[发明专利]基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统，包括依次连接的卫星通讯模块、存储器、识别和决策模块、警报模块；所述卫星通讯模块，与卫星通讯连接，用于向卫星发送车辆实时GPS坐标数据，并接收卫星发送的车辆所在区域的卫星图片；所述存储器用于存储山体历史图片和实时图片数据；所述识别和决策模块，采用记忆识别决策一体化神经网络。所述警报模块，用于向车主发出山体区域滑坡预警信号。本发明还公开了基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统的预测方法。本发明通过定量计算山体滑坡的概率预测山体滑坡风险，对靠近山体或山体附近的车主进行提醒，提高山路行车的安全性。

技术领域

本发明属于滑坡预警领域，具体涉及基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统和方法。

背景技术

现如今，车辆作为一种先进的交通工具，已然成为人们日常生活必不可少的一部分，因此车辆行驶的安全性也就显得尤为重要。现在社会上车辆安全事故频频发生，有的是人为疏忽造成的，有的则是天灾造成的，比如山体滑坡、落石等等，车辆在山路上发生此类安全事故，死亡系数相当之高，并且救援很难及时到达。在山体滑坡无法避免的情况下，对人员和车辆采取保护措施，使其避免暴露在危险环境中，显得格外重要。现在的车载系统，不能预测山路的滑坡风险，不能针对山路的滑坡风险对车主进行提醒或预警。

发明内容

本发明的目的是解决上述问题，提供一种基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统，获取山路所在山体的实时图片数据，计算山体滑坡的概率，预测山路所处山路的滑坡风险，对车主进行提醒，滑坡概率大时对车主进行预警。

本发明的技术方案是一种基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统，包括依次连接的卫星通讯模块、存储器、识别和决策模块、警报模块；所述卫星通讯模块，与卫星通讯连接，用于向卫星发送车辆实时GPS坐标数据，并接收卫星发送的车辆所在区域的卫星图片；所述存储器用于存储山体历史图片和实时图片数据；所述识别和决策模块，采用记忆识别决策一体化神经网络，包括记忆层神经元、识别层神经元、决策层神经元，记忆层神经元依据山体历史图片数据形成山体记忆特征数据，识别层神经元依据山体实时图片数据和山体记忆特征数据对山体区域进行识别对比，决策层神经元依据山体区域识别对比数据计算山体滑坡概率，预测山体滑坡风险；所述警报模块，用于向车主发出山体区域滑坡预警信号，提醒车主注意防范滑坡事故。

采用基于记忆识别决策一体化网络的车载山路预警系统的预测方法，具体包括以下步骤，

步骤1：采用历史数据对记忆层神经元进行训练；

步骤1.1：将山体划分为多个区域，获取山体的图片，作为训练样本；

步骤1.2：定义记忆层神经元初始权值、阈值和损失函数；

步骤1.3：使用样本数据对记忆层神经元进行训练；

步骤1.4：比较记忆层神经元输出与阈值a，调整更新记忆层神经元权值以及阈值a；

步骤1.4.1：若记忆层神经元输出不小于阈值a，则调整更新记忆层神经元权值以及阈值a，执行步骤1.3；

步骤1.4.2：若记忆层神经元输出小于阈值a，则执行步骤1.5；

步骤1.5：完成训练，对山体区域进行编号；

步骤2：识别层神经元依据山体实时图片进行山体区域的识别、对比；

步骤2.1：获取最新的实时山体图片；

步骤2.2：对图片特征进行融合和降维；

步骤2.3：将步骤2.1的图片与记忆层神经元的记忆特征数据进行对比，计算图片特征相似度，找出相似度最高区域编号，作为实时图片的山体区域编号；

步骤2.4：计算山体区域的位移量；