摘要：本文聚焦基于计算机视觉的车辆异常行为识别与安全监控系统，结合计算机视觉在图像分析、目标检测的技术优势，针对传统车辆监控依赖人工、识别效率低的问题，提出“图像采集 - 预处理 - 目标检测 - 行为识别 - 监控预警”的系统架构。通过设计车辆特征提取算法、优化异常行为识别模型，构建多场景适配的监控系统，并建立性能评估体系。研究旨在提升车辆异常行为识别的自动化与精准度，为道路交通安全监控提供技术支撑，助力智慧交通场景下的风险防控与高效管理。

关键词：计算机视觉；车辆异常行为识别；安全监控系统；目标检测

引言

随着智慧交通发展，车辆安全监控对自动化、实时性的需求日益提升。传统监控依赖人工观察视频画面，易因疲劳、注意力不集中导致异常行为漏判，且难以应对大规模路网监控需求。计算机视觉技术可自动处理图像数据，实现车辆目标定位与行为分析，为解决传统监控痛点提供方案。当前部分视觉监控系统存在复杂路况下识别精度低、对突发异常响应慢等问题。因此，研究基于计算机视觉的车辆异常行为识别与安全监控系统，对提升交通监控效能、保障道路安全具有重要意义。

一、基于计算机视觉的车辆安全监控系统设计基础

（一）系统核心技术支撑

系统依赖计算机视觉关键技术实现功能。目标检测技术（如YOLO、FasterR-CNN）用于从监控画面中精准定位车辆，区分车辆与行人、非机动车等目标，为后续行为分析奠定基础；图像分割技术可提取车辆轮廓、车牌等细节特征，辅助识别车辆型号与状态；行为分析技术通过追踪车辆运动轨迹，判断行驶方向、速度变化，为异常行为判定提供数据支撑。同时，深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）为算法训练与模型优化提供平台，确保技术落地可行性。

（二）监控场景需求分析

系统需适配多类交通监控场景。城市道路场景需识别闯红灯、违规变道、加塞等行为，需应对行人密集、车辆交织的复杂环境；高速公路场景重点监控超速、逆行、停车占道，需处理远距离、高速移动的车辆目标；停车场场景需关注剐蹭、违规停放，需适应光照变化与遮挡问题。分析不同场景的环境特点与异常行为类型，可为系统模块设计提供针对性依据，避免“一刀切”导致的识别偏差。

二、基于计算机视觉的车辆异常行为识别系统模块构建

（一）图像采集与预处理模块

图像采集模块选用高清网络摄像头，按场景需求确定安装位置与角度，如路口摄像头需覆盖车道与行人横道，高速路段摄像头需具备远距离抓拍能力。预处理模块对采集图像进行优化，通过去噪算法（如高斯滤波）消除雨雪、沙尘导致的图像噪声；采用图像增强技术（如直方图均衡化）改善低光照、逆光场景下的画面质量；通过图像缩放与归一化处理，统一数据格式，为后续目标检测提供高质量输入。

（二）车辆目标检测与特征提取模块

目标检测模块采用轻量化 YOLO 算法，快速定位画面中的车辆目标，输出车辆位置坐标与边界框。特征提取模块从检测到的车辆区域中，提取关键特征参数，包括车辆外观特征（如车身颜色、车型轮廓）、运动特征（如行驶速度、加速度、转向角度）、行为特征（如是否压线、是否偏离车道）。通过融合多维度特征，构建车辆行为描述数据集，为异常行为识别提供判断依据，确保目标特征无遗漏。

（三）异常行为识别与判定模块

模块设计分层识别逻辑实现异常判定。首先建立正常行为特征库，如城市道路车辆正常行驶速度范围、车道内行驶轨迹模式；再通过对比车辆实时行为与特征库数据，识别偏差行为，如速度超过阈值判定为超速，轨迹跨越车道线判定为违规变道。针对突发异常（如车辆突然急刹、逆行），设计动态阈值调整机制，避免因固定标准导致的误判，同时设置行为持续时间判定，排除瞬时干扰（如偶然压线）引发的误报警。

（四）监控预警与数据存储模块

预警模块实现异常行为的实时响应。当识别出异常行为时，系统自动触发预警，通过声光信号提示监控中心工作人员，同时生成包含时间、位置、行为类型的预警信息，推送至交通管理平台。数据存储模块按时间戳分类保存监控图像、车辆轨迹数据与预警记录，采用云存储与本地备份结合的方式，确保数据安全可追溯。同时，支持数据检索功能，方便工作人员调阅历史记录，用于事故追溯与交通管理分析。

三、基于计算机视觉的车辆异常行为识别模型优化

（一）车辆特征提取算法优化

针对传统算法对遮挡、光照敏感的问题，优化特征提取方法。采用注意力机制增强卷积神经网络（CNN），让模型自动聚焦车辆关键区域（如车轮、车窗），减少遮挡部位对特征提取的影响；引入多尺度特征融合技术，结合低分辨率图像的全局特征与高分辨率图像的细节特征，提升复杂环境下的特征识别精度。通过算法优化，确保车辆特征提取的稳定性，为后续行为识别提供可靠数据。

（二）异常行为识别模型训练

采用深度学习模型实现异常行为分类。构建基于 LSTM 的车辆行为预测模型，通过分析历史运动轨迹，预判车辆下一步行为，提前识别潜在异常（如即将发生的变道碰撞）；融合 CNN 与 Transformer 架构，提升模型对长时序行为的分析能力，如通过连续帧图像判断车辆是否持续逆行。训练过程中，采用交通监控数据集（如 UA-DETRAC、BDD100K），加入不同天气、光照场景的样本，提升模型泛化能力，减少场景适配误差。

四、车辆异常行为识别与安全监控系统性能评估

（一）评估指标设计

从功能与性能两方面设计指标。功能指标包括车辆目标检测准确率（正确检测车辆数 / 总车辆数）、异常行为识别率（正确识别异常数 /总异常数）、误报率（误判异常数/ 总正常行为数），衡量系统识别能力；性能指标包括图像处理帧率（FPS）、异常行为响应时间（从行为发生到预警触发的时长）、系统稳定性（连续运行无故障时间），评估系统运行效率与可靠性。指标量化标准参考行业规范，确保评估结果可对比。

（二）多场景测试验证

在不同监控场景开展系统测试。城市道路场景选取早晚高峰时段数据，测试系统对拥堵环境下违规变道的识别效果；高速公路场景选用雨雾天气视频，验证低能见度下的超速识别精度；停车场场景模拟夜间光照条件，检测系统对车辆剐蹭行为的捕捉能力。通过多场景测试，排查系统在特殊环境下的性能短板，为后续优化提供方向，确保系统适配实际应用需求。

五、结论

基于计算机视觉的车辆异常行为识别与安全监控系统，通过构建“采集 - 处理 - 识别 - 预警”全流程架构，结合目标检测、行为分析等技术，实现了车辆异常行为的自动化识别。优化后的特征提取算法与识别模型，提升了复杂场景下的识别精度与实时性，多场景测试与评估验证了系统的实用性。未来，需进一步融合 5G 技术实现高清图像快速传输，探索多模态数据（如视觉 + 雷达）融合识别，持续提升系统对极端场景的适配能力，同时关注硬件适配与数据安全管理，为智慧交通安全监控提供更全面的技术支持。

参考文献：

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