一种多数据源驾驶安全评价方法及系统

本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种多数据源驾驶安全评价方法及系统，能实时采集包含人、车、路、环境和管制信息的多维数据，构建统一时空坐标系下的多模态数据流；预处理后进行多层次特征提取，进行降维与表征学习，得到多维特征向量；利用安全评价模型生成多维度的驾驶安全评价结果；根据驾驶安全评价结果执行风险响应，生成风险处置日志；根据所述风险处置日志，采用机器学习算法更新所述安全评价模型。本发明示出的技术方案，采集多维数据，信息来源全面，多维数据能够深度融合，基于图神经网络与时空Transformer混合架构的安全评价模型，实现了对复杂动态交通场景的精准感知与演变规律捕捉；能依据日志更新安全评价模型，实现闭环优化。