馮燕媛

（中國鐵路通信信號上海工程集團(tuán)有限公司，上海 200436）

1 概述

近年來鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)置和推廣的力度不斷加快，系統(tǒng)規(guī)模日漸擴(kuò)大，如何有效地對監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行管理成為當(dāng)前棘手問題。由于前期的系統(tǒng)缺少實(shí)時管理和處理上萬乃至幾十萬攝像機(jī)每天所采集到的監(jiān)控圖像的能力，導(dǎo)致相當(dāng)部分的視頻監(jiān)控系統(tǒng)變成視頻錄像系統(tǒng)，其最大功能只是提供事后的查詢作用，無法滿足安全防范系統(tǒng)以預(yù)防為主的功能目標(biāo)。

為了更有效地滿足行車安全要求，鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)對智能視頻分析功能的要求日益明顯，也直接推動了智能分析系統(tǒng)的大規(guī)模發(fā)展。但伴隨著發(fā)展所帶來的是設(shè)備技術(shù)水平的良莠不齊，導(dǎo)致系統(tǒng)使用效果存在明顯差異。針對智能分析系統(tǒng)在整個視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的重要性，本文提出了對智能分析系統(tǒng)評測的基本方法及檢測參數(shù)的選擇，并且結(jié)合檢測結(jié)果對系統(tǒng)設(shè)備的選擇等工作提出建議。

2 智能分析技術(shù)的概念及分類

2.1 智能分析系統(tǒng)的概念

從狹義上來說，智能視頻是對視頻畫面進(jìn)行分析，從而在畫面中截取一些有用的信息，它在某程度上代替監(jiān)控人員，節(jié)省了人力資源。換句話說，智能視頻最重要的是如何在畫面中截取有用的信息。那么，這就必須首先定義“何為有用或說有價值的信息”。如果一個監(jiān)控畫面中沒有任何畫面的變化，那么它是一個價值不高或沒有必要立刻關(guān)注的畫面。反之，如果畫面有變化就必須馬上被監(jiān)視到并進(jìn)行分析判斷。

從廣義上來說，也可以把智能視頻分析定性為基本運(yùn)算功能，起到對視頻畫面進(jìn)行分類、比對或識別的作用。另一方面，它可以對畫面進(jìn)行分析，對畫質(zhì)進(jìn)行某些優(yōu)化，提供更好的畫質(zhì)以供監(jiān)控人員觀看。因此，智能分析一般包括視頻分析（內(nèi)容分析）類、視頻識別類、視頻改良類。

2.2 智能分析系統(tǒng)的原理

智能分析系統(tǒng)最早的開發(fā)，其應(yīng)用場合以及目的就是移動偵測系統(tǒng)，其原理是在畫面中用前一幀的畫面減去現(xiàn)在這一幀的畫面，從而找出兩者的差異。然后通過差異占總體畫面的百分比產(chǎn)生報警信號。但采用這種方式往往誤報率十分高，因為畫面容易因外界因素而產(chǎn)生細(xì)微或大幅度的變化，例如下雨、日光下的光線變化等外界環(huán)境因素等。因此，這種方式不能在大規(guī)模、大場景下采用。嚴(yán)格來說，移動偵測不能定性為智能視頻，但它確實(shí)是智能視頻的最早體現(xiàn)模式。

現(xiàn)代的智能視頻系統(tǒng)大多采用場景維護(hù)的方法來解決移動偵測誤報問題。這樣，智能視頻系統(tǒng)往往會利用其軟件，自動學(xué)習(xí)場景的細(xì)微變化，從而建立并維護(hù)一個實(shí)時更新的背景環(huán)境，這個背景環(huán)境會根據(jù)環(huán)境的細(xì)微變化而變化。再將背景以外的東西從中抽離，從而形成畫面上的物件。由于每樣物件可以從背景中抽離，并可給出物件在畫面中相對應(yīng)的像素坐標(biāo)，便可根據(jù)其坐標(biāo)位置進(jìn)行特定的報警處理。同時，由于背景本身是會根據(jù)環(huán)境的變化而不斷自動學(xué)習(xí)，這樣便可大大降低系統(tǒng)的誤報率。

2.3 智能分析技術(shù)的分類

隨著技術(shù)的發(fā)展，智能分析技術(shù)也有了長足的進(jìn)步，現(xiàn)代智能分析技術(shù)分類，如表1所示，類別中又大致分為一些功能模塊，如表2所示。

