智慧路灯场景下车祸检测预警系统设计与实现

宋 鑫，张 珣

（杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州 310018）

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在人工智能技术飞速发展的今天，智慧路灯（Intelligent Street Lamp）逐渐走进了人们的生活。智慧路灯是在普通灯杆单一照明功能基础上根据所需集成了其他功能的模块化组合［1］。如今随着车辆的不断增加，每天几乎每时每刻都在发生车祸。在人流较多的繁华路段发生车祸一般会获得及时救助，但如果车祸发生在人流稀少的路段，人们往往无法得到及时、有效的救助而导致悲剧的发生。在车祸面前，时间就是生命。在人工智能技术背景下，使用机器替代人工完成该工作成为了可能。在交通事故检测过程中，检测算法是关键，目前关于检测算法的研究，国内外有许多可借鉴的成果。如徐谦［2］提出一种基于视频的车辆碰撞检测算法，使用背景差分法对车辆特征进行提取，并结合车祸发生特点进行判断，但由于检测环境复杂，检测精度波动很大；刘杰［3］提出一种基于RCNN 的翻车事故检测算法，使用卷积神经网络对翻车行为进行检测，但该算法只检测翻车这一类交通事故，应用范围十分有限；凤鹏飞等［4］提出一种基于音频检测的交通事故自动报警系统，利用发生车祸时的音频信息判断交通事故，为从另一角度进行交通事故判断提供了借鉴，但是不同车型或不同车速所造成车祸的音频信息均有明显不同，检测精度较低；Fang 等［5］提出一种基于深度循环极限学习机的事件自动检测算法，该方法具有普适性，但针对复杂环境下的车祸检测，检测精度波动极大。……