一种基于AI智能的交通安全方法和系统与流程

一种基于ai智能的交通安全方法和系统
技术领域
1.本发明提出了一种基于ai智能的交通安全方法和系统，属于交通安全技术领域。


背景技术：

2.平台不断的融合底层的数据，打破不同设备之间的壁垒建立起不同设备之间的联系，实现平台对接入资源的统一调度，通过对海量数据的深度加工、场景建模，用高度可视化的方式展现出交通当前的态势。可以直观的了解当前路网范围内违法高发地、事故高发地、拥堵常发地等，可以更有效更科学的辅助交通管理。当前的所有监控设备数据融合度低，设备与设备之间没有联系，数据信息的利用率低，且当前交通可视化程度低，依靠人力去发现和解决交通问题效率低。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种基于ai智能的交通安全方法和系统，用以解决依靠人力去发现和解决交通问题的效率低的问题：
4.一种基于ai智能的交通安全方法，所述交通安全方法，包括：
5.交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；
6.交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；
7.交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
8.进一步地，交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台，包括：
9.交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；
10.交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；
11.交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；
12.交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
13.进一步地，交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段，包括：
14.当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；
15.当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；
16.当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的
第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
17.进一步地，交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值，包括：
18.所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；
19.所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；
20.所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；
21.所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
22.其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：
[0023][0024]
其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；ly表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令ly＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。
[0025]
一种基于ai智能的交通安全系统，所述交通安全系统包括：
[0026]
交通监测模块，用于交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；
[0027]
评估值获取模块，用于交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；
[0028]
限速值确定模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
[0029]
进一步地，所述交通监测模块包括：
[0030]
监控时段设置模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；
[0031]
时段发送模块，用于交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；
[0032]
次数监控模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；
[0033]
次数发送模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
[0034]
进一步地，所述监控时段设置模块包括：
[0035]
第一时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；
[0036]
第二时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；
[0037]
第三时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
[0038]
进一步地，所述限速值确定模块包括：
[0039]
比较模块，用于所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；
[0040]
目标路口获取模块，用于所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；
[0041]
调整模块，用于所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；
[0042]
显示模块，用于所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
[0043]
其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：
[0044][0045]
其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；ly表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令ly＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。
[0046]
本发明有益效果：
[0047]
本发明提出的一种基于ai智能的交通安全方法和系统可以通过数据分析的预判和海量数据加工处理，实现对事故发生的预知和报警，提前预防事故的发生，并且可以高度可视化当前的交通状态。平台利用ai技术可以到达高度可视化和预警，大大节省了人力资源的浪费和提高了信息的利用率。
附图说明
[0048]
图1为本发明所述方法的流程图；
[0049]
图2为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
[0050]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0051]
本发明实施例提出了一种基于ai智能的交通安全方法，如图1所示，所述交通安全
方法包括：
[0052]
s1、交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；
[0053]
s2、交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；
[0054]
s3、交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
[0055]
上述技术方案的工作原理为：首先，交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；然后，交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；最后，交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
[0056]
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于ai智能的交通安全方法可以通过数据分析的预判和海量数据加工处理，实现对事故发生的预知和报警，提前预防事故的发生，并且可以高度可视化当前的交通状态。平台利用ai技术可以到达高度可视化和预警，大大节省了人力资源的浪费和提高了信息的利用率。
[0057]
本发明的一个实施例，交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台，包括：
[0058]
s101、交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；
[0059]
s102、交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；
[0060]
s103、交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；
[0061]
s104、交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
[0062]
上述技术方案的工作原理为：首先，交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；然后，交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；之后，交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；最后，交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
[0063]
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高各个路口信息获取的及时性和效率，以及每个路口信息获取的准确性。
[0064]
本发明的一个实施例，交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段，包括：
[0065]
s1011、当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；
[0066]
s1012、当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；
[0067]
s1013、当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
[0068]
上述技术方案的工作原理为：首先，当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；然后，当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；最后，当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
[0069]
上述技术方案的效果为：通过监控时段的分段设置能够有效提高车流量监控的准确性和合理性。同时，为后续风险评估提供准确的参考数据，进而有效提高风险评估准确性。
[0070]
本发明的一个实施例，交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值，包括：
[0071]
s301、所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；
[0072]
s302、所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；
[0073]
s303、所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；
[0074]
s304、所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
[0075]
其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：
[0076][0077]
其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；ly表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令ly＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。
