作品名稱：道路交通“雷視一體”融合檢測技術研究及平臺開發
學校名稱：山東科技大學
參賽隊伍：雷視一體
參賽學生：陳永琦 朱歷學 董方奕
指導老師：劉海青
隨著社會經濟的發展，我國城市汽車保有量持續增加，交通供需不均衡現象凸顯，交通擁堵問題日益嚴峻，不但降低了交通運行效率，而且帶來一系列的交通安全問題。實施智能交通管理與控制策略，提升交通管理的智能化、信息化水平，是緩解交通問題的重要手段。其中，道路交通狀態信息進行實時、準確檢測，又是智能交通系統得以發揮效果的前提基礎。
傳統的交通檢測方法有斷面磁感應檢測、視頻檢測、浮動車檢測、雷達檢測等方式。其中，FMCW毫米波雷達可以檢測廣域道路范圍內多個車輛目標的精準運行軌跡，且具有檢測精度高、檢測范圍廣、檢測目標多、可以實現全過程目標軌跡跟蹤等優勢，近年來其應用越來越廣泛。此外，電子警察、卡口等設備的視頻檢測手段可視化效果好、車輛目標特征檢測豐富，也受到交通管理者和研究人員的重視，得到快速發展和應用。
在復雜道路環境下，毫米波雷達和視頻設備也存在一定的應用局限性。對毫米雷達而言，受其多普勒效應檢測目標固有機理影響，在車速較低時，仍存在目標檢測準確性差、目標丟失等問題。道路場景中存在的燈桿、護欄等金屬目標，也會產生大量的背景噪聲，對影響效果造成干擾。此外，毫米波雷達本身無法對車輛的身份信息進行識別。對視頻檢測設備而言，檢測效果極易受到道路光線、天氣等條件的影響，且存在測速精度差的問題。
為此，本項目研究FMCW毫米波雷達和視頻檢測器融合方法，旨在實現兩種檢測器的優勢互補，提高復雜道路環境下的車輛檢測準確性和可靠性。在不同道路環境下，分別對基于毫米波雷達的車輛目標跟蹤方法和基于YOLO4的視頻車輛目標檢測方法進行研究和性能驗證。在此基礎上，根據雷達和視頻檢測數據特征，研究檢測目標數據時空一致性的數據融合算法，實現不同檢測器之間的數據特征互補，提高復雜交通環境下的車輛目標檢測準確性。為提高系統應用效果，本項目設計并開發“雷視一體”綜合交通檢測平臺，為交通管理者提供友好、可視的人機交互和交通檢測服務。
