CN118644984A - 基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及交通事故告警领域，其具体地公开了一种基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法，其首先获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示，以更准确地识别潜在的交通事故风险区域，帮助减少二次交通事故的发生。

Description

基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法

技术领域

本申请涉及交通事故告警领域，且更为具体地，涉及一种基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法。

背景技术

二次交通事故是指在原有交通事故的基础上，由于当事人或救援人员的疏忽导致的再次事故，可能是因未能及时警示、警示措施不当或效果不佳等原因引发。相对于首次事故，二次事故通常造成更严重的人员伤亡和财产损失，增加了救援工作的难度，因此急需采取措施预防此类事故。

目前，应对交通事故时的警示措施主要通过当事人放置车载折叠式警告标志牌进行提示。然而，由于事故后当事人可能伤亡或惊慌失措，无法及时进行预警提示，并且车载折叠式警告标志牌面积小、摆放距离近、高度低，警示效果不佳。

因此，期望一种基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法，其首先获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示，以更准确地识别潜在的交通事故风险区域，帮助减少二次交通事故的发生。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于智能警示牌的交通事故告警系统，其包括：

交通事故告警数据获取模块，用于获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；

交通事故告警数据提取模块，用于从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；

警示牌告警提示生成模块，用于基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

根据本申请的另一方面，提供了一种基于智能警示牌的交通事故告警方法，其包括：

获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；

从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；

基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

与现有技术相比，本申请提供的一种基于智能警示牌的交通事故告警系统及方法，其首先获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示，以更准确地识别潜在的交通事故风险区域，帮助减少二次交通事故的发生。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统的框图。

图2为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统中交通事故告警数据提取模块的框图。

图3为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统中道路交通特征聚合单元的框图。

图4为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警方法的流程图。

图5为根据本申请实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

图1为本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统的框图。如图1所示，根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统100，包括：交通事故告警数据获取模块110，用于获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；交通事故告警数据提取模块120，用于从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；警示牌告警提示生成模块130，用于基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

在上述基于智能警示牌的交通事故告警系统100中，所述交通事故告警数据获取模块110，用于获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值。应可以理解，相对于首次事故，二次事故往往造成更大规模的伤亡和财产损失，给救援工作带来更大挑战。因此，迫切需要采取措施来预防这类事故的发生。目前，应对交通事故时的警示措施主要依赖于当事人放置车载折叠式警告标志牌来提醒其他驾驶员。然而，由于事故后当事人可能受伤或处于惊慌状态，无法及时放置这些警告标志。此外，车载折叠式警告标志牌的面积较小，摆放距离较近，高度较低，导致其警示效果不佳。在本申请的技术方案中，通过获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值，并结合深度学习技术，生成交通事故警示牌告警提示，以提供更及时、更明显、更有效的警示信息，帮助减少二次事故的发生率，保障道路交通的安全和畅通。

具体地，道路交通事故易发生区域的摄像头捕捉实时道路情况，提供了宝贵的视觉数据，包括车辆行驶轨迹、道路状况等。同时，传感器采集的车辆通过速度值则提供了车辆运行速度的具体数据，可以用于评估交通流量密度、车辆运行状态等重要信息。通过综合利用摄像头采集的图像和传感器采集的速度数据，系统能够全面了解道路交通情况，包括车辆密度、速度分布、交通流量等重要信息。这种综合数据获取方式为系统提供了多维度、多角度的交通信息，以更精准地识别潜在的交通风险，及时发出警示提示，提高交通安全性，减少交通事故发生的可能性，保障道路使用者的安全。

在上述基于智能警示牌的交通事故告警系统100中，所述交通事故告警数据提取模块120，用于从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量。应可以理解，从摄像头和传感器数据中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量，为智能警示牌系统提供了关键的数据支持，使其能够准确、及时地生成交通事故警示提示，从而提高交通安全性和效率。

