浅析高速公路视频联网监控平台的研究与设计

代毅

摘 要：本文结合工作实际，对视频监控的自动分析技术和管理方案进行研究，提出高速公路视频分析技术在公路管理中的应用，重点对基于视频分析的高速公路运营管理方案进行了探究并提出建议，以满足交通管理的精细化和自动化需求。

关键词：高速公路;视频;联网;监控平台;研究

中图分类号：U495 文献标识码：A

1 现状分析

全国各个省市均已建设各自的高速公路视频监控系统，或已经在省级中心汇聚，或在经营主体内部形成汇聚。但各个省份在建设时间、技术选型、平台功能以及接口协议方面均有所差异。各省高速公路数字化视频解决方案都是相互独立的个体，在建设时期没有考虑到全国高速公路视频联网和检测信息共享，即使未来AI技术深入发展，在全国统筹管控方面仍缺乏可有效利用的相关资源，对比铁路网的高效运行、应急处置和服务机制。交通部门缺少一套有力的实时状态掌控工具，为此交通运输部在全国层面上提出需要构建全国高速公路视频联网检测体系的概念。按照部文件的要求，建设任务可以简化为“部省联网、统一接口、统一功能、统一服务”4个方面。目前，很多省份的高速公路数字化视频监控技术还是采用类似小区安防監控的方式，在某一个局域网内实现视频共享。而部文件要求，建设全国统一的平台，不再以客户端的方式实现部路网视频调阅，通过平台底层对接建设一个全国层面的视频汇聚总平台，对内实现全省视频集中，对外推动跨省视频调阅，推动未来5G、AI技术在高速公路视频管理中的应用。如何优化省级层面的视频共享和传输，助力全国视频互联互通成为云平台建设首要解决的问题。

2 高速公路视频联网监控平台

2.1 识别车牌系统

视频分析技术最基本的功能之一是在高速公路上识别车牌。车牌识别技术也是高速公路系统中车辆查询和车辆跟踪的重要组成部分。通过数码相机收集包含牌照的图像，然后通过处理图像技术提取并识别牌照，以实现自动识别车牌的目的。通过自动识别技术提取车牌信息后，将识别的信息发送到后续处理软件，以实现车辆的统一控制和管理。识别车牌系统在高速公路管理中的应用取代了人工介入，既减少了工作量，又减少了工作误差;前端通过车牌大数据挖掘进行视频监控、捕获和录像，并保留视频和快照等证据，可用来辅助打击逃税。

2.2 业务应用协同

通过云边协同技术在城市轨道交通视频监控系统业务方面的应用，一方面提升了视频监控系统的智能分析及分析响应能力，另一方面加强了与城市轨道交通其他安防子系统的协同联动功能，同时也提高了相关业务管理效率。

（1）在业务功能方面，视频监控系统可根据场景定义各类异常事件，不需通过中心服务器，可直接在边缘端通过 AI 硬件实现需求较为迫切的区域徘徊逗留检测、站台越界和两端入侵报警、重点人员识别及追踪、电梯 / 楼梯摔倒、站台区域乘降人数统计、大件物品遗留检测等功能，另外还可根据运营管理需求增加包括烟雾火灾图像分析、工作人员动作规范识别、工作人员与非工作人员区分等定制化智能分析功能，有效缩短了异常事件下的系统响应时间，降低工作人员安全管控压力。

（2）在业务协同方面，通过云边协同技术的应用可使系统发挥更佳的整体效能，能够更加快速的实现视频监控系统与其他安防子系统的报警协同联动功能，当接收到如安全检查及探测系统、异物入侵报警系统、电子围栏系统、出入口控制系统等因特定危险事件发出的触发信号时，视频监控系统画面可自动切换至相应的报警区域，并发出报警信息供车站工作人员进行确认和处理，防止事态进一步发展而导致失控。

（3）在业务管理方面，云边协同技术的应用不仅可以实现系统对业务场景的快速分级预判及流程处置报警，还可使中心系统更加快速、全面的协同分析多个视频监控节点，不同监控角度的视频数据，并将重要业务场景、关键视频数据自动标记与关联，通过预置的关键词语及场景定义对视频实现基于内容特征的高效检索和浏览，极大提高了工作人员对重要事件和场景的查询效率。

2.3 视频大数据转化为大情报

视频结构化的本质就是将杂散的视频数据变为有逻辑统一的数据模型。在道路交通管理应用上，视频结构化的核心，是数据模型向情报化的转变，这个转变分为两个阶段：首先要研究更强大、更全面的视频结构化建模算法，将所得数据进行全面智能分析和清洗，筛选具备潜在价值的数据，建立相关数据模型; 然后将数据模型与业务需求相结合，支撑交通流量监测、交通路况研判、警卫线路可行性分析等工作，逐步解决视频监控数据向视频情报的转化。

2.4 视频结构化持续优化，抗环境干扰

视频结构化算法对环境比较敏感，受环境干扰大，光线、杂物、恶劣天气、晃动都会影响实际效果。随着计算机视觉前沿技术的日益成熟，深度学习、高性能计算、海量数据训练、多维信息结合、大数据挖掘分析、目标跟踪等技术都将快速推动视频结构化分析技术、算法效果的逐步提升，以达到根据不同的复杂环境对视频数据精准高效地自动学习和过滤的目的。

2.5 基于 5G 通信技术的轨道交通视频监控系统

5G通信技术的公共交通视频监控系统总体结构，分布式 Pidi 站用于地铁站台和站厅的 5G 信号覆盖，Acer 站用于地铁和停车场的 5G 信号覆盖。HD 摄像机接入端，可采用基于 Cu/Du 的二级结构，使用 5G 通信技术，在 Cu 上建立一个区域数据中心，并考虑其在 OCC（OperationControl） 站点的实际位置。挖掘了核心网络的部分应用功能，并在 Cu 上使用了边缘计算服务器。该系统除可用于视频监控系统外，还可根据车辆控制界面平台的低延时要求对人工智能能力 （人工智能 ） 进行预定位，支持车辆和管路的运行和维护这是一个由中央控制中心 3C 组成的视频监控系统，轨道交通总队通过本地交通网与 5G 通信网络相连。城市轨道交通 5G通信网络视频监控服务与 5G 公共网络服务按网络段分开。用户可拨打视频监控，地铁站的 HD 摄像机可根据上层视频监控系统的指令记录视频，并高速地通过 5G 通信空中接口传送;本地数据中心设有边缘计算服务器，核心可存储和处理本地返回的 HD 视频 （ 如数据分析、图像识别和识别等 ），还可根据上层视频监控系统的要求，实现对摄像机的智能控制。介质存储层是运营商的 5G 通信网，两端为中央监控点和接收视频监控点。与已有系统相比，网络装瓶减少了中间处理的潜在故障点，有利于日常运行和维护，可降低和提高系统的可控性和可控性。以 5G 通信网络为基础的城市轨道交通视频监控系统，能快速响应城市轨道交通运营维护期间视频监控点的临时增加和物理状态变化的要求。若视频发展到超高清，还能满足带宽倍增的业务需求，以及公司的快速引进和视频监控系统的简易扩展，将极大地提高视频监控系统的灵活性，有助于考虑未来智能轨道交通的发展趋势。

3 结束语

本文通过对高速公路视频监控系统的分析，提出高速公路视频分析技术在公路管理中的应用，大大提升了高速公路管理水平。结合国家高速公路发展现状，基于视频分析系统及高速公路运营管理的发展情况，提出了相应的管理方案和制度草案，在一定程度上可促进中国高速公路的可持续发展。

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