基于AI的道路智能监控监测系统研究.pdf

人工智能研究Artificial Iintelligence Research/基于 AI 的道路智能监控监测系统研究陕西服装工程学院魏巍赵若晴辽宁冶金职业技术学院魏波编者按：以AI为载体，设计道路智能监控监测系统，通过现场设置智能设备提示信息，确保行人与车辆安全有序通过无信号控制路口，有效降低道路交通事故发生几率，提高智能监控水平，切实解决城市交通压力。在社会经济高速发展趋势下，交通运输系统规模持续扩大。尤其是航空、公路、水路、出租等多元化形式的交通运输系统发展不断加快、规模不断增大的同时，彼此间衔接也越来越紧密，促使对交通科技与信息化的要求也随之提高。我国在城市建设尤其是交通、安防、城管等领域投资巨大，但多数倾向于城市管理，增添高科技设备与电子硬件，而在以实际所获数据与信息作为城市管理资源方面，只是作为技术性工具，缺乏灵活的“大脑”，致使“数据多、效果差，单一强、全局弱，科技新、落地少。目前，交通运输已逐渐展现出一系列新的需求特征：道路智能监控系统构建由局部试点逐渐转变至综合应用，道路智能信息资源由分散型转变至集中型，交通管理模式由被动型转变至主动型，信息化转变为智能化，以及智能交通产业化由低水平竞争转变至产业集群等。因此，在这一发展背景下，需要基于新起点，致力于发展以AI（人工智能）为载体的道路智能交通监控系统，有效提高智能监控水平，以顺应我国社会经济发展需求，切实解决城市交通压力。道路智能监控监测系统中的AI关键技术1.机器学习技术机器学习是现阶段AI的主要研究方向，具体包括大规模机器学习、深度学习和强化学习。机器学习可以有效应对海量化数据采集、传输、存储与处理，将既有算法扩展至更为庞大的数据集。机器学习在智能道路交通中的应用也十分普遍，它主要以聚类分析、自回归模型和最大似然概率等多元化技术科学分类智慧道路交通信息，能够预测短期内的交通状况。2.计算机视觉技术计算机视觉技术作为AI技术中综合性非常强的技术，涵盖了光学理论、数学理论、生物理论等多层面知识。计算机视觉技术是基于计算机技术生成投稿信箱 2023.849Artificiallntelligence Research人工智能研究/责任编辑赵志远的新学科，未来发展空间与前景不可限量。计算机视觉技术在智能道路交通中的应用以图像识别技术为主，以此来直观掌握重要交通枢纽或者地段的客流量、车流情况，并以科学训练与神经网络算法疏解模式相匹配，根据匹配结果制定针对性的措施，以疏导道路交通，从而显著提升城市道路交通综合管理水平。3.深度学习技术深度学习即基于深度学习与视频感知技术，以深度神经网络大规模学习视频资源，识别视频场景与关键目标信息，并根据视频场景，智能化分割与提取关键目标，分析关注的对象与行为，实现计算机视觉中层描述，再生成多粒度语义信息，以分析典型监控场景视频并理解其深层次语义，从而在视频大数据中深层挖掘实用性与可靠性。基于AI的道路智能监控监测系统基于AI的道路智能监控监测系统，针对行人不安全行为、车辆不安全行驶等，进行实时监测、提示、告警以及数据采集，并以雷达屏显与语音告警提示等方式，严格遵循以人为本、车让行人的原则，智能化管理道路，保障道路安全。道钉1.系统架构基于AI的道路智能监控监测系统主要包含指挥中心与多路口终端，系统架构具体如图1所示。路口一侧设置监控监测行人的设备，另一侧设置监控监测车辆的设备，两侧分别布设道钉。车辆监控监测设备内部安装微控制器，顶端安装录像机，前端安装显示屏，显示屏上端设置雷达测速模块。