一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法

本发明公开了一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法，首先通过路段摄像头或者检测器记录车辆在运行过程中发生车祸时的原始事故数据D'；通过编码技术将原始事故数据D'进行离散编码及归一化，得到有效事故数据D；然后结合合成少数类过采样技术SMOTE算法将有效事故数据D进行重采样，得到先验分布均衡的事故数据T；将结构化事故数据T转化为事故图数据G；最后结合谱聚类算法，得到不同环境因素对应的事故严重程度。本发明解决了现有技术中存在的事故数据分布不均衡导致事故严重程度分析效果较差的问题。

《一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法》是一发明专利，专利号为 2020109955687，当前法律状态为已下证，由西安理工大学提出申请，发明人为谢国;上官安琪;费蓉;穆凌霞;黑新宏;姬文江;马维纲;张春丽;杨静;金永泽，申请日期为2020-09-21，公开（公告）日期为2023-10-31，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2323 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：交通大数据分析、交通事故风险评估、智慧交通、城市交通治理决策、路网安全。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法，首先通过路段摄像头或者检测器记录车辆在运行过程中发生车祸时的原始事故数据D'；通过编码技术将原始事故数据D'进行离散编码及归一化，得到有效事故数据D；然后结合合成少数类过采样技术SMOTE算法将有效事故数据D进行重采样，得到先验分布均衡的事故数据T；将结构化事故数据T转化为事故图数据G；最后结合谱聚类算法，得到不同环境因素对应的事故严重程度。本发明解决了现有技术中存在的事故数据分布不均衡导致事故严重程度分析效果较差的问题。

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