摘要
本发明公开了基于多模数据的城市慢行交通安全隐患排查方法及系统,该方法包括:获取交通事故信息并进行数据预处理,得到结构化交通事故信息表;基于结构化交通事故信息表,通过高斯核函数对事故地点进行黑点识别,得到事故高频地点街景图片;通过deeplabV3+模型对事故高频地点街景图片进行语义分割,得到城市慢行交通事故语义分割结果;对城市慢行交通事故语义分割结果进行慢行交通安全隐患分析与可视化处理,得到城市慢行交通安全隐患排查结果。本发明能够提高慢行交通安全隐患排查的效率与准确度。本发明作为基于多模数据的城市慢行交通安全隐患排查方法及系统,可广泛应用于交通安全技术领域。
技术关键词
交通安全隐患
交通事故信息
街景图片
排查方法
高斯核函数
交通事故数据
语义
知识图谱数据
地点
监督学习方法
栅格地图
交通安全技术
多源异构数据
构建知识图谱
命名实体识别
文本
排查系统
关键帧
视频
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广义偏定向相干性
耦合分析方法
频段
生物信号处理技术
高斯核函数
交通安全隐患
指标
序关系分析法
摄像机
多头注意力机制
安全隐患排查方法
员工
矩阵
中央处理系统
实时图像
药物分类装置
分类方法
分类准确率
贝叶斯算法
核主成分分析