盧秉彥 ，徐 剛 ，徐永樂(lè) ，周曙屹 ，徐乙瑋

（1. 深圳深水水務(wù)咨詢有限公司，廣東 深圳 518000；2. 三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

0 引言

2018 年 11 月深圳市水務(wù)局發(fā)布《深圳市智慧水務(wù)一期工程項(xiàng)目建議書》，明確指出深圳市智慧水務(wù)一期市管水庫(kù)、河道、泵站等相關(guān)水利設(shè)施智慧水務(wù)的建設(shè)要求。在深圳智慧城市的大建設(shè)背景，以及河長(zhǎng)制、治水提質(zhì)和海綿城市建設(shè)等治水策略的實(shí)施下，水務(wù)管理精細(xì)化、業(yè)務(wù)協(xié)同化不斷提高，對(duì)水務(wù)智慧化提出了更高的要求，智慧水務(wù)建設(shè)已刻不容緩。為規(guī)范河道管理，需要從人員、設(shè)施、涉水工程項(xiàng)目、流域水情工情等方面對(duì)河道進(jìn)行系統(tǒng)性管理，全方位監(jiān)控河道，同時(shí)對(duì)侵入河道等異常行為進(jìn)行捕捉并報(bào)警。

目前國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者采用光電協(xié)同技術(shù)在工礦安全、智慧城市應(yīng)用方面進(jìn)行了大量研究。侯志強(qiáng)等[1]提出同平臺(tái)上一種基于雷達(dá)與圖像信息融合的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法，利用距離信息引導(dǎo)圖像傳感器捕獲目標(biāo)，利用角度信息引導(dǎo)雷達(dá)跟蹤目標(biāo)。徐偉等[2]將基于視覺(jué)的行人特征信息與毫米波雷達(dá)檢測(cè)的行人特征信息進(jìn)行融合，得到行人目標(biāo)的新特征信息，通過(guò)采集道路環(huán)境的視頻和雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)行人正確識(shí)別率進(jìn)行驗(yàn)證。吳憲等[3]以單傳感器目標(biāo)跟蹤算法為基礎(chǔ)，利用毫米波雷達(dá)與單目攝像頭構(gòu)建集中式和分布式融合算法框架，融合后的結(jié)果更加接近激光雷達(dá)的檢測(cè)數(shù)據(jù)。蔡林峰等[4]提出融合雷達(dá)與視頻分析技術(shù)的智能橋梁防撞偏航預(yù)警系統(tǒng)的解決方案，對(duì)降低船舶偏航碰撞風(fēng)險(xiǎn)、保障橋梁安全提供了合理有效的解決途徑。黃海[5]采用雷達(dá)、槍型攝像機(jī)、球機(jī)協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)從自身到較遠(yuǎn)距離的半圓形區(qū)域的全視角無(wú)盲區(qū)覆蓋，雷達(dá)與光電協(xié)同在機(jī)場(chǎng)周界安防技術(shù)上的應(yīng)用大大減輕了執(zhí)勤人員的工作強(qiáng)度。金立生等[6]提出一種基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)的前方車輛檢測(cè)方法，利用多傳感器融合數(shù)據(jù)，可以有效識(shí)別夜間前方車輛。這些研究對(duì)推動(dòng)雷達(dá)聯(lián)合光電一體化技術(shù)的理論與工程實(shí)踐的發(fā)展起到了積極作用，但是目前光電協(xié)同技術(shù)特別是實(shí)現(xiàn)光電多數(shù)據(jù)源融合的安全管控方法，用于河道安全管控的應(yīng)用研究并不多見(jiàn)。

為此基于光電一體化技術(shù)，提出融合厘米波雷達(dá)和智能攝像頭的智慧河道管控系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)管控系統(tǒng)），采用行人軌跡跟蹤和預(yù)警算法對(duì)河道管控區(qū)域行人軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和預(yù)判預(yù)警，達(dá)到智慧河道管控目的。

