Real-Time Traffic Load Monitoring Framework Based on Deep Learning Model and Statistical Regularities of Vehicle Shape Prior Information

Dieses Kapitel stellt ein bahnbrechendes Rahmenwerk für die Überwachung der Verkehrslast in Echtzeit vor, das tiefgreifendes Lernen und statistische Analysen kombiniert, um die Gesundheitsüberwachungssysteme von Brücken zu revolutionieren. Die Studie konzentriert sich auf vier Schlüsselbereiche: Fahrzeugobjekterkennung mittels des YOLO-v5-Modells, indirekte Berechnungsmethoden für Fahrzeuglastanwendungspunkte, statistische Analyse von Lastanwendungspunkten sowie Verfolgung und optimale Zustandseinschätzung von Fahrzeuglasten. Die Forschung stellt eine Methode zur genauen Bestimmung der Position von Anwendungspunkten für Fahrzeugladung dar, indem Fahrzeugformen vereinfacht und statistische Analysen zur Verfeinerung von Schätzungen verwendet werden. Dieser Ansatz verringert Fehler im Vergleich zu herkömmlichen Methoden deutlich. Hervorgehoben werden die Effizienz des Frameworks, das mit 71FPS verarbeitet werden kann, und die Integration der Kalman-Filterung zur Fehlerreduzierung. Die Studie schließt mit erfolgreichen Praxistests ab, die das Potenzial des Rahmenwerks für praktische Anwendungen in Brückensystemen und Verkehrsmanagementsystemen aufzeigen.