【摘 要】
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高速公路作为我国重要的交通运输基础设施,在公路运输行业和社会经济发展中起到重要的作用。与之而来的高速公路交通事故频频发生,大多因为发现不及时,而给社会、家庭造成较大的伤害,甚至不可挽回的悲剧。因此,对高速公路实时监控,智能检测和跟踪目标、识别交通事件,具有十分深远的意义。本文以车辆逆行、交通事故和摩托车上高速为例,研究一种基于深度学习的高速公路事件检测算法,对高速公路上的目标进行实时检测与跟踪,对
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61973128),交通传感网中抗网络攻击的互联车队系统安全状态估计和实时弹性控制,2020.01-2023.12;
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高速公路作为我国重要的交通运输基础设施,在公路运输行业和社会经济发展中起到重要的作用。与之而来的高速公路交通事故频频发生,大多因为发现不及时,而给社会、家庭造成较大的伤害,甚至不可挽回的悲剧。因此,对高速公路实时监控,智能检测和跟踪目标、识别交通事件,具有十分深远的意义。本文以车辆逆行、交通事故和摩托车上高速为例,研究一种基于深度学习的高速公路事件检测算法,对高速公路上的目标进行实时检测与跟踪,对交通事件进行智能识别检测。主要工作内容总结如下:1)本文采集了实际的高速公路视频,并对其进行标注,构建了“self_motor”数据集。由于该数据集中部分类别数据量较少,本文设计了单图片和跨图片两种数据扩充方法来进行数据量扩充,引入Mh和r根据位置来调整贴入大小,并设计“Lee”数据扩充交互界面来完成扩充过程。从实验结果来看,精确率较“self_motor”数据集均得到提升。2)本文设计了车辆逆行和交通事故事件的判别检测算法,通过YOLOv5l与Deep Sort模型获得目标位置信息,采用多帧图像结合的方式来判断其运动状态,同时在车辆逆行算法设计中添加增益Mr、在交通事故中添加增益Mc与Mp,以消除近大远小视觉以及目标框抖动对检测结果的影响。在对实际高速公路视频的测试中,检测效果较好。3)本文构建了YOLOv5l_data模型,该模型基于YOLOv5l模型进行改进,能提高对目标检测的精度,具体的改进有:对SPP-Net进行池化窗口以及结构改进,丰富特征提取能力的同时,可以更好地提取小目标的特征;采用双线性插值改进和Mish激活函数,以增加特征图的分辨率,同时灰度更为连续,精确率得到提升,可应用于复杂的场景;为进一步丰富小目标和提升模型的泛化能力,本文设计了一种9张图片固定点与随机点拼接的数据增强方法,该方法使精确率进一步提升。对于整个YOLOv5l_data模型的设计,在扩充后的数据集上的精确率较高,实际检测效果较好。4)本文搭建实验环境进行验证,结果表明构建的模型和设计的算法均有着较好的表现。最后将Pytorch模型转化成ONNX模型,进行Tensor RT加速,完成模型部署。
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