雨季智慧交通中的視覺分析技術應用

一、背景：雨季交通的復雜挑戰

雨季是城市交通管理的關鍵考驗期。以濟南為例，強對流天氣伴隨的短時強降水、雷雨大風及冰雹，不僅導致道路積水、能見度驟降，還加劇了大型車輛（如渣土車、貨車）的盲區風險。傳統攝像頭在雨天易因水霧、反光導致畫面模糊，難以精準識別車牌、行人或障礙物。此外，高考等特殊時期的人員密集流動，進一步增加了交通擁堵和安全隱患。

為應對上述挑戰，智慧交通系統需通過視覺分析技術實現實時監測、風險預警與智能調度。本文從技術實現、功能優勢及應用方式三方面，探討雨季智慧交通中視覺算法的核心應用。

二、技術實現：多場景算法協同

1. 雨天場景優化算法
   • 去霧增強算法：通過深度學習模型（如GAN網絡）去除雨霧干擾，提升畫面清晰度，為后續分析提供基礎數據。
   • 動態曝光補償：針對強光反射或低照度環境，自動調整攝像頭參數，確保車牌、行人等關鍵目標清晰可見。

1. 核心識別算法
   • 車牌識別算法：基于YOLOv8等目標檢測模型，結合OCR技術，實現雨天高速移動車輛的車牌精準識別，為交通執法提供依據。

• • 渣土車識別算法：通過車輛輪廓特征與載重狀態分析，識別違規運輸的渣土車，并聯動監控其行駛軌跡。

• • 道路積水識別算法：利用圖像分割技術（如U-Net），實時標注積水區域深度與范圍，聯動導航系統推送繞行建議。

• • 交通擁堵識別算法：通過車流密度分析與速度檢測，結合歷史數據預測擁堵趨勢，觸發信號燈智能調控。

1. 人員安全分析算法
   • 人員屬性分析算法：基于ResNet等模型，分析行人衣著、年齡等特征，識別特殊群體（如考生、老人）并提供優先通行支持。
   • 客流統計算法：在公交站、考點等區域部署人流密度監測，聯動調度公交運力，避免人員滯留風險。

三、功能優勢：精準、高效、安全

1. 惡劣天氣適應性
   • 視覺算法通過數據增強訓練（如雨滴模擬、光照擾動），顯著提升雨天識別準確率，降低誤報率。
2. 實時風險預警
   • 系統可5秒內識別道路積水、車輛超速等風險，并通過APP、電子屏等多渠道推送預警信息。
3. 多維度數據分析
   • 結合歷史天氣與交通數據，算法可預測雨季高發事故類型（如貨車盲區碰撞），為交通規劃提供決策支持。

四、應用方式：全場景覆蓋

1. 交通執法與調度
   • 渣土車識別算法聯動執法平臺，自動抓拍違規車輛并生成處罰證據鏈；交通擁堵識別算法動態調整信號燈配時，緩解考點周邊壓力。
2. 公眾出行服務
   • 道路積水識別算法與導航系統集成，為司機提供實時避險路線；人員屬性分析算法識別考生群體，聯動公交公司提供“綠色通道”。
3. 應急管理支持
   • 客流統計算法監測考點周邊人流密度，觸發臨時交通管制；車牌識別算法追蹤涉水拋錨車輛，優化救援資源分配。

五、案例實踐：濟南雨季智慧交通試點

在2023年濟南高考期間，某智慧交通項目部署了多算法協同系統：

• 道路積水識別：提前2小時預警3處低洼路段積水，引導500余輛車繞行；
• 人員屬性分析：識別考生群體1200余人次，聯動公交加開專線15班次；
• 渣土車管控：抓拍違規車輛8輛，事故率同比下降40%。

六、結語

雨季智慧交通的核心在于算法與場景的深度融合。通過車牌識別、道路積水識別、人員屬性分析等算法的協同應用，城市交通系統可實現從“被動響應”到“主動預防”的轉變。未來，隨著多模態數據融合與邊緣計算技術的發展，視覺分析將在雨季交通管理中發揮更大價值，為城市安全與出行效率保駕護航。