本文是一篇工程管理论文，本文从深度学习的视角出发，探讨了目标车辆检测与跟踪技术，并在此基础上深入分析了超速风险管理的重要性。
第1章绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究背景
党的十八大以来，我国高度重视人工智能发展，习近平总书记强调，要推动大数据、人工智能、互联网等新技术与交通行业深度融合，并提出发展智慧交通的指示，使得智慧交通的全面发展有了思想基础，成为未来交通领域发展的战略目标[1]。随着城市人口的增加和车辆数量的不断上升，智慧交通的核心目标是通过智能化技术手段提高交通运输整体效能和运行安全性。
为了实现智慧交通，对交通系统中车辆的检测和跟踪是必不可少的，在复杂交通场景中，借助计算机视觉及图像处理技术，对车辆进行检测与跟踪可确保交通管理有据可依，从而营造更安全文明的驾驶环境[2]。传统机器学习方式易于理解和解释，但存在特征提取困难、泛化能力差、实时性较差等问题[3]。随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于视频的目标检测与跟踪技术在交通监控领域展现出独特价值：通过目标检测可以提取车辆的静态特征，如位置和类型，而跟踪算法则可以获取车辆的动态参数，如运动轨迹和速度，从而实现对交通状态的实时感知[4]。
近年来，随着智能交通技术的快速发展，视频监控与人工智能分析在交通管理中的应用日益广泛。2019年国务院发布的《交通强国建设纲要》明确提出推动大数据、人工智能与交通运输深度融合，发展“智慧交通”，为新型车速检测技术提供了政策支持。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》进一步强调提升交通智能化水平，推广视频监控和AI分析技术，以优化交通执法和安全管理。
1.2 国内外研究现状
在明确智慧交通系统的研究背景与意义后，需对相关领域的国内外研究进展进行系统性梳理。当前，智慧交通的发展依托于车辆感知技术的突破，其中车辆检测与跟踪算法是构建交通动态感知体系的核心技术基础，而车速检测与超速风险管理则是保障道路安全的关键环节。下文将分别从智慧交通整体发展、车辆检测算法、车辆跟踪算法、车速检测技术以及超速风险管理五个维度，对现有研究成果进行综述与评析，进而厘清本研究的创新起点与技术边界。
1.2.1 智慧交通研究现状
针对城市的交通问题，国内外研究经历了从粗放式道路扩建到智慧交通管理的演进[9]，理论与技术的持续积累共同驱动交通向智慧的方向发展。
全球多个国家和地区纷纷加大研发投入，尤以美国、欧盟和日本在该技术领域处于领先地位[10]。美国在智能交通系统（ITS）领域的研究始于1967年，经过多年发展取得显著进展。1997年，相关研究证实了ITS技术的可行性，美国政府随即启动Intelligent Vehicle Initiative（IVI）计划以推进该领域发展。2010年，在前期成果基础上重点加强了交通互联技术研发；至2015年，确立了车辆智能化与道路基础设施网联化协同发展的战略方向。进入2020年后，发展重点从单一的自动驾驶和车联网技术突破转向全方位科技创新，构建了完整的技术生命周期发展体系，特别注重新技术从研发到应用示范的全流程实践与评估[11-13]。欧洲于20世纪70年代早期，开始着手研究智能交通系统，大量的相关工作开始得以开展促使其得到了极大的发展；1991年，推出了欧洲道路运输远程信息处理组织来促进ITS的发展；2001年，ITS计划被写入《欧洲2010交通政策：决策的时刻》；2020年，欧盟委员会发布新的《可持续和智能交通战略》，为智能交通系统实现绿色和数字化转型奠定基础；并计划于2050年，将建设一套“智能、有竞争力、安全、易获得和可负担的交通系统”[10, 14]。日本在20世纪70年代初期就着手构建智能交通体系，并启动了多项国家级重点工程；至1998年，车载红外传感装置和微波探测设备已能实时向驾驶者传输路况信息；2006年，日本政府正式颁布《智能交通系统手册（2006）》，将智能交通体系的建设纳入国家战略层面；拟于2025年前实现自动驾驶技术的全面推广应用[10, 15]。
第2章 相关概念与理论基础
2.1 AHP层次分析法
AHP层次分析法（Analytic Hierarchy Process），是Saaty教授提出的多准则决策工具，它将复杂问题分解为多个层次，并通过成对比较与一致性检验来确定各要素的重要性，最终帮助做出决策。AHP层次分析法的核心流程包括：通过对不同方案进行两两对比，得出其相对重要性的定性评价，再依据特定数值标度体系将这些语言表述量化为数值，最终构建判断矩阵。当该矩阵通过一致性检验时，即可判定专家评估结果的可靠性[77]，具体步骤如图2-1所示。
2.2 神经网络简介
