基于深度学习的交通拥堵检测

针对交通拥堵检测,提出一种利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对交通拥堵图像进行检测的方法。首先,使用基于TensorFlow框架设计了含有三层卷积层的神经网络分类模型。其次,利用道路拥堵与非拥堵图片对分类模型进行训练,并进行评估。最后,利用训练完成的模型进行道路拥堵检测,与多种深度学习分类模型分类方法进行对比实验,表明该卷积神经网络模型能够更有效地进行拥堵检测,检测准确率达到了98.1%。     

一种新的结合卷积神经网络的隧道内停车检测方法

为了更准确地检测高速公路隧道内停车行为,将传统的图像处理技术与深度学习相结合.首先,通过基于混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景差分法提取出运动目标.接着通过meanshift算法跟踪这些运动目标,计算运动目标的速度以及在相邻视频帧中运动目标的相关性,通过与速度阈值和相似度阈值的比较得到静止目标.最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)分类模型识别静止目标是否为车辆.文中方法在高速公路隧道视频上进行测试,达到至少84％的准确率.另外,与没有结合卷积神经网络的传统图像处理方法相比,文中方法至少提高了63％的准确率.