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智能視頻分析在智能交通的應(yīng)用探討

本文以智能交通為基礎(chǔ),探討了智能分析在交通領(lǐng)域的需求,并結(jié)合IVS所能實現(xiàn)的傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)無法解決的問題,以及發(fā)展前景,提供了一定的參考價值。
資訊頻道文章B

  在智能交通整個系統(tǒng)的建設(shè)中,隨著監(jiān)控系統(tǒng)迅速邁向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化,系統(tǒng)的開放性、集成性、靈活性以及智能程度越來越受到所關(guān)注,智能交通產(chǎn)業(yè)迎來了一個新興的、機遇與挑戰(zhàn)并存的市場。在眾多數(shù)字視頻監(jiān)控新技術(shù)中,“智能視頻監(jiān)控”(IVS)技術(shù)又是最前沿的應(yīng)用之一,而作為智能交通的重要應(yīng)用技術(shù)之一,對于提高道路管理水平、降低交通事故發(fā)生率有著至關(guān)重要的作用。

  智能視頻技術(shù)源自視覺與人工智能的研究,其發(fā)展目標在于將圖像與事件描述之間建立一種映射關(guān)系,使計算機從紛繁的視頻圖像中分辯、識別出關(guān)鍵目標物體,這一研究應(yīng)用于智能交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)、將能借助計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力過濾圖像中無用的或干擾信息,自動分析、抽取視頻源中的關(guān)鍵信息,從而彌補交通領(lǐng)域在傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中的不足,使其不但成為人的眼睛,同時還能通過“智能視頻分析”技術(shù),令計算機成為人的大腦去進行分析處理。這一根本性的改變,可極大地發(fā)揮與拓展視頻監(jiān)控系統(tǒng)的作用與能力,使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有更高的智能化,大幅度提高資源利用率與減少警力人員配置,全面提升交通管理的工作效率。

  智能視頻分析技術(shù)與智能交通應(yīng)用的結(jié)合點

  智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以明確地區(qū)分車或其它物體,并過濾掉樹葉、光影、雨雪等自然干擾和光線變化影響,一旦監(jiān)控畫面中“關(guān)鍵目標”出現(xiàn),例如機動車車體、車牌、車頭燈特征信息,系統(tǒng)能夠以最快、最佳的方式提供有用的分析信息,如車牌號碼的內(nèi)容、車輛的行駛方向、車身顏色、車輛速度、車標等信息,交管中心平臺就可以通過對這數(shù)據(jù)來作出相應(yīng)的應(yīng)用管理,如大屏幕發(fā)布、違規(guī)車輛處理、交通信號燈設(shè)施遠程控制等管理機制。

  智能視頻分析的判別機制包括內(nèi)容分析和對象識別。

  內(nèi)容分析:在任何情況下,重要信息數(shù)量會大大低于背景信息數(shù)量,例如地面、建筑物等靜態(tài)信息以及風吹草動、雨雪、樹影等動態(tài)信息都可被智能視頻分析系統(tǒng)判斷屬于背景信息,而重要信息如機動車的活動信息,智能視頻分析首先對圖像內(nèi)容進行分析,剔除那些無用的背景信息,捕捉主體內(nèi)容。

  對象識別:智能視頻分析軟件內(nèi)設(shè)“對象分析引擎算法分析”,能夠根據(jù)例如機動車的車體不同、運動速度及運動方向準確識別出車輛的軌跡路線,成功地將重要信息例如違法信息分離出來。

  智能交通不同場所對IVS需求分析

  高速路、快速路、大橋、隧道計的視頻檢測

  由于這些場所具有道路幅面寬廣、行駛速度快、易發(fā)生重大交通事故、配備定點警力不現(xiàn)實等特點,故采用傳統(tǒng)監(jiān)控無法滿足監(jiān)控需求。智能視頻分析需要對機動車車體的判斷、行駛方向的判斷、行駛速度的判斷、車道屬性的判斷、非車物體的判斷、行人特征的判斷、事故預警進行判斷等。因此要求采用固定式攝像機,在使用前要進行參數(shù)設(shè)定,可根據(jù)不同道路環(huán)境靈活設(shè)置。

  比如在交通事故預警類別中可進行如下設(shè)置:分析記錄停車,車輛停止移動10秒鐘以上認為車輛停駛,可以修改停車時間閾值;逆行,車輛在車道中行駛的方向和所設(shè)定的方向相反;行人,有人出現(xiàn)在車道中;違法變線與超速行駛分析;丟棄物、遺灑,車輛行駛后路面出現(xiàn)遺棄物。

