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利用智能視頻分析技術實現高速公路行人入侵報警

2018-11-13 07:53:04劉文杰
福建交通科技 2018年5期

■劉文杰

(福建省高速公路集團有限公司龍巖管理分公司,龍巖 364000)

1 背景

自1988年10月31日中國第一條高速公路滬嘉高速建成通車后,截至2017年底,我國的高速公路通車總里程居世界第一。高速公路的快速發展,大大縮短了省際之間、重要城市之間的時空距離,加快了區域間人員、商品、技術、信息的交流,對促進國民經濟發展和社會進步起到了重要的作用。

高速公路作為封閉式道路,《中華人民共和國道路交通安全法》第六十七條明確規定,“行人、非機動車、拖拉機、輪式專用機械車、鉸接式客車、全掛拖斗車以及其他設計最高時速低于70公里的機動車,不得進入高速公路”。收費廣場作為進出高速公路的出入口,車輛通行收費站的速度較快(特別是ETC車輛),若摩托車和行人違規進入,由于其體積小,處在其他車輛的盲區里時將很難被發現。當車輛(特別是大型車輛)快速通過收費站廣場時,若行人或摩托車無視安全隨意穿行,很容易釀成交通事故。

現實生活中,總有部分人貪圖方便,或者駕駛摩托車、電動自行車上高速(摩托車由于體積小,從超寬車道進入時,收費員很難及時進行攔截),或者隨意進入收費廣場上下車,再加上隨著入口自助取卡和收費站集中監控成為主流趨勢,收費站入口工作人員將大幅減少,收費站廣場(特別是入口發卡廣場)基本處于“盲管”狀態,產生了很大的安全隱患。

傳統的高速公路CCTV監控系統主要集中在服務區、收費站、隧道、大橋等。通過架設大量各種各樣的攝像機、云臺來監控各個場合,避免意外事件的發生。但是現有的CCTV監控系統也面臨著巨大的挑戰。大量的視頻源通過光纖傳輸至集中監控并顯示在監控大屏幕上,通過人工查看的方式,進行監控。在大量的視頻流當中,人工監管顯得繁重而低效,監控更大的作用,依然只能作為事后的取證和檢索。因此,如何能在事情發生的第一時間,通過視頻監控發現異常事故行為,通知值班人員,避免事件發生,就顯得尤為突出。

為解決以上問題,可以考慮利用技術手段自動識別行人(含摩托車、電動自行車),對行人與機動車(含轎車、貨車、工程車、以下同)進行區分,通過24小時實時監控,一旦發現行人,立即觸發報警系統以通知收費站工作人員及時前往勸阻,即可減少安全隱患,又可對工作人員盡職勸阻的行為進行取證存檔。

2 系統介紹

智能視頻分析技術:英文稱IVA(Intelligent Video Analytics),指計算機圖像視覺分析技術,通過將所需監管場景中背景和目標進行分離,進而分析并追蹤在視頻監管場景內出現的目標。智能視頻分析技術廣泛用于公共安全相關系統,如建筑智能化,交通智能化等相關系統。智能視頻分析技術主要是在傳統視頻分析技術的基礎上整合了計算機系統,使得安防工程中的視頻監控有傳統的記錄功能變成分析功能[1]。這項技術改變了以往人工值守的被動監控模式,轉化為主動的事前預警、事中管理和方便的事后搜索分析模式,體現著未來視頻監控系統全面走向數字化、智能化、多元化的必然發展趨勢。

圖1 系統整體布局

如圖1所示,視頻分析報警系統由多路網絡攝像機、視頻處理終端、報警驅動器組成,其中網絡攝像機、視頻處理終端、報警驅動器設備通過以太網(光線或網線)進行連接,網絡攝像機內置的移動偵測模塊移動物體進行偵測,攝像機拍攝的視頻信號和偵測結果自動傳輸到視頻處理終端,由視頻處理終端對移動物體進行甄別并判斷是否要發送報警信號給報警驅動器。

