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基于RAFT的高速公路夜间交通事件检测

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高速公路夜间交通事件检测对于提高救援效率、避免二次事故的发生至关重要。我国大部分高速公路都建成了完整的高速公路视频监控系统，但在夜间，高速公路交通事件检测仍采用人工检测，效率较低。通过分析高速公路夜间交通事件检测策略，文章基于RAFT深层网络，以夜间车辆光流形成的密集光流为检测对象，提出了夜间高速公路车辆检测深度学习网络，采用DeepSort算法对检测目标进行速度跟踪测量。利用实测数据对YOLOv5和研究提出的方法进行了比较，结果表明所提方法具有检测精度高、检测速度快等优点。

孙健、胡春钢、周竹萍

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江苏宁杭高速公路有限公司,江苏 南京 211200

南京理工大学自动化学院,江苏 南京 210094

RAFT 高速公路 交通事件检测 密集光流

国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项中央高校基本科研业务费专项

2019YFE012380030920021142

2024

10.19301/j.cnki.zncs.2024.02.003

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辽宁省科学技术情报研究所

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ISSN：2096-1936
年,卷(期)：2024.10(2)
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