一种基于动态贝叶斯网络与流形学习融合的驾驶人风险评估系统

本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络与流形学习融合的驾驶人风险评估系统，其特征在于，包括前端执法设备、边缘计算模块、中心集成自动识别系统模块、外部执法交互模块；所述前端执法设备用于实时采集车辆图像、时间、地点、车牌及驾驶行为多源数据；所述边缘计算模块用于基于先验知识和实时数据构建动态贝叶斯网络，结合流形学习算法对高维数据降维，完成驾驶人风险初步评估；所述中心集成自动识别系统模块用于调用融合模型二次运算，精准计算违法行为发生概率；所述外部执法交互模块用于对接交通局、自动罚单生成系统及电子监管中心，完成违法核查、复核及电子传票生成归档。