暑期科研成果不断，近日，三亚学院信息与智能工程学院教师张晶的研究引起了广泛关注。张晶老师利用人工智能技术，尤其是长短期记忆网络模型，对危险驾驶行为进行了深入研究，并取得了一定的进展。该研究不仅为交通安全管理提供了新的思路和技术手段，也为未来构建更加安全、高效的智能交通系统奠定了基础，提供了降低交通事故发生率的更多可能。
道路交通安全始终是社会关注的重要议题。危险驾驶行为，如超速、疲劳驾驶、酒驾、违章变道等，是导致交通事故的主要原因。传统的交通安全管理模式主要依赖事后处理和被动干预，难以 有效预防事故的发生。因此，亟需一种更加主动、精准的交通安全管理方法。随着人工智能技术的迅速发展，尤其是在深度学习模型应用于时序数据分析领域的突破，解决这一问题的可能性大大增加。
张晶老师的研究正是在这一背景下展开的。研究团队利用城市交通部门提供的海量交通数据，包括交通事故记录、车辆行驶轨迹数据、天气状况数据、道路状况数据和交通流量数据等，构建了基于时序预测模型。首先，他们对原始数据进行了清洗和预处理，去除了噪声和异常值，并通过特征工程提取了与危险驾驶行为预测相关的重要特征，如车辆速度、加速度、行驶轨迹曲率、车距、车道偏移等。然后，利用这些预处理后的数据对模型进行训练。在训练过程中，团队尝试了不同的模型参数和超参数，并使用交叉验证等方法评估模型性能，最终确定了最佳模型结构和参数。
此外，研究团队还考虑了多种外部因素的影响，如天气状况（如雨雪天气可能增加交通事故的发生）、交通流量（如高峰时段更容易发生拥堵和事故）和道路状况（如道路施工或路况较差可能增加事故风险）。这些因素被纳入模型输入变量，以提高预测的精度和可靠性。
研究结果表明，模型能够有效预测未来一段时间内危险驾驶行为发生的概率和潜在地点。通过分析预测结果，团队发现模型能够准确识别出高风险路段和时段，为交通管理部门的资源分配和预警策略提供了重要参考。这些预测可以帮助交通管理部门加强对高风险路段的巡逻，或者采取其他交通管制措施，从而有效降低事故发生率。
这项研究的意义在于，它为交通安全管理提供了一种全新的主动预警机制。传统的交通安全管理往往是“亡羊补牢”，而这项研究则实现了“未雨绸缪”，提前预测危险驾驶行为，从而采取预防措施，减少交通事故的发生。这不仅有助于降低交通事故发生率、减少人员伤亡和财产损失，还能提高道路交通效率和安全性，为智能交通系统和智慧城市的构建提供技术支撑。
目前，这项研究仍处于初步阶段，未来将继续优化模型，提升预测精度，并探索如何将这一技术应用于实际交通管理系统中。研究团队计划将该模型与智能交通监控系统集成，实施对危险驾驶行为的实时监控和预警，开发相应的预警系统和决策支持系统，为交通管理部门提供更精确、更高效的决策支持。此外，团队还计划进一步研究如何将预测结果与其他交通管理措施结合，最终构建一个更加安全、高效、智能的交通运输体系。
这一研究展示了人工智能技术在交通安全领域的潜力，为提升交通安全管理水平带来了新的可能。张晶老师的研究成果不仅体现了青年科研人员的创新能力和社会责任感，也为推动交通安全科技进步做出了重要贡献。随着人工智能技术的不断发展和完善，这项研究成果有望为建设更安全、高效的交通运输体系贡献力量，为人们创造更加安全便捷的出行环境。
