基于视频识别的路侧堆积物检测方法研究

针对公路养护巡查缺少智能化手段、交通视频利用效率低等问题,文章提出利用基于深度学习的图像目标检测方法,对道路区域无关目标进行过滤,并通过目标聚集性搜索与判别,提取呈现路侧堆积物特性的目标子集,定位路侧堆积物事件。本方法能够对公路网实时视频数据进行智能分析,自动检测判别视频中是否有路侧堆积物出现,可以有效提高路侧堆积物的检测效率,节省公路管理部门巡查管理的成本投入,为保障路网畅通安全、改善公路通行环境提供支撑。

基于人工智能的公路智能养护巡查系统研究

文章将人工智能应用于公路巡查业务中,调研和分析了公路巡查业务的重点需求,重点围绕路面抛洒、路侧堆积物检测开展智能巡查系统研究。研究业务应用与算法模型解耦的、可拓展的、分布式处理框架,实现公路监控视频批量化自动轮询、路面抛洒及路侧堆积物自动检测与告警。基于标准化数据接口和插件式功能模块,便于与已有业务系统实时共享信息以及扩展应用,有效降低公路养护巡查劳动强度、提升养护事件处置效率。