基于车端视频的异常行为检测
国际学院
Anomaly Detection in Vehicle-based Video
随着我国交通基础设施的快速发展,城市化进程加快,交通流量显著增加。然而,伴随而来的交通事故频发,给公共安全带来了巨大挑战。面对日益严重的交通压力和事故风险,基于车载摄像头的视频异常检测技术成为关键解决方案。该技术能够实时监控道路状况,识别交通异常行为,如拥堵、事故和违章行为,从而为驾驶员和自动驾驶系统提供及时、准确的决策支持,极大地提高了交通安全性。
本项目通过先进的视频分析技术,结合光流一致性约束和大语言模型(LLM),旨在创建一个实时、高效的异常检测系统。该系统不仅能够检测常见的交通异常事件,还具有较强的环境适应能力,可在多种交通场景中保持高准确率。通过减少误检率和提高检测精度,本项目有望降低交通事故发生率,为公共安全和城市交通管理提供有力支持。