冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室 State Key Laboratory of Cryospheric Science and Frozen Soil Engineering

基于交通摄像头的高速公路积雪识别方法

深度学习; 注意力机制; 路面状态; 图像识别; 卷积神经网络;
["罗希昌","陈浩","张亚力","马红璐","郭广","姚振海"] 2025-04-01 期刊论文
我国高速公路缺乏专业的路面状态检测设备，冬季难以针对冰雪路面进行实时监测和高效预警。对此，提出一种基于交通摄像头的高速公路积雪智能识别方法。利用摄像头采集高速公路视频图像，融合卷积神经网络和注意力机制建立图像分类模型，实现无积雪、应急车道积雪和行车道积雪三种路面状态的识别。实验结果表明，模型在白天场景测试集上识别准确率为98.3%,夜间场景测试集上识别率准确为85.9%。该方法能够充分利用现有交通视频监控设备，以较低成本实现冬季高速公路积雪状况的高密度、大范围监测。
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