陳雁　趙瑜　管才路　郭曉明

【摘 要】隨著城市居住人口的急劇上升，地鐵、高鐵等的載客量逐年上升。軌道交通面臨的公共安全問題日益嚴(yán)峻，軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)可為增強公共安全提供強有力技術(shù)支持。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)因效率低下以及易錯過關(guān)鍵目標(biāo)，容易使視頻監(jiān)控處于“監(jiān)而不控”的狀態(tài)，從而導(dǎo)致海量視頻數(shù)據(jù)的利用率極低。智能視頻分析技術(shù)在原有監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，融合圖像處理方法、模式識別技術(shù)和計算機視覺算法對視頻進行分析提取，具有預(yù)警快、效率高的特點。本文著重闡述智能視頻分析技術(shù)在軌道交通目標(biāo)檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用并提出具體的技術(shù)方案。

【關(guān)鍵詞】軌道交通；視頻分析；目標(biāo)檢測

本文主要從運動目標(biāo)檢測、入侵檢測、基于視頻的列車防碰撞技術(shù)和軌道交通遺留物檢測技術(shù)幾個方面闡述智能視頻分析技術(shù)在軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1 軌道目標(biāo)檢測技術(shù)

軌道目標(biāo)目標(biāo)檢測的根本任務(wù)是在從監(jiān)控視頻中，檢測出目標(biāo)物體，并且給出目標(biāo)物體的位置、顏色和大小等信息，為后續(xù)的視頻分析提供有效的數(shù)據(jù)。本文提出的軌道目標(biāo)檢測技術(shù)能夠解決傳統(tǒng)檢測技術(shù)當(dāng)中面臨的連續(xù)的光照變化、背景物更替、動態(tài)背景變化、目標(biāo)分散、圖像存在陰影及反射現(xiàn)象的難題。軌道目標(biāo)檢測算法的核心是建立與場景中背景相一致的背景模型。整個算法的流程圖如下：

其中，預(yù)處理的主要任務(wù)是增強視頻圖像質(zhì)量，并將原始信號轉(zhuǎn)化為算法所需的特征；背景建模則對真實世界的背景進行表觀建模，同時確立更新機制。而更新過程往往會利用到分割結(jié)果的反饋；前景分割階段通過算法的分析得到二值的前景掩膜；數(shù)據(jù)驗證階段對掩膜中的像素進行進一步的校驗并產(chǎn)生最終的分割結(jié)果。

2 基于視頻的入侵檢測技術(shù)

基于視頻的入侵檢測技術(shù)從視頻中主動挖掘有用的異常信息，從而進行預(yù)警，防止危害事件進一步惡化。軌道交通應(yīng)用中的特定區(qū)域為警戒區(qū)域，不允許運動目標(biāo)進入，當(dāng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)進入該區(qū)域的時候，需要給出警告提示，本文提出的入侵檢測技術(shù)包括區(qū)域入侵檢測和越線入侵檢測兩種應(yīng)用場合。

（1）區(qū)域入侵檢測

區(qū)域入侵檢測功能需要設(shè)定入侵區(qū)域，通過設(shè)置順時針排列的點坐標(biāo)可構(gòu)成算法要求的凸多邊形檢測區(qū)域，算法流程圖如圖2所示。

（2）越線入侵檢測

越線入侵檢測需要人為設(shè)定警戒線和入侵區(qū)域，當(dāng)有人穿過了警戒線或者進入了入侵區(qū)域時就進行報警。算法流程圖如圖3所示。

3 基于視頻的列車防碰撞技術(shù)

針對屢次發(fā)生的列車相撞事故，本文聯(lián)合運用計算機視覺標(biāo)定、三維重建和運動目標(biāo)檢測與跟蹤等方法提出基于視頻的列車防碰撞技術(shù)。該技術(shù)由兩個基本方案構(gòu)成如圖4。該技術(shù)運用了先進的計算機視覺技術(shù)和我們自主提出的部分?jǐn)?shù)學(xué)模型，可以很好的對多個攝像機內(nèi)視場中的運動目標(biāo)進行監(jiān)控和測速，最終實現(xiàn)碰撞分析的功能。該系統(tǒng)不僅擴充了軌道智能視頻監(jiān)控的內(nèi)容，而且與傳統(tǒng)預(yù)警技術(shù)相結(jié)合可以使軌道交通安全得到更好的保障。

圖4 列車防碰撞技術(shù)方案圖

4 軌道遺留物檢測技術(shù)

為了更好的保障人們的生命財產(chǎn)安全，本文提出對公共場合的遺留物進行檢測的技術(shù)。該技術(shù)可以從視頻中主動挖掘有用的異常信息，從而預(yù)警公共場合的危險物品，并通過及時采取有效措施保護公共安全。該技術(shù)采取的算法是基于靜止物的目標(biāo)跟蹤方法，其流程圖如圖5。

5 結(jié)束語

智能視頻分析是新一代的視頻分析技術(shù)，它在原有監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，采用先進的圖像處理方法、模式識別技術(shù)和計算機視覺算法，能有效的挖掘視頻中的有效信息，為海量信息自動化處理和視頻異常事件的自動預(yù)警提供有效的技術(shù)保障。其作為軌道交通視頻監(jiān)控的重要一部分，從以往的“被動監(jiān)控”變成“主動監(jiān)控”對軌道交通公共安全行業(yè)的發(fā)展有著不可替代的作用。

【參考文獻】

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[2]陳陽，蔣飛.基于智能視頻分析技術(shù)的態(tài)勢感知與預(yù)警系統(tǒng)[J].兵工自動化，2014（07）.

[責(zé)任編輯：朱麗娜]endprint