基于智慧交通大模型的多模态数据知识抽取方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于智慧交通大模型的多模态数据知识抽取方法，包括通过全面采集并标记多模态交通数据，为后续分析提供丰富的信息基础；利用超维计算方法将多模态数据转化为高维向量，有效挖掘数据间的潜在特征，促进多模态交通数据的融合；基于信息场理论构建多模态知识实体空间，实现了不同模态交通数据的有效融合；通过构建风险势函数识别风险行为模式，提升交通管理的风险预测能力；通过利用分形几何方法分析驾驶员和车辆的个性化因素，为制定交通管理策略提供依据；根据关联风险行为模式与个性化因素，进行强度分级处理，以便采取预防措施。本发明用于解决交通管理效果不佳的技术问题。