基于道路监控视频分析的地质灾害预警系统设计

旷丞吉，谭文斌，蒙 勇

（铜仁学院 大数据学院，贵州 铜仁 554300）

0 引言

针对地质灾害多发路段交通事故频发的问题，本文设计了一个道路地质灾害自动预警系统，通过对地质灾害多发路段的监控视频分析，从中获取视频路段地质信息变化情况，根据图像帧的变化情况来判断对应路段是否发生地质灾害。在分析视频帧信息变化的研究方面，当前主要集中在计算图像帧之间的相似度研究上。针对图像相似度计算，崔建良等［1］提出了基于图像互信息方法计算两张图像的相似度；杨先义等［2－4］提出了基于结构相似性的计算方法；丘展春等［5］提出通过余弦相似度计算掌纹图像相似度；顾广华等［6－9］提出了一种基于深度多相似性哈希方法；阮承治等［10－11］提出了基于颜色直方图计算图像相似度。经对比研究发现，在计算图像相似度方面，颜色直方图具有计算简单、执行效率高、旋转不变性、对图像的大小没有限制等诸多优良特点。本文利用颜色直方图计算新的图像帧与非地质灾害情况下目标图像帧(以下简称目标图像帧）之间的相似度。

1 地质灾害检测模型构建

本算法模型通过将监控视频接入系统后台，系统后台接收到视频数据后，按照给定频率对视频进行切割，对切割后的图像帧按照一定频率进行采样并送入模型中进行相似度计算，如果输入图像与目标图像相似度值低于阈值，则视为输入图像帧发生了异常，或有障碍物进入了监控视频，即视为被监控路段发生了地质变化，算法执行过程如图1所示。

图1 检测模型执行过程

在模型的执行过程中，相似度的阈值根据实际情况进行调整。本系统中触发报警功能采用向道路管理员下发风险提示短信的方式实现，管理员接收到风险提示后，进入系统平台对预警进行核实，如果确定已发生地质灾害，则做出相应处理，避免交通事故发生。

2 算法模型评估与实现

2.1 模型评估

当模型构建好后，为了检验模型对不同尺寸障碍物预警的灵敏性和准确性，本算法通过在视频监控区放入不同大小的障碍物来测试模型的有效性和灵敏性，模型评估的计算如式(1）所示。

设评估函数为

其中E表示模型识别的准确率，N为对应物体尺寸实验时测试总次数，δ为相似度阈值，f(θ）表示输入视频帧与目标图像的相似度值，相似度计算方法采用邹承明等［11］提出的灰度直方图方法。

在实验中，设N＝20，δ＝0.9，通过设置不同大小的物体模拟障碍物进入监控视频区，获得如表1所示的实验结果。

表1 算法模型验证结果

为了更直观地判断准确率与物体尺寸大小的变化关系，本文根据实验数据绘制了如图2所示的变化关系图。由图2可知，本系统图像识别模型对较大物体进入道路监控具有较高的识别准确率。

图2 障碍物尺寸与准确率变化关系

通过让不同尺寸障碍物进入监控区来做系统是否触发预警的实验，当障碍物尺寸变化时，判断系统是否触发预警提示，根据预警提示情况来判断系统模型对障碍物预警的灵敏性。实验后得出，当物体尺寸大于75 cm×75 cm×75 cm时，系统模型具有较高的准确率。

2.2 系统实现

为了将本检测模型用于实践，本文设计了一个基于B/S模式的地质灾害预警系统，系统的执行流程如图3所示。

图3 检测系统执行流程

在预警系统中，为了加强对道路监控设备、道路管理员、预警信息及记录等信息的管理，在系统中设计3个总体功能模块，系统总体框架如图4所示。

图4 系统总体框架

本检测系统中，设备管理模块主要负责对道路监控视频的管理，包括相关的增删等常规操作；安全监测模块主要负责系统异常数据管理、数据分析、实时监控查看，以及相似度阈值管理等，方便用户查看预警信息和核实预警情况；用户管理模块主要负责用户增加、删除、权限管理、角色管理等功能项，实现对道路管理员信息和角色权限的管理，便于上一级管理员更好地管理系统及用户。

3 结语

在系统上线运行后，通过设计障碍物并抛入视频监控区，当障碍物较小时，判断检测系统是否会触发预警，根据检测情况再调整障碍物大小，以检测系统预警的有效性和灵敏性。经系统上线测试，系统对小目标识别效果不明显，下一步将对算法模型进行优化调整，以提高识别的覆盖范围。当较大障碍物进入监控区时，本系统能有效实现检测和自动预警，对提升地质多发路段的交通安全具有重要意义。在实际应用中，本系统能有效提高道路险情预警效率，避免因地质灾害引发的道路交通事故，对保障通行车辆的安全具有重要意义。