交通领域视频监控智能识别系统解决方案

交通领域视频监控智能识别系统解决方案
项目概况
各类违章行为是造成当今社会交通事故的主要隐患之一。

随着社会机动车保有量与日俱增，道路供给与交通需求之间的矛盾也日益尖锐。

作为“科技强警”的重要手段之一，电子警察系统在制止交通违章、规范车辆行驶等方面发挥着越来越重要的作用。

以往建设的电子警察系统不同程度地存在下述问题：
采用标清设备，抓拍像素低，误拍率高，夜间补光效果差，在实际使用中处罚率低。

采用线圈检测技术，不仅需要破路施工、影响交通，而且线圈检测技术本身对于环境的适应性较差，线圈容易因高低温、车辆碾压路面等因素而损坏，同时线圈能够检测的违章行为较为单一，难以全面反映路口存在的安全隐患。

由于线圈检测这类传统手段难以捕获复杂违章行为，往往需要借助普通安防摄像机由人工远程操作实时监控的方式来发现并记录，技术含量低、人力资源消耗大，与“科技强警”的理念导向相去甚远。

本项目中将引入当前最先进的交通视频智能识别技术，对现有的电子警察系统进行全面的升级换代，提升信息化技术应用水平，最大程度上解放警力。

项目需求
通过建立视频型电子警察系统，实现对城市主干道路口通行的车辆进行实时监视、抓拍、报警、记录保存车辆通行的信息和车流量数据并进行集中有效的管理，为公安部门打击违法、盗抢和查缉交通肇事逃逸案件、分析交通状况、加强交通管理提供有效的技术支持。

要求全面采用视频智能识别技术，通过对视频信号的采集、处理、分析，智能化地识别出信号灯状态、车辆号牌、车辆违章行为等信息，避免采用线圈检测这类易损坏、对路口交通影响大、施工难度大的方式，同时最大程度地减少人为的干预，系统独立工作，并自动给出用户所需的数据资料。

系统设计原则和理念
先进性：前端采用嵌入式一体化高清摄像机，内置视频智能识别算法，替代传统的摄像机+工控机模式。

500万像素高清画质可同时覆盖3个车道，信号灯状态、车辆违章状态、车牌号码等要素同时反映在一张照片中，并且可将违章过程的连续照片合成为一张图片。

同时系统对于室外恶劣气候环境的适应性，还是系统的使用寿命、稳定性可靠性等方面，都有了质的飞跃。

实用性：系统在满足GA/T496-2009公安部最新标准、准确捕获闯红灯违章行为的基础上，更能准确捕获逆行、压线、违法变道、不按车道行驶等违章行为，为交通管理部门用
户提供更有价值的路面交通信息，使交通管理手段和措施更具针对性。

经济性：采用嵌入式一体化技术，同时选用低功耗的补光设备，系统的可靠性得到极大地提升，系统的维护成本显著下降，同时系统的使用寿命大大增加，系统整体的经济性显著提高。

安全性：前端摄像机内置水印加密算法，在数据源头进行加密，杜绝了数据被篡改的可能，确保数据作为证据的可信性。

通过这样的加密手段，保障了系统数据的安全性。

易维护性：采用嵌入式一体化技术，一方面系统所包含的设备数量减少，故障点更少，并降低了施工安装的工作量，一方面系统的稳定可靠性大大提高，可避免大量的现场维护工作。

同时，嵌入式一体化前端设备接入后端软件平台集中统一管理，可实现远程升级、维护和自动校时，系统总体的维护简单方便。

系统架构
系统采用嵌入式一体化架构，内置视频智能识别算法，替代传统的摄像机+工控机模式，系统结构简单，只需要配合必要的补光设备，即可完整地实现系统功能。

相对于摄像机+工控机或摄像机+嵌入式分析主机的模式，嵌入式一体化摄像机模式的优势是显著的。

前端存储设备同样采用嵌入式高性能处理平台，内置大容量硬盘，可接收来自高清摄像机的JPEG图片流、H.264视频流，实现图片、录像的前端存储。

断点续传功能是部署前
端存储设备重中之重的考虑，其可以完美应对前端设备与后端中心平台数据传输链路故障，在链路恢复第一时间将网络中断期间的数据自动上传至后端中心平台，避免数据丢失。

同一路口的前端设备通过交换机汇聚为路口局域网，根据电子警察业务数据量偏大、数据可靠性要求高等特点，首选光纤网络作为数据传输载体，在路口配置光纤收发器，通过光纤网络将前端数据传输至后端中心平台。

同时，在一些有线网络链路难以到达的点位，也可选择GPRS/CDMA、3G等无线传输方式，作为有线传输方式的有效补充。

嵌入式一体化高清摄像机为系统的核心，除了具备传统摄像机所具备的视频采集功能，还可通过内置的视频智能识别算法，实现对视频流数据的智能分析，识别出用户所关心的各类信息，如信号灯状态、车辆号牌、车辆违章行为等，并且这些信息能够按照预先设定的格式或规范，方便地组织在一起，精确地呈现给系统的使用者。

