楊櫻

摘要：通過研究和融合熱成像及可見光雙模融合檢測技術(shù)、深度學(xué)習(xí)全息車輛感知與信息采集技術(shù)、視頻智能交通監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)、視頻智能交通違法監(jiān)測與取證技術(shù)和增強學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，文章研發(fā)車輛超溫監(jiān)測預(yù)警事件檢測系統(tǒng)，通過對超過安全溫度但并未達(dá)燃燒值的車輛車身、貨箱及部分前輪和后輪的溫度變化，從而實現(xiàn)對車輛超溫危險預(yù)警，實現(xiàn)對道路交通事件和火災(zāi)事件的檢測，有效避免燃爆類惡性事故。

關(guān)鍵詞：車輛超溫監(jiān)測預(yù)警；安全監(jiān)管；重點車輛監(jiān)控

中圖分類號：TP399? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 項目背景

常泰長江智慧大橋位于泰州長江大橋下游30.2km、江陰長江大橋上游28.5km，南北分別連接常州與泰興。常泰長江智慧大橋采用城際鐵路、高速公路、一級公路3種交通方式合并過江方案，項目上層橋面布置雙向6車道高速公路，南接江宜高速，北接寧通高速，設(shè)計速度100km/h；下層橋面上游側(cè)布置兩線城際鐵路，設(shè)計速度200km/h；下層橋面下游側(cè)布置4車道一級公路，泰興側(cè)接入六圩港大道，常州側(cè)接入港區(qū)大道，設(shè)計速度80km/h。復(fù)雜的橋梁結(jié)構(gòu)和多種形態(tài)的通行方式使得大橋?qū)Φ缆愤\行過程中的安全防控要求更高。常泰長江智慧大橋具有以下特點：（1）集3種交通運輸方式于一體的多功能橋梁；（2）長江大橋下層，一邊是雙線鐵軌，一邊是四車道公路，鐵路偏重，整座橋存在荷載不平衡的問題，也被稱為“偏心橋”；（3）管理難度大，安全風(fēng)險隱患大。

現(xiàn)有高速公路監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)比較完備，以五峰山大橋為例，主要包括交通事件檢測、交通管理、交通參數(shù)采集、信息發(fā)布、外場監(jiān)控設(shè)備的供電、車道管控、全數(shù)字BIM+GIS管養(yǎng)、智能消冰除雪、護欄碰撞感知、危險駕駛行為檢測、交通事件急速感知、交通事故智能取證等系統(tǒng)。在道路運行安全方面從道路通行狀態(tài)監(jiān)測、氣象感知、交通事件監(jiān)控、車道管控、信息發(fā)布、路面消冰、護欄碰撞感知、危險駕駛行為檢測和基于雷達(dá)的事件感知幾個方面，實現(xiàn)了對高速大橋的路面行駛過程安全監(jiān)測。南部通道監(jiān)控系統(tǒng)也實現(xiàn)了對危險品車輛定位的實時監(jiān)控，但是數(shù)據(jù)延時較大，無法通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)對危險品車輛的實時監(jiān)控，尚存在對火災(zāi)和車輛超溫預(yù)警能力不足。特別是在高溫天氣中，載重車輛高速行駛會帶來車輛燃燒等事故。急需部署車輛超溫預(yù)警系統(tǒng)［1］有效檢測出已經(jīng)超過安全溫度但并未達(dá)燃燒值的車輛車身、貨箱及部分前輪和后輪的溫度變化，有效避免燃爆類惡性事故。

車輛超溫監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的監(jiān)測點硬件設(shè)置在長大下坡的中下段，橋梁或隧道前的1～2km處；監(jiān)測點的前端測溫采集系統(tǒng)采用雙波段紅外測溫能有效檢測出已經(jīng)超過安全溫度但并未達(dá)燃燒值的車輛車身、貨箱及部分前輪和后輪的溫度變化。

車輛超溫監(jiān)測預(yù)警包括前端子系統(tǒng)、傳輸子系統(tǒng)、后端平臺。前端子系統(tǒng)實現(xiàn)對車輛特征數(shù)據(jù)、車輛溫度數(shù)據(jù)的提取以及對超溫車輛的預(yù)警、車輛軌跡跟蹤接力。通過傳輸子系統(tǒng)將各前端設(shè)備間獲取的數(shù)據(jù)打通，并按需傳輸?shù)胶蠖似脚_子系統(tǒng)，實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的匯聚、分析、展現(xiàn)、存儲等功能。通過3個子系統(tǒng)的建設(shè)和互聯(lián)互通，車輛超溫預(yù)警前端系統(tǒng)由熱成像溫度檢測單元、卡口抓拍單元、終端服務(wù)器、交通警示誘導(dǎo)屏、警示音柱、爆閃燈組成，主要實現(xiàn)行經(jīng)車輛的溫度檢測、車輛車牌提取、超溫車輛的聲光警示等。

