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基于交通視頻大數據的事件檢測系統

來源:職稱論文發表指導網 作者:田編輯 發布時間:
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   摘要:摘要:根據高速公路安全運營管理的需要,在逐步完善視頻監控系統外場建設的基礎上,通過應用基于交通視頻大數據的事件檢測系統,提升高速公路管理者對擁堵、行人、停車、交通事故等異常交

  摘要:根據高速公路安全運營管理的需要,在逐步完善視頻監控系統外場建設的基礎上,通過應用基于交通視頻大數據的事件檢測系統,提升高速公路管理者對擁堵、行人、停車、交通事故等異常交通事件的發現能力、處理效率和處理能力,進一步提高高速公路安全運營管理水平。

  關鍵詞:交通視頻;事件檢測系統;大數據分析

  0引言

  隨著社會經濟的發展和汽車保有量的不斷增長,高速公路車流量與日俱增,如何讓公眾切身體會到出行的快捷和便利,對高速公路的運營服務提出了更高的要求,特別是在各大節假日給高速公路運營管理帶來了更大的考驗。為滿足廣大公眾對交通出行的需求,如何快速發現和處置道路擁堵、行人、違章停車、交通事故等異常交通事件,是近年來高速公路營運單位思考和探索的問題。

基于交通視頻大數據的事件檢測系統

  1視頻事件檢測技術方案分析

  1.1基于前端視頻分析的事件檢測方案

  基于前端視頻分析的事件檢測方案主要采用集成的方式,在原有監控攝像設備中集成一部分具備圖像識別和比對的電路模塊,攝像設備采集到視頻信號后,先由圖像識別模塊進行視頻識別判斷,再向后端輸出,從而達到異常事件檢出的目的。但是基于前端的事件檢測系統存在以下缺點:(1)計算能力不足,檢測精度受限。由于在原有攝像設備中集成圖像識別模塊受限于空間和功耗,無法采用強大的計算分析處理器,只能采用低功耗、小體積的零部件,嚴重束縛了圖像識別的能力,也較大約束了檢測精度。(2)基于視頻前端的事件檢測系統不便于功能升級。由于其圖像識別模塊在出廠時集成在攝像設備內,其功能和性能均已限定,后期基本不可能再對其單獨進行功能和性能的升級,只能更換整個攝像設備,給升級工作帶來較大的不便和成本的增加。(3)基于視頻前端的事件檢測系統實施成本高,目前市售具有圖像識別功能的攝像設備比傳統攝像設備價格高出約30%以上。

  1.2基于后端視頻分析的事件檢測方案

  基于后端視頻分析的事件檢測方案一般分為傳統的事件檢測分析儀以及基于交通視頻大數據的事件檢測技術方案“服務器+大數據平臺”兩種模式。(1)傳統的事件檢測分析儀的算法在設備出廠時已固定,其功能和性能受檢測算法的限制,事件檢測精度無法持續遞增。(2)基于交通視頻大數據的事件檢測技術方案“服務器+大數據平臺”模式采用通用硬件架構和開放平臺軟件,具備大數據分析功能和模型采集,深度學習功能,隨著平臺投入使用時間的增加,軟件平臺通過大數據分析,逐步完善事件模型,提升檢測精度。

  2基于交通視頻大數據的事件檢測技術

  2.1系統平臺架構

  基于交通視頻大數據的事件檢測系統在現有視頻監控的基礎上,通過增加視頻分析服務器以及大數據分析軟件的方式,實現路網事件檢測和車流量分析等功能。系統平臺架構如圖1所示。

  2.2系統組網架構采用“事件檢測服務器+大數據分析平臺”的架構,事件檢測服務器采用分布式布設方案,后期可根據檢測視頻的數量靈活增設服務器及組網。大數據分析平臺軟件具備開放式架構,可靈活擴容檢測通道,滿足不同的視頻檢測規模需求。系統組網架構如圖2所示。

  3事件檢測方案及測試結果分析

  3.1檢測方案

  選取潮惠高速公路蓮花山隧道1號、2號隧道現有的64路視頻圖像,從2020年4月4日起至5月31日止,對隧道內停車、逆行、行人、擁堵等事件檢測功能進行全天候24h實測分析,測試預警由監控工作人員進行判斷并確認。

  3.2測試結果

  3.2.1第一階段(2020年4月4日~11日)

  2020年4月4日系統上線實測。系統使用初期選擇基于事件基本模型實行預警,并通過不斷采集模型樣本進行優化,提升系統檢測識別的準確度,優化使用效果。

  從第一階段的測試情況來看,測試效果不太理想,逆行、停車事件的誤報較多,準確率未達到95%以上水平,擁堵事件沒有檢測數據。

  3.2.2第二階段(2020年4月12日~5月31日)

  針對第一階段測試發現的問題,技術人員對事件檢測系統事件預警模型進行優化,對個別網絡傳輸問題進行整改,同時對事件檢測系統進行了升級。2020年4月12日起對事件檢測系統進行第二階段測試。

  4系統評價

  通過2020年4月4日至5月31日在潮惠高速公路的實踐應用,基于交通視頻大數據的事件檢測系統具備穩定且比較準確的事件檢測能力。雖然目前總體準確率較高,但仍然存在誤報的問題,需要系統優化,而且高速公路上的事件類型和模型也在不斷變化或增加,因此,具有持續研發、優化、改進的能力和深度學習技術的應用是至關重要的一個環節。基于交通視頻大數據的事件檢測系統判別機制相對完善,事件響應時間及時,數據分類統計、報表較詳細,能有效輔助工作人員提升發現和處置事件的能力,提高工作效率。

  5結語

  基于交通視頻大數據的事件檢測系統可基于現有前端設備,同時分析多路實時高清視頻,集成度高,硬件投資小,運維成本低;具有分車型流量監測、交通數據分析功能,全天候全方位監測公路車流量信息,較高的識別效率和準確度可有效輔助工作人員,提高效率和發現處置事件的能力。為滿足人民群眾對交通出行的美好向往,高速公路運營單位一直以“安全、暢通”為宗旨,不斷提高高速公路的各項服務能力。視頻技術的成熟應用,為道路安全管理、應急指揮、輔助決策等提供了有力的支撐,在提升高速公路安全運營能力、服務能力和管理水平方面發揮了重要作用。

  參考文獻:

  [1]許世龍.基于視頻圖像的交通事件處理檢測研究[J].科學人,2016(5):171.

  [2]王宏義.基于視頻圖像的交通事件檢測系統研究與開發[J].公路與汽運,2007(3):57-60.

  [3]薄璐,薄瑋.智能交通異常事件檢測系統的分析與設計[J].微型電腦應用,2014(6):35-37.

  吳文彬

聲明:

①文獻來自知網、維普、萬方等檢索數據庫,說明本文獻已經發表見刊,恭喜作者.

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