本技术涉及一种利用YOLOv5算法的隧道事故识别技术,包括构建并标注多场景隧道事故数据集,涵盖火灾、车辆事故等多种情况。该技术旨在提高隧道安全管理效率,减少事故影响。
背景技术
随着我国交通基础设施的快速发展,公路隧道作为重要的运输枢纽,其安全运营管理问题日益受到重视。然而,隧道的特殊地理位置、独特的结构和交通流形式的特殊性,使其在安全管理方面面临诸多挑战。隧道构造复杂,空间有限,纵深长,出入口少,封闭性高,一旦发生事故,往往会造成严重的后果,包括交通中断、次生事故,甚至可能导致重大的经济损失和社会影响。
因此,隧道安全运营管理的重要性日益凸显。目前,隧道事故的巡查主要依赖人工视频巡查,存在自动化程度低、时效性差的问题。此外,现有的隧道事故检测研究多侧重于火灾事故,缺乏对多场景事故的综合分析和识别,且现有的研究很少考虑事故的严重程度和发展阶段,这限制了模型的泛化能力和实用性。
实现思路