作品详情

大赛登录

大赛注册

当前位置：首页大赛首页智途守护：深度学习驱动的多模态车辆轨迹异常检测系统

大赛简介

大赛作品

大赛动态

联系我们

联系人：王秀秀

电话：010 -66083178

网址：www.qxwq.org.cn　

地址：北京市西城区广安门

内广义街5号广益大厦

大赛作品详情

作品名称：智途守护：深度学习驱动的多模态车辆轨迹异常检测系统
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：智途守护
队伍编号：202881
参赛学生：霍义康张子毅王浩月
指导老师：刘志海王智慧
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

详细说明

“智途守护”是一个深度学习驱动的多模态车辆轨迹异常检测系统，旨在通过先进的计算机视觉技术和机器学习算法，实时监测和分析交通监控视频，以识别和预警各种车辆异常行为。该系统对于提升道路交通安全、减少交通事故、优化交通流量管理具有重要意义。

系统特点：

高精度检测：利用深度学习算法，系统能够准确检测出交通监控视频中的车辆，并对车辆的行为进行实时分析。
多模态数据融合：系统能够处理来自不同监控设备的数据，包括视频、图像等，以提供更全面的监测视角。
实时性：系统设计考虑了实时处理的需求，能够快速响应并识别异常事件，及时发出预警。
低误检率：通过优化算法和模型训练，系统在保持高检测率的同时，有效降低了误检率。
用户友好界面：系统提供了直观的用户界面，方便操作人员监控和管理。

核心组件：

摄像机自标定：通过摄像机自标定技术，系统能够准确恢复监控场景的三维信息，为后续的车辆检测和跟踪提供基础。
车辆检测与跟踪：系统采用了改进的YOLOv8算法进行车辆检测，并结合A-DeepSort算法进行车辆跟踪，确保了检测和跟踪的准确性和稳定性。
异常行为识别：系统能够识别多种异常行为，如违章停车、逆行、违章压线和超速行驶等。
数据关联与分析：系统通过分析车辆轨迹信息，结合车道线检测结果，对车辆行为进行综合判断。
系统集成与部署：系统设计考虑了与现有交通监控系统的集成，便于部署和维护。

应用场景：

交通监控：用于城市交通监控中心，实时监测交通流量和车辆行为。
高速公路管理：在高速公路上部署，用于监控和管理交通状况，预防事故。
智能交通系统：作为智能交通系统的一部分，提供车辆检测和异常行为预警功能。

总结：

“智途守护”系统通过集成深度学习、计算机视觉和多目标跟踪技术，为交通监控和安全管理提供了一个高效、准确的解决方案。系统的实施有望显著提高道路安全水平，减少交通事故，为城市交通管理带来革命性的改进。