基于雷达屏显与语音告警等方式智能管理道路安全，并以录像机、红外摄像头、指挥中心为载体，调取监控录像，以快速有效地获取路口现场状况。2.系统功能基于AI的道路智能监控监测系统可基于监控监测设备与道钉，在车辆行驶时，以设备内部雷达测速模块监测行驶速度，微控制器同步输出指令，控制显示屏展示提醒减速，以警告行车前方将到达路口。微控制器基于通信模块传输信号到主控制器，其控制LED警示灯通过发光展示停字，通过音频发声警示行人车辆驶入。行人行走时，以红外检测器和感知雷达检测具体行走位置。在行人走进检测范围时，代表行人将到达路口，这时主控制器以通信模块传输信号到微控制器，呈现在控制显示屏以警示减速。行人到达路口时，红外摄像头探测到行人，通信模块通信模块红外摄像头雷达测速模块道钉控制器LED警示灯主控制器红外探测器行人感知雷达图1系统架构微控制器音频指挥中心录像机显示屏 2023.8投稿信箱责任编辑赵志远ArtificiallntelligenceResearch人工智能研究则道钉控制器控制红灯闪烁，以警示车辆有行人通过，有序管理控制行人行走和车辆行驶，通过雷达屏显与语音告警提示，智能化管理道路安全。基于AI的道路智能监控监测系统依靠录像机、摄像头和指挥中心，在车辆行驶时，以录像机监控车辆行驶路径，以摄像头监控行人经过路口，切实监控道路实况。若是发生交通事故，则通过指挥中心调取监控图像，也即在主控制器和微控制器内输入指令，促使二者面向指挥中心输出所存储图像或视频，以顺利获取路口现场实况。3.系统实现在基于AI的道路智能监控监测系统中，行人行走监控监测设备固定在路口一侧5 m位置，车辆行驶监控监测设备固定在路口另一侧6 0 m位置，分别负责管理控制行人行走和车辆行驶。道钉对称固定在路口两侧位置，以提示车辆行人穿过路口。雷达测速模块和录像机以电路和微控制器输入端实现电性连接，实时检测车辆行驶速度。微控制器输出端以电路和显示屏实现电性连接，通过显示屏显示并提醒车辆路口减速。红外探测器和行人感知雷达以电路和主控制器输入端电性连接，以探测行人行走具体位置，主控制器输出端通过电路与LED警示灯、音频电性连接，以警示灯警示行人安全行走。警示灯数量若干，排列呈现停字形态，警示灯和音频以通信模块连接微控制器输出端，在车辆快要达到路口时，提示行人止步。红外摄像头通过电路与道钉控制器实现电性连接，基于红外摄像头监控监测行人的具体位置，道钉内部设置红绿双色，道钉及其控制器输出端通过通信连接，负责警示车辆路口行人。行人监控监测设备和车辆监控监测设备内部均设置了相应的通信模块，以利于二者信号联通。主控制器和微控制器间基于通信模块实现连接，以利于车人同步管控。在道路发生事故时，利用指挥中心可直接调取监控视频与图像，即指挥中心面向主控制器和微控制器输入指令，促使二者面向指挥中心输出存储图像，以有效获取路口实况。在行人到达路口感知雷达监控监测范围内时，主控制器以通信模块传输信号到微控制器，微控制器负责控制显示屏红灯以提醒车辆减速。当行人到达路口时，红外摄像头监测到行人，道钉控制器则控制红灯闪烁，以提醒车辆有行人通过。当车辆进入路口雷达监测范围时，通过感知雷达监测到车辆，检测其行驶速度，然后基于微控制器进行显示屏控制，以显示提醒车辆前方路口减速。此时，道钉控制器正常发光。当车辆靠近路口时，道钉控制器控制道钉绿灯闪烁，通过语音和发光标志提示行人路口慢行，车辆通过。在出现交通事故时，现场数据采集并实时传输到服务器，从而有助于迅速获取路口现场实况。N投稿信箱 2023.851