基于交通状态与深度学习的隧道交通安全实时评估方法

本发明公开了一种基于交通状态与深度学习的隧道交通安全实时评估方法，涉及隧道交通安全技术领域，包括：将实时采集的宏观交通特征输入预训练的融合多车道交互特征的深度学习模型，该模型包括特征编码层、单道信息提取模块和安全等级预测模块；融合多车道交互特征的深度学习模型在训练阶段采用历史宏观交通特征与基于微观轨迹计算的TTC安全等级标签进行监督学习。本发明构建了非碰撞数据驱动的评估范式，模型训练摆脱了对低频碰撞事件的依赖，建立宏观特征与TTC安全等级的映射机制，通过深度学习模型将动态参数进行时空关联建模，间接表征原本依赖微观轨迹的TTC指标；本发明还解决了现有技术中模型更新频率与预测精度不可兼得的矛盾。