概述
随着交通行业的迅猛发展,汽车保有量的急剧增加,高速公路的智能化管理应用逐渐铺开,由此,视频分析作为智能化管理里的核心技术也得到了广泛的应用,并成为智能交通行业的研究热点。
在高速公路管理系统中,智能视频分析技术的应用主要通过嵌入在高速公路机电系统中实现的。目前涉及到的主要技术领域包括车辆的抓拍,车辆信息的提取,关键交通事件的提取,路面和其他关键点的实时监控等。智能视频分析系统一般包含视频图像数据采集模块、图像处理模块、数据传输模块、后台处理软件模块四部分,具体情况如图1所示。
具体应用
在视频分析技术发展初期,受视频分析处理技术条件所限制,对视频信号的分析判断主要依靠人工实时监测。随着智能视频分析技术的发展,智能视频分析技术正从一种辅助决策工具逐渐向自动决策系统方式过渡,越来越多的代替了人工的判读,节省了大量的人力成本。当前,视频分析技术智能在高速公路系统中的应用主要体现在车牌识别系统、事件检测分析系统以及视频交通状态检测系统中。车牌识别技术目前已经是公路系统中的成熟技术,已经基本取代了人工录入车牌的原始方式;事件检测分析系统当前已经被高速公路管理者逐步接受,在高速公路监控系统中已经广泛应用;视频车辆检测系统与线圈车检系统、微波雷达车检系统,红外和光栅车辆监测系统四种车辆检测方式,已经成为高速公路最主流的车辆检测方式,四种方式在应用方面各有所长,可以根据现场实际情况进行选取;交通状态检测系统也逐步成熟,已显示出独特的优势,正获得道路管理者尤其是交警部门的青睐。各种系统的主要应用方式如下。
车牌识别系统
车牌识别系统是智能交通最基本的组成构件之一,目前应用已经非常成熟,是高速公路收费系统和高速公路车辆查询跟踪系统的重要组成部分,识别系统以图像处理理论为基础,利用相机采集包含车辆号牌的视频图像,通过图像处理,对车牌进行提取和识别,达到车牌的自动识别。通过自动识别出来的车辆号牌信息,将所识别出来的车辆号牌信息及传给后端软件,对车辆进行统一管理和控制。其中,收费口的车牌识别系统框如图2所示。
事件检测分析系统
在高速公路监控系统中,需要对关键路段(如事故多发区等)进行实时监控,随着监控点的增加,人工查看录像监控已经无法满足现有需求,如依赖回放检索,会导致时间处理滞后。因而,需要通过智能监控,对录像自动进行分析,对特定类型的事件进行提取,要求事件检测分析系统在图像所能监控覆盖范围内,能够进行交通事件、事故的自动检测。所需要检测的交通事件通常包含如下几项:车辆停驶、车辆减速、车辆超速、车辆低速或停车、车辆逆行、车辆排队长度超过阈值、交通拥堵、行人、车龙、抛洒遗弃物、烟雾和火灾等。并且提供相应的交通数据实时测量:流量、速度、占有率、车头间距、队列长度、车辆分型等。当发生交通车辆事故时系统能够快速自动报警和录像,为道路的交通安全管理和道路运营提供帮助。在隧道监控中,事件检测分析系统检测到有烟雾超过警戒报警,系统启动应急预案,指挥通风系统、照明系统和消防系统立刻联动,对监控信息自动采集,通过智能视频分析技术分析、判断并输出结果。[nextpage]
交通状态检测系统
当前在一些交通流量很大的高速公路中,尤其在许多大城市的绕城高速公路中,出入口匝道经常发生堵车,如何有效疏导交通是一个急需解决的问题,视频交通状态检测系统结合交通诱导系统提供了解决办法。
交通状态检测系统是通过对道路沿线的监控摄像机所采集到的图像进行视频分析,通过检测区域内的车辆数和速度,自动识别出路段的交通状态(交通状态分为:畅通、拥挤、堵塞三种状态);当检测到道路交通发生拥挤或堵塞时,系统通过语音播读、文字信息提醒等方式进行报警,提示交通管理员及时对交通拥堵事件进行交通疏导处理,并可通过对交通拥堵数据的统计分析,为交通管理提供决策依据,把过去的被动式交通管理上升为主动式的交通管理,从而保证道路交通的畅通运行,提高交通管理水平提供有力的技术手段。同时,与交通诱导等系统进行联动,在事件发生时,通过交通诱导系统发布交通信息,实现智能化的交通管理。
存在的主要问题
智能视频分析技术在高速公路系统中起到了积极的作用,但也存在这一些问题,主要如下。
受天气和自然光线影响较大
目前的视频分析技术都是采用相机进行图像信号的提取,相机的成像效果一般会受到天气的影响,如在交通事件检测系统中,在雾天检测的距离将明显的缩短。同时相机的图像采集效果也与环境光的强弱有着密切的关系。
相机的分辨率与帧率之间的矛盾有待解决
图像的分辨率加大会对图像质量有明显的提升,同时可以使有效监控范围变大,但随着图像分辨率的增大,造成数据量的增大,使数据处理的时间加长,造成了单位时间内处理图像的帧数变少,造成了有效帧率的下降,影响图像流畅性的同时,也会造成丢车。
视频分析技术的准确性有待提高
视频分析技术的准确性较以前有了较大的提高,但还是存在相当的误报和丢失事件问题,如何有效的降低系统的误报率,误报率将会造成一定的人力成本浪费。同时,系统对事件的检测率也无法做到百分之百,有些事件的丢失将对后续的问题分析带来诸多不便。因此,系统准确性也是一个急需解决的问题。
发展方向和前景
当前,安防系统应用日趋个性化,针对高速公路应用特点,开发专用的、解决特定需求的智能分析产品将是高速公路监控开拓的新方向。目前业内也有一些结合本行业特点的系统,主要有以下几种。
交通事故检测系统
在高速公路上一旦发生交通事故,将对整条路的交通状况造成较严重的影响,如何快速准确的上报交通事故,对交通管理者来说意义十分重大。
同时,从上面的分析可以看出,从技术角度考虑,如何提高智能视频分析技术的准确性,增大有效监控范围,提高系统的实时性将成为技术提升的主要发展方向。
纯视频检测方式的电子警察系统
在视频车辆检测技术不成熟的情况下,常规做法是采用地感线圈或雷达作为车辆检测手段,随着视频检测技术的日益完善,视频车辆检测方式将逐步取代雷达和地感线圈方式。因为雷达检测和地感线圈检测首先要增加元器件成本,同时施工复杂,日后维护成本高,而对纯视频检测而言,不存在以上问题,且由于硬件构架简单,故障率也相对降低。
大范围监控系统
随着监控需求的增多,对单只相机所能监控到的范围和图像质量要求也越来越高,在此种情况下,需要加大摄像机的分辨率,目前业内主流相机分辨率为500万像素,部分厂家已经推出了800万或更高像素摄像机,但目前大分辨率相机帧率较低,一般都是在3帧左右,在对流畅性有较高要求的场合下,低帧率相机很难满足要求。开发高速高帧率相机,在大范围监控系统中将有较好的发展前景。
结语
早些时候,智能视频分析技术在高速公路监控系统有局部的应用。现阶段车牌识别技术已日臻成熟并获得应用广泛,而交通事件检测分析和交通状态检测应用也正在快速扩大。随着视频分析技术的发展,其智能化管理的优势将越发明显,智能视频分析技术在高速公路领域的发展将有着广阔的前景,并发挥到越来越重要的作用。