基于城市轨道交通智能视频分析设计应用

孙树红

摘要：地铁是改善城市公共交通的状况的有效途径。随着城市轨道交通的快速建设，人们对城市交通的安全问题越来越重视。智能视频分析通过对实时视频流的分析，对场景中的各种目标进行检测、分类、跟踪并分析和判断目标行为，从而在异常情况下及时告警、主动防范、提高处理突发事件效率。主要研究了智能视频分析技术在地铁视频监视系统中的应用背景及技术框架，总结了智能视频分析中的关键技术的实现的框架及核心流程。

关键词：城市轨道交通;视频监控;智能分析;图像分析;目标检测;目标跟踪;行为识别;异常行为检测及判定

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）31-0195-02

1概述

智能视频分析作为时下视频监视系统最热的话题，已经在平安城市，轨道交通等领域得到广泛的应用。在地铁行业里面，如何将智能视频分析系统有效的应用起来，需要针对不同应用场景特色进行分析，本文基于南京地铁7号线线网指挥平台高清视频监视系统的特征对智能分析系统的技术内涵及提出的设计思想进行分析研究。

2传统视频监视系统功能分析

视频监视系统的应用模式是目标监测（摄像头）→传输（双绞电缆）→处理→控制，人侵告警、目标检测、目标跟踪、图像分析处理、行为识别及异常行为检测判定的精准性是视频分析系统追求的目标之一。但是，上述传统的视频监视系统存在局限性。

2.1人的心理生理的局限性

监控中心的值班员即使经过严格的上岗培训、敬业都不能100%的长时间集中注意力在屏幕上，或者无法同时发现两件及以上同时发生的事件。因此，产生大量的突发事件的漏报和误报是无法避免的。

2.2监视系统模式局限性

传统的监视系统各自独立，互相无法实现数据的融合智能深度分析，严重制约监视系统智能化发展。如果能形成一个完整的，及所有要素为一体的安防数据库的综合系统平台，从整体安全体系上协调工作，可支持多个安防要素决策活动，根据安防系统不同场景的要求对目标的管控，探测，联动等行为进行行为分析，为安防系统提供保障。

2.3数据分析局限性

报警事件发生后对录像数据进行分析通常是值班员必须要做的工作之一。漏报和误报现象则是进一步推动对数据分析的需求。

传统视频监视系统缺乏智能因素，录像数据无法被有效地分类存储，只能打上时间标签，因此数据检索工作变得极其耗时，并且很难获得全部相关信息，而经常发生误报漏报现象使无用数据进一步增加，从而给数据分析工作带来更大难度。

3智能视频监视功能设计

智能视频分析系统需要满足以下性能：

1）准确性：人流密度估计和行人计数具有较高的准确率，能有效应用于安全运维;

2）可扩展性：能够根据实际的需求配置各个监控点，加入新的监控点，方便灵活;

3）开放性：系统应是一个开放的、易扩展的系统，便于后期添加其他功能;

4）智能化：能够根据监控画面智能识别和检测目标，并对异常情况发出报警信息;

5）实用性：按照实用性的原则，整个系统以实用、操作方便、简洁、性能高效为原则，既满足快速反应的特点，又满足决策层、管理层及时了解各项信息，进行业务处理和综合管理的实用要求;

6）易维护性：系统操作简便、应用软件操作界面友好，信息处理工作简单、方便、快捷，系统维护、系统配置、应用软件安装简单、高效。

3.1智能视频分析系统及其功能模块

智能视频图像分析主要包括对站台层、站厅层、设备层以及出入口的人员计数、人群密度分析、客流统计分析和视频智能摘要等要求。根据招标文件要求，本项目采用后端集中处理方式进行各点的监控视频的智能分析。即在中央控制室集中設置智能视频分析服务器和智能视频摘要服务器，系统架构如图1所示。

基于ffmpeg+OpenCV+OpenMP开发的可同时处理多路视频数据的高性能解码和视频帧缓冲处理框架，经过Intel指令集加速优化，支持自适应降采样和降帧率、可适应不同计算环境要求。

视频智能分析服务器可对各前端摄像机的汇聚数据进行实时的处理，并根据检测的结果给出客流的统计、人流密度估计和告警、乘客异常行为检测与报警、摄像头状态自检显示。视频智能摘要服务器可对硬盘录像机中的存储的数据，准实时或按计划地进行智能摘要构建和视频浓缩。其中，摘要信息主要包括乘客行为异常、物品遗失检测、人脸检测与提取等有助于运营管理和公共安全的信息，支持在用户感兴趣的维度，以时间线查看摘要信息、缓存的视频帧和相应的原始视频流。

3.2关键功能设计

配置管理模块：

（1）实现对摘要类型的设定和选择;

（2）参数和模型设置模块用于异常事件检测参数、人脸检测的参数等设置;

（3）支持对系统内容、硬盘和网络资源使用情况的查询。

统计和报警处理模块指标：

（1）可基于人员技术功能对换乘通道部署的摄像机视频图像进行客流统计分析，分析结果应以各种饼图、折线图等图形方式实时呈现，并支持调取浏览历史数据;

（2）可根据设定的策略，按照规范的格式，进行报警信息生成、记录、上报、查询;

（3）支持告警数据库信息的整库同步到中央服务器，或分布式存储于各智能视频分析节点。

人员计数模块：

（1）根据管理配置模块为每个摄像头配置的计数通过线，自动配置模块参数;

（2）支持对任意指定通道摄像机的实时和历史视频数据进行人员计数，计数准确率不低于95%;

（3）支持基于多个相关通道的人员计数结果，通过统计模型，推算换乘人员比例。

人群密度估计模块：

（1）根据管理配置模块为每个摄像头配置的人群密度估计区域，自动配置模块参数;

（2）支持对典型视场的人群密度估计，估计准确率不低于90%;

（3）支持实时推送目标区域的人群密度等级，并根据配置的阈值进行报警。

乘客异常行为检测模块：

（1）支持徘徊、摔倒、推搡、打架等乘客异常行为进行检测;

（2）支持实时将告警推送到车站管理人员或地铁公安。

摄像头状态自检模块：

（1）支持对摄像头清晰度的计算和报警;

（2）支持摄像机是否正常工作的检测和报警;

（3）支持摄像机是否存在遮挡的检测和报警。

摘要信息管理与检索查看模块：

（1）根据规范格式对异常事件以及关键帧等摘要信息进行存储;

（2）支持摘要信息按类型、按摄像头、按时间线等检索;

（3）支持建立固定时段的百万级人脸库;

（4）支持给定人脸数据在人脸数据库中进行检索。

人脸检测与人脸库模块：

（1）对特定进出通道中的角度合适的清晰人脸进行检测;

（2）支持构建百万级包含人脸和人脸指纹信息的人脸库。

4结束语

数字化、网络化、智能化是视频监视系统未来的发展方向，数字化是基础、网络化是介质、智能化是目标，随着DSP技术、计算机的卷积神经网络、多媒体数据库技术的发展，必将推动监视技术的进步与创新。本文仅以图像视频分析技术为基础，从功能和原理上论述了智能监视技术的框架，起到抛砖引玉的作用。