基于5G技術(shù)的高速公路事件智能檢測現(xiàn)狀研究

徐學(xué)富　李珺　孫振興

【摘要】? ? 我國高速公路建設(shè)取得了矚目的成績，與此同時，交通安全保障面臨巨大壓力。5G技術(shù)的不斷發(fā)展為高速公路事件智能檢測的研究提供了新的思路，本文歸納總結(jié)目前已有的高速公路事件檢測方法，并展望未來的發(fā)展方向，對高速公路事件檢測系統(tǒng)建設(shè)提出建議，并為后續(xù)研究提供參考思路。

【關(guān)鍵詞】? ? 高速公路? ? 5G? ? 交通事件檢測? ? 交通安全

引言：

近些年，高速路網(wǎng)越來越完善，高速公路上的車輛也越來越多，隨之產(chǎn)生的交通擁堵、交通安全等問題日益突出。高速公路上的車輛與普通公路上的車輛相比車速較快，一旦發(fā)生交通事故，后果會十分嚴(yán)重。

交通事件定義為經(jīng)常發(fā)生的非重復(fù)性事件[1]。交通事件又分為可預(yù)測事件和不可預(yù)測事件?？深A(yù)測事件主要有交通事故、行人穿越、車輛故障等異常行為、路面拋灑物、自然災(zāi)害等，不可預(yù)測事件主要有大型活動、高速公路養(yǎng)護(hù)等。對于可預(yù)測事件，駕駛員可以事先規(guī)避;而對于不可預(yù)測事件，駕駛員無法事先規(guī)避，極有可能造成重大事故，所以對高速公路不可預(yù)測的交通事件進(jìn)行檢測顯得至關(guān)重要。本文主要對不可預(yù)測事件中的行人、車輛異常行為、路面拋灑物檢測方法進(jìn)行總結(jié)歸納，并對結(jié)合5G技術(shù)對未來發(fā)展方向提出構(gòu)想，最后對檢測系統(tǒng)建設(shè)提出建議。

一、高速公路事件檢測方法

（一）高速公路行人檢測方法

高速公路行人檢測技術(shù)可以確保高速公路上的車輛能夠安全運(yùn)行，避免車輛受到行人的干擾，減少事故的發(fā)生率。然而在檢測過程中容易受人體姿態(tài)、光照強(qiáng)度、天氣變化、遮擋等問題影響，從而導(dǎo)致檢測的精度不高。因此，在復(fù)雜的自然交通場景下，如何實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、實(shí)時檢測識別行人是非常重要的問題。

高速公路行人檢測技術(shù)主要基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，基于計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測技術(shù)主要有以下三個流程：圖像預(yù)處理、行人檢測和決策報(bào)警，具體流程如圖1所示。傳感器獲取信息后，首先會對圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，避免在進(jìn)行行人檢測時受到圖像亮度、噪聲等因素的影響。圖像預(yù)處理結(jié)束后，系統(tǒng)再對選取的興趣域（ROI）里的行人進(jìn)行檢測，當(dāng)檢測到興趣域內(nèi)有行人并獲取行人軌跡后，會提醒駕駛員注意周邊的行人。

在行人的檢測過程中，圖像分割能夠幫助提取出興趣域（ROI），圖像分割的成果決定了后期行人檢測精度，合理的圖像分割會使后續(xù)的行人檢測工作更容易進(jìn)行。[2]圖像分割的發(fā)展經(jīng)過了閾值分割、邊緣檢測和語義分割三個階段，[3]各階段特點(diǎn)如表1所示。

通過圖像分割提取興趣域后，則需目標(biāo)識別技術(shù)來對行人進(jìn)行檢測。目標(biāo)識別首先需要對行人的特征進(jìn)行提取，最后通過分類器判斷興趣域內(nèi)是否有行人。

Dalal[4]提出HOG特征的概念并將其用于行人檢測，HOG特征目前使用最廣泛，但是其維度較高，計(jì)算時速度較慢。Zhu[5]提出積分直方圖的概念，提高了計(jì)算速度，并通過Adaboost算法建立分類器，相比傳統(tǒng)HOG特征提升了檢測效果。伍敘勵[6]和唐世軒[7]則分別將HOG特征與Haar特征和LBP特征相結(jié)合，使用Adaboost算法建立級聯(lián)分類器，檢測性能進(jìn)一步提高。

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，行人檢測算法得到了突破，主要分成兩類，一類基于候選框，一類基于候選框?；诤蜻x框的方法主要有R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。基于回歸的方法主要有YOLO、SSD等。

