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基于图像的车祸事故人工智能识别系统的设计
作者：赵水红
来源：《电脑知识与技术》2016年第03期
摘要：本文结合当前交通车祸监测系统在复杂交通环境下，识别车祸事故的局限性，设计并提出一种基于图像的车祸事故人工智能识别系统，并从系统结构与交通车祸识别计算分析方法等方面对该系统进行分析介绍，同时结合仿真实验结果，对该系统在实际车祸事故识别应用中的作用进行分析研究，以促进在实际中的推广应用。 关键词：图像识别；车祸事故；人工智能识别系统；设计
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0221-03
随着社会经济的发展进步以及城市道路交通状况的日益改善，城市汽车的数量及规模也逐渐增加，在促进城市道路交通现代化的同时，也大幅增加了道路交通车祸事故的数量，为城市道路交通管理增加了一定的压力。而智能交通管理系统作为一种应用智能化与自动化技术来实现城市道路交通管理的手段，在很大程度上提升了城市道路交通管理工作效率，同时也缓解了道路交通管理的压力，在现代化道路交通管理中具有相对广泛且普遍的应用。但是，由于当前道路交通管理中所应用的车祸识别系统主要是通过改进BP神经网络计算以及聚类主元算法、模糊概率法等计算分析方法实现车祸识别与判断，在实际应用中对复杂交通环境下的识别干扰因素不能较好地处理，导致车祸状态识别与判断的准确性受到相应影响，从而影响道路交通管理的质量和效果，对道路交通车祸事故的管理与发展十分不利。针对这种情况，下文提出一种基于图像的车祸事故人工智能识别系统，并对其设计应用进行分析论述，以促进在道路交通管理中的推广应用，进而推动道路交通管理的现代化发展和提升。 1 基于图像的车祸事故人工智能识别系统的结构设置分析 1.1 系统的结构组成分析
本文所提出的基于图像的车祸事故人工智能识别系统是以车辆图像灰度内方差为基础上，通过对数字视频处理方法以及模式辨识方式等方法的运用，对视频图像中的车祸事故目标进行追踪识别，同时根据车祸事故期间交通车辆的运行状况，以实现车祸事故的准确检测与报警处理，来实现道路交通车祸事故的管理，提升道路交通运行管理质量，确保其运行秩序，它与传统的车祸事故管理系统存在较大的区别。
如下图1所示，为基于图像的车祸事故人工智能识别系统的结构组成示意图。根据下图所示结构形式可以看出，该系统主要包括车祸事故检测器以及计算分析服务器、交换机等结构组
基于图像的车祸事故人工智能识别系统的设计
