卢江南,郭粉丽

目前，高速公路实际交通运行状况越来越复杂，尤其是在重要节假日等特殊时间段。监测系统除了要完成基本的监测任务，还要实现交通量预测、突发事件应急处理等功能。出入口区域作为交通流转换的关键节点，因车辆频繁变速、车道变换及多方向车流交汇，成为事故高发地段。传统监测手段依赖单点传感器，存在数据碎片化、时空覆盖不足等问题，难以满足复杂交通场景下的动态感知需求。视频检测技术凭借其非接触式、多目标跟踪与全息化数据采集能力，为交通流监测提供了新的技术路径。通过深度学习算法实现车辆轨迹精准提取、速度与密度动态估算，结合时空特征分析模型，可挖掘交通流参数与事故风险之间的隐性关联。实验验证表明，该系统在车辆检测精度、速度估计误差等指标上显著优于传统方法，且事故预警模型在真实场景中展现出高灵敏度与低误报率，为高速公路主动安全防控提供了理论支撑与技术实现。

高速公路；视频检测；出入口；监测系统；事故预警；应用

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