2.1 網絡攝像機

采用1/1.8英寸600萬像素CMOS日夜型智能高清攝像機,支持H.264/MJPEG視頻壓縮算法,支持多級視頻質量配置、編碼復雜度設置,支持區域裁剪(作用是可實現小帶寬看清大細節)。分辨率方面最高可輸出Full HD 3072x2048(600W像素),并且在此分辨率下可輸出25fps實時圖像。編碼方面支持低碼率、低延遲、ROI感興趣區域增強編碼、SVC自適應編碼技術等可適應各種復雜環境的使用。存儲上也支持主流存儲設備SD/SDHC/SDXC等作為本地存儲,并且支持抓拍圖片斷網續傳的功能。攝像機內置的識別功能包括車牌識別、車身顏色識別、車型識別、機動車與非機動車識別、行人分類和捕獲等。因在戶外使用,因此所采用的攝像機還具備IP66級防塵、防水滴、網絡防雷、防浪涌等功能。

本套系統采用H.264作為視頻采集的編碼技術。因H.264是一種高性能的視頻編碼技術。H.264采用統一的VLC符號編碼[2],以及基于4塊的整數變換、分層編碼設計,這些措施使得H.264算法具有很高的編碼效率、網絡適應性,能夠更好地適應IP和無線網絡的應用。

我在回答有關教養問題的提問時,經常提到“讓孩子有路可走”。許多媽媽向我表示:她們理解并接受這個親子教育的“雙贏策略”理念,但是在實行的時候,就發現問題不簡單。媽媽們在摸不到門徑時就問我:“究竟路在何方?”

優先采用ROI技術對采集的圖像進行預處理,ROI編碼技術是ISO組織在2000年提出的新一代靜態圖像壓縮編碼標準JPEG2000中一套新的技術規范,也是當今圖像編碼領域的研究熱點。此項技術可以對圖像中的感興趣區域(ROI)進行低壓縮比的無損壓縮或近無損壓縮,在背景區域進行高壓縮比的有損壓縮。這樣在碼流不變的情況下,即可保證不丟失重要信息又能有效地壓縮數據量,很好地解決了壓縮比和圖像質量之間的矛盾。

2.2 視頻處理終端

作為視頻分析的最終處理單元,視頻處理終端應像電腦的主機箱一樣具備擴展性廣、適應性強等特點,因此處理終端具備多接口支持,其中網絡部分包括10/100M自適應網絡通訊、4G/3G/2G無線網絡通訊、Wifi無線網絡通訊等。接口方面包括485/232/CAN/USB等接口。主控采用的是海思的Hi3520D芯片,該芯片是一款基于ARM11處理器內核以及視頻硬件加速引擎的高性能通信媒體處理器,雙DDR架構能夠提供更大的數據處理帶寬和能力,滿足對人車特征甄別區分等復雜數據處理的需求。

2.3 相關技術

人車甄別是整套系統的核心,分為拍攝圖像預處理、背景建模及更新、目標檢測、行人特征提取、車輛特征提取、特征訓練及分類等,其中:

(1)拍攝圖像預處理:視頻監控圖像多為彩色圖像,在圖像處理中的計算量遠大于灰度圖,因此需要對圖像進行灰度化處理。此外圖像序列在采集過程中包含了很多噪聲,需要進行濾波處理,然后將圖像中感興趣的地方進行圖像增強。

(2)背景建模及更新:采用基于高斯混合背景建模的分塊背景更新算法。首先通過高斯混合背景建模提取的圖像序列的初始背景,然后對后續讀入的圖像幀進行分塊并標記感興趣區域,計算小方塊內的四周區域像素值的均值和方差,選擇性地對背景實施更新,可以簡單、快速、有效地處理光照變化等因素引起的背景緩慢變化及背景局部突變的問題。

(3)目標檢測:將實時更新的背景模型與讀入的圖像幀利用背景差分法提取運動目標,再進行形態學處理,通過動態雙閾值法對目標進行分割為特征提取做鋪墊。

(5)車輛特征提取:采用Haar小波[3]對視頻圖像域進行分析,利用Haar小波對車輛圖像進行三級分解,得到不同分辨率下水平、垂直和對角方向的細節信息,再通過矩形特征進行特征值的計算用于車輛檢測。