深度学习以人工神经网络为基础，通过逐层对原始输入数据进行特征转换与整合，揭示数据在更高层次特征层面的本质属性与分类规律。人工神经网络是一种模拟人脑神经元活动原理构建的计算模型，为实现对人类认知机制的模拟，其典型结构（如图2-2所示）是包含多个隐藏层的多层感知器。
神经网络的训练方式普遍采用的是监督学习。这种方法涉及提供一组带有输入数据和对应正确标签的训练样本，神经网络通过多轮迭代训练，探索映射规律。神经网络调整误差主要是通过学习过程中的权重更新来实现的。通过计算损失函数关于网络权重的梯度，然后将这些梯度反向传播回网络，以更新权重，这个过程可以最小化网络输出与真实值之间的误差。误差反馈的优化策略在神经网络的训练中至关重要，基于基础网络架构，衍生出多种创新架构设计，下面将重点介绍神经网络中极具代表性的卷积神经网络。
第3章 基于改进的YOLOv8 车辆检测算法研究 ................. 24
3.1 实验环境与评估标准 ............................ 24
3.1.1 实验环境 .............................. 24
3.1.2 数据集 ................................. 24
第4章 基于改进 ByteTrack 算法的车辆跟踪方法研究 ................... 43
4.1 智慧交通中车辆跟踪算法研究 ..................... 43
4.1.1 技术挑战与算法演进 ............................... 43
4.1.2 ByteTrack 目标跟踪流程 ............................. 44
第5章 基于车辆检测与跟踪优化模型的风险管理应用研究 ............ 53
5.1 基于车辆检测与跟踪的车速检测 ........................ 53
5.1.1 基于视频的车速检测原理 ..................... 53
5.1.2 车速检测结果与分析 ............................55
第5章 基于车辆检测与跟踪优化模型的风险管理应用研究
5.1 基于车辆检测与跟踪的车速检测
智慧交通是利用信息技术、电子技术、通信技术等现代科技手段，集成应用于交通领域，以提高交通效率、减少交通拥堵、提高交通安全和用户满意度。在智慧交通中，基于车辆检测与跟踪的车速检测技术是一种关键的技术手段，对于实现交通流的智能化管理和控制具有重要意义。
传统的测速方法具有一定的侵入性，通常需要在路面上安装测速雷达、激光测速仪或地面感应线圈等设备，可能会对路面造成一定的破坏，同时只能部署在特定地点，如固定测速点或高速公路上。基于视频的测速方法提供了一种更为灵活、成本效益高且易于部署的车辆速度检测手段，无需依赖专业测速设备或进行路面改造，仅需对视频图像进行实时处理即可实现车辆速度检测。它充分利用了现代计算机视觉和图像处理技术的发展，为交通监控和执法提供了新的可能性。
具体流程如下：
（1）视频预处理阶段：此阶段的主要任务是将视频文件转换成一系列图像；
（2）车辆检测与跟踪环节：在预处理后的图像上，使用改进的YOLOv8算法进行车辆检测，然后通过改进的ByteTrack算法对检测到的车辆进行跟踪，获取其位置信息；
（3）车速检测：该模块在车辆检测与跟踪的基础上，计算车辆在特定时间段内移动的距离，得出车辆的速度。
第6章 总结与展望
6.1 总结
超速风险管理是确保道路交通安全、降低交通事故发生率的关键环节，对于减少人员伤亡和财产损失具有重要作用。在“新基建”政策的推动下，智慧交通作为突破瓶颈的核心技术路径，其价值日益凸显。实现车辆的实时、精准检测与跟踪是智慧交通的重要组成部分。然而，面对日益复杂的道路环境——如多目标交叉遮挡、高密度车流干扰等，传统算法在鲁棒性和准确性方面存在明显不足。近年来，基于深度学习的技术框架在智慧交通中的应用潜力逐渐显现。因此，本文从深度学习的视角出发，探讨了目标车辆检测与跟踪技术，并在此基础上深入分析了超速风险管理的重要性。基于全文研究工作，现总结如下：
（1）车辆检测。为提升车辆检测的性能，文中采用AHP层次分析法从安全性、实时性、经济性三个维度评估并选择YOLOv8作为目标检测算法。为了进一步提高YOLOv8目标检测算法的准确率，对其进行改进：首先，在特征融合部分采用轻量级的跨尺度特征融合模块CCFM，增强模型对尺度变化的适应力与小尺度对象的检测能力；其次，采用集成多种注意力机制的DyHead，提高在复杂背景下识别低分辨率目标的能力；最后，融合SAConv模块，增强显著区域的表征能力及网络对这些区域的关注度。相较于原始模型，改进后的模型在Precision、Recall和mAP指标上分别提升了3%、5.7%和5.1%，这充分表明模型在性能上的显著优势。
（2）车辆跟踪。选用Byt
