【摘 要】
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随着汽车工业的快速发展,汽车保有量越来越多,机动车基数大规模增加在一定程度上提高了道路交通事故发生率。经调研,事故率攀升的首要原因是驾驶员在车辆行驶过程中实施与驾驶任务无关的操作,因此针对相关违规行为的检测显得尤为重要。本文在分析行为变化特性的基础上,结合深度学习技术,提出一种基于监督学习的危险驾驶行为检测算法,联接嵌入式设备精准识别违规行为并快速预警,对构建智慧交通具有重要意义。主要研究以下内容
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随着汽车工业的快速发展,汽车保有量越来越多,机动车基数大规模增加在一定程度上提高了道路交通事故发生率。经调研,事故率攀升的首要原因是驾驶员在车辆行驶过程中实施与驾驶任务无关的操作,因此针对相关违规行为的检测显得尤为重要。本文在分析行为变化特性的基础上,结合深度学习技术,提出一种基于监督学习的危险驾驶行为检测算法,联接嵌入式设备精准识别违规行为并快速预警,对构建智慧交通具有重要意义。主要研究以下内容:（1）针对危险驾驶行为检测精度和时延性能失衡的问题,提出一种基于过滤冗余框模块的改进SSD（Filter redundancy box SSD,F-SSD）算法。F-SSD算法首先采用Resnet-50提取源图像信息,利用端到端处理方式增加模型契合度。然后构建类金字塔结构,兼顾底层和顶层特征信息,采用单线性插值法进行上采样,提高对多尺度目标的鲁棒性,增强三维时空特征。最后设计过滤冗余框模块,引入高斯核函数自适应选取阈值,优化训练过程中正负样本分配策略,降低网络迭代中的计算开销。通过改进前后算法的实验对比,改进的F-SSD算法在准确度方面有所提升,同时满足实时性要求。（2）由于实时视频流数据量过大导致性能不足,采取单位时间内随机取帧的方式提高检测效果,但这易丢失关键信息。针对该问题,本文采用了基于ORB的视频关键帧提取方法,通过计算帧图像的特征描述子相似度大小,提取帧集合中信息最丰富的作为关键帧,保留重要表征信息。为提高视频检索效率,加载F-SSD算法识别违规行为时,同步记录重要帧节点,并将违规片段截取留存,实现对视频信息的智能化处理。（3）设计了基于边缘计算的危险驾驶行为预警系统。该系统硬件检测部分采用NVIDIA Jetson AGX Xavier开发套件,通过加载危险驾驶行为检测模型,完成硬件设备的采集和识别功能。软件平台采用具有智能数据交互能力的B/S分离架构管理相关数据,其主要包括实时监控、驾驶行为记录和大数据分析等功能模块。若检测出违规行为,边缘端设备根据违规时长量化风险等级,危险等级过高时播放语音预警提示,并将相关违规数据保存至软件后台,监督人员可在管理端远程监控,溯源违规详细信息,并通过截取的违规片段快速复核,确认存在违规行为后,采取相应措施,构建严密、健全的监督体系。图[47]表[8]参[71]
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