王志生

徐州市城市管理運行中心 江蘇 徐州 221000

1 引言

現(xiàn)代城市及其管理是一類開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)，具有多主體、多層次、多結(jié)構(gòu)、多形態(tài)、非線性的城市生命體特征[1]。隨著城市模越來越大，要素越來越多，城市事件、部件類問題層出不窮，只依靠數(shù)字城管網(wǎng)格化管理思路，信息采集監(jiān)督員無法實現(xiàn)全部問題的實時發(fā)現(xiàn)并及時監(jiān)管事件進展。傳統(tǒng)的城市管理和運維發(fā)展模式已無法支撐未來城市管理的發(fā)展新要求[2]，為突破傳統(tǒng)人員巡查的時空局限，構(gòu)建動靜互補、遠近交錯的智能化感知網(wǎng)絡(luò)，運用現(xiàn)代信息技術(shù)賦能城市管理、驅(qū)動城市治理方式的變革成為當(dāng)前城市發(fā)展和管理的新趨勢。

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通過人員瀏覽視頻發(fā)現(xiàn)城市管理問題后進行人工上報，這種行為造成的漏報和誤報是無法避免的[3]。通過視頻智能化巡查系統(tǒng)平臺建設(shè)，運用智能化管理手段，對接其他專業(yè)考核系統(tǒng)，及時推送發(fā)現(xiàn)問題，突出解決一些公共區(qū)域的暴露垃圾、機動車亂停放、占道經(jīng)營、店外經(jīng)營、亂堆物料等城市管理類問題，實現(xiàn)城市管理問題發(fā)現(xiàn)、處置快捷化,推動城市管理效能的提升。

2 建設(shè)目標

在已建視頻監(jiān)控系統(tǒng)平臺（球機，數(shù)字高清網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控設(shè)備）的基礎(chǔ)上，基于國內(nèi)外先進的視頻分析技術(shù)，以較為成熟的突變檢測技術(shù)，實現(xiàn)對城市管理多要素區(qū)域?qū)嵤?4小時實時監(jiān)控，并利用人工智能進行視頻行為識別，達到“事中報警、事后取證”的智能化管理模式，使城市管理部門能夠?qū)φ嫉澜?jīng)營、店外經(jīng)營、機動車亂停放、暴露垃圾等城市管理事件做到及時發(fā)現(xiàn)、快速反應(yīng)，進一步提升城市管理問題的發(fā)現(xiàn)率、處置率。

2.1 全天候監(jiān)測

智能化巡查系統(tǒng)平臺作為發(fā)現(xiàn)城市管理問題的眼睛，能夠代替原有的視頻監(jiān)測人員，將視頻逐幀細分為一張張圖片，經(jīng)過復(fù)雜的計算比對，從而實現(xiàn)對視頻資源所覆蓋區(qū)域的全天候?qū)崟r監(jiān)測。

2.2 城市管理問題發(fā)現(xiàn)快捷化

通過智能視頻分析突變檢測技術(shù)，不用視頻巡檢人員報告就可以第一時間報警，快速發(fā)現(xiàn)城市管理類問題，極大減少了視頻巡查人員工作量，提高了發(fā)現(xiàn)問題的響應(yīng)速度。

2.3 實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)

基于視頻分析后的設(shè)備運行參數(shù)，能夠及時掌握前端視頻設(shè)備的運行情況，極大程度地避免事故誤報、漏報情況，保證了城市管理整體視頻監(jiān)控的完好率。

2.4 界面化數(shù)據(jù)分析

對城管事件進行深入挖掘分析，從時間、空間等維度分析事件發(fā)生的規(guī)律，并通過圖表、GIS等豐富的可視化手段進行展現(xiàn)，輔助管理者開展多角度多層次的分析決策。

2.5 實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的無縫對接

系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的各類城市管理問題，可自動推送至數(shù)字城管系統(tǒng)平臺，通過數(shù)字城管系統(tǒng)平臺進行派遣、處置，突出解決人力不足、發(fā)現(xiàn)不及時等問題；對問題的處置結(jié)果，以視頻智能核查替代人工核查，解決核查不及時問題，實現(xiàn)城市管理問題的全流程智能化處理，減少城市管理的人力投入成本。

2.6 自我診斷與學(xué)習(xí)，逐步提升準確率

系統(tǒng)根據(jù)記錄的已經(jīng)發(fā)生的正確報警事件、誤報事件，通過對誤報場景的深度學(xué)習(xí)分析，掌握誤報的規(guī)律，逐漸調(diào)整模型參數(shù)和閾值，實現(xiàn)系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化和升級，提高報警的準確率。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)采用分層式架構(gòu)設(shè)計，主要分為前端感知層、基礎(chǔ)架構(gòu)層、平臺服務(wù)層和功能應(yīng)用層，整個平臺邏輯架構(gòu)如下：

