摘要
本发明公开了一种车路协同的智能调度优化方法,涉及智能交通控制领域,在目标路段基于车群的行车记录仪的信息确定是否属于逆光路段,并采集对应逆光路段的日光信息或路面反射光信息;在车群中车辆进入逆光路段前,调用基于机器学习的眩光补偿时间预测模型,基于逆光路段的日光信息或路面反射光信息以及车辆信息估算车辆进入逆光路段时的眩光补偿时间;将车辆当前速度与眩光补偿时间相乘得到潜在危险距离;寻找车群中与前车车距小于潜在危险距离的车辆并纳入潜在风险车辆集,对潜在风险车辆集进行速度调控,使其潜在危险距离大于前车车距。本发明可在车辆进入逆光区域前预测驾驶员视觉延迟风险,实现提前调控,减少眩光引发的事故风险。
技术关键词
时间预测模型
路段
调度优化方法
眩光
车辆
反射光
逆光场景
视频图像特征
日光
车载行车记录仪
亮度补偿参数
智能交通控制
制动踏板信号
太阳方位角
高风险
道路路面
驾驶位
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