基于低空无人机AI视觉的高速公路交通事故智能分析技术研究

　　摘要：在新质生产力与交通运输融合的背景下，高速公路作为综合交通核心枢纽，其安全性与应急处置能力是交通治理现代化的关键指标。当前传统交通事故检测模式存在覆盖不全、调度低效等问题，难以适配智慧交通发展需求。本研究提出低空无人机 AI 视觉融合技术，通过优化 AI 视觉算法实现多场景事故识别与实时预警，完成对事故评估、态势还原及应急调度辅助等功能。实地试验验证，该技术将事故检测响应时间压缩至分钟级，有效破解传统模式痛点，为新质生产力赋能交通高质量发展提供技术支撑，兼具科学价值与工程应用前景。

　　关键词：低空无人机;AI视觉;智慧交通;自动检测;智能分析

　　1 引言

　　我国大力推动新质生产力产业融合，交通行业迎来智能化发展契机。目前高速车流路况复杂，交通事故多发，容易造成人身财产安全[1]。但现有事故检测依靠监控、传感器与人工巡检，存在覆盖不足、设备易损、效率偏低、响应迟缓等不足[2]。无人机虽逐步用于交通巡检，但未融合智能技术，难以适配智慧交通发展要求[3,4]。本研究为解决新质生产力与交通融合需求，搭建无人机AI视觉一体化技术体系。本研究优化算法攻克复杂场景识别难题，创新现场分析模式，建立评估调度模型，丰富交通治理技术理论体系。创新高速安全治理模式，减少人工巡检降低成本。技术可兼容现有管理平台，助力运维向数据化转变，为智慧交通发展提供有效方案。

　　近年来，国内外学者围绕无人机与AI视觉融合在事故检测、路况监测等场景开展了大量研究[5,6]。国外融合无人机与AI视觉技术实现高速事故实时检测、拥堵监测，效率优于传统方法，还结合激光雷达等多技术提升复杂天气下检测能力，但技术与核心算法难以在我国大规模推广[7-9]。国内一些省份多数应用仅停留在巡检取证，缺乏事故自动识别与智能分析能力[10,11]。部分研究提出相关事故检测算法，但适配度不高、复杂场景识别准确率低。国内外现有研究未结合新质生产力与交通运输融合需求，难以解决行业真问题，应用价值有限。

　　本研究提出低空无人机AI视觉的高速事故检测与智能分析技术，借助YOLO算法优势，搭配无人机巡检完成事故检测任务，融入注意力机制与多尺度特征融合，提高小件事故识别率，搭配红外热成像技术，能有效增强夜间以及恶劣天气下的检测精度。

　　2基于低空无人机AI视觉的高速公路交通事故自动检测体系设计

　　该检测体系融合交通发展需要，搭建四层协同架构，实现对事故自动检测与预警，具体为：①通过无人机采集路面影像;②数据依托5G+边缘计算高速传输[12];③对传输的数据通过算法来进行识别与判断;④将识别与判断结果推送到管理方，完成对出现的事故判别。

　　针对传统AI视觉检测算法在高速公路事故检测中存在的识别准确率低、抗干扰能力弱等问题，本研究基于YOLO26算法，引入由SE[13]、GAM[14]、与CoordAttention[15]思想构建的CSGAM_Attention复合注意力机制与多尺度特征融合技术，围绕车辆向量识别和车辆损坏情况识别两个核心任务优化算法结构，有效提高低空无人机视角下事故分析的精准度，该算法命名为VD-CSGAM-YOLO算法，经过训练能有效的在复杂环境下识别出车辆信息。系统设计效果图，如图1所示。

　　
图1 系统界面图

　　2.1 技术总体框架

　　VD-CSGAM-YOLO算法构建输入层、主干网络、特征融合层和检测头四层结构体系，并添加车辆向量识别模型与车辆损坏识别模型，如图2所示，具体为：

　
　图2 技术框架图

　　①输入层：接收预处理后的无人机图像，通过自适应操作，将图像调整为统一尺寸，同时采用数据增强技术，并同步更新车辆向量标注信息，提升算法在不同拍摄角度和飞行高度下的泛化能力;

