【摘 要】
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交通事故危害是全球主要的公共卫生问题之一,交通管理任务愈发艰巨。如何减少交通事故发生和降低交通事故危害,是一个值得深入研究的问题。如果能够智能识别监控视频中的交通事故,就可以做到第一时间发现交通事故,及早为事故受害者提供抢救服务,还可起到规避二次事故、减少财产损失和降低事故危害的作用。本文通过研发交通事故智能识别系统实现了上述目标,并创新性兼顾了交通事故识别与交通事故类型检测问题,同时不拘泥于理论
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交通事故危害是全球主要的公共卫生问题之一,交通管理任务愈发艰巨。如何减少交通事故发生和降低交通事故危害,是一个值得深入研究的问题。如果能够智能识别监控视频中的交通事故,就可以做到第一时间发现交通事故,及早为事故受害者提供抢救服务,还可起到规避二次事故、减少财产损失和降低事故危害的作用。本文通过研发交通事故智能识别系统实现了上述目标,并创新性兼顾了交通事故识别与交通事故类型检测问题,同时不拘泥于理论层面,进一步基于互联网技术开发了交通视频监控平台。具体工作内容如下:1)针对交通事故智能识别问题,本文基于Res Net-50网络进行改进构建了Res Net-50-Improved模型,将交通事故识别转化为二分类问题,即识别发生交通事故（accidents）和未发生交通事故（no-accidents）两个类别,只关注交通事故发生与否。从网络结构优化、适配模型激活函数和设计模型预测层等方面优化模型,最后通过实验验证了Res Net-50-Improved模型能在高准确率前提下有效识别监控视频中的交通事故。2)针对交通事故类型检测问题,本文基于YOLOv3网络进行改进构建了YOLOv3-Improved模型,实现检测车辆受损、四轮翻车、两轮翻车、人被撞倒、车辆失火五种交通事故。具体作出的改进如下:增加金字塔池化层模块改进网络结构,丰富了网络提取特征能力;进一步基于GIOU损失函数与Mish激活函数改进模型,力求发挥模型最佳表现性能。最后通过实验验证了YOLOv3-Improved模型不仅能有效检测五种交通事故,而且解决了多数交通事故检测算法只能识别单一类型交通事故的困境,其平均精确度比YOLOv3模型提高了4.58%。3)最后将以上算法集成于交通视频监控平台,平台不仅能够提供基本的视频监控服务,还可通过后端服务智能检测视频中的交通事故,然后通过互联网与通讯技术将检测结果反馈至相关人员,最终实现一套完整的交通事故智能识别系统。
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