图2为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统中交通事故告警数据提取模块的框图。如图2所示，在本申请一个具体的实施例中，所述交通事故告警数据提取模块120，包括：道路交通注意力特征编码单元121，用于对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行注意力特征编码以得到车辆轨迹追踪增强特征图；道路交通局部特征提取单元122，用于对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行局部特征提取以得到道路交通Canny边缘特征图；道路交通特征聚合单元123，用于对所述车辆轨迹追踪增强特征图和所述道路交通Canny边缘特征图进行特征聚合以得到所述优化道路交通关联特征向量；车辆通过速度特征提取单元124，用于对所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值进行特征提取以得到所述车辆通过速度特征向量。

应可以理解，注意力特征编码可以帮助系统识别道路交通图像中的关键信息和重要区域，例如交叉口、人行横道等易发生事故的地点。通过对这些区域进行特殊关注，系统可以更好地捕捉车辆运动轨迹，并准确追踪车辆的行驶路径。这种注意力机制可以提高系统对重要区域的关注度，从而增强车辆轨迹追踪的效果。其中，注意力特征编码还可以帮助系统过滤和降低图像中的噪音和干扰信息，集中精力处理关键区域和车辆。通过对道路交通图像进行注意力加权，系统可以有效地提取与车辆轨迹相关的特征，减少不必要的干扰，提升车辆轨迹追踪的精度和稳定性。

进一步地，在道路交通事故易发生区域，往往存在复杂的交通情况和道路结构，局部特征提取可以帮助系统更好地理解这些局部细节，从而准确捕捉车辆的位置、方向等重要信息。这里，Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，能够有效地识别图像中的边缘信息。通过提取Canny边缘特征图，系统可以更准确地捕捉道路交通图像中的边缘信息，进而实现更精确的车辆检测和轨迹分析。其中，局部特征提取可以帮助系统聚焦于道路交通图像中的局部区域，提高对特定区域的关注度，并将道路交通图像中的边缘结构清晰地表达出来，有助于准确地定位车辆边缘和道路线条，从而实现精确的车辆检测和轨迹分析。

更进一步地，将车辆轨迹追踪增强特征图和道路交通Canny边缘特征图进行特征聚合，系统可以综合利用车辆轨迹信息和道路边缘特征，实现更全面、准确的道路交通分析和事故预警。这里，特征聚合可以综合利用不同类型的信息，丰富特征表达。其中，车辆轨迹追踪增强特征图包含车辆运动轨迹等关键信息，而道路交通Canny边缘特征图则反映了道路结构和边缘信息。通过将这两种特征进行聚合，系统可以获得更加丰富和全面的道路交通特征表达，提高交通数据的综合利用效率。

特别地，对传感器采集的预定时间段内车辆通过速度值进行特征提取，系统可以得到车辆在不同时间点的速度信息，包括平均速度、最高速度、最低速度等数据，从而全面了解车辆的行驶状态和速度分布情况。

在本申请一个具体的实施例中，所述道路交通注意力特征编码单元121，包括：将所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像通过车辆轨迹追踪像素增强生成器以得到车辆轨迹追踪像素增强图像；将所述车辆轨迹追踪像素增强图像通过基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器以得到所述车辆轨迹追踪增强特征图。

应可以理解，车辆轨迹追踪像素增强生成器可以帮助系统在道路交通图像中准确捕捉车辆的运动轨迹。在道路交通事故易发生区域，车辆运动轨迹的准确追踪对于预防事故具有重要意义。在复杂的交通场景中，道路交通图像可能存在模糊、噪声等问题，影响系统对车辆轨迹的准确识别。通过像素增强生成器，系统可以增强图像的关键部分，提高图像的清晰度，减少干扰，为车辆轨迹追踪提供更可靠的数据支持。具体地，将所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像输入所述基于对抗生成网络的高清图像生成器以由基于对抗生成网络的车辆轨迹追踪像素增强生成器通过反卷积编码生成所述车辆轨迹追踪像素增强图像。