(6)特征訓練及分類:采用融合SVM(Support Vector Machine是一種利用統計理論將結構風險控制最小化的機器學習方法,它能將有限的樣本數量的分類錯誤率控制在一定精度以內,然后尋求特征分類的最佳分割面)[4]與 AdaBoost(Adaptive Boosting)[5]的特征分類算法。 針對AdaBoost迭代算法在后期分類中的不穩定做了改進,通過對每一級訓練的總體誤判率和分類器個數的控制,對分類算法進行選擇。結合SVM在小樣本分類中的優勢,提高了原有算法的準確性和穩定性[6]。

2.4 工作原理

正常情況下,網絡攝像機和視頻處理終端處于靜默運行狀態,網絡攝像機拍攝到的移動車輛,經過視頻處理終端甄別后不發出報警。一旦網絡攝像機拍攝到的移動物體符合某種特征(形狀、體積大小等),則視頻處理終端會判定為行人(或摩托車、電動自行車),此時視頻處理終端把報警信號發給報警驅動器,一方面觸發安裝于邊道收費崗亭上方的聲光報警器,另一方面觸發監控大廳的獨立的報警器,同時自動將幾路網絡攝像機拍攝到的視頻信號切換到監控室電視墻的主屏幕上,監控室的監控員聽到報警聲后查看現場視頻,并立即通過對講機通知收費廣場值班人員前去處理。

由于收費站值班人員并不具備執法權力,因此對行人(或非機動車輛)進行勸阻時,行人有可能不予理睬,此時若發生交通事故,行人應承擔絕大部分責任,為此收費站應對勸阻過程進行錄像取證。因此當視頻處理終端發現行人(或非機動車輛)非法進入收費廣場時,除了發送觸發報警信號,還應將終端觸發報警前5~10秒(可配置)和觸發報警后一段時間(可配置)內網絡攝像機拍攝到的視頻內容做本地存儲,此后后臺工作站可以隨時根據時間、地點查看存儲的視頻錄像。

若收費站希望值班工作人員的勸阻細節全程錄音、錄像,則還可為前往勸阻的工作人員配備執法記錄儀,執法記錄儀所拍攝的音、視頻信號內容也可作為取證內容作存檔。

3 應用方案

如圖2所示,網絡攝像機安裝于收費站頂棚上,一個網絡攝像機覆蓋2條收費車道,因為拍攝角度和車輛行進方向平行,可有效減少拍攝盲區,避免車輛遮擋行人所導致的漏報。

圖2 現場圖例

視頻處理終端安裝于出口車道的收費崗亭內,視頻處理終端輸出的視頻信號可通過收費站的視頻光線上傳到監控室。視頻處理終端從收費廣場機柜接入收費站的熱線電話系統,當發現行人違規進入時,通過收費站的熱線電話系統對監控室進行報警,以提醒監控員安排車道工作人員前去查看。

以7車道收費站 (3入4出,其中入、出口各一條ETC車道)如圖3為例做布局說明。

圖3 布局圖例

圖中,所有攝像機均面向出高速方向(即行人有可能進入的方向),每2條車道用一個網絡攝像機,網絡攝像機安裝于收費站頂棚下方,每個高清網絡攝像機的電纜線沿著雨棚信號燈的電纜線線管引入到收費崗亭。

每個高清網絡攝像機配備一個視頻處理終端,所有視頻終端都可輸出報警信號以觸發聲光報警燈,每個車道的視頻處理終端通過以太網交換機連接到最內側的視頻處理終端,最內側的視頻處理終端通過兩芯電纜線連接聲光報警器。

聲光報警燈安裝于最內側收費崗亭(ETC崗亭)的上方以方便提醒車道值班人員。

4 結束語

隨著物聯網、云計算、智慧城市等概念不斷推進,視頻監控行業的發展前景正得到業界的廣泛認同和市場本身的印證,將帶有智能視頻分析技術的高清攝像機和視頻處理終端充分運用于收費站的收費廣場中,相當于給視頻監控系統裝上了有思考能力的大腦,具備自主分析道路情況,實現自動報警、自動記錄行人闖高速等功能,在降低人員成本,減輕工作人員壓力的同時,提高了高速公路的安全性。

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