一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410381532.4
IPC分类号：G06F19/00;G08G1/16
申请日期：
2014-08-06
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法
申请号	CN201410381532.4	申请日期	2014-08-06
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-12-03	公开/公告号	CN104182618A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0;;;G;0;8;G;1;/;1;6查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	陈晨;李美莲;裴庆祺;薛刚;吕宁
代理机构	北京科亿知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	汤东凤

摘要

一种基于贝叶斯网络的追尾预警方法，选取天气情况Y1、道路情况Y2、驾驶员反应时间Y3、后车与前车的距离Y4、后车速度Y5、后车相对于前车的速度差Y6和后车加速度Y7作为追尾事故Y8的变量节点，得到追尾事故的贝叶斯网络的节点集Y：Y＝{Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6,Y7,Y8}，确定变量节点值域；仿真追尾事故的交通场景，构成追尾事故的贝叶斯网络学习数据集，对该学习数据集离散处理；通过离散学习数据集，构造追尾事故的贝叶斯网络的结构，计算该结构中节点的条件概率分布；得到检验数据样本，预测检验数据样本中除追尾事故Y8的各个节点在下一时刻的取值并离散处理；利用所述贝叶斯网络，计算下一时刻发生追尾事故的概率；设定阀值，若下一时刻发生追尾事故概率大于阀值，采取预警措施。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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