1 基于光電一體化的智慧河道管控

雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)，主要是指在智能視頻監(jiān)控分析的技術(shù)上，加入雷達(dá)協(xié)同監(jiān)控。采用視頻監(jiān)控設(shè)備可對(duì)圖像進(jìn)行信息采集，分析目標(biāo)類別及行為等，但視頻監(jiān)控存在監(jiān)控距離短，夜晚可視程度差，受天氣影響較大，不能量化監(jiān)控目標(biāo)的距離、速度、方位信息等缺陷。在雷達(dá)引導(dǎo)的光電一體化監(jiān)控系統(tǒng)中，雷達(dá)可同時(shí)檢測(cè)跟蹤到多個(gè)目標(biāo)，提供實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo)的距離、速度、方位數(shù)據(jù)，根據(jù)后臺(tái)控制算法發(fā)現(xiàn)和預(yù)判其中的合理監(jiān)控目標(biāo)并進(jìn)行連續(xù)跟蹤監(jiān)控，并引導(dǎo)攝像頭進(jìn)行抓拍。雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)監(jiān)控，能充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)時(shí)獲取監(jiān)控區(qū)域特定目標(biāo)的圖形和位置信息，并據(jù)此進(jìn)行行為分析及監(jiān)控。

采用雷達(dá)和高清攝像頭配合構(gòu)成智能跟蹤系統(tǒng)，用于河道管理區(qū)周界監(jiān)護(hù)，在禁止進(jìn)入的河道或翻越的河堤等重點(diǎn)管控區(qū)域，當(dāng)雷達(dá)傳感器探測(cè)到移動(dòng)物體接近或進(jìn)入管控區(qū)域時(shí)，自動(dòng)對(duì)物體進(jìn)行跟蹤，引導(dǎo)攝像頭采集視頻信息進(jìn)行智能化分析判斷。通過(guò)分類判斷為車輛或人員，通過(guò)人臉識(shí)別判斷為工作人員或非工作人員。若為非工作人員，賦予編號(hào)進(jìn)行重點(diǎn)跟蹤。雷達(dá)連續(xù)不斷地測(cè)量、跟蹤靠近警戒區(qū)域的目標(biāo)數(shù)據(jù)，控制中心采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行軌跡跟蹤預(yù)測(cè)，當(dāng)控制中心判斷為越界等異常行為時(shí)自動(dòng)報(bào)警并進(jìn)行視頻抓取和取證。

管控系統(tǒng)監(jiān)控流程圖如圖 1 所示。

圖 1 光電一體化技術(shù)監(jiān)控流程圖

1.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與融合

管控系統(tǒng)通過(guò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)與雷達(dá)信息自動(dòng)同步聯(lián)動(dòng)，融合 2 類設(shè)備的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)和光學(xué)探測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、整合：利用視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與模式識(shí)別處理，基于雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)定位和跟蹤，并將目標(biāo)按類別進(jìn)行準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)，基于時(shí)間和空間融合算法將同一目標(biāo)的所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

管控系統(tǒng)建立雷達(dá)、三維世界、攝像機(jī)、圖像和像素之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)的空間融合。雷達(dá)與視頻信號(hào)坐標(biāo)系均采用極坐標(biāo)，坐標(biāo)原點(diǎn)即傳感器安裝位置。三維世界坐標(biāo)系采用 GPS 測(cè)定坐標(biāo)，設(shè)雷達(dá)傳感器坐標(biāo)為（xr0，yr0，zr0），視頻攝像頭坐標(biāo)為（xv0，yv0，zv0）。管控系統(tǒng)的平面布置圖如圖 2 所示。

圖 2 光電一體化監(jiān)控設(shè)施平面布設(shè)圖

雷達(dá)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的測(cè)速采用多普勒原理，根據(jù)以下公式計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的多普勒頻移fd和徑向速度v的關(guān)系：

式中：c為電磁波傳播速度；f0為發(fā)射信號(hào)頻率；α為目標(biāo)移動(dòng)方向和反射方向的夾角。

雷達(dá)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)測(cè)距采用線性的調(diào)制高頻信號(hào)，包括采用三角形和鋸齒波調(diào)制，基于數(shù)學(xué)公式的間接測(cè)量方法，頻譜測(cè)量目標(biāo)距離R為

式中：f0'為反射信號(hào)頻率；T為調(diào)制信號(hào)周期；?f為信號(hào)調(diào)制帶寬。

雷達(dá)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)測(cè)量角度采用多個(gè)天線接收回波信號(hào)間的相位差進(jìn)行測(cè)角，公式如下：

