基于监控视频数据的高速公路异常情况识别

高速公路上的异常情况是导致交通事故的重要原因之一。这些异常情况包括车辆、人和道路的，以及包含多种要素的综合异常情况。车辆异常情况包括超速行驶、违规变道、逆行、长时间停车，以及车辆故障等。人员异常情况包括人员逗留、横穿路面等。道路异常情况包括路面积水、路面异物、设施损坏等。综合异常情况包括因车辆事故，及其导致的车辆停驶以及行人逗留穿行，道路施工等。高速公路监控视频可以作为识别这些异常情况的重要数据源。

1. 车辆异常情况识别

基于视频信息的车辆行驶异常识别有多种方法。一种是基于规则的判断方法，通常是直接利用将车辆行为与交通规范要求进行对比，得到异常结果。例如将行驶速度与路段限速值进行比较，判断其是否超速。另一种是基于统计的判断方法，通过大量的车辆行驶轨迹建立车辆轨迹模型，然后根据该模型来判断某次车辆轨迹是否存在异常。

最新的异常行为识别方法则是利用人工智能算法。上一节的车辆跟踪算法可以获得车辆的轨迹数据，包括位置、速度和加速度等。进一步从车辆轨迹中，可以提取车辆的速度变化、方向变化，以及车道偏离等特征。然后利用机器学习或者等深度学习算法，对提取到的特征进行分类和识别，来判断是否存在异常行为。图X显示了一次高速公路车辆违规变道的异常行为。

2. 人员异常情况识别

人员异常情况的识别通常采用图像异常检测技术和视频异常检测技术。图像异常检测技术可以识别图像中不寻常的物体，或者物体和场景之间的异常关系。这种技术对于识别高速公路上出现行人和未知物体的情况是有效的，而且其需要使用和处理的数据是视频中的每帧图像，处理效率较高。但图像异常检测技术有其局限性，它仅仅能检测到空间上的异常。但如果需要考虑时间维度，就需要采用视频异常检测技术。例如人员的行为是在固定位置逗留，还是横穿路面，这类异常就包含时间维度。因此，目前在进行高速公路人员异常情况检测，主要依靠视频异常检测技术。

视频异常监测技术的方法有两种：单类分类方法和基于弱监督学习的方法。单类分类方法是一种早期的视频异常监测方法，它通过模型训练，从正常视频中提取关键特征，构建一个能够捕捉正常活动特征的字典。当模型遇到新的、未知的视频输入时，它会尝试用字典里的正常特征重建这个输入。如果重建结果与实际输入的视频存在较大偏差，并且超过了事先设定的阈值，则可以判定为实际输入视频为异常。单类分类方法有明显的局限性，它训练的所有数据都是已有的正常情况数据，出现新的正常情况数据时，模型产生较大的误报率。此外由于训练数据没有异常情况数据，因此它也很难对异常情况进行分类。

为了克服单类分类方法的局限性，研究人员提出了基于弱监督学习的方法。这种方法训练模型时使用的视频数据同时包括正常情况数据和异常情况数据，同时会包含一些监督信号。基于弱监督学习的方法不是仅预测每一帧是否异常，而是判断整个视频是否存在异常。它学习的监督信号也是视频层面的标签，而不是帧级别的。整段视频通常会被分割成多个视频片段，这些片段作为训练和标签的实例。这种方法不能给出异常的精确时间点，但视频级别的标签比帧级别的更容易获得，大幅降低了数据集构建的难度。它的优势在于，可以利用更多的数据进行训练，提高模型检测的整体性能。

高速公路通常设置固定摄像头，不间断拍摄某个路段的路面情况，可以采用视频异常检测方法进行异常情况识别。高速公路上正常情况下不会出现行人，或者骑行自行车的人，大量的正常情况数据可以作为训练数据，一旦出现行人，可以立即识别为异常情况（图X）。这时候采用单类分类方法和基于弱监督的学习方法均可。如果要对行人的行为和活动范围进行进一步的分析，则需要使用弱监督学习方法，或其它能进行时空信息识别的方法。

3. 路面异常情况识别

高速公路路面异常情况包括出现积水、积雪，行驶车辆抛洒的异物，或者附属设施的损坏损毁情况（如图X所示）。这些情况的识别方法和人员异常情况识别基本类似。基于带有不同标签的数据集，视频异常检测技术可以将识别到异常情况进行进一步的分类，分出人员异常情况和路面异常情况。具体方法不再赘述。