进一步地，将车辆轨迹追踪像素增强图像通过基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器进行处理，可以提高车辆轨迹追踪的准确性和效率。这里，基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器可以帮助系统更好地理解车辆在道路上的运动轨迹。通过对车辆轨迹追踪像素增强图像进行特征编码，系统能够聚焦于关键区域和车辆运动路径，从而提高车辆轨迹追踪的精度和稳定性。具体地，使用所述基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器的卷积编码部分对所述车辆轨迹追踪像素增强图像进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器的空间注意力部分以得到空间注意力图；将所述空间注意力图通过Softmax激活函数以得到空间注意力特征图；计算所述空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到所述车辆轨迹追踪增强特征图。

在本申请一个具体的实施例中，所述道路交通局部特征提取单元122，包括：将所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像构造为多个道路交通局部图像；将所述多个道路交通局部图像通过基于Canny边缘检测的道路交通局部特征提取器以得到所述道路交通Canny边缘特征图。

应可以理解，考虑到在复杂的交通场景下，单一的道路交通图像可能包含大量信息，导致系统处理困难和计算复杂度高。将图像分解为多个局部图像后，系统可以并行处理每个局部图像，提高处理效率，同时减少误差和混淆，提高事故检测的准确性，从而实现更精细的特征提取和分析。其中，每个局部图像都可以被看作一个独立的数据样本，系统可以针对每个局部图像提取特征，并结合全局信息进行综合分析，从而更全面地理解道路交通情况，为事故检测和告警提供更准确的依据。将道路交通图像构造为多个道路交通局部图像有助于系统更细致地观察道路上的交通情况。通过将整体道路交通图像分解为多个局部图像，系统可以聚焦于每个局部区域的细节，捕捉车辆行驶轨迹、交通信号灯状态等重要信息，从而提高系统对道路交通情况的感知能力。

进一步地，Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，能够有效地识别图像中的边缘信息。通过将道路交通局部图像输入到基于Canny边缘检测的特征提取器中，系统可以快速而准确地提取出图像中的边缘特征，包括道路线条、车辆轮廓等重要信息。得到的道路交通Canny边缘特征图可以帮助系统更好地区分道路交通图像中的不同物体和结构。通过提取道路交通局部图像的Canny边缘特征，系统可以将图像转换为更具代表性和易于理解的特征表示形式，从而更好地识别道路标志、车辆、行人等道路元素。

图3为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警系统中道路交通特征聚合单元的框图。如图3所示，在本申请一个具体的实施例中，所述道路交通特征聚合单元123，包括：多通道道路特征关联子单元1231，用于将所述车辆轨迹追踪增强特征图和所述道路交通Canny边缘特征图进行关联以得到多通道道路交通输入图；道路交通关联特征编码子单元1232，用于将所述多通道道路交通输入图通过作为特征编码器的道路交通卷积神经网络以得到道路交通关联特征向量；道路交通特征优化子单元1233，用于基于所述车辆通过速度特征向量，对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿以得到所述优化道路交通关联特征向量。

应可以理解，通过关联车辆轨迹追踪增强特征图和道路交通Canny边缘特征图，系统可以综合考虑车辆运动轨迹和道路结构特征，更全面地描述道路交通情况。其中，车辆轨迹追踪增强特征图提供了车辆运动路径的关键信息，而道路交通Canny边缘特征图则反映了道路的结构特征，包括道路边缘和交通标识等。将这两种特征图进行关联，可以使系统在分析交通情况时考虑更多因素，提高对道路交通状态的准确把握。而多通道道路交通输入图的生成可以增强系统对道路交通图像的表征能力，这种多通道输入图综合了不同方面的信息，有助于系统更准确地理解道路交通图像，提高对交通情况的感知能力。