Girshick[8]提出了R-CNN，其核心思想是使用分類網(wǎng)絡(luò)來得到部分圖像區(qū)域，再將這部分區(qū)域輸入進(jìn)CNN當(dāng)中，以獲得區(qū)域的一些特性，然后進(jìn)行分類判斷區(qū)域內(nèi)是否有行人。R-CNN具有計(jì)算重復(fù)的缺點(diǎn)，后續(xù)Girshick[9]又將其改進(jìn)提出了Fast R-CNN，Ren[10]則又繼續(xù)改進(jìn)，提出了Faster R-CNN。

為了提升檢測速度，避免Faster R-CNN等方法中的提取多個目標(biāo)候選框特征的過程，Liu[11]提出了SSD，其核心思想是在多尺度特征圖上直接進(jìn)行分類和回歸。YOLO網(wǎng)絡(luò)模型適合于運(yùn)動目標(biāo)檢測，所以其適用于行人檢測。Redmon[12]提出了YOLOv3，其運(yùn)算速度提升了三倍以上。

王云鵬[13]則提出了基于計(jì)算機(jī)視覺以外的檢測方法，使用微波雷達(dá)傳感器和地磁傳感器對行人進(jìn)行檢測。雖然微波雷達(dá)傳感器和地磁傳感器成本較低，但在設(shè)置地磁傳感器時，需中斷高速公路的交通，對交通造成較大的影響，所以目前的主流方法依舊是基于計(jì)算機(jī)視覺來對行人進(jìn)行檢測。

（二）高速公路車輛異常行為檢測技術(shù)

高速公路場景中的車輛異常行為包括異常停車、低速行駛、占用應(yīng)急車道、倒車、未放置警示標(biāo)牌等危險(xiǎn)行為，檢測并及時處理車輛異常行為能及時規(guī)避交通事故的發(fā)生。

隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及以及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)視覺的交通車輛異常行為檢測占據(jù)了主導(dǎo)地位，逐步取代了早期的基于感應(yīng)線圈、微波傳感器的檢測方式。各種檢測方式的優(yōu)缺點(diǎn)如表2所示。

Housni[14]提出了新的檢測方法，對傳統(tǒng)的光流法進(jìn)行了改進(jìn)，算法實(shí)現(xiàn)相對較為簡單，但缺點(diǎn)是檢測精度不高，跟蹤效果不夠穩(wěn)定。朱憲飛[15]對車輛的位置進(jìn)行檢測，然后通過車輛位置點(diǎn)采樣、聚類等方法處理車輛的軌跡并對當(dāng)前車輛的行為模式進(jìn)行識別，但是該方法而且對于密集場景中的車輛軌跡分析容易出現(xiàn)誤判。隋靚[16]使用目標(biāo)追蹤技術(shù)來還原車輛的軌跡信息，從而判斷逆行、超速等車輛異常行為，該方法采用基于GHOST幀差算法的目標(biāo)檢測器，無法在車輛密集場合中使用。為避免交通事故帶來的干擾，梁帥[17]借助全局交通流量描述和局部運(yùn)動方向圖從一定程度上提高了系統(tǒng)識別的準(zhǔn)確率。姚蘭[18]提出的追蹤算法減少了軌跡提取過程對背景環(huán)境變化的依賴，使得準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高。

（三）路面拋灑物檢測技術(shù)

高速公路拋灑物掉落容易引起高速公路事故，大范圍的拋灑物，容易導(dǎo)致車輛繞道，通行速度減緩。而小目標(biāo)的拋灑物不易被駕駛員發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致車輛無法及時避讓，從而引發(fā)交通事故。拋灑物檢測方法主要有基于前景提取、基于深度學(xué)習(xí)兩種方法[19]。

基于前景提取的方法優(yōu)點(diǎn)在于檢測速度比較快，能夠找出非路面的目標(biāo)，再通過對拋灑物在運(yùn)動軌跡和圖像特征方面對前景目標(biāo)進(jìn)行篩選，最后檢測出路面上的拋灑物。而在高速公路視頻中，仍然存在大量的環(huán)境噪聲，導(dǎo)致拋灑物檢測精度不高。基于前景提取的拋灑物檢測方法主要有幀間差分法、背景差分法、塊像素統(tǒng)計(jì)等，[20]其各種優(yōu)缺點(diǎn)如表3所示。

基于深度學(xué)習(xí)的方法則可以較好地提高精度，其進(jìn)行拋灑物檢測的步驟如圖2所示。

阮雅端[21]將拋灑物的檢測可以轉(zhuǎn)化為路面、非路面的二分類問題，首先判斷圖像中是否包含車輛，如果不包含且該區(qū)域?qū)儆诼访娴闹眯哦鹊陀诜锹访娴念悇e，則將其判斷為拋灑物。金瑤[22]則基于YOLOv3利用小像素目標(biāo)更依賴于淺層特征的特點(diǎn)，有效地檢測出紙屑、石塊等小目標(biāo)拋灑物。

