基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測系統(tǒng)

梁 宇

(廣西壯族自治區(qū)收費公路聯(lián)網(wǎng)收費清分結(jié)算中心,廣西 南寧 530022)

0 引言

隨著全球城市化進程的加速,交通擁堵和交通事故問題日益嚴重。為確保道路交通安全和暢通,對交通事件進行有效的實時檢測成為當務之急[1]。目前,交通事件檢測主要采用傳統(tǒng)圖像處理方法[2]、基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[3]和其他機器學習方法[4]。

傳統(tǒng)圖像處理方法,如光流法、背景減除法等,雖在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)交通事件檢測,但其對于復雜場景的適應性較差,且易受光照、遮擋等因素影響。基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]的方法在檢測準確性上有顯著提升,然而其在處理時序信息方面的能力有限,難以捕捉事件的動態(tài)變化。其他機器學習方法,如支持向量機等,雖然可以實現(xiàn)一定程度的事件檢測,但在處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)時,計算復雜度較高,實時性受到限制。

針對現(xiàn)有方法的不足,本文提出了一種基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D CNN)的交通事件檢測系統(tǒng)[6]。3D CNN在空間和時間維度上進行卷積操作,能夠有效地捕捉交通事件的時空信息。相較于傳統(tǒng)方法和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于3D CNN的方法具有以下優(yōu)點:(1)整合時間信息,能夠捕捉交通事件的動態(tài)變化,提高檢測準確性;(2)在處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)時,計算復雜度較低,有利于實現(xiàn)實時性能。

1 關(guān)鍵技術(shù)

1.1 三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D CNN)

三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D CNN)是一種在空間和時間維度上進行卷積操作的深度學習模型,能夠有效地提取交通事件視頻數(shù)據(jù)中的時空特征(見圖1)。3D CNN包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層負責提取交通事件視頻的局部時空特征,通過在輸入數(shù)據(jù)的寬、高和時序三個維度上執(zhí)行卷積操作。可以將第i個三維卷積層中第j個特征圖上位置(x,y,z)處的值γ的數(shù)學表達式寫為:

圖1 二維卷積與三維卷積示意圖

(1)

式中:f——激活函數(shù);

M(i-1)——第(i-1)層的特征圖數(shù)量;

Pi和Qi——三維卷積核的高和寬;

Ri——其在時間維度的長度;

ω和b——通過訓練在數(shù)據(jù)集中學習得到。

池化層的作用是減小特征映射的空間大小,減小計算復雜度,同時保留關(guān)鍵信息。全連接層負責將前層的輸出與輸出層相連,實現(xiàn)特征整合以及對交通事件的最后分類。

1.2 數(shù)據(jù)預處理

為了提高模型在交通事件視頻數(shù)據(jù)上的泛化能力,數(shù)據(jù)預處理是必不可少的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)擴充和規(guī)范化處理。數(shù)據(jù)擴充可以通過對原始交通事件視頻進行隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作,增加模型訓練時的樣本多樣性,降低過擬合風險。標準化處理即歸一化,可將輸入交通事件視頻數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍內(nèi),有助于提高模型收斂速度和穩(wěn)定性。

1.3 模型訓練與優(yōu)化

在模型訓練階段,需確定損失函數(shù)、優(yōu)化策略以及評價指標。損失函數(shù)衡量模型在交通事件視頻數(shù)據(jù)預測結(jié)果與實際標簽間的差異,主要的損失函數(shù)有交叉熵損失、平均平方誤差損失等。本系統(tǒng)使用前者作為損失函數(shù),其表達式如下:

(2)

式中:N——樣本數(shù)量;

y——網(wǎng)絡(luò)的預測值;

優(yōu)化方法負責調(diào)節(jié)模型參數(shù)以降低損失函數(shù)的值,如隨機梯度下降(SGD)、Adam等。梯度下降法的表達式如下:

θ=θ-α*?L(θ)

(3)

式中:θ——模型參數(shù);

α——學習速率;

?L(θ) ——損失函數(shù)L關(guān)于模型參數(shù)θ的梯度。

評價指標用于量化模型在交通事件視頻測試集上的表現(xiàn),典型指標包括準確率、召回率和F1分數(shù)等。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.1 功能要求

2.1.1 實時交通事件監(jiān)測

實時交通事件監(jiān)測作為系統(tǒng)的關(guān)鍵功能之一,其目的是實時分析道路圖像數(shù)據(jù),自動識別交通事件并即時報告。系統(tǒng)采用基于3D CNN的策略,高效地提取視頻序列中的時空特征。通過高效的計算和優(yōu)化技術(shù),系統(tǒng)可以在短時間內(nèi)處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù),確保監(jiān)測結(jié)果的實時性。

2.1.2 交通事件分類與識別

除了實時監(jiān)測交通事件外,本系統(tǒng)還具有對交通事件進行分類與識別的能力。通過對各類交通事件進行標注和學習,系統(tǒng)能夠自動識別多種交通事件,如車輛逆向行駛、停車異常、行人闖入等。這些分類數(shù)據(jù)能夠助力交通管理機構(gòu)制定有針對性的應對措施,從而提升道路交通效率與安全性。

2.1.3 數(shù)據(jù)可視化與報警

為方便用戶和交通管理部門了解實時交通情況,本系統(tǒng)還提供數(shù)據(jù)可視化與報警功能。系統(tǒng)將檢測到的交通事件以直觀的方式展示在用戶界面上,并在發(fā)現(xiàn)緊急事件時發(fā)出警報。另外,系統(tǒng)還能產(chǎn)生歷史數(shù)據(jù)報告,有助于用戶分析交通情況的變遷趨勢,并為交通策劃與管理提供有力的決策依據(jù)。

