Sự phát triển kinh tế xã hội đã làm tăng lưu lượng giao thông trên đường cao tốc. Việc đỗ xe bất thường có thể dễ dàng dẫn đến các vụ tai nạn giao thông nghiêm trọng như va chạm đuôi xe và lật xe, đe dọa đến an toàn tính mạng, gây ra tác động kinh tế và xã hội, đồng thời cũng dẫn đến tắc nghẽn giao thông, giảm hiệu quả giao thông và hậu cần và tăng chi phí vận tải.

Các phương pháp phát hiện truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công hoặc công nghệ tự động hóa đơn giản. Khối lượng công việc lớn và khu vực giám sát cần được thiết lập lại thủ công khi hiện trường giám sát thay đổi. Trí thông minh không đủ và độ chính xác phát hiện thấp. Khó có thể đạt được giám sát thời gian thực và phản ứng nhanh trên đường cao tốc.

Một thuật toán phát hiện đỗ xe vi phạm dựa trên tầm nhìn UAV được đề xuất. Bằng cách sử dụng tính di động của UAV và công nghệ thị giác máy tính tiên tiến, có thể thực hiện giám sát thời gian thực và đánh giá chính xác hành vi của phương tiện trên đường cao tốc.

Thuật toán này dựa trên một hệ thống UAV được trang bị cẩn thận. UAV được trang bị camera có độ phân giải cao và kế hoạch bay của nó xem xét đầy đủ tình hình thực tế của đường cao tốc. Hoạt động được thực hiện trong các khoảng thời gian và phần khác nhau, độ cao bay và tần suất thu được điều chỉnh linh hoạt để đảm bảo dữ liệu video được thu thập toàn diện và chính xác, và được truyền đến trung tâm điều khiển mặt đất theo thời gian thực.

Trung tâm điều khiển mặt đất xử lý trước video nhận được. Lọc thích ứng được sử dụng để loại bỏ nhiễu và hình ảnh được tăng cường dựa trên các lý thuyết liên quan để làm nổi bật các đặc điểm của phương tiện. Sau đó, các điểm đặc trưng được trích xuất bằng các thuật toán như SIFT, SURF hoặc ORB, tạo nền tảng cho các phân tích chính xác tiếp theo.

Nhằm vào chuyển động của UAV, phương pháp luồng quang học kết hợp với công nghệ bù trừ độ cao và hiệu chỉnh độ cao được sử dụng để tính toán chính xác vectơ tốc độ di chuyển và dữ liệu đa cảm biến được hợp nhất để hiệu chỉnh nhằm đảm bảo độ chính xác của ước tính chuyển động.

Thông qua thuật toán phát hiện mục tiêu, việc phát hiện phương tiện được thực hiện, phương tiện được nhận dạng nhanh chóng và khung phát hiện chính xác được tạo ra và tỷ lệ giữa chiều dài đường chéo trung bình của khung phát hiện so với chiều dài thực tế của phương tiện được tính toán.

Thuật toán theo dõi nhiều mục tiêu được phối hợp với phương pháp luồng quang học. Bộ lọc Kalman được sử dụng để theo dõi ổn định phương tiện, tính toán độ dài pixel và góc chuyển động của phương tiện, sau đó thu được vectơ tốc độ di chuyển của phương tiện so với máy bay không người lái và cuối cùng tính toán vectơ tốc độ thực tế của phương tiện.

Khi vectơ tốc độ thực tế của xe gần bằng hoặc bằng 0 trong khoảng thời gian ngưỡng đã đặt, thuật toán được đánh giá sơ bộ là nghi ngờ đỗ xe bất thường. Sau đó, dựa trên các yếu tố tổng hợp như vị trí của xe (có nằm trong khu vực đỗ xe bị cấm hay không), môi trường giao thông xung quanh (có gây tắc nghẽn hay không, v.v.) và thái độ của xe (có tuân thủ quy định đỗ xe hay không), mô hình học sâu được sử dụng để hiểu ngữ nghĩa môi trường xung quanh xe và đánh giá sâu sắc liệu hành vi đỗ xe có vi phạm hay không.

Khi xác nhận đỗ xe trái phép, vĩ độ, kinh độ của xe và thông tin hình ảnh liên quan sẽ được thu thập ngay lập tức và truyền đến trung tâm quản lý để nhanh chóng thực hiện các biện pháp đối phó (như điều động xe tuần tra và đưa ra thông tin cảnh báo).