[0078]
上述技术方案的工作原理为：首先，所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；然后，所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；之后，所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；最后，所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
[0079]
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高关联路口车速限速获取的准确性及其与当前路口实际车辆情况之间的匹配性。
[0080]
本发明实施例提出了一种基于ai智能的交通安全系统，如图2所示，所述交通安全系统包括：
[0081]
交通监测模块，用于交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；
[0082]
评估值获取模块，用于交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；
[0083]
限速值确定模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
[0084]
上述技术方案的工作原理为：首先，通过交通监测模块控制交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；然后，利用评估值获取模块控制交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；最后，利用限速值确定模块控制交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。
[0085]
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于ai智能的交通安全系统可以通过数据分析的预判和海量数据加工处理，实现对事故发生的预知和报警，提前预防事故的发生，并且可以高度可视化当前的交通状态。平台利用ai技术可以到达高度可视化和预警，大大节省了人力资源的浪费和提高了信息的利用率。
[0086]
本发明的一个实施例，所述交通监测模块包括：
[0087]
监控时段设置模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；
[0088]
时段发送模块，用于交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；
[0089]
次数监控模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；
[0090]
次数发送模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
[0091]
上述技术方案的工作原理为：首先，通过监控时段设置模块控制交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；然后，利用时段发送模块控制交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；之后，采用次数监控模块控制交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距等；最后，利用次数发送模块控制交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。
[0092]
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高各个路口信息获取的及时性和效率，以及每个路口信息获取的准确性。
[0093]
本发明的一个实施例，所述监控时段设置模块包括：
[0094]
第一时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；
[0095]
第二时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；
[0096]
第三时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
[0097]
上述技术方案的工作原理为：首先，通过第一时段设置模块在当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；然后，利用第二时段设置模块在当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；最后，利用第三时段设置模块在当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。
[0098]
上述技术方案的效果为：通过监控时段的分段设置能够有效提高车流量监控的准确性和合理性。同时，为后续风险评估提供准确的参考数据，进而有效提高风险评估准确。
[0099]
本发明的一个实施例，所述限速值确定模块包括：
[0100]
比较模块，用于所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；
[0101]
目标路口获取模块，用于所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；
[0102]
调整模块，用于所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；
[0103]
显示模块，用于所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
[0104]
其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：
[0105][0106]
其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；ly表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令ly＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。
[0107]
上述技术方案的工作原理为：首先，通过比较模块所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；然后，利用目标路口获取模块控制所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估
值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；之后，采用调整模块控制所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；最后，通过显示模块控制所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示。
[0108]
上述技术方案的效果为：通过上述方式能够有效提高关联路口车速限速获取的准确性及其与当前路口实际车辆情况之间的匹配性。
[0109]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种基于ai智能的交通安全方法，其特征在于，所述交通安全方法，包括：交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。2.根据权利要求1所述交通安全方法，其特征在于，交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台，包括：交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距；交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。3.根据权利要求2所述交通安全方法，其特征在于，交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段，包括：当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。4.根据权利要求1所述交通安全方法，其特征在于，交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值，包括：所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：
其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；l
y
表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令l
y
＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。5.一种基于ai智能的交通安全系统，其特征在于，所述交通安全系统包括：交通监测模块，用于交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；评估值获取模块，用于交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；限速值确定模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。6.根据权利要求5所述交通安全系统，其特征在于，所述交通监测模块包括：监控时段设置模块，用于交通安全监测平台根据每个路口的单日的平均车流量设置监控时段；时段发送模块，用于交通安全监测平台将每个路口的监控时段发送至每个路口对应的智能摄像机；次数监控模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在监控时段内实时监控其对应路口的所述交通信息数据和交通事故次数；其中，所述交通信息数据包括车流量数据、车辆平均速度和/或车间距；次数发送模块，用于交通安全监测平台控制所述智能摄像机在所述监控时段结束时刻将所述监控时段内采集的交通信息数据和交通事故次数发送至交通安全监测平台。7.根据权利要求6所述交通安全系统，其特征在于，所述监控时段设置模块包括：第一时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量小于预设的第一车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为18-25天；第二时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量不低于预设的第一车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为12-18天；第三时段设置模块，用于当每个路口的平均车流量达到或超过预设的第二车流量阈值，但，未超过预设的第二车流量阈值时，则设置所述路口对应的监控时段为7-12天。8.根据权利要求5所述交通安全系统，其特征在于，所述限速值确定模块包括：比较模块，用于所述交通安全监测平台获取每个路口的风险评估值后，将所述风险评估值与风险评估阈值进行比较，获得比较结果；目标路口获取模块，用于所述交通安全监测平台在所述比较结果表明所述风险评估值超过所述风险评估阈值时，将所述风险评估值超过所述风险评估阈值的对应路口作为目标路口；调整模块，用于所述交通安全监测平台调取所述目标路口相连的关联路口的平均车流量和车速限速值，结合所述目标路口的风险评估值与所述风险评估阈值之间的差值，调整所述关联路口车速限速值，获得调整后的关联路口车速限速值；显示模块，用于所述交通安全监测平台将所述调整后的关联路口车速限速值发送至对应的所述关联路况进行限速值显示；
其中，所述关联路口车速限速值通过如下公式获取：其中，v表示调整后的关联路口车速限速值；v0表示调整前的关联路口的车速限速值；l
p
表示所述关联路口的平均车流量；l
y
表示关联路口的平均车流量所超过的最大的车流量阈值对应的车流量，当关联路口的平均车流量没有超过任何车流量阈值，则令l
y
＝0.38l
p
；f表示所述目标路口的风险评估值；f0表示风险评估阈值。

技术总结
本发明提出了一种基于AI智能的交通安全系统和方法。所述交通安全方法包括交通安全监测平台控制智能摄像机实时监测各路口的交通信息数据和交通事故次数，并将所述交通信息数据和交通事故次数反馈至交通安全监测平台；交通安全监测平台通过交通信息数据和交通事故次数利用交通安全的风险评估模型获取每个路口的风险评估值；交通安全监测平台根据每个路口的风险评估值确定相邻路口的车速限速值。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。述系统包括与所述方法步骤对应的模块。述系统包括与所述方法步骤对应的模块。


技术研发人员：兰雨晴 余丹 赵蒙蒙 张腾怀 王丹星
受保护的技术使用者：慧之安信息技术股份有限公司
技术研发日：2022.12.21
技术公布日：2023/9/22