视频智能识别技术的应用大大提升了系统集成度，简化了系统结构，降低了系统部署、设备联调的难度。

系统实现方案
嵌入式一体化摄像机是整个前端系统的核心，而视频智能识别算法则是嵌入式一体化摄像机的核心所在。

嵌入式一体化高清摄像机，集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体。

具有先进的视频检测功能，可以对视频图像进行逐帧识别，同时自动匹配对应车道，对过往车辆进行轨迹跟踪并做行为判断，如有违章车辆即进行抓拍、车牌识别、录像、存储，处理结果上传到后台。

前端系统从功能逻辑上可分为检测单元和控制单元，检测单元主要承担视频信息相关要素的分析判断，控制单元则根据检测单元分析判断结果进行响应和记录，以及数据的处理。

检测单元和控制单元在逻辑上分开，物理上集成于嵌入式一体化摄像机内。

检测单元集中体现了本方案的技术先进性，车辆检测算法实现了基于视频流的车辆检测，辅以车牌识别算法，同时输出车牌号码识别结果，红绿灯信号检测算法基于视频流实时识别红绿灯状态，提供闯红灯违章行为判定的前提依据，车辆(违章)行为检测算法则根据连续的车辆检测结果判定出车辆是否违章。

控制单元根据检测单元分析判断的结果，触发摄像机抓拍并同步触发补光设备，清晰、完整记录场景内所有相关信息，这些信息通过控制单元的传输模块进行输出，并通过网络传输至后台管理系统。

后台管理系统依托管理和应用软件，一方面实现设备、用户、数据的集中管理和控制，一方面通过用户界面呈现如车辆查询、车辆布控、违章查询、报警、处罚等各类相关应用。

视频识别红绿信号灯
视频识别红绿信号灯：直接通过对视频信号进行智能化分析，识别出红绿信号灯状态，摒弃了物理信号连接判断的方式，无需使用信号灯控制系统的接口，避免了路口大范围、长距离破路施工、走线连接，减少了故障点和工程施工工作量。

通过不同颜色空间的特征提取，使用先进的视频智能识别算法识别出红绿灯，并利用视频稳定算法解决红绿灯晃动的影响，在复杂的情况达到较高识别率。

视频识别车辆号牌
视频识别车辆号牌：对于视频流中出现的车辆目标，通过智能化视频分析算法，直接给出车辆号**结果，结果信息可自动叠加于抓拍的图片上，同时可实时上传至后端平台软件供集中查询、调用。

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

视频识别违章行为
视频识别违章行为：通过摄像机内置的视频智能识别算法，能够从视频流中分离车辆目标，并自动跟踪车辆轨迹，分析判断出车辆是否违章，路口典型的违章行为如闯红灯、压线、违法变道、不按车道行驶等都能够自动捕获，无需人工干预。

采用基于运动检测的车辆检测算法，具体分为以下步骤：
由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。

利用背景差分算法检测运动前景。

更新并保存背景模型。

过滤噪声，并获取准确的车辆位置。

运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准确的跟踪，获取并保存车辆对象的轨迹信息。

判断车辆是否到达触发线位置，如果没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。

维护和培训计划
采用视频智能识别技术的电子警察系统是集计算机技术、视频分析技术、通信技术与检测控制技术于一体的复杂系统，而且整个系统设备安装地点分散，工作环境恶劣，因此要保证该系统长期稳定运行，必须由经过培训的专门技术人员进行系统的日常维护。

设备维护人员的基本要求：电子类大专以上学历，能够熟练使用计算机，有一定的实际工作经验。

维护人员培训规划：在工程合同签订后，甲方(业主)单位应选派1-2名技术人员接受乙方安排的系统理论培训，理论培训结束后，受训人员要参与至少两套现场设备的安装调试，以便对系统的工作流程有感性认识。

经过理论培训和实际参与安装之后，受训人员应能很好地胜任设备的日常维护工作。

结语
该项目最大特色在于嵌入式一体化架构与视频智能识别技术的应用，系统结构简单，设备安装、施工、调试、维护方便；总体技术含量高，视频智能识别技术与电子警察相关应用完美融合，真正体现了“科技强警”的理念。

诚然，视频智能识别技术的应用并不局限于本文范围，其在人脸识别、行为分析、交通
事件检测等诸多需求方面已有广泛的应用。

视频智能识别技术赋予系统“思考”的能力，从而使系统的使用者能够专注于上层应用，即为用户创造了更大的价值。

用户的需求始终在变，视频智能识别技术本身也还有完善的空间，未来仍值得我们认真探寻。