2.2 架構(gòu)設(shè)計(圖2)

圖2 基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.2.1 數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層負責實時獲取來自攝像頭或其他視頻數(shù)據(jù)源的視頻流。該層需要確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和實時性,以便于后續(xù)處理。為了提高系統(tǒng)的可擴展性,數(shù)據(jù)采集層支持多種數(shù)據(jù)格式和輸入源,包括IP攝像頭、文件存儲的視頻數(shù)據(jù)等。

2.2.2 數(shù)據(jù)預處理層

數(shù)據(jù)預處理層對收集到的初始視頻數(shù)據(jù)加以處理,以滿足后續(xù)三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層輸入要求。主要處理過程包括視頻幀的抽取、縮放、歸一化和數(shù)據(jù)增強。通過這些處理階段,有助于降低數(shù)據(jù)噪聲、增強模型泛化性能,進而提升交通事件識別的準確度。

2.2.3 三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層

三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層作為本系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,負責對經(jīng)過預處理的視頻數(shù)據(jù)進行深度學習。通過卷積層、池化層和全連接層,該層自動提取交通事件的時空特征,對不同類型的交通事件進行識別和分類。模型訓練和優(yōu)化在此層進行,以保證系統(tǒng)在實際應用中的高準確性和實時性。

2.2.4 結(jié)果分析與展示層

結(jié)果分析與展示層將三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸出結(jié)果進行解析和可視化。該層提供實時監(jiān)控畫面,將交通事件的識別信息疊加在原始視頻畫面上,使用戶能夠直觀地了解當前交通狀況。此外,該層還支持自動報警功能,當檢測到重大交通事件時,會向相關(guān)人員發(fā)送報警通知。

3 應用效果

3.1 試驗設(shè)置

3.1.1 數(shù)據(jù)集描述

本試驗采用了一個包含多種交通事件的視頻數(shù)據(jù)集進行訓練和測試。數(shù)據(jù)集涵蓋眾多城市道路及高速公路的交通監(jiān)控視頻片段,包含了如逆行行駛、非正常停靠、行人侵入、火警、異常拋撒物等典型交通事件。為了評估模型在不同場景下的泛化能力,數(shù)據(jù)集還包含了不同天氣、光照和拍攝角度下的視頻。數(shù)據(jù)集中的視頻已進行標注,包括事件類型、發(fā)生時間和位置信息,以便于模型訓練和評估。

3.1.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與試驗環(huán)境

采用一個經(jīng)過預訓練的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),并對其進行適當調(diào)整以適應交通事件檢測任務。關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)參數(shù)涉及卷積層個數(shù)、卷積核尺寸、池化層配置等。在試驗過程中,采用交叉驗證技術(shù)對模型進行了訓練與驗證,以確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。表1為試驗使用的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

表1 試驗參數(shù)設(shè)置表

表2 各類交通事件檢測結(jié)果表

試驗環(huán)境方面,本研究使用了具有i7-8700處理器、32G內(nèi)存以及RTX 2070顯卡的計算機進行模型訓練和測試。為了確保試驗結(jié)果的可重復性,本文采用了TensorFlow深度學習框架,并統(tǒng)一了隨機數(shù)種子、初始權(quán)重等相關(guān)設(shè)置。

3.2 試驗結(jié)果

3.2.1 交通事件檢測準確率

通過對測試集數(shù)據(jù)進行評估,基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測系統(tǒng)表現(xiàn)出了較高的準確率。試驗顯示,該模型在處理車輛逆行、異常停車、行人闖入、火災、異常拋撒物等交通事故檢測任務時,整體識別準確率高達92%,相較于傳統(tǒng)視頻分析方法有顯著提升。這說明所提出的基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法具有較強的泛化能力,能夠在多種復雜場景下有效地識別交通事件。

3.2.2 交通事件分類與識別效果

試驗結(jié)果還顯示,所提出的方法在各類交通事件的分類與識別上也具有優(yōu)良表現(xiàn)。具體來說,該方法在車輛逆行、異常停車、行人入侵、火災、異常拋撒物等事件的識別準確率分別為89.2%、93.3%、91.7%、95.3%、90.4%,這些結(jié)果均超過了傳統(tǒng)方法在相應任務上的表現(xiàn)。表明該方法在處理不同類型交通事件時,都能取得較好的分類與識別效果。

4 結(jié)語

本文主要研究了基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D CNN)的交通事件檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預處理層、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和結(jié)果分析與展示層四層架構(gòu)設(shè)計,實現(xiàn)了實時交通事件檢測、交通事件分類與識別以及數(shù)據(jù)可視化與報警等功能。試驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)在多種交通事件類型上的識別準確率均較高,具有較強的泛化能力和實用性。

未來工作還需關(guān)注以下方向:(1)持續(xù)對模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行優(yōu)化,旨在進一步增強交通事故檢測的準確性和實時響應能力;(2)將嘗試引入多模態(tài)數(shù)據(jù),如融合車載傳感器數(shù)據(jù),以提高系統(tǒng)的魯棒性;(3)考慮將系統(tǒng)應用于更廣泛的場景,如智能交通管理、無人駕駛等領(lǐng)域,為現(xiàn)代交通管理提供更多的技術(shù)支持。