[發明專利]一種基于樸素貝葉斯網絡的交通違章誤判識別方法

有效

• 申請號: 201910392002.2
• 申請日: 2019-05-13
• 公開（公告）號: CN110288823B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 江洪;童鵬;薛紅濤
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/017
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于樸素貝葉斯網絡的交通違章誤判識別方法，其特征是包括以下步驟：

步驟一：從交通車輛管理系統數據庫中收集違章車輛在違章時刻的前后一段時間內的車輛及路況信息，包括前后一段時間片段內違章車輛是否避讓特殊車輛信息A_k、交通信號燈是否故障信息B_k、是否避讓故障車或路障信息C_k、交通信號燈與現場交警指揮是否一致信息D_k、車牌是否被套用信息E_k以及車輛是否違章信息G_k，G_k包含車輛確實違章信息G₁和車輛是誤判信息G₂；

步驟二：根據步驟一中的所有信息建立初始數據訓練集，構建樸素貝葉斯網絡違章車輛誤判識別模型，包括車輛是否違章節點G、是否避讓特殊車輛節點A、交通信號燈是否故障節點B、是否避讓故障車或路障節點C、交通信號燈與現場交警指揮是否一致節點D、車牌是否被套用節點E；

步驟三：確定出節點A和節點G的條件概率分布P(A_k|G_k)、節點B和節點G的條件概率分布P(B_k|G_k)、節點C和節點G的條件概率分布P(C_k|G_k)、節點D和節點G的條件概率分布P(D_k|G_k)、節點E和節點G的條件概率分布P(E_k|G_k)、節點G的先驗概率分布P_f(G_k)；節點G_k包含G₁和G₂，先驗概率P_f(G)包括P_f(G₁)和P_f(G₂)，條件概率分布P(A_k|G_k)包括P(A_k|G₁)和P(A_k|G₂)，條件概率分布P(B_k|G_k)包括P(B_k|G₁)和P(B_k|G₂)，條件概率分布P(C_k|G_k)包括P(C_k|G₁)和P(C_k|G₂)，條件概率分布P(D_k|G_k)包括P(D_k|G₁)和P(D_k|G₂)，條件概率分布P(E_k|G_k)包括P(E_k|G₁)和P(E_k|G₂)；

步驟四：采集違章時刻前后的車輛及路況圖像信息，獲取當前時間段中的車輛及路況信息，將獲取的車輛及路況信息作為所述的樸素貝葉斯網絡違章車輛誤判識別模型的輸入，獲得是否避讓特殊車輛節點A的概率分布P(A_k)、交通信號燈是否故障節點B的概率分布P(B_k)、是否避讓故障車或路障節點C的概率分布P(C_k)、交通信號燈與現場交警指揮是否一致節點D的概率分布P(D_k)、車牌是否被套用節點E的概率分布P(E_k)；計算出車輛是否違章節點G的后驗概率分布P_u(G₁)和P_u(G₂)，P_u(G₁)是車輛確實違章的后驗概率，P_u(G₂)是違章車輛是誤判的后驗概率；

步驟五：比較P_u(G₁)和P_u(G₂)的大小，若P_u(G₁)≥P_u(G₂),則違章車輛判定為確實違章；若P_u(G₁)P_u(G₂)，則判定此違章車輛為誤判。