表1 智能分析技術(shù)分類表

表2 智能分析技術(shù)主要功能模塊表

3 鐵路綜合視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)檢測方法

目前，鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要表1所列的視頻分析類技術(shù)，并且鐵路的線路長，從運(yùn)輸安全角度來說，嚴(yán)格禁止人或其他動物、異物侵入鐵路限界，對于表2中分析的入侵檢測這一功能模塊的需求特別大，鐵路相關(guān)文件中對視頻內(nèi)容分析的測試要求中，也以入侵檢測C級為入門級測試，因此本文就從入侵檢測入手進(jìn)行分析。

入侵檢測的定義：在攝像機(jī)監(jiān)視的場景范圍內(nèi)，根據(jù)監(jiān)控需要和目的設(shè)置警戒區(qū)域。系統(tǒng)可以自動檢測入侵到警戒區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動目標(biāo)及其行為，一旦發(fā)現(xiàn)有滿足預(yù)設(shè)警戒條件，則自動產(chǎn)生報警信息，并用告警框標(biāo)示出進(jìn)入警戒區(qū)的目標(biāo)，同時標(biāo)識出其運(yùn)動軌跡。

從上述定義入手，進(jìn)行分析如下。

3.1 分析模式判斷

現(xiàn)有技術(shù)中主流分析系統(tǒng)主要分為兩種，即硬件分析與軟件分析。硬件分析指的是使用帶分析芯片的硬件設(shè)備對視頻內(nèi)容進(jìn)行分析，軟件分析指的是使用后臺軟件分析的形式。

3.2 檢測要素判斷

對于智能分析系統(tǒng)的檢測，從鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)功能及性能兩方面的需求來選擇檢測要素。

1）功能檢測需求

①入侵檢測功能：對于闖入布防區(qū)域的人或者規(guī)則范圍的事情進(jìn)行告警。

②多防區(qū)設(shè)置功能：對于監(jiān)控畫面中的多布防區(qū)域進(jìn)行分別布防。

③告警時間間隔調(diào)整功能：對于告警后的設(shè)定時間內(nèi)繼續(xù)出現(xiàn)的入侵人或者物，不再重復(fù)告警。

④告警錄像存儲功能：根據(jù)告警時間、地點(diǎn)、級別、類別進(jìn)行分類存儲，以方便工作人員進(jìn)行報警數(shù)據(jù)的方便查詢。

2）性能檢測需求

①告警漏報率：指的是在監(jiān)控點(diǎn)發(fā)生安全威脅時，該威脅沒有被監(jiān)控系統(tǒng)或安全人員發(fā)現(xiàn)的概率。

②告警誤報率：指的是位于監(jiān)控點(diǎn)的安全活動被誤認(rèn)為是安全威脅，從而產(chǎn)生錯誤的報警。

③告警靈敏度：可疑活動出現(xiàn)、判定到告警的時間間隔。

對于智能分析系統(tǒng)的上述檢測要素來說，傳統(tǒng)的單一視頻序列無法滿足鐵路的復(fù)雜環(huán)境對智能分析系統(tǒng)的要求，如何選取最適合的測試視頻序列關(guān)系到整個測試結(jié)果的有效性和有用性。因此本文分析的重點(diǎn)之一就是如何選取視頻測試序列。

3.3 檢測方法

1）功能檢測方法

對于鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其智能分析的分析優(yōu)劣性，必須以鐵路不同場景的視頻圖像來進(jìn)行測試，因此，首先需要選取不同場景的測試序列來進(jìn)行檢測。

為此，對鐵路綜合視頻監(jiān)控典型場景進(jìn)行分析并歸納為機(jī)房、線路、咽喉、維修梯、配電所、隔離開關(guān)、分區(qū)所、開閉所、基站、站臺、廣場、候車大廳、出站口和公跨鐵。

同時，通過分析、設(shè)計場景中的實(shí)際入侵情況，歸納典型入侵情況及功能檢測目的分類，如表3所示。

表3 典型入侵情況與功能檢測目的

①針對上述不同的應(yīng)用場景，先進(jìn)行場景選定。

②入侵情況選定。

③通過不同場景和不同入侵情況組合，建立完整測試序列，實(shí)現(xiàn)智能分析系統(tǒng)功能檢測要素驗證。

2）性能檢測方法

由于告警靈敏度與誤報率、漏報率是相關(guān)的，通常情況下，靈敏度越高，誤報率越高、漏報率越低。因此檢測智能分析系統(tǒng)的性能，應(yīng)該在規(guī)定不同制造商設(shè)備達(dá)到統(tǒng)一規(guī)定的告警靈敏度范圍的前提下，統(tǒng)計誤報率和漏報率。

