智能视频分析新技术在ITS领域的应用

2013-12-19 18:35:31来源: CPS中安网

    城市交通面临的挑战和解决策略

    目前,道路及轨道交通管理中视频监控所面临的问题主要来自以下几个方面:1、道路建设及改造的速度成倍增长,轨道交通建设的里程与日俱增,由此带来视频监控网络建设的快速增长,摄像头数量及录像单元呈几何倍数地增加,但是监控及对突发事件处理人员的数量增长明显滞后于基础监控设施的增长,造成监控设施对突发事件的预防作用几乎没有;2、城市车辆增长速度高于道路建设速度,现有道路资源如果没有充分协调利用,势必造成大量本可避免的交通拥堵及道路交通事件发生,给社会及个人带来巨大损失;3、目前投入交通管理的警力有限,在上下班高峰时段,所有可投入警力全都在路面执勤都无法覆盖全部的道路主干道口,而目前的视频监控系统的作用并没有将警力投入到真正需要的地方,充分发挥现有警力的作用;4、大量视频监控设备的投入,对视频监控的基础建设来说是有益的,但同时,如果要在现有条件下将这些设备的效能充分发挥,则将投入更多的警力在后端做监控,这样对目前已经日显匮乏的警力更会起到更大的牵制作用,本来应该出现在现场的警察都被限制在监视屏前,大大降低反应速度及到场时间;5、城市轨道交通的迅速发展,造成反恐任务的不断加重,如何通过视频监控在轨道交通运营过程中及时发现问题,最快速反应并解决安全隐患,以防止人民生命财产受损,是目前相当重要且紧迫的任务。

    系统集成商解决方案的侧重点

    目前,系统集成商也同样关注到了这些问题,他们在思考的是:1、如何让视频画面提供更多的细节,可能在这些更为细节的内容中找到有用信息;2、如何让交通管理人员通过使用视频监控系统提高调控、部署前端警力的快速反应能力;3、如何更有效管理前端摄像每天产生的海量数据,使这些数据在需要使用时可以被方便地检索;4、如何更有效地利用这些海量数据,在这些数据中发掘更多的价值;5、对目前的城市道路及轨道交通监控系统观察不难看出,要完成系统集成商的这些要求,系统部分需要进行改造,通过适当引入智能视频行为分析及智能视频检索功能,并结合车辆牌照识别系统及人脸、身份识别系统,实现道路及轨道交通中异常行为的智能识别,提前发现和自动报警等功能,从而减轻交管监控人员的工作负担,提高监测准确度,使城市道路交通更加畅通,轨道交通运营更安全、可靠。

    智能视频交通的解决策略

    从技术上讲,城市道路视频监控系统目前基本有两种解决方案:(1)利用模拟摄像机对现场图像进行采集,通过视频线或者光端机传输到监控中心,在监控中心通过视频矩阵的线路切换输出到监视器上。(2)采用数字视频压缩技术和网络传输技术,将摄像机采集的现场图像经过编码压缩后通过网络传输到监控中心,在监控中心经过视频解码后还原成模拟图像显示在监视器上。

    当前的视频监控方案能有效的实现现场图像的采集、远程传输和海量存储,实现了监控的分布部署和集中管理。基于IP网络技术和视频编码技术的监控系统可灵活扩展,有效降低了部署成本,从而逐渐成为道路交通视频监控的主流方案。

    但是,不管是数字还是模拟的技术,这样的系统却是完全被动的,需要管理人员随时参与实时监控工作,才能实现交通流量的实时管理,事故的及时处理,交通隐患的及时发现等,一旦投入在监看系统的人员上出现短缺或因管理人员个体经验、素质的差异,就会对及时处理事件带来不利影响,从而耽误并可能进一步扩大事态的恶化。

    板载视频智能分析架构(ovia®) 软件加密狗,是一个特别设计用来插在所有基于Intel平台架构上的内部USB加密狗。ovia ® 软件加密狗采用了ObjectVideo智能视频分析技术,在新的或已部署的视频监控系统中提供给系统集成商和解决方案供应商灵活性和易于部署的视频分析技术,并且此种架构同时可以支持其他种类的智能视频分析技术算法的嵌入,全球领先的智能视频快速检索技术的嵌入,以及全球领先的智能车牌识别技术的嵌入。

图:BriefCam用户操作界面

    通过上述解决方案的提供,为系统集成商在智能交通管理方案及产品的选择上提供了更多的调整空间及升级空间,为他们提供了极大的灵活性,使智能交通管理设计方案可以完全按照客户的应用需求部署并发挥强大的作用,使已有视频系统的功能得到全面提升、增值,并对未来系统的再次升级预留足够的空间,让交通管理者的投入获得最大的效能提升。

    视频道路监控系统的要求和存在的问题

    对视频监控系统的要求包括:(1)满足7×24小时运行要求。系统运行必须稳定可靠,故障率低,检修方便。(2)画面延迟小,图像清晰度高。(3)技术领先,有一定前瞻性,满足较长期间的需求。(4)多层级联网,并能适应灵活扩容的需要。(5)能有效减轻交管部门工作负荷,缓解城市增长迅速与交通警力不足间的矛盾。

