一种基于深度学习的高速公路车辆异常行为检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的高速公路车辆异常行为检测方法，主要包括车辆检测、目标追踪和异常行为识别等。该方法的输入信息为待判断视频序列，首先判断输入视频是否处于画面切换状态，即当前序列是否为摄像头移动时拍摄的画面。若画面处于切换状态，则不进行任何处理，继续判断下一段输入视频序列。若画面不处于切换状态，则逐帧进行车辆检测与追踪，获得车辆的运行轨迹信息，根据轨迹判断是否存在异常停车、轨迹异常和车速异常。若存在，则输出相对应的高速公路车辆异常行为结果。本方法集成了画面切换检测、车辆检测、目标追踪、异常行为识别和预警功能，可有效提升高速公路交通异常事件检测的准确性和实时性。