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智能視頻分析在智能交通的應用探討

時間:2013-11-09 來源:中國集群通信網 作者:小甜甜 點擊:

  在智能交通整個系統的建設中,隨著監控系統迅速邁向數字化、網絡化,系統的開放性、集成性、靈活性以及智能程度越來越受到所關注,智能交通產業迎來了一個新興的、機遇與挑戰并存的市場。在眾多數字視頻監控新技術中,“智能視頻監控”(IVS)技術又是最前沿的應用之一,而作為智能交通的重要應用技術之一,對于提高道路管理水平、降低交通事故發生率有著至關重要的作用。

  智能視頻技術源自視覺與人工智能的研究,其發展目標在于將圖像與事件描述之間建立一種映射關系,使計算機從紛繁的視頻圖像中分辯、識別出關鍵目標物體,這一研究應用于智能交通視頻監控系統、將能借助計算機強大的數據處理能力過濾圖像中無用的或干擾信息,自動分析、抽取視頻源中的關鍵信息,從而彌補交通領域在傳統監控系統中的不足,使其不但成為人的眼睛,同時還能通過“智能視頻分析”技術,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,可極大地發揮與拓展視頻監控系統的作用與能力,使視頻監控系統具有更高的智能化,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。

  智能視頻分析技術與智能交通應用的結合點

  智能視頻監控系統可以明確地區分車或其它物體,并過濾掉樹葉、光影、雨雪等自然干擾和光線變化影響,一旦監控畫面中“關鍵目標”出現,例如機動車車體、車牌、車頭燈特征信息,系統能夠以最快、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據來作出相應的應用管理,如大屏幕發布、違規車輛處理、交通信號燈設施遠程控制等管理機制。

  智能視頻分析的判別機制包括內容分析和對象識別。

  內容分析:在任何情況下,重要信息數量會大大低于背景信息數量,例如地面、建筑物等靜態信息以及風吹草動、雨雪、樹影等動態信息都可被智能視頻分析系統判斷屬于背景信息,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容進行分析,剔除那些無用的背景信息,捕捉主體內容。

  對象識別:智能視頻分析軟件內設“對象分析引擎算法分析”,能夠根據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、易發生重大交通事故、配備定點警力不現實等特點,故采用傳統監控無法滿足監控需求。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設定,可根據不同道路環境靈活設置。

  比如在交通事故預警類別中可進行如下設置: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定的方向相反;行人,有人出現在車道中;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遺棄物。

  而在交通狀態分析類別識別中可實現如下檢測:平均車速,一段時間內車道中車輛的平均速度;車流量,單位時間內車道上通過的車輛數目;車間距,一段時間內車輛之間的平均間隔距離;車道占有率,單位時間內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。當不需要人工監測可固定位置,則系統會自動學習2-3分鐘,轉入檢測狀態。

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

  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助其他配套系統。

  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,實現交通無違法檢測和交通狀態檢測。

  交通違法抓拍類別有:違法闖紅燈抓拍;不按規定車道行駛抓拍;占用機動車車道行駛抓拍;逆向行駛抓拍;違法壓線抓拍。交通狀態分析類別有:排隊長度,各方向車輛長度(數目);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,一定時間內各方向車輛的平均行駛時間;平均等待時間,一定時間內各方向車輛的平均等待時間;流量,單位時間內各方向各車道通過的車輛數目;占有率,單位時間內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面臨的挑戰和發展前景

  就目前技術而言,IVS主要面對的挑戰是數據分析準確性的挑戰,任何技術都不是完美的,如何提高數據的準確性是行業內技術人員的主要關注問題,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展趨勢,如何在更高清晰畫質的攝像頭中分析出正確的數據也是一個急需解決的問題。

  在公路交通智能化飛速發展的新世紀,智能交通技術必將多項技術結合在一起,以IVS智能視頻分析為基礎智能子系統,將遍布并控制交通領域的方方面面,它的普及有效地減少了交通事故的發生,資源的有效合理利用除了可降低環境污染,也有助于最大限度的發揮交通基礎設施的優勢效能,提高交通運輸系統的運行效率和服務水平,為公眾帶來出行的方便。多種因素結合下,智能視頻分析技術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,不只可以出現配備有多種智能交通設備的交通工具,更多的是對交通領域的整體調控與把握。而未來的交通管理系統,將由更多的信息采集點、優化的算法和多樣的信息發布手段組成,走向“實時化”。
(中國集群通信網 | 責任編輯:陳曉亮)

本文標簽: 智能視頻分析, IVS, 智能交通

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