智能监控系统中的车辆检测与识别方法比较研究：基于LSTM的运动特征优化与性能验证

本文针对智能交通系统(ITS)中车辆检测与识别(VDRA)的精度瓶颈问题，提出一种融合运动特征提取与LSTM时序建模的创新框架。研究团队通过对比分析VRiV和UCSD数据集，采用帧转换-背景减除-ROI优化的预处理流程，首次将运动方向/角度特征与LSTM结合，实现83%的UCSD识别准确率，为实时交通监控提供新范式。

　　

在城市化进程加速的今天，交通拥堵和事故频发成为困扰智慧城市建设的核心难题。传统监控系统虽能捕捉海量视频数据，却难以精准识别快速移动的车辆目标——光照突变、目标遮挡、复杂背景噪声导致现有算法识别率普遍低于75%。更棘手的是，实时交通场景中车辆的运动轨迹具有强时序特性，而主流CNN模型难以捕捉这种动态特征。

为突破这一技术瓶颈，研究人员开展了一项创新性研究。通过构建"预处理-特征提取-时序建模"三级框架，首次将长短期记忆网络(LSTM)引入车辆识别领域。该研究采用双数据集验证策略：VRiV数据集包含多光照场景的车辆视频，而UCSD异常数据集则提供行人/车辆混合的动态场景。

关键技术路线包含四大核心环节：
1）视频预处理：通过帧转换(30fps→静态帧)、高斯滤波去噪(σ=1.5)及帧尺寸统一化(320×240像素)构建标准化输入；
2）动态目标检测：结合背景减除与区域兴趣(ROI)提取技术，利用位移矢量ΔI(x,y)=|I_t(x,y)-I_t+1(x,y)|定位运动目标；
3）运动特征提取：创新性计算运动方向角θ=arctan(Δy/Δx)和部件运动角α=arccos((v?₁·v?₂)/(|v?₁||v?₂|))；
4）LSTM建模：采用遗忘门f_t=σ(W_f·[h_t-1,x_t]+b_f)控制时序信息流，实现端到端分类。

4.1 数据集特征对比
VRiV数据集突出车辆型号差异，包含200+小时真实道路视频；UCSD数据集则以俯视视角捕捉行人/车辆交互场景。数据分析显示，VRiV的运动角度特征呈正态分布(μ=32.7°)，而UCSD因拍摄角度产生特征偏移。

4.2 运动特征有效性验证
通过配对图分析发现：运动方向与角度特征在双数据集中的Pearson相关系数达0.83，表明其具有跨场景鲁棒性。特别在雨雾天气样本中，该组合特征比传统SURF特征识别率高41%。

4.3 LSTM性能突破
混淆矩阵显示：在VRiV测试集上实现81%准确率(P=0.79,R=0.82)，UCSD数据集达83%(P=0.85,R=0.81)。关键突破在于LSTM对连续5帧运动特征的时序建模能力，使误检率较CNN基线降低37%。

这项研究证实：融合运动物理特征的LSTM架构能显著提升复杂场景下的车辆识别性能。83%的UCSD识别准确率刷新了该数据集最佳记录，所提出的运动角度特征计算模型更被证实具有跨场景适用性。未来通过嵌入Transformer模块优化长时序建模，有望在智能交通信号控制、自动驾驶环境感知等领域实现技术落地。该成果为实时交通监控系统提供了新范式，论文发表于《Array》期刊。