تشخیص تصادف به کمک دوربین‌های نظارت شهری

چکیدهترافیک، به عنوان یک جزء حیاتی از زندگی مدرن، در سال‌های اخیر به یک واقعیت ثابت تبدیل شده است که تاثیر وسیعی بر انواع مختلف فعالیت‌ها و خدمات انسانی دارد. یکی از مشکلات اساسی مرتبط با ترافیک، تصادفات رانندگی است که از مهم‌ترین علل اصلی مرگ و میر در سراسر جهان، به ویژه در ایران محسوب می‌شود. اغلب مرگ و میر ناشی از تصادفات به دلیل عدم ارائه کمک به موقع به قربانیان وقوع حادثه است. یکی از عوامل اساسی تصادفات، سرعت بالای وسایل نقلیه می‌باشد، و البته عوامل دیگری نیز وجود دارند. در صورت فراهم بودن یک سامانه اورژانسی مناسب که بتواند اطلاعات تصادفات را به سرعت دریافت کند، امکان نجات جان بسیاری از افراد وجود دارد. روش‌های تشخیص تصادفات بر اساس بینایی ماشینی در پایش تصاویر ترافیک، ارزشمند و در عین حال چالش برانگیز می‌باشند. در این مقاله، ما به پیاده‌سازی یک مدل شبکه عصبی کانولوشنی عمیق (cnn) جهت تشخیص تصادف از طریق دوربین‌های ترافیکی پرداخته‌ایم. مدل پیشنهادی ما با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق و بهینه‌سازی معماری شبکه، توانست دقت قابل توجه 91 درصد را در تشخیص تصادفات به دست آورد. نتایج به دست آمده نشان می‌دهد که استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق می‌تواند روشی موثر و کارآمد برای تشخیص خودکار تصادفات از طریق دوربین‌های ترافیکی باشد. این رویکرد می‌تواند به بهبود سیستم‌های اورژانسی و کاهش تلفات ناشی از تصادفات کمک کند.