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交通領堿的異常事件檢測對于預防和及時處理交通事故有著重要作用。當前大多數交通異常事件檢測都是通過人工完成的，耗費了大量的人力，同時實時性也較差。文中針對高速公路的交通場景特點，利用深度學習中的目標檢測算法，對視頻中的車輛目標進行提取，提出了結合運動特征和表觀特征的多目標追蹤算法;在此基礎上，又提出了一種基于車輛軌跡特征的異常事件檢測方法，其中的追蹤算法減少了軌跡提取過程對背景環境變化的依賴。在異常事件檢測算法中充分結合高速公路實際場景，加入滑動窗口機制，提升了對遠距離和復雜場景下異常事件的檢測能力。利用面向真實交通視頻的數據，與現有的事件檢測算法進行對比，實驗結果證明，所提方法在事件檢測的準確率、召回率和F值指標方面都有良妤的性能表現，能夠有效地完成高速場景下的交通異常事件檢測。
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