韋明 汪子睿 李東毅 王寧昌

摘要：文章以建設高速公路智慧服務區(qū)為目的，介紹了高速公路服務區(qū)智慧管理系統(tǒng)架構，探討了AI視頻融合拼接技術、視頻檢測技術、視頻流量分析技術以及視頻車位識別管理技術在智慧服務區(qū)的應用，合理利用AI視頻技術可為高速公路服務區(qū)運營管理賦能。

關鍵詞：智慧服務區(qū)；視頻融合；視頻分析；流量分析；車位識別

中圖分類號：U491.8A511732

0引言高速公路服務區(qū)作為高速公路行人和車輛的集散地，承載了車輛加油充電、行人餐飲休息等多種服務，對車輛進行休整、緩解駕乘人員疲勞，對保障高速公路行車安全有積極的作用。同時，高速公路服務區(qū)可以作為當?shù)匚幕男麄髅?，能充分展示地域文化，對經濟活動有推動作用。將基于AI的視頻技術應用到常態(tài)化服務區(qū)管控中，能夠更好地實現(xiàn)對服務區(qū)的實時監(jiān)控、對出現(xiàn)問題的快速處置和精準管控等目標。本文以高速公路服務區(qū)智能化運維管理與服務的需求為導向，以創(chuàng)新為動力，以視頻分析、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等新技術為支撐，設計和構建了高速公路服務區(qū)智慧管理系統(tǒng)，打造完善可靠、反應快速的智能風險防控體系，增強服務區(qū)管理全過程的規(guī)范化、信息化和自動化，提升交通安全生產和防控水平，推進交通運輸科技興安工程的建設進程，并展示了AI視頻技術對服務區(qū)的智慧化管理帶來的巨大提升作用［1］。

1高速公路服務區(qū)智慧管理系統(tǒng)架構

高速公路服務區(qū)智慧管理系統(tǒng)主要由服務區(qū)全景視角監(jiān)控系統(tǒng)、服務區(qū)安全管理系統(tǒng)、服務區(qū)流量分析系統(tǒng)、停車位管理系統(tǒng)等子系統(tǒng)構成（見圖1）。服務區(qū)全景視角監(jiān)控系統(tǒng)采用視頻拼接技術和AI事件檢測技術對服務區(qū)整體進行指揮調度和預警管控；服務區(qū)安全管理系統(tǒng)通過視頻識別技術對進出服務區(qū)的兩客一危車輛進行視頻跟蹤和路徑分析，阻止車輛進入危險區(qū)域，采用視頻分析技術對服務區(qū)加油站進行監(jiān)控，對加油站使用手機、抽煙、消防滅火器缺失等安全事件進行預警；服務區(qū)流量分析系統(tǒng)對加油站車流，出入口車流進行統(tǒng)計，對商超、餐飲人流進行統(tǒng)計，以提供服務區(qū)運營管理數(shù)據(jù)，提高物質與人員的管理效率；停車位管理系統(tǒng)對服務區(qū)內的停車位和新能源車充電位進行管理，指導服務區(qū)指揮中心進行車流量控制，做到公共信息的及時發(fā)布，防止車輛擁堵。

2服務區(qū)全景視角監(jiān)控系統(tǒng)

針對服務區(qū)廣場監(jiān)控范圍大、分路監(jiān)控存在盲區(qū)、管理困難、無法統(tǒng)籌等問題。系統(tǒng)采用AI視頻拼接技術，對特征點進行檢測，使用最近鄰方法匹配特征點，求出旋轉矩陣，通過波形矯正、融合拼接，最終將相機場景視頻拼接到一個統(tǒng)一場景，提供服務區(qū)實時的全景高分辨率視頻信息，以及服務區(qū)廣場的全局指揮調度視角。在全景視角的基礎上，采用yolov5深度神經網絡，對服務區(qū)車輛進行車輛識別、車輛跟蹤、車輛測速、碰撞檢測等，對車輛碰撞和超速進行報警，為服務區(qū)運營管理提供決策支持。同時匯總各系統(tǒng)間的交互數(shù)據(jù)，實現(xiàn)資源的統(tǒng)一調度，達到全局聯(lián)網布控、緊急事件快速響應、整體聯(lián)動指揮的目的。

