基于时序图像语义分割的隧道拥堵检测方法探析

• 作者: 陶伟
• 来源期刊: 自动化应用
• 关键词: 隧道 拥堵检测 语义分割 图像序列
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 创新与交流
• 页码范围: 144-147
• 页数: 4页
• 分类号: U45
• 语种: 中文
• DOI: 10.19769/j.zdhy.2021.04.044

摘要

隧道,不同于露天道路由于其遮挡性及光线暗等特点,难以观测到内部路况.一旦发生拥堵,后车在未及时收到警示情况下,极易发生追尾等事故.因此,通过隧道内监控对路况拥堵情况进行检测,可提高智慧交通水平,减少隧道内事故发生.多数车辆拥堵检测算法通过车辆数量和车辆速度进行拥堵检测,但此方法容易受单个车辆速度影响,导致整体拥堵检测错误.针对此问题,通过语义分割的方式对整体图像信息提取,以时序图片对车辆拥堵进行检测.文章首先对监控图像进行语义分割,将分割结果与监控图像合并作为输入传送给拥堵检测模块,通过多图像序列推断得出拥堵检测结果.实验表明,将分割结果作为拥堵检测的先验,并使用图像序列的形式可以有效提高模型检测率,本网络结构检测正确率达到92％,可满足检测要求.