تشخيص تصادف به كمك دوربين‌هاي نظارت شهري

چكيده ترافيك، به عنوان يك جزء حياتي از زندگي مدرن، در سال‌هاي اخير به يك واقعيت ثابت تبديل شده است كه تأثير وسيعي بر انواع مختلف فعاليت‌ها و خدمات انساني دارد. يكي از مشكلات اساسي مرتبط با ترافيك، تصادفات رانندگي است كه از مهم‌ترين علل اصلي مرگ و مير در سراسر جهان، به ويژه در ايران محسوب مي‌شود. اغلب مرگ و مير ناشي از تصادفات به دليل عدم ارائه كمك به موقع به قربانيان وقوع حادثه است. يكي از عوامل اساسي تصادفات، سرعت بالاي وسايل نقليه مي‌باشد، و البته عوامل ديگري نيز وجود دارند. در صورت فراهم بودن يك سامانه اورژانسي مناسب كه بتواند اطلاعات تصادفات را به سرعت دريافت كند، امكان نجات جان بسياري از افراد وجود دارد. روش‌هاي تشخيص تصادفات بر اساس بينايي ماشيني در پايش تصاوير ترافيك، ارزشمند و در عين حال چالش برانگيز مي‌باشند. در اين مقاله، ما به پياده‌سازي يك مدل شبكه عصبي كانولوشني عميق (CNN) جهت تشخيص تصادف از طريق دوربين‌هاي ترافيكي پرداخته‌ايم. مدل پيشنهادي ما با استفاده از تكنيك‌هاي يادگيري عميق و بهينه‌سازي معماري شبكه، توانست دقت قابل توجه 91 درصد را در تشخيص تصادفات به دست آورد. نتايج به دست آمده نشان مي‌دهد كه استفاده از شبكه‌هاي عصبي كانولوشني عميق مي‌تواند روشي موثر و كارآمد براي تشخيص خودكار تصادفات از طريق دوربين‌هاي ترافيكي باشد. اين رويكرد مي‌تواند به بهبود سيستم‌هاي اورژانسي و كاهش تلفات ناشي از تصادفات كمك كند.