  而在交通狀態(tài)分析類別識別中可實現(xiàn)如下檢測:平均車速,一段時間內(nèi)車道中車輛的平均速度;車流量,單位時間內(nèi)車道上通過的車輛數(shù)目;車間距,一段時間內(nèi)車輛之間的平均間隔距離;車道占有率,單位時間內(nèi)車道上車輛占有時間的比例。

  廣域交通事件視頻檢測

  因為廣域場所檢測幅面寬廣,點位布置不靈活的應(yīng)用特點,采用云臺式攝像機。平時,此攝像機可人工控制檢測使用。當不需要人工監(jiān)測可固定位置,則系統(tǒng)會自動學習2-3分鐘,轉(zhuǎn)入檢測狀態(tài)。

  通過智能視頻分析可檢測并記錄非法停車突發(fā)事件。比如車輛判斷、車牌號碼識別、車輛狀態(tài)判斷、智能控制云臺攝像機的判斷等。[nextpage]

  交叉路口路段控制檢測

  針對城市交通、交通路口車輛排隊狀況的設(shè)計,對可對交叉路口的占有和空閑進行分析,以及同時處理多車道,單方向或多方向交叉路口,可以輸出不同信息協(xié)助其他配套系統(tǒng)。

  通過智能視頻分析可對機動車車體的判斷、車輛軌跡跟蹤的判斷、違法事件的判斷、車牌號碼的識別、行駛方向的判斷、行駛速度的判斷、車道屬性的判斷、行人特征的判斷、事故預警的判斷等,實現(xiàn)交通無違法檢測和交通狀態(tài)檢測。

  交通違法抓拍類別有:違法闖紅燈抓拍;不按規(guī)定車道行駛抓拍;占用機動車車道行駛抓拍;逆向行駛抓拍;違法壓線抓拍。交通狀態(tài)分析類別有:排隊長度,各方向車輛長度(數(shù)目);空閑/占用率,各方向車道的平均占有率;平均速度,各方向各車道的車輛平均速度;行車時間,一定時間內(nèi)各方向車輛的平均行駛時間;平均等待時間,一定時間內(nèi)各方向車輛的平均等待時間;流量,單位時間內(nèi)各方向各車道通過的車輛數(shù)目;占有率,單位時間內(nèi)各方向各車道上車輛占有時間比例;車頭間距檢測,各方向各車道車輛之間的平均間隔距離;擁堵預測,通過計算機智能算法科學預測各方向車輛行駛狀況;紅綠燈智能控制,通過計算機智能算法分配紅綠燈時間。

  IVS面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展前景

  就目前技術(shù)而言,IVS主要面對的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)分析準確性的挑戰(zhàn),任何技術(shù)都不是完美的,如何提高數(shù)據(jù)的準確性是行業(yè)內(nèi)技術(shù)人員的主要關(guān)注問題,提高準確性也就是提高智能視頻分析算法的分析強度、分析完整性和分析的準確性。同時面臨著各種高清攝像頭的發(fā)展趨勢,如何在更高清晰畫質(zhì)的攝像頭中分析出正確的數(shù)據(jù)也是一個急需解決的問題。

  在公路交通智能化飛速發(fā)展的新世紀,智能交通技術(shù)必將多項技術(shù)結(jié)合在一起,以IVS智能視頻分析為基礎(chǔ)智能子系統(tǒng),將遍布并控制交通領(lǐng)域的方方面面,它的普及有效地減少了交通事故的發(fā)生,資源的有效合理利用除了可降低環(huán)境污染,也有助于最大限度的發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)勢效能,提高交通運輸系統(tǒng)的運行效率和服務(wù)水平,為公眾帶來出行的方便。多種因素結(jié)合下,智能視頻分析技術(shù)必然會成為未來城市交通的主角,人們的交通出行也將逐漸走向“智能化”。今后的生活,不只可以出現(xiàn)配備有多種智能交通設(shè)備的交通工具,更多的是對交通領(lǐng)域的整體調(diào)控與把握。而未來的交通管理系統(tǒng),將由更多的信息采集點、優(yōu)化的算法和多樣的信息發(fā)布手段組成,走向“實時化”。

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