服務區(qū)廣場全景監(jiān)控系統(tǒng)由出入口的監(jiān)控相機，服務區(qū)全景拼接相機，視頻NVR服務器，視頻分析服務器等組成，全景拼接相機將分離視頻融合拼接成全局視角視頻，接入視頻NVR進行視頻存儲，接入視頻分析服務器進行視頻的車輛碰撞檢測和車輛超速檢測分析，最后通過服務區(qū)中央服務器集群，接入調度指揮中心。

采用AI視頻融合技術，使服務區(qū)的實時全景監(jiān)控成為可能，同時利用基于AI的視頻分析技術，檢測服務區(qū)出入口車輛超速行為和車輛事故，提高了服務區(qū)安全應急處置的響應速度，節(jié)約了服務區(qū)管理和維護的人力成本。

3安全管理系統(tǒng)

服務區(qū)主動安全防控主要涉及危化品車輛（或重點車輛）防控和加油站安全防控。危化品車輛管理系統(tǒng)主要對?；奋囕v進行視頻跟蹤和路徑分析，阻止其進入危險區(qū)域對公共安全造成威脅。對服務區(qū)加油站使用手機、抽煙等危險行為，以及消防滅火器缺失等安全事件進行預警，防止發(fā)生危險事件。

3.1?；奋囕v管理系統(tǒng)

危化品車輛管理系統(tǒng)，由服務區(qū)出入口相機、門架相機、車輛引導屏、車型識別、車牌識別服務器、路徑識別服務器組成。出入口相機將入場車輛側面圖、車頭抓拍圖、車尾抓拍圖傳入車型識別和車牌識別服務器；識別服務器采用深度學習算法識別側面抓拍圖的車輛車軸和?；窐酥?；車牌識別服務器識別車頭抓拍圖、車尾抓拍圖的車輛車牌，指示車輛引導屏引導車輛進入指定區(qū)域；路徑識別服務器根據(jù)門架相機視頻，匹配?；奋囕v車牌，實時跟蹤并檢測車輛偏離車道，指示引導牌對司機提示，同時向指揮調研中心報警，以快速處置危險事件。

對?；窐酥?，使用支持向量機SVM算法，對?；纷址M行訓練，能快速準確地識別出?；奉愋?。對車輛車輪采用OPENCV霍夫圓檢測算法，識別出車輛車軸，并根據(jù)車軸位置識別出車輛車型。

采用AI視頻技術對危化品車輛進行識別，讓服務區(qū)對危險車輛的管控更高效智能，降低了危險車輛帶來的風險，給服務區(qū)的安全運營提供了巨大保障。

3.2加油站安全管理系統(tǒng)

加油站安全管理系統(tǒng)，利用收費站的監(jiān)控相機，進行吸煙行為檢測、煙火檢測、滅火器檢測等。主要由部署在匯聚監(jiān)控相機視頻的網關服務器組成，網關服務器采用yovov5深度神經網絡算法，以香煙、手機、行為姿勢、煙霧、滅火器等圖片進行訓練，對識別結果進行行為分析處理，根據(jù)識別到的位置匹配坐標，識別出危險行為，并上報中心平臺。

采用AI視頻技術對加油站安全事件進行識別，提高了服務區(qū)加油站的預警速度，降低了異常事件發(fā)生的概率，同時提供了處置安全事件的執(zhí)法依據(jù)，使服務區(qū)管理更高效、更經濟。

4服務區(qū)流量分析系統(tǒng)