熱成像溫度檢測單元，以可見光與熱成像雙光譜融合視頻事件檢測和圖像結(jié)構(gòu)化分析技術(shù)為基礎(chǔ)，基于視覺感知、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實時感知車輛、行人、非機動車、速度、方向、異常軌跡信息，結(jié)合道路基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備運行狀態(tài)感知，為道路管理方提供實時、準(zhǔn)確、全面的綜合交通信息，是未來真正實現(xiàn)智慧道路、智慧交通的基礎(chǔ)性工程。

2 關(guān)鍵技術(shù)及特點

2.1 熱成像雙光譜檢測技術(shù)

通過雙光譜熱成像技術(shù)解決了可見光技術(shù)在夜間及復(fù)雜環(huán)境中看得見的問題，將兩種進(jìn)行融合應(yīng)用相得益彰，特別是在強光干擾、夜間、霧天等復(fù)雜環(huán)境下，雙光譜技術(shù)采用深度圖像特征識別與熱成像圖像模型可實現(xiàn)對白天和晚上交通事件的檢測，可充分提高事件檢測系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和實用性。

圖像中對于人、車等強紅外輻射源，圖像亮度高，而路面、水面及其他環(huán)境則溫度較低則圖像背景變暗，因此，對于監(jiān)控場景中的感興趣目標(biāo)具有天然的選擇性，不容易受到陰影、逆光、順光、車輛炫光等復(fù)雜光線的干擾。

雙光譜熱成像技術(shù)采用的紅外波長較長，穿透煙霧、污漬能力強，特別在薄霧和中霧環(huán)境下對雙光譜熱成像幾乎不造成任何影響，同時衍射能力強，在鏡頭上有污漬或鏡頭前方出現(xiàn)部分遮擋情況下，對成像效果不造成影響，易于維護，安裝條件限制也較少。采用雙光譜熱成像技術(shù)無須外界自然光源、人工光源的輔助即可獲得良好的成像效果。

2.2 深度學(xué)習(xí)全息車輛感知技術(shù)

通過基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識別和全時空三層坐標(biāo)映射算法，識別車輛目標(biāo)，實現(xiàn)對車輛、行人、物體的真實大小、地理坐標(biāo)的實時感知、分析和軌跡采集與記錄。

通過圖像抓拍與智能識別技術(shù)，自動識別車輛特征并建立跟蹤軌跡，系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對道路目標(biāo)及設(shè)施的實時狀態(tài)感知，還能夠?qū)ζ湔鎸嵶鴺?biāo)位置、行駛方向、正方向夾角、速度等進(jìn)行感知。

2.3 視頻智能交通監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)

在深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)上，實現(xiàn)事件的自動上報，同時為道路上行駛的車輛提供預(yù)警指導(dǎo)，降低二次事故和三次事故發(fā)生概率。

2.4 增強學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)

通過增強學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)提高事件識別的準(zhǔn)確性和智能化水平，不斷完善和升級事件識別算法，提升在不同場景下的系統(tǒng)識別能力和適應(yīng)能力。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

拓?fù)浼軜?gòu)：本系統(tǒng)的組成由前端傳感器、雙光譜AI交通事件檢測器，以及后端平臺應(yīng)用服務(wù)器、工作站、顯示系統(tǒng)等構(gòu)成。其中，雙光譜圖像前端傳感器采用不低于200萬像素的可見光高清、高靈敏度、低照度攝像機和在線式紅外熱成像儀。系統(tǒng)可支持全天候?qū)λ淼?、路面、橋梁等多場景、多區(qū)域的交通視頻圖像采集和上傳。

雙光譜AI交通事件檢測器，通過CPU、GPU并行運算架構(gòu)，采用深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，將前端上傳的視頻流進(jìn)行分析，并將交通事件、交通違法情況輸出到應(yīng)用平臺和工作站。

應(yīng)用平臺由數(shù)據(jù)采集服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、Web應(yīng)用服務(wù)器、應(yīng)用客戶端以及監(jiān)控系統(tǒng)大屏幕等主要設(shè)備構(gòu)成。采集服務(wù)器主要實現(xiàn)對感知數(shù)據(jù)的采集、記錄、數(shù)據(jù)調(diào)度服務(wù)。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器實現(xiàn)對各感知數(shù)據(jù)的入庫和分析。Web應(yīng)用服務(wù)器主要基于Web頁面的交通事件應(yīng)用平臺提供支撐。客戶端是? 提供業(yè)務(wù)應(yīng)用人員與應(yīng)用平臺系統(tǒng)應(yīng)用層的交互入口。大屏幕主要負(fù)責(zé)輸出和事件報警稽查的最終界面成果展示。

