平顶山车辆识别车辆行为识别应用现状

近些年，伴随着人工智能技术的快速发展和大城市城市交通的健全，根据视频的车辆行为识别变成一个全新升级的出题进到大家的视线。车辆行为识别可以做为协助关键技术到无人驾驶汽车行业和道路监控场景中，应用范畴普遍。现阶段在车辆鉴别方面的探讨中，关键的研究对象为城市交通中的车辆，依照差异的视频场景可以分成两类，一类是动态背景下的车辆行为识别，如下图（a）所显示，鉴别数据信息关键来自于行车记录器，依据车载摄像头纪录的视频內容，分辨周边环境中别的车辆与当今车辆的相对位置，从而具体指导当今车辆作出姿势，适用于安全驾驶个人行为管理决策。另一类是静态数据环境下的车辆行为识别，鉴别数据信息关键来源于路面上固定摄像头下的监控画面，如下图（b）所显示，这类车辆行为识别方式会融合运动轨迹或场景开展剖析，关键分辨车辆是不是违背交通法规，或根据大数据分析来开展城市交通的安全性剖析。

针对工程施工场景中的工程项目车辆行为识别问题，因为工程项目车辆品种繁多，姿势方式不尽相同，无法有统一的规范，因而现阶段这方面的科学研究较少。此外，在视频行为识别行业的方式大多数根据详细的RGB图象，一个视频数据信息只有逻辑推理出一个姿势类型。但针对所探讨的工程项目监管场景中，视频中常常会发生多类工程项目车辆，因而必须依靠目标检测和多目标跟踪方式。传统式目标检测优化算法包括3个流程，**根据滑动窗口获取先验框，次之对于先验框开展svm算法和特征选择，最终对挑选到的特性开展归类。在这类方式中，滑动窗口的尺寸和滚动对策会危害svm算法品质。对于这类传统式优化算法精度低的问题，Girshick等人初次明确提出将根据地区的卷积网络（RegionBasedConvolutionalNeuralNetwork，R-CNN）运用于目标检测中，R-CNN促使VOC2007数据上的检验精度（MeanAveragePrecision，mAP）从29.2%提高到66.0%。在这里以后R-CNN系列产品的到了稳步发展，精度也取得了进一步提高，因为R-CNN那样的两环节探测器必须在检验前转化成很多待检验的备选地区（RegionProposal），因而在效率上有着一定缺点。而以后发生的单阶探测器解决了这一问题，如SSD（SingleShotMultiBoxDetector）和YOLO（YouOnlyLookOnce）系列产品，不用像R-CNN系列产品那般转化成候选框就能开展立即的图像分类和框边重归，更为高效率迅速。各种目标检测优化算法在飞速发展中的速度和精度也在进一步提高，慢慢在视频监控系统、智能机器人个人行为操纵、航空航天等各个领域获得了广泛运用。

对于高危害区燃气管道安全巡检中的安全隐患，在我国也科学研究出了一些新的解决计划方案。如根据智能监控系统在互联网端统一管理方法，或根据智能机器人安全巡检等计划方案来提升管道安全系数，而对于安全巡检全过程中工程车辆安全施工问题的探讨尚少。

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