式中：φ為相位差；λ為雷達(dá)波長(zhǎng)；ΔD為波程差；d為天線基線長(zhǎng)度；θ為測(cè)量目標(biāo)方位角。

根據(jù)測(cè)量值θ，R，可以將雷達(dá)目標(biāo)角度θ、距離R的極坐標(biāo)換算為目標(biāo)平面坐標(biāo)（xr，yr）：

也可以將目標(biāo)平面坐標(biāo)反算為以視頻傳感器為原點(diǎn)的極坐標(biāo)（Rv，θv）：

式中：?d為視頻傳感器與雷達(dá)傳感器的間距。

將雷達(dá)測(cè)量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)極坐標(biāo)點(diǎn)通過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到攝像機(jī)對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)系下，實(shí)現(xiàn)多傳感器的空間同步。根據(jù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，得到雷達(dá)坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，將空間上雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)匹配至視覺(jué)圖像。

雷達(dá)和視頻傳感器在時(shí)間上同步采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)間的融合。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，以雷達(dá)刷新時(shí)間為基準(zhǔn)，雷達(dá)每刷新 1 次數(shù)據(jù)，選取視頻采樣下一幀的數(shù)據(jù)，即完成共同采樣 1 幀雷達(dá)與視覺(jué)融合的數(shù)據(jù)，從而保證雷達(dá)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)時(shí)間上的同步。

數(shù)據(jù)融合過(guò)程如下：

1）由雷達(dá)獲得管控區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)形心點(diǎn)的坐標(biāo)（xr，yr，zr），同時(shí)獲取物體的反射面積Ar，通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法換算為以視頻傳感器為原點(diǎn)的視頻極坐標(biāo)（Rv，θv），以物體反射面積乘以一定比例即可獲得物體在像素平面的投影，從而建立視頻畫面的搜索區(qū)域。

2）將雷達(dá)獲取的距離信息R發(fā)送給圖像傳感器的伺服系統(tǒng)作為引導(dǎo)信息，在視頻畫面的搜索區(qū)域識(shí)別捕捉到 1 幀符合標(biāo)準(zhǔn)（大小，姿勢(shì)）的圖像時(shí)，用基于靜態(tài)圖像的物體分類和人臉識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別結(jié)果按照車輛、行人進(jìn)行分類，將行人進(jìn)一步識(shí)別為工作和非工作人員，識(shí)別結(jié)果返回到管控系統(tǒng)控制器，并賦予非工作人員唯一編號(hào)UID（用戶身份證明），雷達(dá)傳感器開(kāi)始實(shí)時(shí)跟蹤和記錄 UID 對(duì)應(yīng)的行人軌跡。

由于天氣、光線等原因，如果視頻識(shí)別無(wú)法在搜索區(qū)域識(shí)別捕捉到合適的對(duì)象，則管控系統(tǒng)直接采用物體的反射面積Ar區(qū)分車輛或行人，Ar小于閾值則標(biāo)定為行人，管控系統(tǒng)對(duì)行人賦予唯一編號(hào) UID，并開(kāi)始實(shí)時(shí)跟蹤和記錄 UID 對(duì)應(yīng)的行人軌跡。

1.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡跟蹤

管控系統(tǒng)利用雷達(dá)探測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)距離、速度、角度等信息，估計(jì)目標(biāo)在下一時(shí)刻的位置和速度。注意到行人在短時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)是接近線性的，因此考慮使用卡爾曼濾波算法估計(jì)目標(biāo)的位置與速度?？柭鼮V波算法僅利用當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)觀測(cè)值和前一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值，就可得到當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值，并且能容納一定的噪聲，同時(shí)存儲(chǔ)空間較小且計(jì)算速度快。

1.2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)和觀測(cè)方程

在跟蹤過(guò)程中定義k時(shí)刻的實(shí)測(cè)狀態(tài)變量為Xk= [xk，yk，x'k，y'k]，其中xk，yk和x'k，y'k分別是目標(biāo)k時(shí)刻在x和y方向上的坐標(biāo)和速度分量。管控系統(tǒng)需要利用目標(biāo)的位置和速度信息計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值，因此定義目標(biāo)的觀測(cè)變量為Zk= [px k，py k，px' k，py' k]，其中px k，py k分別是k時(shí)刻目標(biāo)在x和y方向上的坐標(biāo)分量，px' k，py' k是相應(yīng)的速度分量，直接由目標(biāo)相鄰時(shí)刻的測(cè)量值得到。

因?yàn)樾腥嗽诠芸貐^(qū)域內(nèi)的移動(dòng)基本是直線運(yùn)動(dòng)，故可以假設(shè)行人在做變加速運(yùn)動(dòng)。假設(shè)相鄰時(shí)刻的時(shí)間間隔為t，建立狀態(tài)方程描述相鄰時(shí)刻狀態(tài)變量之間的關(guān)系，公式如下：

