结合人工智能的安全驾驶环境感知方法及系统

本发明提供一种结合人工智能的安全驾驶环境感知方法及系统，首先构建涵盖多种天气、路况及交通参与者行为模式的驾驶场景数据集，利用迁移学习对初始环境感知模型预训练与微调，得到基础环境感知模型，接着引入注意力机制模块，使模型聚焦驾驶安全关键环境元素，生成强化感知模型，然后采用生成对抗网络模拟极端驾驶场景数据，输入强化感知模型强化训练，得到目标环境感知模型，最后通过目标环境感知模型对不同传感器获取的驾驶场景数据感知，输出安全驾驶环境感知结果。该方法提升了模型对复杂场景的适应性和泛化能力，增强了关键元素感知准确性，能有效应对极端驾驶场景，保障行车安全。