[發明專利]交通事故識別方法、裝置、設備和計算機存儲介質

有效

• 申請號: 202010583070.X
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111859291B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 黃際洲;王海峰;張昊;范淼
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V20/54
• 分類號: G06V20/54;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/766;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/18;G06Q50/26
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 田宏賓

本申請公開了一種交通事故識別方法、裝置、設備和計算機存儲介質，涉及智能交通和大數據技術領域。具體實現方案為：獲取道路特征、環境特征和道路上的車流特征；將所述道路特征、環境特征和道路上的車流特征輸入預先訓練得到的交通事故識別模型，得到所述道路上的事故信息識別結果，所述道路上的事故信息識別結果至少包括是否發生事故的識別結果。本申請能夠依據道路特征、環境特征和道路上的車流特征，自動識別出道路上是否發生事故。相比較傳統人工上報的方式，時效性更強、覆蓋率更高。

技術領域

本申請涉及計算機應用技術領域，特別涉及智能交通和大數據技術領域。

背景技術

交通事故可能會對整個交通網絡產生沖擊，讓原本通暢的交通變得擁堵，讓原本寬敞的道路變得無法通行，讓用戶原本的出行計劃變得不可實現。因此，很多司機都寧愿多繞路也要盡量避開交通事故發生地。如果無法避開前方事故發生地，但若能盡早知道事故發生的位置和狀態，也能提前做好變道準備，盡快駛離現場。因此，一個時效性強、覆蓋率高的交通事故發現能力將給用戶帶來極大的幫助。

發明內容

有鑒于此，本申請旨在提供一種時效性強、覆蓋率高的交通事故識別方法、裝置、設備和計算機存儲介質。

第一方面，本申請提供了一種交通事故識別方法，包括：

獲取道路特征、環境特征和道路上的車流特征；

將所述道路特征、環境特征和道路上的車流特征輸入預先訓練得到的交通事故識別模型，得到所述道路上的事故信息識別結果，所述道路上的事故信息識別結果至少包括是否發生事故的識別結果。

第二方面，本申請提供了一種訓練交通事故識別模型的方法，包括：

從歷史交通事故記錄中獲取第一訓練樣本，所述第一訓練樣本包括標注為發生事故的道路的道路特征、環境特征和道路上的車流特征作為正樣本，標注為未發生事故的道路的道路特征、環境特征和道路上的車流特征作為負樣本；

利用所述正樣本和負樣本訓練得到所述交通事故識別模型，所述交通事故識別模型能夠依據道路特征、環境特征和道路上的車流特征得到對應道路上的事故信息識別結果，所述事故信息識別結果至少包括是否發生事故的識別結果。

第三方面，本申請提供了一種交通事故識別裝置，包括：

獲取單元，用于獲取道路特征、環境特征和道路上的車流特征；

識別單元，用于將所述道路特征、環境特征和道路上的車流特征輸入預先訓練得到的交通事故識別模型，得到所述道路上的事故信息識別結果，所述道路上的事故信息識別結果至少包括是否發生事故的識別結果。

第四方面，本申請提供了一種訓練交通事故識別模型的裝置，包括：

樣本獲取單元，用于從歷史交通事故記錄中獲取第一訓練樣本，所述第一訓練樣本包括標注為發生事故的道路的道路特征、環境特征和道路上的車流特征作為正樣本，標注為未發生事故的道路的道路特征、環境特征和道路上的車流特征作為負樣本；

模型訓練單元，用于利用所述正樣本和負樣本訓練得到所述交通事故識別模型，所述交通事故識別模型能夠依據道路特征、環境特征和道路上的車流特征得到對應道路上的事故信息識別結果，所述事故信息識別結果至少包括是否發生事故的識別結果。

第五方面，本申請還提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如上所述的方法。