进一步地，将多通道道路交通输入图通过作为特征编码器的道路交通卷积神经网络进行处理，可以提取道路交通图像中的关键特征，进一步增强系统对交通情况的理解和分析能力。这里，道路交通卷积神经网络作为特征编码器可以有效地学习道路交通图像中的抽象特征表示。通过多层卷积和池化操作，神经网络可以逐渐提取图像中的低级特征（如边缘、纹理）和高级语义特征（如车辆、行人），从而实现对道路交通图像的特征提取和表示。其中，道路交通卷积神经网络能够捕获道路交通图像中的空间信息和上下文关联。神经网络在学习特征表示的过程中会考虑像素之间的空间位置关系，从而更好地理解道路交通图像中不同区域的重要性和相关性，有助于提高对车辆轨迹和交通情况的准确分析。通过道路交通卷积神经网络提取的道路交通关联特征向量可以为系统提供更加紧凑和高效的表示。这些特征向量包含了道路交通图像中的关键信息，帮助系统更好地理解道路交通情况，实现对交通事故的及时预警和处理。具体地，使用所述作为特征编码器的道路交通卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行卷积处理、基于局部特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为特征编码器的道路交通卷积神经网络的最后一层输出所述道路交通关联特征向量，其中，所述作为特征编码器的道路交通卷积神经网络的输入为所述多通道道路交通输入图。

更进一步地，基于车辆通过速度特征向量对道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿的过程对于提高交通事故告警系统的性能至关重要。通过这一步骤，可以更好地优化道路交通关联特征向量，增强系统对交通情况的理解和预测能力。这里，车辆通过速度特征向量提供了关于车辆运动状态的重要信息。通过考虑车辆的速度信息，系统可以更准确地推断车辆的行驶轨迹、变道行为以及可能的危险情况，从而提高系统对交通事故发生的预测能力。其中，深度逐点散度域特征补偿可以帮助系统更好地理解和利用道路交通关联特征向量。通过在深度逐点散度域上进行特征补偿，系统可以更好地捕捉特征之间的复杂关系和依赖性，提高特征的表征能力，从而增强系统对交通情况的建模能力。

在本申请一个具体的实施例中，所述道路交通特征优化子单元1233，包括：计算所述道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量的按位置相减以得到相差特征向量；将所述相差特征向量的各个位置的特征值分别除以二再取绝对值后计算自然指数函数值以得到指数化特征向量；将第二超参数除以所述指数化特征向量的各个特征值以得到第二加权系数向量；将所述第二加权系数向量与所述车辆通过速度特征向量进行按位置相乘以得到加权后车辆通过速度特征向量；将所述第一预定超参数与所述道路交通关联特征向量进行按位置相乘以得到加权后道路交通关联特征向量后再与所述加权后车辆通过速度特征向量进行按位置相加以得到所述优化道路交通关联特征向量。

特别地，在本申请的技术方案中，考虑道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量可能都包含有关车辆和道路交通的信息。由于这两个特征向量都是从不同的数据源提取的，它们可能会包含一些相同的信息，导致信息的重复。并且，道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量可能包含一些相关的特征。例如，车辆通过速度可能与车辆在道路上的位置和运动状态相关联，这些信息在道路交通关联特征向量中也可能得到体现，导致特征的冗余。重复或冗余的特征可能会降低模型的性能。这些部分可能会引入噪声或干扰，使模型难以准确地学习数据的真实模式。消除这些部分可以提高模型的泛化能力和准确性。过多的重复或冗余信息可能导致模型过拟合训练数据。过拟合会使模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。消除冗余部分有助于避免模型过度拟合。消除重复或冗余信息可以使特征更具可解释性。如果特征向量中包含大量相似的信息，可能会使模型难以解释其决策过程。清晰的特征可以帮助解释模型的行为。为了解决这一问题，在本申请技术方案中，基于所述车辆通过速度特征向量，对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿以得到优化道路交通关联特征向量。

