國能（肇慶）熱電有限公司 梁瑞慶

1 引言

視頻監(jiān)控在對安全監(jiān)控方面具有一定的優(yōu)勢，可以根據(jù)采集的視頻數(shù)據(jù)幫助人們實時獲取監(jiān)控范圍內(nèi)的狀況，可以實現(xiàn)對突發(fā)性事故、危險等事件進行預(yù)防。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控采用人工的方式進行監(jiān)視，不僅浪費了人力資源，較長時間的監(jiān)控還會導(dǎo)致人員的疲乏，導(dǎo)致注意力分散，遺漏重要的信息?；诖?，將遠(yuǎn)程視頻技術(shù)與人員安全管理相結(jié)合，提出智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)，對電廠人員以及行為進行檢測，異常行為進行及時告警，及時對人員進行管控，進而提高發(fā)電廠生產(chǎn)、運行的安全性和可靠性。

2 智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)

智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)可以在監(jiān)視范圍內(nèi)捕獲多種目標(biāo)，并根據(jù)高清鏡頭完成實時記錄，獲取關(guān)鍵的特征信息，有效地幫助取證和記錄突發(fā)事件[1]。智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)運行原理主要分為3 部分，為分隔、標(biāo)記和追蹤。首先利用背景差分法將不同的運動目標(biāo)進行識別和分割[2]，對多個目標(biāo)進行二值化處理[3]，在處理的過程中，通過噪聲濾波器將影響運行的噪聲進行消除，在二值化處理后，利用區(qū)域單連接增長的方法，將不同的運動目標(biāo)進行標(biāo)記。再將標(biāo)記的目標(biāo)，根據(jù)其面積、運動距離、活動方式等因素轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)向量并建立空間坐標(biāo)軸，再根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的行為數(shù)據(jù)與目標(biāo)進行配對，當(dāng)配對獲得兩者間的聯(lián)系后，對標(biāo)記的目標(biāo)進行鎖定，對后續(xù)行為進行追蹤、監(jiān)控。

2.1 系統(tǒng)的主要功能

2.1.1 實現(xiàn)自動跟蹤

由槍機進行固定監(jiān)控，對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)運動的人進行識別，然后球機利用可運動的特性，根據(jù)槍機的識別結(jié)果，進行巡查和跟蹤，利用變焦系統(tǒng)進行清晰度調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對不同距離、位置的人自動追蹤、高清拍攝。

2.1.2 單目標(biāo)鎖定跟蹤

根據(jù)使用者的要求，對監(jiān)控范圍內(nèi)某個目標(biāo)進行單目標(biāo)鎖定跟蹤，控制中心可以對傳回的視頻進行操作，根據(jù)操作的命令控制球機進行跟蹤、鎖定，鎖定的過程中自動調(diào)焦，從而保證視頻的清晰度。使用者還可以在控制中心對球機拍攝的畫面進行調(diào)整，下達操作指令使球機拍攝指定的區(qū)域和位置。

2.1.3 異常行為預(yù)警

操作人員監(jiān)控油氣管道區(qū)域內(nèi)的移動目標(biāo)，對目標(biāo)行為進行數(shù)據(jù)對比、分析，當(dāng)出現(xiàn)設(shè)定的異常行為時，發(fā)出預(yù)警。智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)可以適應(yīng)不同復(fù)雜場所的需要，提供多個警戒組合和警戒面支持。

2.1.4 后臺聯(lián)動

利用智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)前端攝像機所拍攝的放大圖像，對系統(tǒng)所覆蓋的區(qū)域范圍內(nèi)經(jīng)過的人進行實時動態(tài)抓拍、分析和對比，可以在后臺系統(tǒng)中形成數(shù)據(jù)信息，幫助決策層了解監(jiān)控點的現(xiàn)狀，實現(xiàn)有效布控。

2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)如圖1所示，系統(tǒng)由3 部分構(gòu)成，分別是前端監(jiān)控點、監(jiān)控中心和傳輸系統(tǒng)。

圖1 智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)

前端監(jiān)控點為視頻監(jiān)測系統(tǒng)，主要由2 部分組成，分別是攝像機系統(tǒng)和智能跟蹤器。攝影機系統(tǒng)由球機和槍機組成。球機為球形云臺攝影機，自身攜帶攝像機系統(tǒng)、云臺系統(tǒng)和變焦鏡頭，拍攝的覆蓋面面積較大。槍機為槍式攝影機，監(jiān)控的位置固定，因此拍攝的覆蓋面較小，用于重要場所的固定監(jiān)控，主要用來補充、完善后臺數(shù)據(jù)。多目標(biāo)跟蹤器中應(yīng)用目標(biāo)識別算法，可以實現(xiàn)對目標(biāo)的行動軌跡進行分析，并通過硬件系統(tǒng)調(diào)整球機，能夠穩(wěn)定地跟蹤目標(biāo)。攝影機系統(tǒng)和智能跟蹤器實現(xiàn)有效聯(lián)動，利用穩(wěn)定跟蹤、自動變焦的特點，清晰、快速地拍攝，記錄下目標(biāo)的運動軌跡。拍攝的目標(biāo)可達到20個/min，目標(biāo)切換時間可以在0.4s以內(nèi)[4]。

監(jiān)控中心是智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)的核心，具有幾點作用：首先信息的分析端，負(fù)責(zé)對于視頻監(jiān)測系統(tǒng)傳回的影像資料與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比、分析、提示、預(yù)警等操作。其次是信息的展示端，將視頻監(jiān)測系統(tǒng)、分析系統(tǒng)的信息呈現(xiàn)給用戶。最后是指令的輸入端，通過監(jiān)控中心實現(xiàn)對于整個系統(tǒng)的控制。

