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[1]倪四清,左光恒,张 俊.高速公路建设远程视频监控系统的设计与实现[J].工业仪表与自动化装置,2022,(02):76-80.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.02.016]
　NI Siqing,ZUO Guangheng,ZHANG Jun.Design and realization of remote video monitoring system for expressway construction[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(02):76-80.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.02.016]
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高速公路建设远程视频监控系统的设计与实现

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2022年02期
页码:
76-80
栏目:
出版日期:
2022-04-15

文章信息/Info

Title:
Design and realization of remote video monitoring system for expressway construction
文章编号:
1000-0682（2022）02-0000-00
作者:
倪四清1; 左光恒2; 张 俊2
（1.湖北交投建设集团有限公司；2.湖北交投建设投资开发有限公司，湖北 武汉 430000）
Author(s):
NI Siqing1;  ZUO Guangheng2; ZHANG Jun2
( 1.Hubei Trading construction Group Co.,LTD.;2. Hubei Jiaotong Construction Investment development Co., LTD, Hubei Wuhan 430000, China)
关键词:
高速公路; 视频监控; 可见度检测; 深度学习; YOLO-V3网络
Keywords:
highway;  video surveillance;  visibility detection;  deep learning;  YOLO-V3 network
分类号:
U495
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.02.016
文献标志码:
A
摘要:
针对中国高速公路传统视频监控系统成本高、维修复杂、数据交互困难等问题，该研究通过利用沿高速公路路边分布的密集部署的摄像机设施，建立了远程视频监控系统。该系统在大数据分析平台上将监视到的沿高速公路的实时视频数据进行可视化处理，针对恶劣空气通过分析空气能见度和监测图像特征的耦合变化来解决能见度值，采用基于深度学习的目标检测算法实现大数据的处理和计算，引入GIoU指标作为边框损失函数对YOLO-V3网络模型进行精确度改进，实验表明，相比于传统L1与IoU指标损失函数，GIoU损失值在迭代次数为20 000次时只有0.1，综合效果最好。
Abstract:
In view of the high cost, complex maintenance, and difficulty of data interaction in the traditional video surveillance system of China’s expressways, this study established a remote video surveillance system by using densely deployed camera facilities along the highway. The system mainly visualizes the monitored real-time video data along the highway under the big data analysis platform, and solves the visibility value by analyzing the coupling changes of air visibility and monitoring image characteristics for harsh air, and adopts target detection based on deep learning The algorithm realizes the processing and calculation of big data, and introduces the GIoU index as the frame loss function to improve the accuracy of the YOLO-V3 network model. Experiments show that compared to the traditional L1 and IoU index loss function, the GIoU loss value is 20,000 iterations When only 0.1, the overall effect is the best.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿时间：2020-11-25

作者简介：
倪四清（1965），男，汉族，湖北赤壁人，本科，高级工程师，主要研究方向为高速公路建设管理、土木工程等。E-mail：wkbk38pbr@21cn.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01