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面向智慧交通的城市高排放车辆限行管理系统设计与实现
| 论文题名： | 面向智慧交通的城市高排放车辆限行管理系统设计与实现 |
| 关键词： | 智慧交通;车辆限行;目标检测;数据可视化 |
| 摘要： | 为进一步优化道路交通环境，预防和减少道路交通事故，降低城区碳排放，全国各城市均积极推动中心城区高排放大货车限行禁行措施。本文面向江西省某市交警支队高排放车辆限行管理系统需求，针对城市每日过车抓拍图片数据量大，基于人工审核准确率低工作量极大，与通行证对比出违法通行记录效率过低，缺乏可视化数据分析等问题，基于互联网与人工智能技术，研发了一套面向智慧交通的城市高排放车辆限行管理系统。 本文首先针对现有系统痛点问题展开需求分析，进而对高排放限行管理系统进行架构功能设计与实现。为实时接收大规模交通数据，利用快速稳定的文件传输协议接入该市交通系统中心服务器的过车数据；为了降低人工工作量，采用轻量级的目标检测算法YOLOv5实现高效准确的高排放车辆检测，并利用数据库技术与通行证对比筛选出违法通行记录；为便于数据分析，基于Echarts与SpringBoot设计并实现了面向交通警察的可视化平台，将通行记录与违法记录采用地图分布、直方图、饼图等不同方式进行多维展示，辅助交通警察进行城市限行管控。 本文基于该市的真实交通数据与系统环境，对所搭建的系统进行了全面的功能与性能测试。功能测试结果显示，系统成功实现了从本市交通中心服务器接收通行记录，智能检测高排放车辆与通行证数据对比筛选，最后上传至违法数据库进行人工复审的全流程功能。对本系统进行性能测试结果表明，每日可实现280万张过车图片的筛选，检测算法准确率达93%，召回率达93%，检测速率达30~40FPS。目前本文所构建的面向智慧交通的城市高排放车辆限行管理系统已部署并运行于该市智能交通指挥服务中心视频专网中，用于城区每日高排放车辆通行监查，将违法通行车辆记录接入交通违章执法平台，帮助该市实现全天候自动化车辆限行管理。 综上所述，本系统将互联网技术、人工智能算法与城市交通管理发展的需求相结合，协助交通警察管控高排放车辆，实现高效准确的智能检测，大大降低了人工审核工作量，提高了城市交通管理效率，推动了智慧交通的落地与应用。基于本系统，未来可融入更加丰富的分类算法、接入更多区域的通行数据，形成更加全面的智慧交通管理体系。 |
| 作者： | 钱烺 |
| 专业： | 电子信息 |
| 导师： | 高雅玙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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