摘要
本发明涉及智能交通技术领域,公开了道路运输重点营运车辆智能监管系统,该系统包括:数据采集与融合模块,用于实时采集车辆终端与外部环境等多源异构数据,并进行标准化处理;认知数字孪生构建模块,用于构建动态异构图表征人‑车‑路‑环境系统,并通过图神经网络输出认知状态向量;风险预测与评估模块,用于基于状态向量序列预测风险演化趋势,并利用蒙特卡洛丢弃法量化预测的不确定性;自适应干预决策模块,用于结合风险预测与不确定性,通过强化学习模型决策并执行最优的主动干预指令。通过构建认知数字孪生,引入不确定性量化与闭环自校验,实现对驾驶风险的前瞻性预测和自适应干预,提升了监管的准确性与鲁棒性。
技术关键词
重点营运车辆
智能监管系统
强化学习模型
风险
数字孪生体
校验模块
节点
决策
车辆终端
消息传递机制
数据
长短期记忆网络
智能交通技术
异构
闭环
模型校准
在线校准
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