贪婪算法
配电网拓扑结构
节点
风险评估模型
应力
综合风险评估方法
网格模型
风险评估系统
服务组合优化方法
工业互联网
协作关系
学生
教学优化算法