通過實(shí)際檢測分析，發(fā)現(xiàn)造成智能分析系統(tǒng)的性能差異，主要是對各種干擾及像素變化不明顯情況的系統(tǒng)優(yōu)化性能。因此，需要模擬多數(shù)干擾或者像素變化不明顯的視頻序列來對智能分析系統(tǒng)的誤報率、漏報率和告警靈敏度。

為此，對鐵路綜合視頻監(jiān)控典型干擾情況分析并歸納為10種干擾：復(fù)雜天氣（雨雪、大霧、大風(fēng)）；入侵人物與背景像素變化??；低能見度；夜晚鏡頭彩轉(zhuǎn)黑；夜晚燈光、光照干擾；鏡頭抖動；人車重疊入鏡；人物快速進(jìn)入布防區(qū)域；多人重疊進(jìn)入布防區(qū)域；移動陰影干擾。

①針對上述10種干擾，逐一選擇不同的干擾測試序列進(jìn)行檢測。

②性能統(tǒng)計

漏報率（L）：被測的視頻分析設(shè)備或軟件未能通過的正報樣本數(shù)量與測試正報樣本總數(shù)量的比值，計算公式:L=m/n

其中 m:測試時未能通過的正報樣本的數(shù)量；

n:選取的測試樣本中正報樣本的總數(shù)量。

平均誤報數(shù)（W）：被測的視頻分析設(shè)備或軟件在測試過程中對每個測試樣本發(fā)生的誤報數(shù)量的平均值，計算公式:W=x/y

其中 x：測試時實(shí)際產(chǎn)生的誤報總數(shù)量；

y:選取的測試樣本總數(shù)量。

③通過測試統(tǒng)計，得出實(shí)際的測試結(jié)果，實(shí)現(xiàn)智能分析系統(tǒng)性能檢測要素的驗證。

4 鐵路綜合視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)檢測案例

2010年，鐵道部組織并使用此方法對市面主流的智能分析廠商進(jìn)行了測試，并逐步建立完善了相關(guān)的視頻內(nèi)容分析標(biāo)準(zhǔn)測試序列庫。列舉兩個案例對上述方法進(jìn)行說明。

1）人車分離情況，如圖1所示。

如圖（a），（b）所示，通過選擇不同的測試序列，該視頻中的智能分析系統(tǒng)充分分辨出了人和車，并且沒有對列車的運(yùn)行進(jìn)行誤告警。因此在實(shí)際應(yīng)用中，就需要針對此類線路情況的視頻告警進(jìn)行優(yōu)化，現(xiàn)場檢測時，也需要進(jìn)行相關(guān)驗證測試。

2）夜間燈光干擾情況，如圖2所示。

由圖2可以看到，夜間人物手上的電筒燈光，并沒有造成干擾，背景中的火車大燈以及周圍的路燈，也沒有造成系統(tǒng)的誤報。通過選擇合理的干擾測試序列，檢測出這一套智能分析系統(tǒng)的分析靈敏度調(diào)整得非常好，滿足了夜間監(jiān)控智能分析的需要。

在實(shí)際工程中，根據(jù)被監(jiān)控的內(nèi)容和要求合理選擇系統(tǒng)的靈敏度，并要求設(shè)備制造商進(jìn)行有針對性的系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)整，以滿足鐵路視頻監(jiān)控的具體要求，提高智能分析系統(tǒng)的性能。

綜上所述，按照本文的方法選擇合適的場景及干擾類型形成完整的測試序列，可以驗證智能分析系統(tǒng)的各項功能，客觀的評估不同智能分析系統(tǒng)的性能優(yōu)劣，對鐵路綜合視頻智能分析系統(tǒng)的選型和驗證測試，具有實(shí)際的應(yīng)用意義。

5 結(jié)束語

鐵路綜合視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)的檢測技術(shù)應(yīng)隨著數(shù)字視頻技術(shù)的發(fā)展和鐵路內(nèi)各系統(tǒng)實(shí)際需求變化而不斷更新，只有依據(jù)實(shí)際的制造技術(shù)水平和參數(shù)選型，才能確定合理的系統(tǒng)方案，保障鐵路的安全運(yùn)營和提升服務(wù)質(zhì)量。

[1]運(yùn)基通信[2010]527號 中華人民共和國鐵道部運(yùn)輸局．鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)視頻內(nèi)容分析性能測試要求（暫行）[S]．