摘要
本发明涉及交通事故分析技术领域,公开了一种车辆行人碰撞事故责任的智能分析方法,该方法先获取多源异构事故数据,数据不足时利用联邦学习框架融合跨平台数据源,重构事故场景三维坐标系。接着,基于多模态数据融合结果,用图神经网络构建交通参与实体关系拓扑模型,生成事故动态演化图谱。然后,利用物理引擎建立碰撞动力学数字孪生模型,提取关键碰撞特征向量,基于生成对抗网络构建责任概率分布模型。再采用双层强化学习框架优化责任判定策略,并通过分级验证机制,验证物理仿真结果、解析责任判定逻辑链,最终输出带可解释性标签的责任分析报告。该方法能精准、智能地分析事故责任,且具有良好的可解释性。
技术关键词
智能分析方法
强化学习框架
生成对抗网络
多模态数据融合
碰撞动力学
移动终端定位数据
知识图谱嵌入技术
数字孪生模型
车辆
深度确定性策略梯度
门控循环单元网络
激光雷达点云数据
验证机制
交通事故分析
道路监控视频
模糊推理方法
差分隐私技术
注意力机制
轨迹预测模型
动态权重分配
系统为您推荐了相关专利信息
生成对抗网络架构
教师
搜索方法
反向传播方法
生成器网络
通风系统
正态云模型
样本
变异策略
计算机执行指令
运动想象脑电数据
数据生成模型
原始脑电信号
脑机接口系统设计
注意力
人手模型
数据集扩充方法
物体
粗略
生成超分辨率图像
工艺优化系统
设备状态数据
空间拓扑关系
良率
遗传算法