我国智能交通已有十多年的历史,但拥堵和事故现象依然严重,甚至愈演愈烈,究竟是何原 因?政府每年在交通领域的投入逐年增多,却使城市惨不忍“堵”,人们开始畅想四通八达的交通方式。于是,将目光投向智能技术的发展。可以说,未来我国智能交通建设,智能技术将牵“引着”其发展,是城市交通建设中最为核心的技术突破点。
文/刘小兵 杭州海康威视数字技术股份有限公司系统解决方案经理 责任编辑/郭雷
交通产业智能分析三用途
这里先要说明两个概念,一是什么是智能分析;二是什么是交通。
关于智能分析:智能的类型有很多,我们这里谈的主要还是基于计算机图像的分析技术,包括特定目标的检测和识别、目标的行为状态分析等。
关于交通:在安防领域,传统的智能交通都是讲卡口、电子警察等应用,其实交通远不止这些。公路、水路、铁路、航空都是交通,图像智能分析技术在交通中的应用也非常广泛。
回归到问题本身,智能分析技术在交通行业的用途有哪些方面。目前来说,我觉得主要有三个方面:
第一,智能分析最大的用途,还是在传统的交通安全和管理领域,以车辆行为分析、特征检测为主要技术手段,为公安交警的交通管理提供了很多技术方法,譬如 现在有一种对斑马线进行管理的系统,是通过视频分析技术实时检测斑马线上有行人过街时,车辆是否礼让,若没有礼让的话,就抓拍不文明车辆驾驶图像,并予以 告警。
第二,视频智能分析技术还广泛应用于交通出行服务领域,以交通流量检测、交通事件检测为主要技术手段,在主干路网的交通状态监测上发挥了重要作用。
第三,随着智能技术的发展,在很多交通细分场景下,智能分析技术也逐步开始应用于生产作业。譬如在水运港口,传统模式下的港区的集装箱流转依赖人工输入 和记录,现在通过在桥吊、闸口等关键部位的摄像机上集成箱号识别技术,实现了集装箱港区流转的自动化管理,大大提升了港口的作业效率。又比如在铁路运输 上,高铁速度非常快,出于安全考虑,在运营时段,是不允许任何人靠近铁轨区的。基于视频智能分析技术,可以对铁路轨道区进行目标检测,如果有人攀爬进入, 则报警。
所以,智能分析目前主要的应用还是围绕着交通安全管理、出行服务中的基础数据采集、部分场景下的作业生产三个方面。
智能分析的应用点
智能分析技术在交通行业中的应用现状,从几个维度来看:
首先从技术成熟度上看。交通行业内的视频智能分析,相对其他行业的应用来说,可靠性还是比较高的。因为车是一种特定目标,它本身的特征,以及它行驶、停 留都有相应的规则在分析或者是约束,所以针对车辆的智能分析其实相对更好实现,这也是安防行业内一提图像结构化描述,大家最先想到的就是智能交通的原因。 从技术上说,目前的车牌识别、车辆轨迹分析、交通流量检测等都达到了比较高的应用水平。当然,针对一些复杂场景下的检测还有待提升。
其 次从技术应用面来看,目前常见的应用有:目标检测和识别,车牌识别、车辆颜色识别、车辆品牌标志识别、车辆子品牌识别、车辆类型识别、特种车辆识别(如黄 标车、危险品运输车辆等);目标的行为分析,比如车辆轨迹分析、交通场景内的入侵、越界、聚焦、徘徊、停留。随着视频监控系统本身建设广度的提升以及交通 精细化管理的诉求提升,智能分析技术的应用面也会越来越广。
然后,从应用模式上看,早期的智能技术都是基于X86分析服务器来做的,实 现成本高,效率低下,且后置式的分析用的图像是用的是编码压缩后的图像,也容易受传输带宽影响,总的来说效率不高。现在随着前端图像设备本身处理能力的提升,已经可以在摄像机中直接内置智能分析算法,让智能化真正的大规模普及起来。这对于智能分析技术的推广是极大的促进。同时,智能技术本身,和图像也有很 大的关系,如果图像本身就不清楚,那么智能分析也不可能获得好的效果。所以智能技术的应用也是伴随着视频监控系统高清时代一起普及起来的。
智能分析并不是无所不能
总的来说,智能技术毕竟能够为用户带来实实在在的价值,至少在交通行业如此,不再是噱头性的东西。所以用户欢迎度、接受度都是不错的。但是在现实中还有部分障碍,主要体现在对智能分析认识不足上面。
首先是有些用户预期过高,这可能与早期有部分厂商过分夸大性能有关,导致用户心理预期很高,觉得视频分析无所不能,实际应用发现不是这样。这会给后来者带来一些困扰。
其次,智能技术需要相应的管理机制配合,基于视频分析的智能应用,可靠性很难达到100%。所以在实际使用中,需要相应的管理机制配合,才能发挥出最佳 效果。比如交通事件检测,如果道路监控室的值班机制就是一天来统计下事件数量,那么会发现一些误报;但如果监控室是为了实时发现路上的事故的话,那么利用 交通事件检测实时向中心报警,由报警人员确认报警准确与否,用这种报警机制来取代原来的一路路图像去人工看也是一种进步。显然后者的监控管理机制更适合用 智能分析产品。
再有就是,交通行业内现在各个场景基本都已经建设了规模不等的视频监控系统。智能分析技术在推广和普及化应用中,必然会 碰到与已建系统的协作问题。如何与原有系统无缝兼容,是考验视频智能分析厂商综合能力的时候,部分只做算法的企业,可能在视频整合、接入上能力不足导致难 以生存。
最后在建设模式上,缺乏系统性的建设思维。很多项目在建设中都是单点的去建设、购买智能产品。但实际上,智能分析是从前端、传输、后端、平台软件一整套的协作系统。如果单点的建设智能分析设备,不能在整合信息化系统中进行联动的话,实际也很难取得好的效果。
智能分析不局限于智能交通
智能视频分析技术,广泛应用于公共安全相关系统,建筑智能化,智能交通等相关系统。智能监控是智能分析是最前沿的应用之一,改变了过去人员值守的被动监控模式,转化为主动的事前预警、事中管理和便捷的事后搜分析模式,体现着未来视频监控系统全面走向数字化、 智能化、多元化的必然发展趋势。用户可以根据的视频内容析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的 行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音, 用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。