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龙图腾网获悉福建省高速公路联网运营有限公司申请的专利一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116434547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310406853.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法及系统是由李林锋;唐昌林;高金勇;郭建平;郑昱设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法及系统，该方法对收集的高速交通突发事件历史数据进行处理，获取历史突发事件数据和历史道路天气数据，构建训练集、测试集和验证集，并以此对集成学习的基模型和元模型进行训练和验证；基于集成学习的最终模型预测可能会发生的交通突发事件数，以进行实时告警和建议；通过高速公路收集到的摄像头图像数据进行交通突发事件的检测。该方法及系统可以预测可能会发生的高速交通突发事件数，并检测到发生的交通突发事件。

本发明授权一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速交通突发事件预测与检测一体化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、对收集的高速交通突发事件的历史数据进行处理，得到历史突发事件标准数据集D整理得到历史某日过去七天的突发事件数据集Psd和历史道路天气情况Weather并计算坏天气占比w；构建特征u=psd,w，并与实际突发事件数act构成数据r=u,act；进一步构建数据集R={rz|z=1,...,l-7}，并划分成训练集R1、测试集R2和验证集R3； 步骤B、以LR、KNN、DT、SVM、LSTM、Seasonal、AdaBoost、GBDT、RF、Xgboost模型作为基模型，将训练集R1作为各个模型的输入分别进行训练，计算得到每天可能发生的交通突发事件数，通过与实际突发事件数act进行对比，并使用损失函数计算损失值，调整模型参数；当模型达到设定迭代次数且模型精度提升小于设定值时，终止模型训练，得到训练好的各个基模型，并且得到基模型的数据结果集合M={Omz|z=1,...l-7}； 步骤C、将各个模型的输出数据集合M作为输入，通过再次叠加模型AdaBoost作为集成学习的元模型进行训练，计算得到每天可能发生的交通突发事件数，通过与实际突发事件数act进行对比，并使用损失函数计算损失值，调整模型参数；当模型达到设定迭代次数且模型精度提升小于设定值时，终止模型训练，得到最终模型；最后通过测试集R2和验证集R3来验证最终模型的准确性和可靠性； 步骤D、将今日过去七天的历史突发事件数psd’作为特征，同时将实时获取到的高速公路道路交通视频V提取的帧图像集合P，通过ResNet101模型将图像数据P转为天气情况数据Wea，并计算得到实时的高速公路坏天气占比rate；通过拼接的特征psd’,rate，基于得到的集成学习的最终模型，预测今日可能发生的交通突发事件数Pre；根据预测的交通突然事件数的情况，通过调整包括广播电台、广告牌、收费站的提醒频率让司机做好预防，并将数据发给交通部门、应急部门做好巡查与预案，以减少交通事故的发生及减少交通事故人员伤亡； 步骤E、将高速公路收集到的摄像头图像数据集Dc，并对图像数据中所有车辆的车牌进行数据标注，并划分为训练集、测试集和验证集，训练并验证YOLOv6检测器用于车辆车牌的定位，当验证集准确率达到设定值时停止训练；通过开源库PaddleOCR来实现车辆车牌的精确识别；然后，计算两个地点的检测摄像头的距离di，并以此计算所有高速公路摄像头的距离集合DI={di1,di2,di...,dic}；在此基础上，计算该高速公路上两个摄像头路段上的最低时速s，并得到该高速公路上的所有路段的最低时速集合S={s1,s2,s...,sc}；通过距离集合DI与最低时速集合S计算得到车辆出现在两个摄像头的最低时间集合TI={ti1,ti2,ti...,tic}；进而通过实时的高速公路摄像头捕捉的画面，通过YOLOv6检测器识别每辆车的车牌，当车辆在两个摄像头的最低时间仍未出现时，则可能有突发事件发生； 步骤F、收集高速公路每个摄像头拍摄的一张无车辆时的高速公路图像画面o，得到高速公路所有路段的摄像头捕捉的纯净无车辆图像画面集合O={o1,o2,o...,oall}；在此之后，针对第e个摄像头，其无车辆图像画面为oe，每间隔十秒钟摄像头e生成得到一张图像帧Pice，利用OpenCV计算图像画面oe与图像帧Pice的差异值Diffe；前一张图像帧Pic’e与图像画面oe计算得到的差异值Diff’e；并再对比间隔十秒的差异值Diffe与Diff’e的区别，当差异值高于预设值时，说明当前画面中可能存在异常车辆存在摄像头画面中，则可能有突发事件发生。

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