摘要：随着我国高速公路网络的快速发展，高速公路智慧屏作为信息发布和交通管理的重要工具，其稳定性和准确性至关重要。为了提高交通管理效率，减少交通事故的发生，本文针对高速公路智慧屏显异常信息监测问题，提出一种基于深度学习驱动和注意力机制的方法。该方法结合了卷积神经网络（CNN）的优点，并通过注意力机制对关键信息进行实时监测和分析，实现对异常信息的自动识别和报警，为提升高速公路监控水平、保障人民生命安全提供了有力支持。

关键词：深度学习；注意力机制；智慧屏显；异常信息监测

1引言

随着交通工具普及和道路交通量增加，交通事故频发，尤其高速公路等路段，这将严重危及人民生命财产安全，同时也给交管部门带来严峻挑战[1]。为降低高速公路交通拥挤和事故发生频率，改善高速公路运行条件和现有的安全保障体系，减少交通事故、交通拥挤及二次事故、拥挤所带来的延误和损失，应充分发挥高速公路信息发布系统的作用，为高速公路安全、高速和畅通的运行保驾护航[2]。

智慧屏显作为交通管理领域的关键辅助工具，通过显示各种图像和文字，通告各种交通情况和气象信息，发布交通指令，保证交通行车安全。异常信息的监测有助于识别潜在的安全威胁，保障数据的安全。目前，大多高速公路已经应用了智慧屏显系统，如智能监控系统、交通信息发布系统等。该系统能够有效提高道路通行效率和安全。由于信号传输、设备故障等原因，可能导致监测信息的准确性受到影响，而当前的数据分析方法还相对简单，对于复杂多变的异常信息难以进行深度分析。部分智慧屏显系统在长时间运行后可能出现稳定性问题，影响系统的正常使用。因此，研究高速公路智慧屏显异常信息监测方法具有重要的实际意义。

2 相关研究方法

2.1 深度学习在图像处理中的应用

近年来，随着深度学习技术的快速发展，许多基于深度学习的方法被提出用于图像、视频等数据的异常检测，其中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在异常检测领域取得了较好的性能。卷积神经网络（CNN）是一种深度前馈神经网络，是深度学习中最经典的模型之一，具有高度的特征提取能力和识别能力，适用于多种复杂的检测识别任务[3]。循环神经网络（RNN）是一种具有时间延迟特性的神经网络模型，它能够处理和预测时间序列数据，如语音、文本、股票等序列数据。RNN的网络架构包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的神经元会接收上一个时间步的输出作为输入，并与当前时间进一步的输入一起计算，得到当前时间进一步的输出。RNN通过隐藏层中的循环连接将信息在时间上传递，从而处理时间序列数据[4]。RNN在语音识别、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务中有着广泛的运用[5]。现有的深度学习技术在语音识别、机器翻译、目标识别、目标检测、图像标注、图像描述等模态领域取得了突破性的进展。

2.2 注意力机制在异常监测中的作用

注意力机制作为一种有效的特征提取方法，也被广泛应用于异常检测任务中。注意力机制是模拟人视觉系统的注意力机制，通过过滤不必要的信息有意识关注与目标紧密相关的信息。注意力机制的核心原理在于模型处理输入数据的各个组成部分时，依据其重要性程度为每一部分分配不同的权重值，以突出最重要的信息。在面临信息冗余或是处理较长的输入序列时，该机制能够确保模型依然具备高效捕捉核心信息的能力。注意力机制存在多种类别，包括通道注意力、空间注意力以及通道与空间的混合注意力。通道注意力关注模型对特定通道特征的重视程度，而空间注意力关注模型对图像不同位置的关注。结合这两种注意力机制，深度学习模型能更全面地解析数据，提升处理复杂任务的能力，这种混合注意力机制增强了模型的感知能力，使其在复杂任务中表现更佳[6]。注意力机制是对输入序列或特征图进行自我关注的过程。通过引入深度学习模型，可以计算输入序列或特征图中每个元素与其他元素之间的相关性，实现关注重要信息，从而提高模型的性能和泛化能力[7]。

