Nov, 2023

下一代交通监控：AI 辅助的移动交通违规检测系统

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TL;DR利用计算机视觉和机器学习的方法，本研究论文展示了如何创建强大的算法以识别不同的交通违规行为，包括闯红灯、非法使用紧急车道、违反车距规定、违反斑马线法规、非法停车和停在斑马线上。通过使用在线交通录像和车载摄像头，本研究应用 YOLOv5 算法的检测模块来识别交通参与者，如汽车、行人和交通标志，以及 strongSORT 算法进行连续帧间追踪。进一步，通过多个离散算法分析交通参与者的行为和轨迹来检测交通违规行为，同时，识别模块提取车辆 ID 信息（如车牌号），生成违规通知并发送给相关部门。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度学习的实时交通监控事故检测

    本论文提出了一种在交通监控应用中实现交通事故检测的高效框架，包括基于 YOLOv4 方法的准确物体检测、基于 Kalman 滤波器以及匈牙利算法的对象跟踪，以及轨迹冲突分析的事故检测，并且用于真实交通视频数据的实验结果证明了该方法的实时应用的可行性。

    Aug, 2022

  • AI 在道路上：智慧城市中交通事故和事故检测系统的综合分析

    该研究综合分析了美国不同地区的交通事故，并提出了一个使用交通监控摄像头和动作识别系统进行事故检测和交通分析的框架，将该框架与紧急服务整合，以提高交通事故的响应效率并减少人为错误。此外，研究还探讨了智能交通事故检测系统在智能城市中的应用，旨在改善交通管理和减少交通事故的严重程度。

    Jul, 2023

  • Traffic-Net: 使用单个摄像头进行 3D 交通监控

    本研究提供了一个基于深度学习的实时交通监控平台，通过单个交通摄像头实现了车辆 / 行人检测、速度检测、轨迹估计、拥堵检测、以及车辆和行人交互的监测，同时使用短期和长期的时间视频数据流开发了分层交通模型解决方案，实现了对实际交通情况的监测。

    Sep, 2021

  • 基于深度学习和决策树的交通异常检测视觉系统

    本文提出一种决策树驱动的深度学习方法，通过智能交通监测系统从交通摄像头中快速精确地提取异常事件并估计其起止时间，并通过实验验证取得了 F1 score：0.8571 和 S4 score：0.5686。

    Apr, 2021

  • 第一人称视角视频的无监督交通事故检测

    本文提出了一种基于未监督学习的方法，通过预测交通参与者未来位置并监测三种不同策略的预测准确度和一致性来检测仪表板安装的摄像头视频中的交通事故。实验结果表明，该方法优于最先进的方法。

    Mar, 2019

  • 利用强化学习技术智能定时交通灯并实时处理监控摄像头图像的交通控制

    使用人工智能和强化学习方法，通过对监控摄像头图像的实时处理，结合 YOLOv9-C 模型进行车辆检测，以及在 OpenAI Gym 的城市环境模拟器中使用多因素强化学习和 DQN 彩虹算法，成功确定并应用交通信号灯的最佳时机。此外，与伊朗车辆图像进行转移学习和重新训练，使模型的准确性得到提高。研究结果表明，该方法在分析监控摄像头和寻找最佳时机的两个部分都具有较高的准确性，且优于先前研究。

    May, 2024

  • aUToLights：一种稳健的多摄像机交通信号灯检测与跟踪系统

    本文介绍了多摄像头的交通信号灯感知管道，使用 YOLOv5 探测器进行边界框回归和交通信号灯分类，并融合高清语义地图信息和隐马尔可夫模型的状态过滤来提高鲁棒性，在现实世界的复杂场景下实现了优异的表现。

    May, 2023

  • 实时深度学习车辆和行人检测与分析

    通过训练和评估 YOLOv8 和 RT-DETR 模型的不同版本，我们的研究项目旨在创建和验证一个先进的深度学习框架，能够处理复杂视觉输入，以实时识别各种环境中的汽车和行人。YOLOv8 Large 版本被证明是最有效的，在行人识别方面具有很高的准确性和鲁棒性。研究结果表明，该模型能够显著提高交通监控和安全性，成为计算机视觉领域实时可靠检测的重要贡献，并为交通管理系统建立了新的基准。

    Apr, 2024

  • 使用人工智能预防车祸

    通过使用机器学习技术，结合交通事故和气象数据，该研究旨在预测交通事故的严重程度并减少交通事故。

    Jun, 2022

  • 深度学习在交通安全分析领域的应用综述

    本文探讨用于交通视频分析的深度学习方法，着重强调自动驾驶车辆和人类驾驶车辆的行驶安全。提出一个典型的处理流程，可以通过提取操作安全指标和提供通用提示和指南来理解和解释交通视频。主要包括视频增强、视频稳定、语义和事件分割、目标检测和分类、轨迹提取、速度估计、事件分析、建模和异常检测等几个步骤。重点在于选择最佳步骤并提供缺少模块的新设计来引导交通分析师开发他们自己的自定义处理框架。还回顾了现有的开源工具和公共数据集，以帮助训练深度学习模型。此外，还调查了与驾驶员认知评估、基于众包的监测系统、路边基础设施中的边缘计算、配备自动驾驶系统的汽车等相关的研究领域的联系和缺失方面。最后，回顾了交通监控系统的商业实施、未来展望以及广泛使用此类系统所面临的开放性问题和挑战。

    Mar, 2022