　　②主干网络：采用CSPDarknet结构，提取图像的多尺度特征，为后续车辆向量识别、车辆损坏区域识别与特征融合分析提供支撑;

　　③特征融合层：引入CSGAM_Attention复合注意力机制，增强对车辆轮廓、车辆方向特征与损坏区域特征的提取能力，有效抑制了道路背景、阴影和正常车流带来的干扰;同时采用多尺度特征融合技术，将不同层级的特征进行融合，提升低空视角下小尺度车辆和车辆局部损坏区域的识别能力;

　　④检测头：分别构建车辆向量检测头与车辆损坏检测头。车辆向量检测头用于输出车辆位置及方向向量信息，车辆损坏检测头用于输出车辆损坏区域与损坏程度信息;随后对两类结果进行融合分析，为事故风险判断、处置预案生成和应急方案制定提供结构化输入。

　　2.2 关键技术优化

　　(1)CSGAM_Attention复合注意力机制引入

　　CSGAM_Attention复合注意力机制通过通道注意力、空间注意力与坐标注意力的联合建模，增强模型对车辆方向特征和车辆损坏区域特征的表达能力。该模块由SEGate、GAMChannelGate、CoordGate和GAMSpatialGate组成，其中，SEGate用于提取全局通道权重，GAMChannelGate用于提取局部通道权重，CoordGate用于保留车辆目标的横向与纵向位置信息，GAMSpatialGate用于突出车辆边缘及损坏区域等空间显著位置。融合后的注意力特征通过可学习参数进行残差缩放，并与原始特征相加，既能增强关键特征，又能降低复杂背景对识别结果的干扰。

　　(2)多尺度特征融合优化

　　本研究为解决传统无人机拍摄图像中车辆尺度、角度变化等，采用多尺度特征融合技术，将主干网络提取的浅层特征与深层特征进行融合，通过自上而下的特征传递与自下而上的特征增强，提升车辆向量识别和车辆损坏区域识别的稳定性。

　　(3)车辆向量与损坏特征融合分析

　　本研究构建车辆向量与损坏特征融合分析方法。该方法首先获取车辆位置、方向向量和置信度信息，再提取车辆损坏区域、损坏程度和置信度信息;随后根据车辆方向向量与损坏区域之间的空间对应关系，分析车辆碰撞关系、异常姿态和事故严重程度，为后续大语言模型与知识库RAG模块生成风险判断、处置预案和应急方案提供结构化数据。

　　3仿真验证

　　本研究构建了高速公路交通事故图像数据集，通过无人机实地采集与公开数据集补充，标注车辆位置、车辆方向向量、车辆损坏区域和损坏程度，包括追尾、剐蹭、碰撞、翻车等车辆常见事故场景，以及晴天、雨天、夜间等多种环境下，共收集图像2000张，按照8:2的比例划分为训练集与测试集。采用PyTorch框架，对本算法进行训练。结合双路E5处理器与Tesla P100 16GB GPU的服务器配置，输入图像尺寸设置为640×640，训练轮数设置为300轮，批次大小设置为32，初始学习率设置为0.001，采用AdamW优化器与混合精度训练策略。边界框回归采用CIoU损失，车辆向量回归采用Smooth L1损失，损坏类别与置信度预测采用交叉熵损失。测试在不同场景下AI识别精度与智能分析平台功能完整性与精确率，如图3所示。

　　图3 仿真效果图

　　本次实验共模拟50起不同类型、场景下的事故，试验数据表明，该技术各项指标达标，时间相较传统方式有所缩短，有效解决了传统检测响应慢、覆盖不足、分析粗略等问题，可以适配多类复杂场景下检测与分析任务。

　　4 研究结论

　　本研究结合新质生产力与交通融合发展背景，针对高速事故检测现存问题，开展低空无人机AI视觉检测分析技术研究。搭建事故自动检测体系，优化巡检航线与检测算法，提升车辆向量识别与车辆损坏检测效果，打破传统检测弊端，同时，融合数字孪生与边缘计算技术，实现多项核心分析功能，有效形成了事故处置全流程闭环，创新处置模式机制。通过实验证明技术实用可靠，在高速上可有效提高应急处置效率，减少伤亡损失，降低二次事故发生概率，具备较高科研与工程应用价值。

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