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近年来,随着交通车辆数量的增加,由道路异常事件引发的交通事故不断发生,成为现代安全的关注点。研究道路异常事件检测对于提高交通安全、减少事故频率至关重要。以夜间车辆的逆行识别为研究出发点,但目前的逆行检测算法存在误检,且重要的参考标准需依赖人工标注。为解决这些问题,构建了一个实用的高速公路数据集,采用分割法和标记法相结合自动获得行驶区域划分图,并通过计算道路区域内车辆平均速度确定行驶方向。在夜间逆行检测过程中,利用目标跟踪法和光流法判断车辆是否发生逆行,完成车辆逆行检测。实验证明:提出的算法准确率高且鲁棒性强,适用于复杂的白天和夜晚高速公路环境。
