MonoGuard：通过单目监控摄像头结合动态3D测量技术，实现基于基础设施识别的超大型车辆检测

《Expert Systems with Applications》：MonoGuard: towards infrastructure-aware oversized vehicle detection via dynamic 3D metrology with monocular surveillance cameras

单目视觉实时检测、超限车辆尺寸估计、多帧融合消失点检测、自适应三维框、低成本智能交通解决方案

　　随着城市化进程的不断加快，交通流量的持续增长使得超限车辆的检测问题变得日益重要。超限车辆，即超过法定尺寸限制的车辆，不仅对道路基础设施构成严重威胁，还可能引发交通事故，造成人员伤亡和财产损失。因此，建立一种高效、经济且智能化的超限车辆检测系统显得尤为迫切。现有的检测系统大多依赖于被动的物理安装方式，如警示标志、尺寸限制杆或碰撞缓冲结构，这些方法虽然在一定程度上能起到警示作用，但存在维护成本高、对驾驶员依赖性强以及无法提供精确自动预警等不足。此外，虽然一些主动检测技术如激光雷达、红外、雷达、超声波和立体视觉传感器已被尝试或部署，但它们通常面临环境干扰、误报率高以及高昂的采购和维护费用等问题。鉴于当前道路监控系统中摄像头的广泛普及，利用现有的单目摄像头技术开发一种自动化的超限车辆检测系统成为了一种可行且经济的选择。

本研究提出了一种名为MonoGuard的新型检测系统，该系统基于深度学习技术，旨在实现对超限车辆的实时检测。MonoGuard的核心理念是通过现有交通监控摄像头，将被动的观察工具转化为具有主动预警功能的安全系统。该系统具备高精度、高效率以及良好的适应性，能够满足不同场景下的应用需求。其主要创新点包括：一种半自动校准流程，利用Segment Anything Model 2（SAM2）模型提取关键场景几何信息；一种多帧融合技术，用于提高消失点（Vanishing Point, VP）检测的准确性和稳定性；一种轻量级的Context-Guided Attention Segmentation-You Only Look Once（CGAS-YOLO）模型，专为实时、高精度的车辆分割设计；以及一种基于规则的自适应3D边界框构建流程，能够根据摄像头与车辆之间的几何关系动态调整。

在检测过程中，消失点的准确识别对于构建3D场景几何至关重要。传统方法主要分为两类：鲁棒估计技术和全局搜索技术。鲁棒估计技术通常基于RANSAC等框架，通过检测线段并假设消失点来实现。这类方法虽然对噪声具有一定的容忍能力，但依赖于初始线段的质量，且容易陷入局部最优解。相比之下，全局搜索技术如Hough变换等，通过投票机制寻找消失点，但其计算复杂度较高，且在实际应用中受到光照、遮挡等因素的影响。MonoGuard采用了一种多帧融合技术，结合多个摄像头帧的信息，有效提升了消失点检测的鲁棒性和稳定性，为后续的3D建模提供了可靠的基础。

车辆分割是超限车辆检测系统中的关键环节，其精度直接影响到最终的尺寸估计结果。传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和分类器，难以适应复杂的交通场景。而CGAS-YOLO模型则通过引入上下文引导的注意力机制，实现了对车辆的高效分割。该模型在训练过程中，利用了大规模的交通监控数据集，通过优化网络结构和损失函数，提高了分割的准确性和实时性。在实际测试中，CGAS-YOLO模型能够在RTX 4080笔记本电脑上实现高达46.5帧每秒的处理速度，显著优于传统方法。同时，该模型还具备良好的泛化能力，能够适应不同角度、不同光照条件下的车辆图像。

在构建3D边界框方面，MonoGuard采用了一种基于规则的自适应算法，能够根据摄像头与车辆之间的相对位置和角度，动态调整边界框的大小和形状。这种自适应机制不仅提高了检测的准确性，还增强了系统的鲁棒性，使其能够在不同场景下保持稳定的性能。此外，该系统还引入了多阶段处理流程，包括预处理、特征提取、目标检测和尺寸估计等步骤，确保了整个检测过程的高效性和可靠性。

为了验证MonoGuard系统的性能，研究团队在36个由无人机模拟的场景中进行了广泛的实验测试。实验结果表明，该系统在车辆高度估计方面表现优异，对汽车的高度估计准确率达到96.98%，对卡车的高度估计准确率为95.50%。这些数据充分证明了MonoGuard在实际应用中的有效性。同时，系统在不同光照条件、不同摄像头视角和不同车辆姿态下的表现也十分稳定，显示出其良好的适应性和通用性。

此外，研究还探讨了不同参数对检测精度的影响，包括摄像头配置、主视角（正面、背面、侧面）、可见车辆表面数量、摄像头与车辆之间的高度差以及摄像头与车辆的方位角。通过分析实验数据，研究团队发现高度估计的准确性在很大程度上依赖于摄像头的视角和车辆的相对位置。这一发现为未来的系统优化提供了重要参考，也为不同场景下的检测策略设计提供了理论支持。

MonoGuard系统不仅在技术上实现了创新，还在实际应用中展现出显著的优势。首先，它充分利用了现有的交通监控基础设施，无需额外采购昂贵的传感器设备，大大降低了系统的部署成本。其次，系统具备高度的自动化能力，能够实时处理视频流并提供准确的检测结果，为交通管理部门提供了及时的预警信息。最后，系统的轻量化设计使其能够在资源受限的设备上运行，提高了其在实际部署中的可行性。

在城市交通管理中，超限车辆的检测与预警是保障道路安全的重要环节。随着智能交通系统的不断发展，对实时、高效、经济的检测技术需求也在不断增长。MonoGuard系统的提出，为这一领域提供了一种新的解决方案。通过结合深度学习技术与现有的监控摄像头，该系统能够在不增加额外硬件成本的前提下，实现对超限车辆的高精度检测。这不仅有助于减少交通事故的发生，还能有效延长道路基础设施的使用寿命，降低维护成本。

未来，随着人工智能和计算机视觉技术的进一步发展，类似的智能检测系统有望在更多领域得到应用。例如，在高速公路、桥梁、隧道等关键基础设施中，部署这样的系统可以实时监测车辆尺寸，及时发现潜在的安全隐患。此外，结合大数据分析和云计算技术，系统还能够实现对超限车辆的长期趋势分析，为交通规划和政策制定提供科学依据。然而，要实现这一目标，还需要进一步解决一些技术挑战，如如何在复杂环境中提高检测的鲁棒性，如何优化算法以适应不同的摄像头配置，以及如何确保系统的长期稳定运行。

总之，MonoGuard系统代表了超限车辆检测技术的一次重要突破。它不仅在技术上实现了创新，还在实际应用中展现出显著的优势。通过充分利用现有的交通监控资源，该系统为智能交通安全提供了一种高效、经济且可靠的解决方案。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，类似的系统有望在未来发挥更大的作用，为城市交通的安全和高效运行贡献力量。