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：自动化应用, 2021, (04): 144-147.

DOI：10.19769/j.zdhy.2021.04.044

• 隧道
• 拥堵检测
• 语义分割
• 图像序列

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。