4 系統(tǒng)功能

系統(tǒng)功能主要包括車輛識別、雙光譜檢測預(yù)警和交通事件檢測的功能。

4.1 車輛識別

通過對車輛檢測、車輛品牌年款識別、車輛特征識別、車輛比對、車牌識別，實現(xiàn)對采集車輛的身份認(rèn)證，確定車輛基本信息。

4.1.1 車輛檢測

通過前端卡口設(shè)備，采集車輛視頻圖像并進(jìn)行圖像智能識別分析，確認(rèn)是否有車及其位置，其難點在于針對不同的路況、不同的姿態(tài)、不同的光線、嚴(yán)重的遮擋等復(fù)雜情況［2］識別出車輛及其位置。同時，對于圖像中的司乘人員人臉清晰的，進(jìn)行人臉識別［3］以輔助車輛的識別。

4.1.2 車輛品牌年款識別

對常見的超過200種車輛品牌，7 000種車輛款式及子車型的車輛目標(biāo)進(jìn)行身份識別，包括車輛的號牌、顏色、品牌等，有效識別率不低于96%［4］。

4.1.3 車輛特征識別

針對車輛的年檢標(biāo)、擺件、掛件、出入證、抽紙盒、天窗、備胎、輪轂、車燈，車輛駕駛員等微特征進(jìn)行識別，同時對車輛中是否有副駕駛、主副駕駛系安全帶情況、主駕是否打電話、是否倒下遮陽板、駕駛員人臉等關(guān)鍵點進(jìn)行檢測及特征識別達(dá)到車輛輔助判別的目標(biāo)。

4.1.4 車輛比對

車輛比對指的是在進(jìn)行車輛識別之后，對車輛進(jìn)行1∶1的比對，1∶N的比對，判別車輛是否套牌，鑒定無牌車是否違法等。

4.1.5 車牌識別

可準(zhǔn)確識別車牌號碼，包括號牌中的漢字、英文字母以及阿拉伯?dāng)?shù)字等常見字符以及車牌顏色、車牌底色、車牌類型、車牌結(jié)構(gòu)等，實現(xiàn)車輛類型［4］區(qū)分，可以支持部分車牌識別、遮擋號牌車輛識別。

4.2 雙光譜檢測預(yù)警

4.2.1 雙光譜異常交通行為分析

基于熱成像和可見光傳感器的連續(xù)視頻流進(jìn)行車輛軌跡和行為實時跟蹤分析，進(jìn)而實現(xiàn)車輛的異常停車、逆行、違法、發(fā)生交通事故等行為分析。

4.2.2 車體溫度預(yù)警

通過安裝在龍門架上的熱成像攝像機，采集熱紅外波段監(jiān)測車輛溫度，如出現(xiàn)異常高溫（超過160℃），高速監(jiān)控中心會第一時間收到預(yù)警信息，系統(tǒng)還會顯示抓拍的車牌號碼、過車圖片、熱感圖片、錄像等信息。

監(jiān)控中心即可立刻通過高速公路上的情報板發(fā)布預(yù)警信息，引導(dǎo)車輛進(jìn)入前方的服務(wù)區(qū)或下高速，查看檢修或熄火降溫，有效避免道路車輛自燃事故發(fā)生，減少道路事故發(fā)生率，提升道路通行效率。

4.2.3 火焰檢測

系統(tǒng)對大橋上發(fā)生的火災(zāi)事故中的火焰進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測和報警，達(dá)到準(zhǔn)確火災(zāi)預(yù)警的效果。

4.3 交通事件檢測功能

系統(tǒng)對大橋高速交通區(qū)域的異常交通事件進(jìn)行自動檢測、自動報警、實時記錄，包括異常停車、低速車流、超速車輛、排隊超限、車輛逆行、能見度異常、行人穿越、路面遺撒等交通事件。

中心管理平臺實時接收發(fā)生在道路前端的異常事件報警信息，自動確定事件發(fā)生的物理位置并與GIS系統(tǒng)聯(lián)動，自動調(diào)閱出相關(guān)CCTV攝像機或球機或云臺近距離查看大屏幕或主監(jiān)畫面鎖定實時監(jiān)控。