式中：wk-1為加速度，符合噪聲協(xié)方差矩陣為Q的正態(tài)分布，即wk-1～N(0，Q)。

觀測(cè)方程較為簡(jiǎn)單，加入觀測(cè)噪聲，公式如下：

式中：vk-1為觀測(cè)噪聲誤差，服從協(xié)方差矩陣為R的正態(tài)分布，即vk-1～N(0，R)。

由式 (8) 和 (9) 可以得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A和觀測(cè)矩陣H，公式如下：

1.2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡跟蹤預(yù)測(cè)步驟

對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型建模后可得到狀態(tài)和觀測(cè)方程，根據(jù)卡爾曼濾波算法進(jìn)行遞歸計(jì)算，調(diào)整相關(guān)參數(shù)就能對(duì)狀態(tài)變量做出較準(zhǔn)確的估計(jì)。計(jì)算過(guò)程分為以下 2 個(gè)階段：

1）預(yù)測(cè)階段。預(yù)測(cè)的狀態(tài)變量的先驗(yàn)估計(jì)公式為

預(yù)測(cè)的誤差協(xié)方差的先驗(yàn)估計(jì)公式為

2）更新階段。計(jì)算的最優(yōu)卡爾曼增益為

更新出狀態(tài)變量的后驗(yàn)估計(jì)為

更新出誤差協(xié)方差的后驗(yàn)估計(jì)為

在跟蹤過(guò)程中，當(dāng)雷達(dá)探測(cè)出目標(biāo)的位置后就得到觀測(cè)值Zk，卡爾曼濾波器先根據(jù)式 (11) 和 (12)推算預(yù)測(cè)值，再結(jié)合觀測(cè)值利用式 (13)～(15) 進(jìn)行校正得到估計(jì)值。其中，控制變量B為空，Q和R是根據(jù)實(shí)際運(yùn)動(dòng)模型假定的常數(shù)矩陣，初始運(yùn)動(dòng)狀態(tài) [xk，yk，0，0] 和初始協(xié)方差矩陣P0也根據(jù)實(shí)際情況初始化。

建立卡爾曼濾波器后，具體跟蹤預(yù)測(cè)更新步驟如下：

1.3 軌跡跟蹤預(yù)警

將卡爾曼濾波結(jié)果反饋給中心控制程序作為下一時(shí)刻的初始狀態(tài)連續(xù)進(jìn)行跟蹤，并將雷達(dá)跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)在監(jiān)控中心衛(wèi)星地圖上實(shí)時(shí)顯示出來(lái)。

預(yù)先設(shè)置河道管控報(bào)警區(qū)域?yàn)槎噙呅螀^(qū)域，若根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)平面坐標(biāo)預(yù)判行人侵入或已經(jīng)侵入管控報(bào)警區(qū)域，管控系統(tǒng)自動(dòng)彈出報(bào)警信息或以短信等形式發(fā)出報(bào)警，工作人員進(jìn)一步處理報(bào)警消息。

可根據(jù)圖 3 所示光電一體化監(jiān)控警戒區(qū)域圖，判斷監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡是否在河道管控警戒區(qū)域范圍內(nèi)，多邊形ABCD代表河道警戒區(qū)域，虛曲線段P代表目標(biāo)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)軌跡，其中P={P1，P2，…，PN}，PN代表運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心實(shí)際的位置。判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心PN是否在管控報(bào)警區(qū)域的多邊形內(nèi)部采用PNPoly 算法[7]，判斷 1 個(gè)點(diǎn)是否在多邊形的內(nèi)部，則從該點(diǎn)引 1 條射線：如果射線與多邊形的邊的交點(diǎn)是奇數(shù)，那么該點(diǎn)在多邊形的內(nèi)部；如果交點(diǎn)是偶數(shù)，那么該點(diǎn)在多邊形的外面。

圖 3 光電一體化監(jiān)控警戒區(qū)域圖

若管控系統(tǒng)判斷有行人將進(jìn)入或已進(jìn)入管控區(qū)域，則管控系統(tǒng)將通過(guò)短信報(bào)警，并將行人軌跡標(biāo)識(shí)在監(jiān)控中心大屏。同時(shí)將濾波結(jié)果中的距離信息傳送給圖像傳感器的伺服系統(tǒng)作為引導(dǎo)信息，協(xié)調(diào)中心驅(qū)使遠(yuǎn)距離光電轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行連續(xù)跟蹤拍攝，同時(shí)管控系統(tǒng)將調(diào)動(dòng)攝像頭進(jìn)行抓拍取證。