圖1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)圖

3.1 前端感知層

由高清監(jiān)控前端或其他部門關(guān)聯(lián)的視頻監(jiān)控資源等構(gòu)成，實現(xiàn)城市管理的物聯(lián)感知，視頻關(guān)注的對象是城市管理領(lǐng)域中的事件違章問題。

3.2 基礎(chǔ)架構(gòu)層

包括承載平臺運行的傳輸網(wǎng)絡(luò)、視頻備份存儲設(shè)備、基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)器、智能分析服務(wù)器等設(shè)備。

3.3 平臺服務(wù)層

為功能應(yīng)用層或第三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供視頻數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理和配置等基礎(chǔ)服務(wù)，通過智能分析服務(wù)器提供占道經(jīng)營、出店經(jīng)營、游攤商販、亂堆物堆料等違章事件的智能分析和識別，對發(fā)現(xiàn)的違章情況提供告警服務(wù)。

3.4 功能應(yīng)用層

通過智能應(yīng)用組件，提供違章事件自動告警的審核處置，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接形成完整的閉合流程。

系統(tǒng)中前端攝像機主要負責(zé)視頻的采集，上傳至巡查平臺的視頻應(yīng)用服務(wù)，前端攝像機建議采用高清攝像機，視頻的清晰度需達到智能分析的要求。平臺的視頻應(yīng)用組件實現(xiàn)視頻的接入和基礎(chǔ)管理功能，智能分析應(yīng)用組件實現(xiàn)圖片的視頻提取、告警及審核處置等軟件功能，智能化分析服務(wù)器實現(xiàn)圖片的智能分析識別。分析的結(jié)果經(jīng)過審核確認后可作為案件推送數(shù)字城管業(yè)務(wù)系統(tǒng)，形成完整的閉環(huán)處置流程。

4 技術(shù)實現(xiàn)

技術(shù)實現(xiàn)分為需求梳理、視頻分析深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀評估、樣本采集方案的制定、樣本采集點的建設(shè)、樣本采集與機器學(xué)習(xí)、算法測試版本的研發(fā)、算法正式版本的研發(fā)、機器形態(tài)的選擇與城管算法的匹配聯(lián)調(diào)、平臺對接等步驟，通過高性能的GPU視頻分析服務(wù)器（每臺支持400路監(jiān)控視頻），對平臺的高清視頻資源進行智能分析處理。

4.1 樣本采集

前期尋找20個城市管理事件頻發(fā)區(qū)域的視頻監(jiān)控。算法開發(fā)方面，第一階段需要白天至少20000張，晚間至少10000張，第二階段還需要持續(xù)的補充樣本，重新訓(xùn)練提升效果。

4.2 技術(shù)路線

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其目的在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，比如自動駕駛、語音識別、圖像識別，都是深度學(xué)習(xí)的研究范疇[4]。以人腦處理圖像為例，人分析一張圖像，首先通過視網(wǎng)膜進行成像，將畫面轉(zhuǎn)換成像素，然后依次通過V1-V2-V4最后到AIT層，形成對圖像內(nèi)容的理解，分析的過程逐漸復(fù)雜。

相對傳統(tǒng)基于圖像處理的方法，基于機器學(xué)習(xí)的視頻數(shù)據(jù)處理與視頻內(nèi)容分析技術(shù)，能夠通過自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練自行生成邏輯關(guān)系式或算法，對場景內(nèi)目標進行自動識別，相比人工進行邏輯關(guān)系式或算法設(shè)計的傳統(tǒng)方式，機器學(xué)習(xí)方式能夠大幅提高分析及處理的準確率。本項目建設(shè)中，希望通過視頻深度學(xué)習(xí)的機制，發(fā)揮其在城市管理違章發(fā)現(xiàn)處理過程中的作用。主要技術(shù)路線如下圖：

圖2 主要技術(shù)路線圖

4.3 關(guān)鍵技術(shù)

利用時間和空間運動一致性的信息分析城市監(jiān)控場景下街面秩序事件檢測方法。通過設(shè)計目標檢測深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練場景識別模型，并計算場景內(nèi)的運動信息分析其行為狀態(tài)，以視頻智能分析領(lǐng)域中靜態(tài)視頻幀中目標檢測技術(shù)和動態(tài)視頻中目標行為分析技術(shù)相結(jié)合的方式，多條件聯(lián)合判定事件，設(shè)計出店外經(jīng)營、占道經(jīng)營、暴露垃圾及非機動車亂停放等事件的檢測系統(tǒng)，準確快速的完成事件的自動檢測，有效降低了由于場景復(fù)雜而導(dǎo)致的事件的誤檢、漏檢問題。

