摘要
本发明公开一种融合气象感知的道路智能诱导与动态预警方法及系统,涉及智能交通与道路安全技术领域。该方法通过获取实时气象、交通及道路数据,采用改进卡尔曼滤波与注意力机制进行多源数据融合,生成统一状态估计;结合贝叶斯推理与马尔可夫模型进行动态风险评估,并基于安全性、通行效率与能耗多目标优化实现限速自适应调整;进一步计算动态预警区域长度与位置,控制智能道钉等设备发布诱导信息。系统包括数据获取、融合估计、风险预测、速度调整、预警计算及诱导单元。本发明实现了复杂天气下道路交通环境的实时监测、风险预测与智能调控,提升了行车安全与通行效率。
技术关键词
动态预警方法
风险
车辆跟踪系统
模糊隶属函数
交通
融合气象数据
卡尔曼滤波
注意力机制
马尔可夫模型
车辆运行状态
智能道钉
后验概率
模糊隶属度
稳态
路段
路钉
马尔可夫链模型
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