2 基于光電一體化的管控系統(tǒng)應(yīng)用

梧桐山河發(fā)源于深圳市羅湖區(qū)梧桐山北麓，流經(jīng)橫瀝口、坑背等 7 個(gè)村落后注入深圳水庫(kù)，沿線4 條支流匯入梧桐山河，全流域?qū)贃|深供水水系，為飲用水源保護(hù)區(qū)。河道上游建有橫瀝口水庫(kù)，屬小 (2) 型水庫(kù)。河道防洪標(biāo)準(zhǔn)為 50 年一遇，河道水質(zhì)為 2 類，是一條融景觀性、功能性、生態(tài)理念于一體的河域生態(tài)景觀帶。

為實(shí)現(xiàn)水務(wù)設(shè)施精細(xì)化管理目標(biāo)，以梧桐山河為試點(diǎn)，采用雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)的監(jiān)控方式，建立管控系統(tǒng)，對(duì)河道及周邊河道管控區(qū)域情況進(jìn)行精細(xì)化管控。

2.1 管控系統(tǒng)構(gòu)成

管控系統(tǒng)由雷達(dá)、智能攝像頭設(shè)備和中心控制站構(gòu)成，結(jié)構(gòu)如圖 4 所示。管控系統(tǒng)以雷達(dá)、智能攝像頭等多元信息感知傳感器為基礎(chǔ)，利用網(wǎng)絡(luò)通信、信息處理和數(shù)據(jù)融合等技術(shù)，對(duì)河道運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合探測(cè)感知，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員等目標(biāo)的全天候?qū)崟r(shí)跟蹤監(jiān)控。

圖 4 光電一體化監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1.1 雷達(dá)

采用的雷達(dá)為 ISYS-3106 型厘米波雷達(dá)，采用24 GHz 運(yùn)動(dòng)探測(cè)器，作用距離為 300 m，雷達(dá)散射截面積（RCS）為 0.75 m2，輻射角量程為 72.5°，雷達(dá)探測(cè)距離可人工設(shè)置，探測(cè)徑向速度為 0.25～140.00 km/h，防護(hù)等級(jí)為 IP67。雷達(dá)可以全天候24 h 工作，不受天氣影響，可以大角度甚至 360° 方位監(jiān)測(cè)，能同時(shí)識(shí)別和監(jiān)測(cè)同一場(chǎng)景內(nèi)多個(gè)目標(biāo)的不同行為。

2.1.2 智能攝像頭

智能攝像頭水平旋轉(zhuǎn)角量程為 360°，垂直旋轉(zhuǎn)角量程為 90°。支持高清圖像的前端采集、編碼傳輸、錄像儲(chǔ)存、解碼回放等操作，實(shí)現(xiàn)高清監(jiān)控；能夠保存一定時(shí)間內(nèi)的錄像，方便查詢和取證；可為用戶遠(yuǎn)程監(jiān)控，發(fā)出指令，調(diào)整攝像頭焦距等。智能攝像頭提供 Web Service 及 http 接口，便于與監(jiān)控系統(tǒng)集成。

2.1.3 中心控制站

中心控制站是集指揮中心、視頻流媒體服務(wù)、大屏展示系統(tǒng)為一體的綜合指揮中心，由以下 3 個(gè)部分組成：1）監(jiān)控大屏。根據(jù)用戶需要在監(jiān)控大屏顯示各種動(dòng)態(tài)監(jiān)控信息。2）雷達(dá)控制終端。對(duì)傳輸?shù)睦走_(dá)信息進(jìn)行后臺(tái)分析、信號(hào)輸出等操作。3）視頻云臺(tái)。對(duì)于視頻采集器采集的視頻信息做進(jìn)一步處理、輸出。雷達(dá)與高清攝像頭配合，在雷達(dá)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，管控系統(tǒng)通過(guò)調(diào)用前端攝像頭采集的視頻進(jìn)行智能化分析，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和行為分析等功能，自動(dòng)對(duì)異常行為和事件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集分類并聯(lián)動(dòng)報(bào)警，同時(shí)后臺(tái)可以實(shí)時(shí)看到分析數(shù)據(jù)和視頻錄像，在事后可以通過(guò)事件檢索進(jìn)行提取和取證。