二、5G技術(shù)在高速公路事件檢測中的應(yīng)用分析

（一）5G技術(shù)的應(yīng)用場景

5G技術(shù)帶來的是能夠?qū)崿F(xiàn)對高速公路情況全面的感知，每個路段、每個機(jī)動車的情況都可以實(shí)時掌握，并且可以與大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)相結(jié)合，增強(qiáng)預(yù)警的能力。5G技術(shù)的接入改變了監(jiān)控視頻系統(tǒng)本地緩存的模式，還能改變交通管控系統(tǒng)部署方式。

交管部門可以通過5G實(shí)時檢測交通狀況，當(dāng)遇到突發(fā)事件，通過5G將情況下發(fā)給相關(guān)部門，便于對現(xiàn)場進(jìn)行及時、高效的指揮。

5G技術(shù)的發(fā)展可以實(shí)現(xiàn)OBU和RSU采集的數(shù)據(jù)在車輛、行人、路側(cè)和云平臺之間的共享，從而擴(kuò)展車輛傳感器探測范圍，事件檢測范圍更加廣泛、準(zhǔn)確、及時，降低駕駛風(fēng)險(xiǎn)。

（二）高速公路事件檢測系統(tǒng)的應(yīng)用建議

檢測系統(tǒng)需建設(shè)基礎(chǔ)平臺和算法平臺?；A(chǔ)平臺負(fù)責(zé)云監(jiān)控管理、智能巡檢、應(yīng)用模型接口開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等工作;算法平臺則針對高速公路上的各類異常事件，采用深度學(xué)習(xí)等人工智能算法進(jìn)行核心算法研究?；A(chǔ)平臺基于高速公路視頻監(jiān)控資源安全管理需要，僅在內(nèi)網(wǎng)部署。其中應(yīng)用服務(wù)器用于提供系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù);GPU服務(wù)器用于接口服務(wù)開發(fā)部署，為深度學(xué)習(xí)人工智能模型服務(wù)提供圖形處理支持。算法平臺可以自動采集各類交通異常事件圖像與視頻，分類組織標(biāo)注圖片，形成高速場景下的深度學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。標(biāo)注的類型包括道路分割標(biāo)注與目標(biāo)檢測標(biāo)注。總標(biāo)注份數(shù)達(dá)到100萬份以上，并根據(jù)需要適時拓展數(shù)據(jù)資源。系統(tǒng)經(jīng)過建設(shè)，需達(dá)到以下目標(biāo)：

1.能夠?qū)崿F(xiàn)高速公路上各類交通異常事件的自動檢測，包括：車輛停駛、行人穿越、拋灑物、煙霧、火災(zāi)、擁堵等情況;

2.正常天氣條件下，各類事件準(zhǔn)確預(yù)報(bào)率達(dá)到90%以上;非正常天氣條件下，各類事件準(zhǔn)確預(yù)報(bào)率達(dá)到80%以上;

3.各類高速公路交通突發(fā)事件自動上報(bào)，應(yīng)急處置及反饋時間控制在1-5分鐘以內(nèi)。

三、結(jié)束語

基于5G技術(shù)的高速公路通過全面的前端感知網(wǎng)絡(luò)與后臺數(shù)據(jù)分析研判，全面實(shí)時掌握道路通行狀況。提高高速公路綜合交通管理水平，提升服務(wù)質(zhì)量，為行業(yè)管理單位提供了一種高速交通智能監(jiān)測與管理思路，以本系統(tǒng)的建設(shè)帶動智慧交通產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

通過監(jiān)控設(shè)備的視頻分析，及時發(fā)現(xiàn)高速公路異常情況，減少報(bào)警反應(yīng)時間;通過加強(qiáng)與交警、高速業(yè)主之間的動態(tài)聯(lián)動，加強(qiáng)相關(guān)部門之間的協(xié)作，減少部署聯(lián)絡(luò)時間;有效疏導(dǎo)高速公路客流，減少高速公路車流疏散時間;誘導(dǎo)駕駛員降低行駛速度，避免二次事故的發(fā)生。系統(tǒng)的建設(shè)將推動新一代人工智能技術(shù)在智慧高速領(lǐng)域的研發(fā)與技術(shù)積累，抓住當(dāng)前算力、算能、帶寬升級換代的科技機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展。同時有效填補(bǔ)了因科技發(fā)展而導(dǎo)致的相關(guān)行業(yè)創(chuàng)新軟件研發(fā)落后的狀態(tài)。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

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