基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)輛異常事件檢測(cè)研究

郭天鴻,劉海峰,張禹森,祁天星

(國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司雄安新區(qū)供電公司,保定 071600)

隨著智慧交通[1-2]的不斷發(fā)展,交通事件檢測(cè)也變得更加智能。本項(xiàng)目將在高速公路路段中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與測(cè)試,針對(duì)如何完成車(chē)輛異常事件檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行詳細(xì)探討。

本項(xiàng)目中的車(chē)輛異常事件指車(chē)輛目標(biāo)做出的有可能妨礙其他車(chē)輛正常行駛的行為。本文運(yùn)用設(shè)計(jì)的檢測(cè)方法主要對(duì)車(chē)輛的違停、逆行、超速、慢行、變道、掉頭6 類(lèi)異常事件進(jìn)行了準(zhǔn)確的檢測(cè)。該方法可為高速公路車(chē)輛危險(xiǎn)預(yù)警提供幫助,并降低連鎖反應(yīng)導(dǎo)致的交通事故發(fā)生率,從而保障車(chē)輛通行安全。

1 現(xiàn)狀分析

事件檢測(cè)算法[3-10]發(fā)展至今,大致有模式識(shí)別算法、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)算法、突變理論算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等類(lèi)型。傳統(tǒng)的異常事件檢測(cè)算法主要依靠邏輯判斷,首先使用目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)環(huán)境傳感器返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),再使用多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,最后基于多目標(biāo)跟蹤后的目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯判斷,實(shí)現(xiàn)交通異常事件檢測(cè)。例如,當(dāng)目標(biāo)位于違停區(qū)域且運(yùn)動(dòng)速度＜1 m/s 時(shí)可認(rèn)為其是違停,當(dāng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向與行車(chē)方向相反且運(yùn)動(dòng)距離＞20 px 時(shí)認(rèn)為其是逆行,當(dāng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡點(diǎn)集與車(chē)道線(xiàn)直線(xiàn)方程有交叉關(guān)系且目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)距離＞20 px 時(shí)認(rèn)為其是變道。

違停事件傳統(tǒng)檢測(cè)算法邏輯流程如圖1 所示,為降低異常檢測(cè)幀的影響,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行邏輯判斷時(shí)還應(yīng)求標(biāo)準(zhǔn)差和位移抖動(dòng)比等。……