    城市道路交通视频监控系统的主要作用包括:(1)路况监视:各路口的摄像机会及时将所监控区域的实时图像传回交通指挥中心,使交通指挥人员实时掌握各路口和路段的交通状况等,这些信息能帮助交通管理部门及时采取合适的处理方式;但是,目前这些信息回传后因为没有多余的人员来及时监看,因此处理方式的及时性常常得不到保证。(2)录像:视频监控的图像会保存到交通指挥中心的录像主机上,作为处理交通事故、违规行为甚至是治安犯罪等各种突发情况的取证依据;但在真正需要调用、查看这些图像数据的时候,往往会拿到太多的视频数据,以至于没有足够的人力来及时查看这些视频数据,导致处理事故,违规行为甚至调查治安犯罪情况的及时性也得不到保障。

    WPG System方案和应用

    智能视频解决方案是基于目前快速发展的计算机视频内容识别技术,用户可设置某些特定的规则,视频监测系统会识别目标行为是否符合这些规则,由此判断是否需要做出反应,例如联动报警等。如果认为目标行为没有违反规则,系统将不作出反应。这样可有效减轻监控人员的工作负荷,提高工作效率;另外,视频检索部分通过全球领先的智能视频概要技术BriefCam的运用,大大缩短检索所需时间,大大节省检索获取有用信息所需投入的人力、物力并大大提高检索结果的准确性;而车牌识别部分也同样运用到全球领先的VigilantVideo移动车辆识别技术,可通过移动平台在各种移动环境下快速,准确捕捉车牌数据并通过独有的数据库系统与交通管理部门及其他执法部门共享车辆的位置、状态及其他多类信息。

    方案功能描述

    部署于监控区域的摄像机将采集到的现场图像通过视频线、光纤或者IP网络传送到交管分中心,交管分中心会将这些图像数据经过视频矩阵或者视频矩阵输出到电视墙上,同时进行录像备份。交管分中心采集到的数据也可以经过专网上传给上一级的交管中心,上一级交管中心可实时查看现场图像或者提取存储资料。形成一个分层级的、分布部署和集中管理的监控体系。

    方案中采用的智能视频分析技术,包含以下几大功能:

    Inside(静态移动检测)警报:设定区域内一旦有任何变化被侦测到,即触发一个Inside报警,应用于禁行区域监控或轨道交通无人值守重点防卫区域监控等相关领域;

    静态目标警报:当监测到车辆、物品或人员保持静止状态超过设定时间范围后,即出发一个静态目标报警,可应用于道路、隧道及地铁站中特别敏感区域(如变电站、道岔、通风井、控制室周边)等临界区域的车辆事故侦测或物品遗留、丢失等领域;

    现场出现警报:一旦有车辆或人员出现在预先设定的敏感区域内,不管是移动进入还是突然出现,将会触发现场出现警报,应用于非法进入限制区域、非法闯入高度警戒地区等领域;

    路径监测警报:用于监测车辆或人员在同一方向或两个方向上,从一个区域移动到另一个区域,应用于界限穿越、交通路口对象移动等领域;

    目标行动警报:在敏感区域内一旦有静止的车辆或人员开始移动,将触发目标开始移动警报,用于交通管制区域监控等领域;

    定向移动警报:一旦有车辆或人员在预先定义的位置从一方向开始移动,将触发定向移动警报。用于单向通过、交通规则管制,地铁进,出站口管制等领域;

    速度警报:速度警报能够测定速度,并且当车辆超过预先设定的速度范围后,将被触发,用于检测车辆高于或低于某一设定速度等领域;

    人流量(车流量)统计:对经由预先设定区域或绊线方向进入或离开的人员(车辆)进行计数统计,可通过设定阈值提供流量过大报警,也可不设定报警,只提供计数结果。用于路口,地铁站各出入通道的车辆,人员计数,帮助管理人员分析,判定交通流量对交通的实际影响,并预警过高流量产生的危险性;

    人员(车辆)逗留平均时间及区域实时逗留数量统计:对进入特定区域的人员或车辆计算其在区域中的平均逗留时间或目前特定区域中的逗留人员(车辆) 数量。当管理者需要了解某个路口或某个地铁站台的道路(站台)实际占用率及平均占用时间,可以使用此功能,更好掌握这些信息,并根据实际情况作出相应调整,提高道路(站台)使用率;

    人员(车辆)拥挤度判断:对设定场景或场景中某设定区域中的人员(车辆)的拥挤程度作出自动判断,并提供实时拥挤度信息。这项功能将提高管理人员对事故隐患的预知能力及及时避免可能发生的危险状况,及时避免这样的状况发生;

    事故视频快速检阅、调用同时支持对路面治安犯罪视频的快速检阅、调用,快速查清事实:对设定场景中的制定时间段内的所有发生事件快速汇整在很短时间段内回放,以使管理人员快速有效定位事件,并确认事实。

  

    【作者单位:WPG(中国)系统有限公司】


 

关键字:智能

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/2013/1219/article_6565.html
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