基于三維卷積神經網絡的交通事件檢測系統

梁 宇

(廣西壯族自治區收費公路聯網收費清分結算中心,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圖像處理方法[2]、基于二維卷積神經網絡方法[3]和其他機器學習方法[4]。

傳統圖像處理方法,如光流法、背景減除法等,雖在一定程度上能夠實現交通事件檢測,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。基于二維卷積神經網絡[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變化。其他機器學習方法,如支持向量機等,雖然可以實現一定程度的事件檢測,但在處理大規模高維數據時,計算復雜度較高,實時性受到限制。

針對現有方法的不足,本文提出了一種基于三維卷積神經網絡(3D CNN)的交通事件檢測系統[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。相較于傳統方法和二維卷積神經網絡,基于3D CNN的方法具有以下優點:(1)整合時間信息,能夠捕捉交通事件的動態變化,提高檢測準確性;(2)在處理大規模高維數據時,計算復雜度較低,有利于實現實時性能。

1 關鍵技術

1.1 三維卷積神經網絡(3D CNN)

三維卷積神經網絡(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據中的時空特征(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,通過在輸入數據的寬、高和時序三個維度上執行卷積操作。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;

M(i-1)——第(i-1)層的特征圖數量;

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——通過訓練在數據集中學習得到。

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,同時保留關鍵信息。全連接層負責將前層的輸出與輸出層相連,實現特征整合以及對交通事件的最后分類。

1.2 數據預處理

為了提高模型在交通事件視頻數據上的泛化能力,數據預處理是必不可少的環節。數據預處理包括數據擴充和規范化處理。數據擴充可以通過對原始交通事件視頻進行隨機旋轉、翻轉、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據縮放到相同的范圍內,有助于提高模型收斂速度和穩定性。

1.3 模型訓練與優化

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

(2)

式中:N——樣本數量;

y——網絡的預測值;

優化方法負責調節模型參數以降低損失函數的值,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;

α——學習速率;

?L(θ) ——損失函數L關于模型參數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,典型指標包括準確率、召回率和F1分數等。

2 系統架構設計

2.1 功能要求

2.1.1 實時交通事件監測

實時交通事件監測作為系統的關鍵功能之一,其目的是實時分析道路圖像數據,自動識別交通事件并即時報告。系統采用基于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化技術,系統可以在短時間內處理大規模高維數據,確保監測結果的實時性。

2.1.2 交通事件分類與識別

除了實時監測交通事件外,本系統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。這些分類數據能夠助力交通管理機構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 數據可視化與報警

為方便用戶和交通管理部門了解實時交通情況,本系統還提供數據可視化與報警功能。系統將檢測到的交通事件以直觀的方式展示在用戶界面上,并在發現緊急事件時發出警報。另外,系統還能產生歷史數據報告,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。

2.2 架構設計(圖2)

圖2 基于三維卷積神經網絡的交通事件檢測系統架構圖

2.2.1 數據采集層

數據采集層負責實時獲取來自攝像頭或其他視頻數據源的視頻流。該層需要確保數據的高質量和實時性,以便于后續處理。為了提高系統的可擴展性,數據采集層支持多種數據格式和輸入源,包括IP攝像頭、文件存儲的視頻數據等。

2.2.2 數據預處理層

數據預處理層對收集到的初始視頻數據加以處理,以滿足后續三維卷積神經網絡層輸入要求。主要處理過程包括視頻幀的抽取、縮放、歸一化和數據增強。通過這些處理階段,有助于降低數據噪聲、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 三維卷積神經網絡層

三維卷積神經網絡層作為本系統的關鍵部分,負責對經過預處理的視頻數據進行深度學習。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。模型訓練和優化在此層進行,以保證系統在實際應用中的高準確性和實時性。

2.2.4 結果分析與展示層

結果分析與展示層將三維卷積神經網絡層的輸出結果進行解析和可視化。該層提供實時監控畫面,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,會向相關人員發送報警通知。

3 應用效果

3.1 試驗設置

3.1.1 數據集描述

本試驗采用了一個包含多種交通事件的視頻數據集進行訓練和測試。數據集涵蓋眾多城市道路及高速公路的交通監控視頻片段,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,數據集還包含了不同天氣、光照和拍攝角度下的視頻。數據集中的視頻已進行標注,包括事件類型、發生時間和位置信息,以便于模型訓練和評估。

3.1.2 網絡參數與試驗環境

采用一個經過預訓練的三維卷積神經網絡模型作為基礎結構,并對其進行適當調整以適應交通事件檢測任務。關鍵網絡參數涉及卷積層個數、卷積核尺寸、池化層配置等。在試驗過程中,采用交叉驗證技術對模型進行了訓練與驗證,以確定最優網絡參數。表1為試驗使用的網絡參數。

表1 試驗參數設置表

表2 各類交通事件檢測結果表

試驗環境方面,本研究使用了具有i7-8700處理器、32G內存以及RTX 2070顯卡的計算機進行模型訓練和測試。為了確保試驗結果的可重復性,本文采用了TensorFlow深度學習框架,并統一了隨機數種子、初始權重等相關設置。

3.2 試驗結果

3.2.1 交通事件檢測準確率

通過對測試集數據進行評估,基于三維卷積神經網絡的交通事件檢測系統表現出了較高的準確率。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網絡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良表現。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%,這些結果均超過了傳統方法在相應任務上的表現。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 結語

本文主要研究了基于三維卷積神經網絡(3D CNN)的交通事件檢測系統。該系統采用了數據采集層、數據預處理層、三維卷積神經網絡層和結果分析與展示層四層架構設計,實現了實時交通事件檢測、交通事件分類與識別以及數據可視化與報警等功能。試驗結果表明,該系統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。

未來工作還需關注以下方向:(1)持續對模型結構和參數進行優化,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)將嘗試引入多模態數據,如融合車載傳感器數據,以提高系統的魯棒性;(3)考慮將系統應用于更廣泛的場景,如智能交通管理、無人駕駛等領域,為現代交通管理提供更多的技術支持。