申请/专利权人：智慧互通科技股份有限公司

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874577A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/15;G06F18/25;G08G1/01

优先权：["20231110 CN 2023114950564"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本申请提供多模态感知的道路异常识别方法及系统，涉及异常识别技术领域，所述方法包括：连接多模态数据存储库，下载多模态感知数据，然后对多模态感知数据进行数据预处理，通过信息论编码运算的方式进行数据筛选过滤，得到多模态感知预处理数据，然后从数据源角度、异常类型角度、发生时间维度、发生位置角度进行分别分析，最终获取异常识别结果。本申请主要解决了图像采集的物体不准确，不能应对大雾和大雨等极端天气，应用场景单一，无法有效地处理场景变化，对于异常的识别不准确的问题。利用多模态感知数据从多个维度进行划分，进行综合分析和处理，以更准确地识别道路异常。

主权项：1.多模态感知的道路异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：连接多模态数据存储库，下载多模态感知数据，所述多模态感知数据包括视频数据、音频数据、温度数据、湿度数据、交通流量数据；对所述多模态感知数据进行数据预处理，之后，通过信息论编码运算的方式进行数据筛选过滤，得到多模态感知预处理数据；基于所述多模态感知预处理数据，从数据源角度进行划分，得到第一分类数据集，其中，所述第一分类数据集具备第一分类特征，所述第一分类特征包括数据源类型、数据采集时间、数据可靠性；基于所述多模态感知预处理数据，从异常类型角度进行划分，得到第二分类数据集，其中，所述第二分类数据集具备第二分类特征，所述第二分类特征包括异常类型、严重程度；基于所述多模态感知预处理数据，从发生时间维度进行划分，得到第三分类数据集，其中，所述第三分类数据集具备第三分类特征，所述第三分类特征包括异常发生时刻点、异常发生周期性；基于所述多模态感知预处理数据，从发生位置角度进行划分，得到第四分类数据集，其中，所述第四分类数据集具备第四分类特征，所述第四分类特征包括异常发生地理位置、异常发生地理环境、异常发生地形；参照所述第一分类数据集、所述第二分类数据集，所述第三分类数据集、所述第四分类数据集，输出异常识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 智慧互通科技股份有限公司 多模态感知的道路异常识别方法及系统

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