劉 冰
公交車行車安全一直是公交運(yùn)營的重中之重,在公交行車安全管理中,重點(diǎn)關(guān)注的是駕駛公交車運(yùn)營的人。為了減少人為操控失誤而引發(fā)行車安全事故,全國城市公交陸續(xù)上線了主動安全視頻監(jiān)控系統(tǒng),系統(tǒng)的防疲勞設(shè)備與防碰撞設(shè)備實(shí)時(shí)注視著公交車駕駛員與車輛周邊環(huán)境,用機(jī)器視覺實(shí)時(shí)判斷交通風(fēng)險(xiǎn),將事故阻擋在發(fā)生之前。
主動安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠抓拍駕駛員的駕駛行為,及時(shí)捕捉到危險(xiǎn)情況,AI行為預(yù)警、實(shí)時(shí)預(yù)警大屏已成為公交管理人員登陸監(jiān)控系統(tǒng)的重點(diǎn)。防疲勞與防碰撞設(shè)備上線后,在很大程度上改善了公交車輛安全運(yùn)營水平,但隨之而來的問題是,主動安全防控設(shè)備受到自身算法局限以及車內(nèi)外環(huán)境復(fù)雜等多種因素的影響而產(chǎn)生一定程度的誤報(bào)。這些誤報(bào)信息會干擾有效報(bào)警,導(dǎo)致重點(diǎn)疲勞、違規(guī)行為不能及時(shí)處理。
為解決主動安全防控設(shè)備的誤報(bào)問題,保障公交行車安全,不少城市公交企業(yè)引入了云端視覺清洗,自動過濾設(shè)備誤報(bào)。
所謂云端視覺清洗,是基于行業(yè)領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺算法,精準(zhǔn)高效識別車載設(shè)備上報(bào)的不良行為,對誤報(bào)行為進(jìn)行過濾清洗。普通的主動安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)是選取畫面關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分析,而云端視覺清洗是在前者分析的基礎(chǔ)上,針對采集得到的報(bào)警視頻和圖片,進(jìn)行二次深度分析,在分析的過程中,綜合采用五官識別、姿勢識別、物體識別等多個深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法,更加細(xì)致地判斷圖像與視頻中是否出現(xiàn)違規(guī)行為(附圖)。系統(tǒng)將采集到的誤報(bào)數(shù)據(jù)自動清除,只提供準(zhǔn)確的報(bào)警數(shù)據(jù),幫助減少了干擾信息。
附圖 視頻中的違規(guī)行為
在實(shí)際應(yīng)用過程中,有2種方式可以實(shí)現(xiàn)云端視覺清洗功能。一種是在原有的IT系統(tǒng)基礎(chǔ)上,分配部分算力用于云端視覺清洗服務(wù)。另一種是采用第三方平臺提供算法服務(wù),第三方平臺將視覺清洗后的結(jié)果推送至公交車隊(duì)管理人員。
經(jīng)過數(shù)據(jù)驗(yàn)證,在使用云端視覺清洗功能之前,平均每1000臺車約有10萬條行為異常報(bào)警,每條報(bào)警提醒都需要管理人員排查確認(rèn),工作量極大。在使用云端視覺清洗之后,機(jī)器視覺代替人工篩查,行為過濾準(zhǔn)確度達(dá)到83%以上,使人工排查工作量減少了70%。
數(shù)據(jù)變化的同時(shí)帶來了管理上的解放,云端視覺清洗的主動安全視頻監(jiān)控更加有效地起到了規(guī)范司機(jī)駕駛的作用,減少了因疲勞和違規(guī)駕駛引發(fā)的安全問題。目前,云端視覺清洗已在國內(nèi)數(shù)十個公交企業(yè)應(yīng)用,并還在逐步擴(kuò)展應(yīng)用中。