ABSTRACT Bilolyckor orsakar ett stort antal dödsfall och funktionshinder varje dag, varav en viss andel beror på förtidig behandling och sekundära olyckor. I viss utsträckning kan automatisk upptäckt av bilolyckor förkorta svarstiden för räddningsbyråer och fordon runt olyckor för att förbättra räddningseffektiviteten och trafiksäkerheten. I detta dokument föreslog vi en automatisk metod för att upptäcka trafikolyckor baserad på samverkande fordonsinfrastruktursystem (CVIS) och maskinseende. Först och främst upprättas en ny bilduppsättning CAD-CVIS för att förbättra noggrannheten i olycksdetekteringen baserad på intelligenta väganordningar i CVIS. CAD-CVIS består i synnerhet av olika typer av olyckor, väderförhållanden och olycksplats, vilket kan förbättra möjligheterna att själv anpassa de metoder som används för att upptäcka olyckor i olika trafiksituationer. För det andra utvecklar vi en djup neural nätverksmodell YOLO-CA baserad på CAD-CVIS och djupt lärande algoritmer för att upptäcka olyckor. I modellen använder vi Multi-Scale Feature Fusion (MSFF) och förlustfunktion med dynamiska vikter för att förbättra prestandan för att upptäcka små föremål. Slutligen utvärderar vår experimentstudie prestanda hos YOLO-CA för att upptäcka bilolyckor, och resultaten visar att vår föreslagna metod kan upptäcka bilolycka på 0,0461 sekunder (21,6FPS) med 90,02% genomsnittlig precision (AP). Dessutom jämför vi YOLO-CA med andra objektdetekteringsmodeller, och resultaten visar den omfattande prestandaförbättringen på noggrannheten och i realtid över andra modeller. INDEX TERMS Detektion av trafikolyckor, CVIS, maskinseende, djupinlärning.
Använda samarbetssystem för fordonsinfrastruktur (CVIS) och maskinseende, Tian et al. I REF föreslogs en automatisk detektionsmetod för bilolyckor och man upprättade en bilduppsättning vid namn CAD-CVIS för att förbättra metodens noggrannhet.
An Automatic Car Accident Detection Method Based on Cooperative Vehicle Infrastructure Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}