具体地，基于所述车辆通过速度特征向量，对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿以得到优化道路交通关联特征向量，包括：基于所述车辆通过速度特征向量，以如下公式对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿以得到所述优化道路交通关联特征向量；；其中，表示所述道路交通关联特征向量的第个位置的特征值，表示所述车辆通过速度特征向量的第个位置的特征值，和表示第一预定超参数和第二预定超参数，表示按位置相乘，表示按位置相加，表示所述优化道路交通关联特征向量的第个位置的特征值。

为了消除所述道路交通关联特征向量中与所述车辆通过速度特征向量中重复或者冗余的部分，以提高所述道路交通关联特征向量的泛化能力，在本申请的技术方案中，基于车辆通过速度特征向量，对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿，其通过计算所述道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量的逐位置之间的方差的梯度来模拟所述道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量在类散度空间的位置散射响应深度，并利用所述方差的梯度来构造深度相关性补偿因子来对所述道路交通关联特征向量进行逐位置的特征深度相关性补偿，通过这样的方式，抑制所述道路交通关联特征向量中与所述车辆通过速度特征向量中重复或者冗余的部分以提高所述道路交通关联特征向量的泛化能力。

在本申请一个具体的实施例中，所述车辆通过速度特征提取单元124，包括：将所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值构造为车辆通过速度输入向量；将所述车辆通过速度输入向量通过车辆通过速度时序编码器以得到所述车辆通过速度特征向量。

应可以理解，构造车辆通过速度输入向量可以将预定时间段内的车辆速度信息整合到一个向量中，便于系统进行统一处理和分析。通过将不同车辆的速度值组合成向量形式，系统可以更好地捕捉车辆之间的关联性和整体交通流动情况，有助于系统更准确地判断交通状态和预测潜在的交通危险。此外，车辆通过速度输入向量的构造也为系统提供了更丰富的特征信息。除了车辆速度本身，车辆通过速度向量还可以包含其他相关信息，如车辆类型、车道位置等，这些信息可以为系统提供更全面的交通情况描述，有助于系统更准确地识别交通异常情况并进行预警处理。

进一步地，车辆通过速度时序编码器可以将车辆通过速度输入向量中的时间序列信息进行编码和建模。通过考虑车辆速度值的时序变化，系统可以捕捉到车辆在不同时间点的运动状态和行为特征，例如加速、减速、停车等，从而更全面地描述车辆的运动轨迹和行驶模式。通过车辆通过速度时序编码器得到的车辆通过速度特征向量可以提取出更高级别的特征表示。这些特征向量可以包含更丰富和抽象的信息，如车辆行驶的趋势、速度变化的模式、车辆之间的互动关系等，这些信息对于系统对交通情况进行分析和预测至关重要。具体地，使用所述速度时序编码器的全连接层对所述车辆通过速度输入向量进行全连接编码以提取所述车辆通过速度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征；以及，使用所述速度时序编码器的一维卷积层对所述车辆通过速度输入向量进行一维编码以提取所述车辆通过速度输入向量中各个位置的特征值间的关联的高维隐含关联特征。

在上述基于智能警示牌的交通事故告警系统100中，所述警示牌告警提示生成模块130，用于基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。应可以理解，优化道路交通关联特征向量包含了道路交通的整体情况和特征信息，如交通流量、车辆密度、道路拓扑结构等。通过分析和优化这些特征向量，系统可以更准确地把握道路交通的整体状况，识别出可能存在的交通瓶颈、拥堵和其他潜在危险因素。车辆通过速度特征向量则提供了关于车辆个体行为的重要信息，如车辆速度、加速度、行驶轨迹等。结合车辆通过速度特征向量和道路交通关联特征向量，系统可以更全面地分析车辆的运动模式和交通状态，识别出可能存在的危险行为或交通事故风险。通过综合分析优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量，系统可以生成交通事故警示牌告警提示。这些提示可以包括交通事故的潜在发生位置、可能的危险行为、建议的交通改进措施等信息，帮助驾驶员和交通管理部门及时采取措施，避免交通事故的发生或减少事故损失。

