18、基于深度学习的交通拥堵管理技术解析

基于深度学习的交通拥堵管理技术解析

1. 研究方法

1.1 数据收集

本研究的数据来源广泛。一方面，在印度北方邦坎普尔市的多个地点拍摄了约190张图像，主要拍摄地点包括恒河堰、贾姆毛和巴拉等地。这些地区位于坎普尔区，交通状况处于典型的中等水平。为了节省存储空间，这些图像被大幅压缩，从通常高分辨率图片的MB级别降至仅几百KB。
另一方面，从海得拉巴印度信息技术学院开发的驾驶数据集中获取了数量相近的图像。该数据集旨在推动自主导航领域的学术研究，其中的图片拍摄于海得拉巴、班加罗尔及其周边地区。

1.2 图像和视频的数据处理流程

印度街道车辆繁忙，尤其是在规划不完善的小城市，由于停车位有限和管理不善，交通拥堵频发。若监控摄像头配备基于预测的分析方法，将有助于解决不同地点的交通问题，也能帮助乘客了解出行时间或找到拥堵路段。以下是所提出系统的数据处理流程：
1. 数据输入 ：数据来源于监控摄像头和其他数据生成源，这些数据在集中式交通控制系统的多个点被捕获。
2. 数据分类 ：数据分为两类，一类是可公开使用的IDD图像数据集，用于印度道路和交通的分析及其他应用；另一类是本地收集的图像，被加载到数据库中。
3. 数据整合 ：在第一层，将所有可用数据整合在一起，以便进行统一的查看和后续分析。这一过程由Hadoop开发人员监控，他们使用Java编写代码，因为Hadoop是用Java编写的。
4. 数据存储到数据湖 ：整合后的数据被存储到数据湖中。数据湖是基于云的大型数据库，可存储PB级别的