构建生产就绪的交通违规检测系统（计算机视觉）

Source: Dev.to

（未提供需要翻译的正文内容。）

问题概述

核心问题是要从视频流中自动检测并分析车辆行为，以识别交通违规行为，例如非法转弯、车道违规或进入受限区域。

关键挑战

• 在拥挤场景中准确检测车辆
• 在帧之间保持一致的跟踪
• 处理部分遮挡和快速移动
• 设计一个能够超越单个视频进行扩展的流水线

这不仅需要目标检测，还需要跟踪、空间推理以及系统层面的思考。

系统架构

在高层次上，系统由五个模块化阶段组成：

1. 视频摄取
2. 车辆检测
3. 多目标跟踪
4. 违规逻辑与分析
5. 可视化与报告

每个阶段都可以独立改进。

车辆检测

在检测中，我使用了基于 YOLO 的模型，因为它们在实时场景中兼具速度和准确性。

关键决策

• 为车辆类别微调了 YOLO 模型
• 使用 SAHI（切片辅助超推理）提升高分辨率帧的检测精度
• 在推理速度与召回率之间取得平衡，以避免漏检快速移动的车辆

即使在交通适度密集的情况下，YOLO 也能提供可靠的边界框，而 SAHI 则有助于检测远处的小型车辆。

多目标跟踪

Detection alone isn’t enough; violations require understanding movement over time. I used DeepSORT, which combines:

• 卡尔曼滤波用于运动预测
• 外观嵌入用于身份一致性

This allowed the system to:

• 为车辆分配唯一 ID
• 跨帧跟踪它们
• 合理处理临时遮挡

Tracking stability was critical, as even small ID switches can invalidate violation logic.

违规检测逻辑

一旦车辆能够可靠地被跟踪，接下来的挑战就是定义违规规则。与其硬编码基于像素的规则，我实现了：

• 基于区域的逻辑（进出区域）
• 方向流分析
• 时间阈值以降低误报

示例

• 只有在持续跟踪后，进入受限区域的车辆才会被标记。
• 除非在多个帧中持续出现，否则会忽略突发的检测峰值。

这种方法使系统对噪声和摄像头伪影更具鲁棒性。

数据管道与性能考虑

为了保持系统可投入生产：

• 在可能的情况下，帧被批量处理。
• 推理与跟踪被解耦。
• 中间元数据（ID、坐标、时间戳）被存储以供后续分析。

性能权衡

• 更高的分辨率提升了检测效果，但增加了延迟。
• 为了准确性，跟踪的稳定性被优先于原始 FPS。

这些决策常被忽视，但在实际部署中影响重大。

可视化与输出

• 违规行为直接叠加在视频输出上。
• 车辆 ID 和路径已可视化。
• 为下游分析生成了结构化输出。

这使得验证系统行为以及向非技术利益相关者解释结果更加容易。

关键挑战与经验

• 检测准确率只是问题的一半，跟踪质量同样重要。
• 真实世界的视频噪声很大，系统必须容忍不完美的数据。
• 经过精心设计的简单规则往往优于复杂模型。
• 模块化设计使迭代显著更容易。
• 这些经验影响了我在计算机视觉之外的应用 AI 系统的做法。

最后思考

该项目强化了在构建应用型 AI 系统时工程判断的重要性。仅靠模型无法解决问题；周到的系统设计、现实的假设以及谨慎的权衡才是使解决方案在生产环境中可行的关键。

完整的实现，包括模型设置和流水线代码，已在 GitHub 上提供：

GitHub 仓库：实时交通违规检测