在本申请一个具体的实施例中，所述警示牌告警提示生成模块130，包括：将所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量进行融合以得到交通警示牌告警生成特征向量；将所述交通警示牌告警生成特征向量通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示。

应可以理解，优化道路交通关联特征向量包括路况、交通流量、交通信号等信息，反映了道路的整体情况；而车辆通过速度特征向量则记录了车辆在道路上的实时运行状态，如速度、加速度等。将这两种特征向量融合起来，可以更全面地了解交通环境和车辆行驶情况，从而准确地生成交通警示牌告警特征向量，以提供给驾驶员和交通管理部门参考，帮助他们及时采取措施避免交通事故的发生。

进一步地，通过分析优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量融合生成的特征向量，生成器可以识别潜在的交通风险和危险情况，进而生成相应的交通事故警示牌告警提示。生成器可以根据特征向量中的数据信息，如交通流量、车辆速度、路况等，预测可能发生的交通事故类型和位置，并及时向驾驶员发出警示。这种智能生成器能够帮助驾驶员及时了解道路情况，提高驾驶员对潜在危险的感知能力，从而减少交通事故的发生，以更加警觉地驾驶车辆，避免危险驾驶行为，从而有效降低交通事故的发生率，保障道路交通的安全和畅通。这种智能化的交通警示系统不仅可以提升交通管理的效率，还能够为驾驶员和行人提供更加安全的交通环境，促进交通系统的可持续发展。

综上，本申请实施例首先获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示，以更准确地识别潜在的交通事故风险区域，帮助减少二次交通事故的发生。

如上所述，根据本申请实施例的所述基于智能警示牌的交通事故告警系统100可以实现在各种终端设备中，在一个示例中，根据基于智能警示牌的交通事故告警系统100可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该基于智能警示牌的交通事故告警系统100可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该基于智能警示牌的交通事故告警系统100同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。

替换地，在另一示例中，该基于智能警示牌的交通事故告警系统100与该终端设备也可以是分立的设备，并且基于智能警示牌的交通事故告警系统100可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

图4为根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警方法的流程图。如图4所示，根据本申请实施例的基于智能警示牌的交通事故告警方法，其包括：S110，获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；S120，从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；S130，基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

这里，本领域技术人员可以理解，上述基于智能警示牌的交通事故告警方法中的各个步骤的具体操作已经在上面参考图1至图3的基于智能警示牌的交通事故告警系统的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

下面，参考图5来描述根据本申请实施例的电子设备。

如图5所示，电子设备10包括输入设备11、输入接口12、中央处理器13、存储器14、输出接口15、输出设备16、以及总线17。其中，输入接口12、中央处理器13、存储器14、以及输出接口15通过总线17相互连接，输入设备11和输出设备16分别通过输入接口12和输出接口15与总线17连接，进而与电子设备10的其他组件连接。

具体地，输入设备11接收来自外部的输入信息，并通过输入接口12将输入信息传送到中央处理器13；中央处理器13基于存储器14中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器14中，然后通过输出接口15将输出信息传送到输出设备16；输出设备16将输出信息输出到电子设备10的外部供用户使用。

在一个实施例中，图5所示的电子设备10可以被实现为一种网络设备，该网络设备可以包括：存储器，被配置为存储程序；处理器，被配置为运行存储器中存储的程序，以执行上述实施例描述的任意一种招标方法。

根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸存储介质被安装。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其它的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其它传输机制之类的调制数据信号中的其它数据，并且可包括任何信息递送介质。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本申请的原理而采用的示例性实施方式，然而本申请并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本申请的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，包括：

交通事故告警数据获取模块，用于获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；

交通事故告警数据提取模块，用于从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；

警示牌告警提示生成模块，用于基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

2.根据权利要求1所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述交通事故告警数据提取模块，包括：

道路交通注意力特征编码单元，用于对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行注意力特征编码以得到车辆轨迹追踪增强特征图；