系統(tǒng)可對交通事件自動進(jìn)行觸發(fā)式錄像，可記錄事件發(fā)生前5～300s和事件后5～300s整個事件發(fā)生的過程。具體功能如下所述。

4.3.1 車輛停駛

車輛在檢測區(qū)域內(nèi)停車或出現(xiàn)事故，確認(rèn)車輛停駛的報警時間1～120s可調(diào)。

4.3.2 車輛逆行

車輛在檢測區(qū)域內(nèi)逆行或倒車，確認(rèn)時間、行駛距離閾值可調(diào)。

4.3.3 遺撒物品

系統(tǒng)可對車道內(nèi)貨物遺撒、車輛碎片等報警，判斷時間、大小閾值可調(diào)。

4.3.4 低速車流

視域內(nèi)出現(xiàn)持續(xù)低于最低限速行駛車流，或行駛速度低于系統(tǒng)設(shè)置的報警速度，報警閾值可調(diào)，報警持續(xù)時間可設(shè)定。

4.3.5 大貨車檢測

具備大貨車檢測能力，可對視域中出現(xiàn)的大貨車進(jìn)行自動檢測、記錄和報警，可對限時段、限路段中大貨車的出現(xiàn)進(jìn)行實時報警和記錄，報警響應(yīng)時間0～60s可調(diào)?？蓪Υ筘涇囋谙扌?、禁行路段或時段出現(xiàn)的事件自動預(yù)警，消除由于大貨車可能導(dǎo)致的交通事故和交通擁堵等隱患。

4.3.6 排隊超限

檢測區(qū)域車輛通行不暢且車輛排隊長度超過系統(tǒng)報警長度，排隊長度閾值可調(diào)，持續(xù)時間可調(diào)。

4.3.7 施工檢測

系統(tǒng)采用AI圖像識別技術(shù)提供道路施工檢測能力，可通過對道路中出現(xiàn)的反光錐、水馬等標(biāo)志物品判斷當(dāng)前視域內(nèi)可能存在施工事件并進(jìn)行自動報警，報警響應(yīng)時間0～60s可調(diào)。

4.3.8 煙霧報警

系統(tǒng)可基于視頻對比度等特性，對封閉區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的團霧、車輛尾氣聚集造成的能見度下降進(jìn)行報警，可以與COVI檢測系統(tǒng)、能見度檢測系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動，自動提交管理人員進(jìn)行人工確認(rèn)。該報警信息可與PLC控制系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動控制，對車輛進(jìn)行分流控制，并啟動通風(fēng)、照明、車道控制等子系統(tǒng)。

4.3.9 能見度檢測

基于視頻對道路能見度進(jìn)行檢測，可轉(zhuǎn)成以米為單位的能見度值，為道路交通在極端天氣下的管控? 以及團霧檢測提供有效手段。

4.3.10 事件上報

視頻檢測器可以自動檢測出上述事件并將事件檢測數(shù)據(jù)（包括記錄編號、設(shè)備編號、事件開始時間、事件結(jié)束時間、事件類型、檢測地點、檢測方向）實時上傳中心的綜合管理平臺。

參考文獻(xiàn)

［1］傅建法.高速公路車輛超溫預(yù)警測控系統(tǒng)［J］.中國交通信息化，2021（9）：130-133.

［2］戰(zhàn)蔭偉，朱百萬，楊卓.一種車輛識別算法的研究與應(yīng)用［J］.電子科技，2021（34）：1-7.

［3］朱百萬.基于深度學(xué)習(xí)的車輛識別技術(shù)研究與應(yīng)用［D］.廣州：廣東工業(yè)大學(xué)，2020.

［4］錢倩.基于圖像的貨車品牌類型識別方法研究［D］.南京：東南大學(xué)，2019.

（編輯 王永超）

Research on vehicle overtemperature detection system based on AI technology

Yang? Ying

（Jiangsu Changtian Zhiyuan Transportation Technology Co.， Ltd.， Nanjing 210036， China）

Abstract： Through the research and fusion of thermal imaging and visible light dual-mode fusion detection technology， depth learning holographic vehicle perception and information acquisition technology， video intelligent traffic monitoring and early warning technology， video intelligent traffic illegal monitoring and forensics technology and enhanced learning and machine learning technology， the paper develops a vehicle overtemperature monitoring and early-warning event detection system， which can realize the dangerous early-warning of vehicle overtemperature through the temperature change of vehicle body， cargo box and some front wheels and rear wheels which exceed the safe temperature but do not reach the burning value， to achieve the detection of road traffic incidents and fire incidents， effectively reduce the explosion of malignant accidents.

Key words： vehicle overtemperature monitoring and early warning; safety supervision; focus on vehicle monitoring