基于 MobileNet_SSD 的交通违章检测系统

来源：计算机技术与发展杂志2021年第11期北京时间：

作者：张子恒;肖建*;王新宇;章佳琪;许杰

摘要：随着国内机动车保有量的持续增长, 城市道路交通运转压力急剧增强。 在现有交通管理系统中, 通常采用图像处理算法检测机动车违章行为。 但基于图像处理算法的违章检测系统存在计算量大、不适用于嵌入式设备和复杂场景下检测精度下降等问题,为系统在实际中的应用带来了一定的限制。针对该问题, 将深度学习算法引入检测系统中, 提出了基于 MobileNet_SSD 的路口交通违章检测系统。以 MobileNet_SSD 网络检测车辆,结合帧间欧氏距离算法追踪车辆轨迹,制定违章行为判定策略,实现对 5 种机动车违章行为的检测及取证。 在 EAIDK-610 的开发平台下,车辆识别 mAP 约为83. 18% ,违章检测准确率约为 97% ,系统运行速度约为 8. 31 FPS。 实验结果表明,系统不仅提升了在嵌入式设备上的检测速度,同时对复杂场景的检测具有较好的鲁棒性。

关键词：MobileNet_SSD;目标检测;车辆追踪;违章检测;智能交通