3异常信息监测系统设计与实现

3.1 系统架构

（1）数据采集与预处理：收集高速公路环境中的实时数据，包括交通流量、车速、天气条件及摄像头图像，对数据进行清洗、标注和预处理，包括去噪、缩放、归一化等，为后续的深度学习模型提供高质量的数据。

（2）模型设计：设计并训练深度神经网络（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）的深度学习模型来提取和分析交通数据中的关键特征。这些模型用于检测和预测异常情况，如交通事故或突发天气变化。

（3）注意力机制集成：在深度学习模型中集成注意力机制，使模型更加关注图像中的关键信息。通过注意力层增强异常信息检测的精度，优先处理并显示关键警告信息：设计一个自注意力模块，对输入特征进行加权求和，突出关键信息；利用Transformer模型中的多头自注意力机制，进一步优化模型对关键信息的关注。

（4）系统集成与测试：将深度学习模型和注意力机制集成到高速公路智慧屏显系统中，进行系统集成和性能测试。评估系统在实际应用中的效果，包括异常信息的检测率、响应时间和信息展示的准确性。

（5）优化与改进：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过调整超参数、批处理大小、学习率等，提高模型的性能。基于测试结果，对模型和系统进行优化，改进数据处理流程和信息展示策略，确保系统在各种复杂交通环境下的高效性和稳定性。

3.2 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型

卷积神经网络（CNN）构成了计算机视觉技术的核心架构，其设计灵感最初来源于生物视觉系统的运作机制。CNN能够直接从输入图像中提取富含强语义信息的复杂特征。此外，得益于CNN 在局部特征建模方面的强大能力，它在人脸识别和自动驾驶等众多领域得到了广泛应用。尽管随着CNN架构的持续发展，网络深度逐渐增加，网络性能亦随之提升，但其基础结构保持了相对稳定。CNN的基本网络结构主要包含卷积层、池化层、全连接层等。卷积层以其参数共享和局部连接的特性，显著减少了神经网络中的参数量，缩短了训练周期，并增强了模型的泛化性能。卷积层的核心功能在于通过卷积运算从输入数据中提取关键的特征信息。卷积运算作为一种关键的数学处理手段，能够在不同的尺度上对数据进行特征的提取和转换。在卷积神经网络（CNN）中，卷积层利用多个滤波器执行卷积运算，每个滤波器负责从输入数据中提取特定的特征信息，这些特征信息随后可用于执行分类、识别以及其他多种任务。池化层通过执行池化操作对特征图进行下采样，有效降低了特征维度，并在一定程度上有助于缓解模型的过拟合现象。此外，池化层扩展了神经网络对输入图像的感知领域。当池化层后接全连接层时，它还能缩减网络的权重参数数量。常见的池化技术包括平均池化、最大池化、重叠池化以及空间金字塔池化等，其中平均池化和最大池化尤为广泛使用。池化操作是通过在特征图上移动一个固定尺寸的窗口来实现下采样，其中最大池化和平均池化分别提取滑动窗口内的像素最大值和平均值，作为该区域池化后的代表值[8]。全连接层是神经网络中结构相对简单的构成单元，通常配置于卷积分类网络的末端，其主要功能在于提取全局特征并输出预测类别。前一层的所有神经元节点均与当前层的神经元节点实现完全互连。全连接层能够整合前一层网络所提取的特征，并将这些特征映射至样本标记空间。因此，卷积神经网络（CNN）广泛用于图像识别，如分类、检测和分割领域。

参考文献

[1]李琰， 王聪， 郭大勇， 等. 高速公路交通事故智能预警系统研发与应用[J]. 运输经理世界， 2024， （18）： 57-59.

[2]张娜， 常迪. 新发展阶段高速公路可持续发展问题及建议[J]. 综合运输， 2022， 44 （11）： 23-29.

第一作者简介：任荣（1983.5），男，汉族，贵州遵义人，本科，主要研究方向为通信工程.