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地鐵視頻監(jiān)控 智能分析技術(shù)必不可少

由于地鐵建造的高成本及周期長的特點(diǎn),中國各城市地鐵線往往優(yōu)先分布于交通最繁忙地區(qū),以便于更好地解決交通擁堵問題,這就決定了地鐵運(yùn)營基本處于高負(fù)荷,尤其早晚高峰基本都人滿為患的特點(diǎn)。客流量越大,對(duì)運(yùn)營的壓力越大,隨之不安全因素或事故隱患也越多,因此對(duì)運(yùn)營及公安視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求都成為必然,且在地鐵系統(tǒng)中的比重不斷增加...
資訊頻道文章B

  由于地鐵建造的高成本及周期長的特點(diǎn),中國各城市地鐵線往往優(yōu)先分布于交通最繁忙地區(qū),以便于更好地解決交通擁堵問題,這就決定了地鐵運(yùn)營基本處于高負(fù)荷,尤其早晚高峰基本都人滿為患的特點(diǎn)??土髁吭酱螅瑢?duì)運(yùn)營的壓力越大,隨之不安全因素或事故隱患也越多,因此對(duì)運(yùn)營及公安視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求都成為必然,且在地鐵系統(tǒng)中的比重不斷增加。

  北京博思廷科技有限公司總經(jīng)理王巍認(rèn)為:“隨著監(jiān)控路數(shù)的不斷增加,人員緊盯屏幕變得不可能,事后查驗(yàn)亡羊補(bǔ)牢的方式也不能滿足監(jiān)控管理效率的要求,因此更注重對(duì)事故隱患的事前預(yù)防,及異常事件的及時(shí)告警等。這部分投入若實(shí)際發(fā)揮作用,產(chǎn)生效益明顯,性價(jià)比很高。因此智能視頻分析技術(shù)在地鐵系統(tǒng)中的應(yīng)用成為不可逆的趨勢(shì),并有越來越多的功能進(jìn)入實(shí)用?!?北京博思廷王巍從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),總結(jié)了如下智能分析的功能應(yīng)用:

  · 與客流檢測(cè)相關(guān)的功能成為重中之重,尤其是人群截面流量或區(qū)域保有人數(shù)的計(jì)數(shù)及統(tǒng)計(jì)、突變檢測(cè)、密度檢測(cè)等,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常的擁擠事件,及時(shí)加強(qiáng)重點(diǎn)位置的人員干預(yù),進(jìn)行客流控制或引導(dǎo),未雨綢繆,防患于未然,防止踩踏等事故發(fā)生。但也可能也是最大的技術(shù)難度所在,因?yàn)榇髲d、通道、站臺(tái)等處的攝像機(jī)視角均有限制,客流都較復(fù)雜而且特征各異。目前常規(guī)客流統(tǒng)計(jì)算法(如商場(chǎng)出入口的人頭檢測(cè))在地鐵環(huán)境下一般無法達(dá)到統(tǒng)計(jì)精度要求,目前也有廠商通過優(yōu)化幾套不同的客流檢測(cè)算法加以解決,一般時(shí)間準(zhǔn)確率可達(dá)到95%以上,高峰期可達(dá)到85%以上;

  · 深圳及北京的電梯事故,使地鐵對(duì)電扶梯逆行及停止等異常事件的視頻檢測(cè)也提出需求,若發(fā)揮作用可能減少損失,降低傷亡程度。但目前該算法的供應(yīng)商較少,有些供應(yīng)商只能依據(jù)電梯上的人員特征來判定電梯狀態(tài),且預(yù)警的作用有限,技術(shù)性能需要進(jìn)一步完善。目前部分廠商研發(fā)的視頻分析算法,不用以電梯上的人員為參照物,可在2~3秒鐘內(nèi)報(bào)警,具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率;

  · 人臉識(shí)別功能,一般通過在通道或出入閘機(jī)口設(shè)置高清攝像機(jī),采集客流中的部分正面人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)到人臉后進(jìn)行存儲(chǔ),并與目標(biāo)人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì),發(fā)現(xiàn)可疑人員后報(bào)警;亦可進(jìn)行人臉檢索。但在該場(chǎng)景下,目前暫時(shí)無法對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率指標(biāo)提出要求,因此只能定位在情報(bào)采集的用途;

  · 其它功能還有乘客追逐及劇烈運(yùn)動(dòng)檢測(cè),對(duì)乘客追逐、打架斗毆,以及劇烈活動(dòng)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并報(bào)警;人員進(jìn)入禁區(qū)及尾隨檢測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)防護(hù)區(qū)內(nèi)的人員入侵或尾隨情況并報(bào)警;視頻狀態(tài)檢測(cè) / 圖像異常告警識(shí)別,可在每時(shí)每刻監(jiān)控每一路視頻畫面并對(duì)視頻狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和診斷,當(dāng)發(fā)現(xiàn)視頻非正常工作狀態(tài)(如視頻丟失、視頻被移動(dòng)以至于偏離設(shè)定好的場(chǎng)景、視頻被遮擋以至于無法正常監(jiān)控、及由于聚焦偏離或水氣凝結(jié)等各種原因造成視頻模糊或視頻質(zhì)量下降)則自動(dòng)報(bào)警;報(bào)警及顯示場(chǎng)景重組,報(bào)警后自動(dòng)創(chuàng)建報(bào)警事件并抓拍圖片及錄像(事件發(fā)生前及事件結(jié)束后的時(shí)長均可由用戶調(diào)整設(shè)置,最長可達(dá)2小時(shí)),并可以在任何時(shí)間對(duì)報(bào)警事件進(jìn)行全過程回放,實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)重組,便于查清事件全過程。

  然而,在地鐵視頻中,由于攝像機(jī)視角限制及目標(biāo)之間遮擋嚴(yán)重且頻繁,即使一些大家相對(duì)熟悉的常規(guī)視頻分析功能(如檢測(cè)人員的越線檢測(cè)、人員滯留、人員逆行等,及檢測(cè)物品的物品遺留、物品移走等)的準(zhǔn)確度實(shí)現(xiàn)也增加了相當(dāng)?shù)碾y度。加上軌道交通站內(nèi)應(yīng)該是最復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境之一,也對(duì)算法提出了很多新的課題,需要花專門的功夫去深化分析和解決。博思廷憑借自身多年的經(jīng)驗(yàn),在技術(shù)和算法上都有顯著的效應(yīng),可以提供多套算法,通過嵌入式硬件或者軟件方式,較準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)在不同場(chǎng)合不同攝像機(jī)角度下的客流統(tǒng)計(jì),并對(duì)客流數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)本地以及遠(yuǎn)程多種形式的統(tǒng)計(jì)管理。

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