基于RAFT的高速公路夜间交通事件检测

高速公路夜间交通事件检测对于提高救援效率、避免二次事故的发生至关重要。我国大部分高速公路都建成了完整的高速公路视频监控系统,但在夜间,高速公路交通事件检测仍采用人工检测,效率较低。通过分析高速公路夜间交通事件检测策略,文章基于RAFT深层网络,以夜间车辆光流形成的密集光流为检测对象,提出了夜间高速公路车辆检测深度学习网络,采用DeepSort算法对检测目标进行速度跟踪测量。利用实测数据对YOLOv5和研究提出的方法进行了比较,结果表明所提方法具有检测精度高、检测速度快等优点。