圖3 圖像處理流程

4.4 運行環(huán)境要求

不少于1顆Intel Xeon E5-8核處理器,64GB內(nèi)存，1張Tesla P40、不少于4個千兆網(wǎng)口，支持網(wǎng)絡(luò)喚醒，網(wǎng)絡(luò)冗余，負載均衡等網(wǎng)絡(luò)特性，具有不少于1*128SSD，8*960GB SSD；可通過視頻線連接至現(xiàn)有視頻綜合平臺，可將實時告警信息投到現(xiàn)有大屏上，支持告警的數(shù)圖展示，顯示分辨率不低于4K分辨率。

5 主要功能

5.1 實時監(jiān)測

基于GIS地圖，系統(tǒng)按不同維度統(tǒng)計報警記錄，可以查看今日報警總數(shù)、今日報警類型占比、今日報警趨勢、本月報警總數(shù)、本月高發(fā)時段、本月突出問題、本月頻發(fā)點位、最新四條告警列表、地圖上展示告警點位并可以審核，預(yù)覽告警點位和回放報警時間前后15秒（可設(shè)置）錄像。

圖4 實時監(jiān)測界面圖

5.2 自動預(yù)警

系統(tǒng)對視頻抓拍的圖片進行分析識別，進行自動預(yù)警，并通過預(yù)警研判進行審核（可人工校正），集中展示出各類違章事件的告警圖片和點位的位置信息。

圖5 自動預(yù)警界面圖

5.3 問題派遣處置

巡查系統(tǒng)平臺發(fā)現(xiàn)的各類城市管理問題，可自動推送至數(shù)字城管系統(tǒng)（考核）平臺，通過與數(shù)字城管系統(tǒng)平臺的無縫對接，實現(xiàn)以視頻監(jiān)控替代人工發(fā)現(xiàn)的城市管理案件，解決了人工巡查人力不足、發(fā)現(xiàn)不及時等問題；對問題處置情況，可以視頻核查替代人工核查，助力城市管理案件的智能化處理，大幅度提高工作效率。

圖6 問題推送界面圖

5.4 前端視頻監(jiān)控檢測界面

運用在城市管理中的視頻監(jiān)控多達上千個，大量的攝像頭給管理部門的運維也帶來麻煩，如何確定每一路視頻是否在正常工作也成為一個難題，設(shè)備離線和模糊等質(zhì)量問題，都不能被迅速的發(fā)現(xiàn)，降低了視頻圖像的有效利用率。與此同時，無法精準了解每個前端設(shè)備的運行狀態(tài)，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時，不能快速的發(fā)現(xiàn)和維護?；谘膊橄到y(tǒng)平臺后的設(shè)備運行參數(shù)，能夠及時掌握前端視頻設(shè)備的運行情況，極大程度地避免事故誤報、漏報情況，保障前端視頻監(jiān)控的完好性。

圖7 前端視頻監(jiān)控檢測界面圖

5.5 統(tǒng)計分析界面

對城市管理問題進行深入挖掘分析，從時間、空間等維度剖析事件發(fā)生的規(guī)律，支持多字段查詢，并通過圖表、GIS等豐富的可視化手段進行展現(xiàn)，輔助開展多角度多層次的探索式分析決策。

圖8 統(tǒng)計分析界面圖

6 實際應(yīng)用

視頻智能化巡查系統(tǒng)平臺正式部署后，初期挑選城市管理要素較多區(qū)域視頻監(jiān)控800路。經(jīng)過不斷的數(shù)據(jù)采集、智能分析、機器學(xué)習(xí)、算法改進等工作，問題識別準確率不斷提升。2021年9月1日至10月1日，系統(tǒng)平臺共計識別案件23866起，準確率約83.06%。其中，亂堆物堆料15996起，識別率82.72%；店外經(jīng)營3947起，識別率82.37；違規(guī)戶外廣告1763起，識別率85.37%；沿街晾掛720起，識別率84.58%；非機動車亂停放593起，識別率92.41%。其他問題還包括暴露垃圾、垃圾箱滿溢、施工廢棄料、渣土未覆蓋等。23866起案件中，因算法識別問題，交由人工智能再學(xué)習(xí)案件4043起，約占全部案件的16.94%。該部分案件的數(shù)據(jù)將作為人工智能機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練素材，以進一步提高案件識別率及準確度。

7 結(jié)語

通過實施城市管理視頻智能化巡查系統(tǒng)項目建設(shè)，對于推動形成智能化的城市管理運行體系具有重要意義，進一步拓展了城市管理問題的來源渠道，充分利用了原有視頻監(jiān)控資源，無縫對接數(shù)字城管系統(tǒng)（考核）平臺，大量的城市管理得到及時發(fā)現(xiàn)、派遣、處置，從實際部署運行來看，城市管理智能化水平得到有效提升。