摘要：本文探讨了在数字化时代背景下,如何构建一个高效、智能的高速公路应急管理系统。首先分析了当前高速公路应急管理中存在的问题,明确了高速公路应急管理的数字化需求。随后,提出了一种基于数字化的高速公路应急管理平台的设计方案,该方案利用大数据分析、云计算、物联网等技术,旨在提高应急管理的响应速度、决策质量和资源配置效率。最后,探讨了该平台在实际应用中的效果和潜在优势,包括实时监控与快速响应、数据驱动的决策支持、多部门协调与资源优化、公众信息沟通与预警、持续改进和适应性以及技术创新与前瞻性。

摘要：针对云台摄像枪在轮巡过程中无法自动设定视频检测区,从而影响交通事件识别准确率的问题,提出了一种基于视频的高速公路车道级检测区自动设定方法。首先,通过分析U-Net和MobileNet系列模型的特征,结合深度可分离卷积和倒置残差等结构,设计了一个高效且轻量化的R-Net系列模型,专门用于车道线和可行驶区域的语义分割。在此基础上,根据高速公路特定场景识别任务的特点,提出了一种基于连通域分析的车道线和检测区标记算法,实现了车道级检测区的自动设定。同时,为了提高标记算法的准确率,首次引入了阈值处理和叠加帧数这两种预处理方法,然后利用二次方程对车道线标记结果进行拟合,实现了车道线完整且平滑的分割。实验结果表明,R-Net系列模型的性能指标MIoU与传统模型如SegNet和U-Net接近,但显著减少了模型参数量和内积运算量,其中R-NetV2模型的分割性能指标MIoU达到90.6%,与U-Net相比仅下降了0.4%,但其模型参数量减少了38.7%,内积运算量减少了62.5%。对经过预处理后的语义分割结果进行标记,车道线标记准确率与传统方法相比从80.47%提高到95.58%。