傳輸系統(tǒng)為信息傳輸通道，主要的作用是將前端監(jiān)控點的影像資料傳輸至監(jiān)控中心，由監(jiān)控中心進行儲存?zhèn)浞?、分析處理，并將監(jiān)控中心的反饋信息傳輸至前端監(jiān)控點，一般由光纜、交換機、管路組成。交換機作為重要的信息交匯節(jié)點，交換機性能指標(biāo)見表1。

表1 交換機性能指標(biāo)

3 系統(tǒng)功能的實現(xiàn)

3.1 信息預(yù)處理

在獲得視頻圖像數(shù)據(jù)后，為提高視頻圖像的準(zhǔn)確性，方便后續(xù)對視頻圖像的處理，需要對視頻圖像進行去噪。在對視頻圖像進行去噪處理時，關(guān)鍵途徑是視頻圖像濾波，利用中值濾波法對視頻圖像進行去噪處理[5]，選擇處在目標(biāo)像素周圍的移動式二維模塊，對二維模塊像素點進行單獨調(diào)整、定向排序，將目標(biāo)像素作為中間值，將濾波進行去噪，防止周圍脈沖的干擾，保留視頻圖像的邊緣像素信息，對視頻圖像信息進行腐蝕，計算如式（1）所示：

式（1）中，k(o,p)表示視頻圖像；c(o,p)表示結(jié)構(gòu)元素；k、c的定義域分別為Dk、Dc。

在進行腐蝕開運算后，還需進行膨脹開運算，膨脹計算式如（2）所示：

3.2 背景差分法

遠(yuǎn)程視頻技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ)是對運動目標(biāo)進行識別、監(jiān)測時具有較高的魯棒性，魯棒性的高低決定著檢測與跟蹤的有效性、準(zhǔn)確性。運動目標(biāo)的監(jiān)測基于背景差分法，通過背景提取與當(dāng)前幀進行對比，用背景的相對運動情況體現(xiàn)目標(biāo)的運動狀態(tài)。即以N 個狀態(tài)對背景的像素點的表征顏色進行闡述，使每個狀態(tài)與高斯分布函數(shù)對應(yīng)，改變高斯分布函數(shù)參數(shù)，使背景模型進行更新，實現(xiàn)實時檢測與跟蹤。背景模型表達如式（3）所示：

式（3）中：k(Iu= i)為高斯混合模型的概率密度函數(shù)；γx,u表示在第x維、u時刻高斯分布協(xié)方差；δ(i,γx,u,∑x,u)表示N 維像素點顏色的分布情況。具體表示方法如式(4)所示：

當(dāng)在第x維、u+ 1時刻高斯分布協(xié)方差γx,u+1可以表示為如式(5)所示：

式（5） 中：vx,u表示各δ(i,γx,u,∑x,u)的貢獻度；N 個vx,u的和為1，表示方法如式（6）（7）所示：

Qx,u的表示方法如式（8）所示：

根據(jù)式（8）,∑x,u+1可表示如式（9）所示：

本系統(tǒng)完成目標(biāo)的監(jiān)測后，利用Camshift獲取視頻圖像的顏色的直方圖，卡爾曼濾波實現(xiàn)跟蹤與預(yù)測告警，然后進行反向投影，根據(jù)顏色分布的概率，對像素點的偏移量進行分析，多次迭代使像素點與目標(biāo)的質(zhì)心相近，進而完成目標(biāo)的追蹤。對卡爾曼濾波器初始化，給定目標(biāo)的運動參數(shù)，如空間位置、速度等，將預(yù)估值與實測值進行對比，計算其差值，并結(jié)合后續(xù)時刻的實測值，完成評估值的獲取，進而實現(xiàn)對目標(biāo)行為的預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果與設(shè)定的告警行為進行對比，從而完成告警動作。

4 應(yīng)用效果分析

為驗證智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用效果，進行仿真試驗，擬定4 種不安全行為的情形，分別是勞保著裝不規(guī)范、作業(yè)監(jiān)護不落實、不戴防護用具、不斷電檢修。其中勞保著裝不規(guī)范主要識別工作人員是否穿戴安全帽、反光衣；作業(yè)監(jiān)護不落實主要識別進行設(shè)備維護、檢修時是否滿足3人到場，是否懸掛檢修牌；睡崗、離崗主要識別在崗位是否存在人員不到崗、人員在崗位上存在睡覺行為；對不斷電檢修識別的則是智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)與發(fā)電廠管控中心進行連接，監(jiān)控區(qū)域內(nèi)存在設(shè)備檢修行為時，設(shè)備是否已經(jīng)停止電力供應(yīng)。每種情形進行200次仿真試驗，共計進行1000次，分析仿真試驗結(jié)果得到4種不安全行為的識別、預(yù)警情況。智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)識別、預(yù)警效果見表2。

表2 智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)識別、預(yù)警效果（單位：%）

5 結(jié)語

智能遠(yuǎn)程視頻跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)對人員的不安全行為識別準(zhǔn)確率為98.3%。本系統(tǒng)可以高效、準(zhǔn)確地識別和告警電廠人員的不安全行為，可以提高對人員的安全管理效果。本系統(tǒng)可保證發(fā)電廠的安全、穩(wěn)定運行。