道路交通局部特征提取单元，用于对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行局部特征提取以得到道路交通Canny边缘特征图；

道路交通特征聚合单元，用于对所述车辆轨迹追踪增强特征图和所述道路交通Canny边缘特征图进行特征聚合以得到所述优化道路交通关联特征向量；

车辆通过速度特征提取单元，用于对所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值进行特征提取以得到所述车辆通过速度特征向量。

3.根据权利要求2所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述道路交通注意力特征编码单元，包括：

将所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像通过车辆轨迹追踪像素增强生成器以得到车辆轨迹追踪像素增强图像；

将所述车辆轨迹追踪像素增强图像通过基于空间注意力机制的车辆轨迹追踪增强特征编码器以得到所述车辆轨迹追踪增强特征图。

4.根据权利要求3所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述道路交通局部特征提取单元，包括：

将所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像构造为多个道路交通局部图像；

将所述多个道路交通局部图像通过基于Canny边缘检测的道路交通局部特征提取器以得到所述道路交通Canny边缘特征图。

5.根据权利要求4所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述道路交通特征聚合单元，包括：

多通道道路特征关联子单元，用于将所述车辆轨迹追踪增强特征图和所述道路交通Canny边缘特征图进行关联以得到多通道道路交通输入图；

道路交通关联特征编码子单元，用于将所述多通道道路交通输入图通过作为特征编码器的道路交通卷积神经网络以得到道路交通关联特征向量；

道路交通特征优化子单元，用于基于所述车辆通过速度特征向量，对所述道路交通关联特征向量进行深度逐点散度域特征补偿以得到所述优化道路交通关联特征向量。

6.根据权利要求5所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述道路交通特征优化子单元，包括：

计算所述道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量的按位置相减以得到相差特征向量；

将所述相差特征向量的各个位置的特征值分别除以二再取绝对值后计算自然指数函数值以得到指数化特征向量；

将第二超参数除以所述指数化特征向量的各个特征值以得到第二加权系数向量；

将所述第二加权系数向量与所述车辆通过速度特征向量进行按位置相乘以得到加权后车辆通过速度特征向量；

将所述第一预定超参数与所述道路交通关联特征向量进行按位置相乘以得到加权后道路交通关联特征向量后再与所述加权后车辆通过速度特征向量进行按位置相加以得到所述优化道路交通关联特征向量。

7.根据权利要求6所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述车辆通过速度特征提取单元，包括：

将所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值构造为车辆通过速度输入向量；

将所述车辆通过速度输入向量通过车辆通过速度时序编码器以得到所述车辆通过速度特征向量。

8.根据权利要求7所述的基于智能警示牌的交通事故告警系统，其特征在于，所述警示牌告警提示生成模块，包括：

将所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量进行融合以得到交通警示牌告警生成特征向量；

将所述交通警示牌告警生成特征向量通过生成器，以生成交通事故警示牌告警提示。

9.一种基于智能警示牌的交通事故告警方法，其特征在于，包括：

获取由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值；

从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量；

基于所述优化道路交通关联特征向量和所述车辆通过速度特征向量，生成交通事故警示牌告警提示。

10.根据权利要求9所述的基于智能警示牌的交通事故告警方法，其特征在于，从所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像和所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值中提取优化道路交通关联特征向量和车辆通过速度特征向量，包括：

对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行注意力特征编码以得到车辆轨迹追踪增强特征图；

对所述由设立在道路交通事故易发生区域的摄像头采集的道路交通图像进行局部特征提取以得到道路交通Canny边缘特征图；

对所述车辆轨迹追踪增强特征图和所述道路交通Canny边缘特征图进行特征聚合以得到所述优化道路交通关联特征向量；

对所述由传感器采集的预定时间段的车辆通过速度值进行特征提取以得到所述车辆通过速度特征向量。