2.2 管控系統(tǒng)應(yīng)用效果

控制中心預(yù)先設(shè)置河道警戒區(qū)，整體監(jiān)控流程如圖 5 所示，當(dāng)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入提前設(shè)置的雷達(dá)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)時(shí)，雷達(dá)在監(jiān)控范圍內(nèi)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，圖中帶編號(hào)的圓點(diǎn)代表監(jiān)控到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。當(dāng)檢測(cè)到有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)接近警戒區(qū)域時(shí)，雷達(dá)將其運(yùn)動(dòng)目標(biāo)坐標(biāo)通過(guò)控制中心程序發(fā)送到攝像機(jī)控制云臺(tái)，引導(dǎo)攝像機(jī)鎖定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在區(qū)域，再通過(guò)視頻智能分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)類型。視頻分析結(jié)果為非工作人員，雷達(dá)根據(jù)分析結(jié)果予以編號(hào)并持續(xù)跟蹤目標(biāo)。管控系統(tǒng)利用雷達(dá)和圖像融合后的濾波，通過(guò)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)信息可以預(yù)測(cè)下一時(shí)刻目標(biāo)的位置、方向速度等，由此判斷目標(biāo)運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)進(jìn)入警戒區(qū)域內(nèi)，進(jìn)行視頻抓拍和聯(lián)動(dòng)報(bào)警，報(bào)警信息在大屏管控終端顯示，工作人員可以根據(jù)報(bào)警情況采取應(yīng)對(duì)措施。

圖 5 雷達(dá)監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)流程圖

控制中心程序采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行連續(xù)更新和預(yù)測(cè)行人軌跡，以 2019 年 10 月 25 日監(jiān)控的一段典型行人軌跡數(shù)據(jù)為例，管控系統(tǒng)每秒更新連續(xù)軌跡跟蹤數(shù)據(jù)，根據(jù)雷達(dá)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)繪制的觀測(cè)軌跡線和經(jīng)卡爾曼濾波計(jì)算后數(shù)據(jù)繪制的濾波軌跡線如圖 6 所示，經(jīng)比較可知濾波后行人軌跡更加平滑平穩(wěn)，符合行人運(yùn)動(dòng)規(guī)律?？柭鼮V波計(jì)算前后軌跡誤差對(duì)比如圖 7 所示，有效降低了行人位置數(shù)據(jù)的不確定性，可以預(yù)測(cè)下一時(shí)刻行人位置，為預(yù)警提供更加準(zhǔn)確的依據(jù)。

目前基于光電一體化的管控系統(tǒng)已經(jīng)在深圳梧桐山河流域管控中投入實(shí)際應(yīng)用，可 7×24 h 實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)定管控區(qū)域人員異動(dòng)并進(jìn)行聯(lián)動(dòng)報(bào)警。在實(shí)際運(yùn)行中，管控系統(tǒng)可有效實(shí)現(xiàn)全天候、全氣象條件下的河道管控，結(jié)合實(shí)時(shí)報(bào)警和河道管控人員的勸阻，可避免行人在河道管控區(qū)域違規(guī)行為的發(fā)生。

圖 6 光電一體化監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡圖

圖 7 卡爾曼濾波計(jì)算前后軌跡誤差對(duì)比圖

3 結(jié)語(yǔ)

將雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)應(yīng)用在河道管控中，提高了河道管控信息化水平，實(shí)現(xiàn)了全方位實(shí)時(shí)在線監(jiān)控、預(yù)警等任務(wù)，可為流域河道管理人員提供有力的監(jiān)控手段，減少監(jiān)控工作強(qiáng)度，對(duì)做好水源保護(hù)和安全防護(hù)等工作均有著十分重要的意義。

在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，目前基于雷達(dá)聯(lián)合視頻的光電一體化技術(shù)還存在角分辨力不高，人群密集情況下個(gè)體目標(biāo)分辨效果不佳的問(wèn)題，后期將對(duì)這一問(wèn)題嘗試采用激光雷達(dá)等其他技術(shù)手段解決。

展望未來(lái)，雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)在智慧水利領(lǐng)域還具有更多的應(yīng)用，如水利設(shè)備監(jiān)控、堤防或岸坡穩(wěn)定監(jiān)控預(yù)警、水環(huán)境污染監(jiān)控等。