服務區(qū)流量分析系統(tǒng)，主要對加油站和出入口的車流進行統(tǒng)計，對商超、衛(wèi)生間人流進行統(tǒng)計，以提供服務區(qū)運營管理數(shù)據(jù)，提高物質與人員的管理效率。此外，根據(jù)流量數(shù)據(jù)，應用車流、客流分析模型，對其進行大數(shù)據(jù)整理、分析、挖掘，使服務區(qū)管理部門能更好地進行服務區(qū)運營管理，提供公眾出行信息發(fā)布服務，同時進行商業(yè)拓展。

4.1車流分析

車流分析系統(tǒng)主要監(jiān)控服務區(qū)出入口與加油站出入口，車流分析服務器通過攝像機監(jiān)控視頻，依賴yolov5深度神經網絡算法，采用全天候各種光照場景下的車輛素材進行學習，識別出車輛、車牌、車型等結構化信息，統(tǒng)計車流量。中央服務器根據(jù)車流繪畫車流熱度曲線，根據(jù)出入車流數(shù)據(jù)，提供服務區(qū)的改擴建依據(jù)和日常運營管控數(shù)據(jù)。

采用AI視頻技術統(tǒng)計服務區(qū)出入車流，能及時對擁堵事件做出預警，使服務區(qū)對車輛的交通進行有效管制，也為服務區(qū)運營和改擴建提供數(shù)據(jù)支持。

4.2人流分析

人流分析系統(tǒng)主要監(jiān)控服務區(qū)餐廳、商業(yè)區(qū)視頻。統(tǒng)計進入商業(yè)區(qū)的客流量，結合銷售數(shù)據(jù)，分析商超客流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)商品優(yōu)化和布局優(yōu)化，引導服務區(qū)進行優(yōu)化管理。其主要由人流識別服務器組成，采用高精度實時人體檢測算法，與各種場景開源數(shù)據(jù)集訓練，同時采用多尺度方法，優(yōu)化小目標檢測，達到人流的精準統(tǒng)計。

采用AI視頻技術，使服務區(qū)能實時監(jiān)控人流量，能快速地對人流進行限流和疏通導流，避免核心區(qū)域人群因過于密集造成安全隱患，對疫情防控有重要作用。利用人流數(shù)據(jù)，提供服務區(qū)商超的運營管理依據(jù)，使服務區(qū)的管理更智能高效安全。

5停車位管理系統(tǒng)

針對服務區(qū)停車位管理困難、泊位信息更新不及時、運營維護管理難、高峰期充電樁排隊長等問題，采用深度神經網絡算法，在監(jiān)控畫面自動識別停車位和充電樁，以及泊位停車狀態(tài)和充電樁使用狀態(tài)，建立停車位信息的及時發(fā)布方案。停車位車輛識別，主要采用卷積神經網絡，對各角度車輛數(shù)據(jù)集圖片和視頻進行訓練，檢測各種車輛對象和邊界，以達到車輛的實時精確識別。

采用AI視頻技術管理服務區(qū)的停車位和充電樁位，能極大地降低服務區(qū)停車場和充電樁的運維成本，使服務區(qū)內的車位信息得到及時發(fā)布，提升服務區(qū)基礎服務的服務質量。

6結語

合理利用AI視頻分析技術，能解決服務區(qū)運營管理中的各種難題，有效整合服務區(qū)的信息資源，使服務區(qū)運營更經濟、預警更及時、運行更安全、管理更高效、維護更方便。打造智慧服務區(qū)，為公眾出行提供更好的服務，也為人工智能技術的推廣起到了很好的示范作用，為國家交通建設注入新活力。

參考文獻

［1］ 楊武，李軍，劉雨薇.高速公路智慧服務區(qū)建設與發(fā)展思考［J］.交通企業(yè)管理，2020（1）：5-8.

基金項目：中央引導地方科技發(fā)展專項“廣西智慧道路機電系統(tǒng)新技術綜合平臺建設”（編號：桂科ZY20111015）

作者簡介：韋明（1973—），高級工程師，主要從事高速公路建設技術管理工作。