智慧车站视频分析系统研究及应用实践

杨鋆 魏秋实 胡寿建 王海宁

（1.天津津航计算技术研究所 天津市 300000 2.天津轨道交通运营集团有限公司 天津市 300000）（3.天津市地下铁道集团有限公司 天津市 300000）

目前，天津轨道交通运营线路共9 条，分别为天津轨道交通1 号线、2 号线、3 号线、4 号线、5 号线、6 号线、6 号线二期、9 号线、10 号线，线网覆盖11 个市辖区，总长度286 千米，运营车站数181 座，现地铁已成为天津市民出行的首选交通工具[1]。随着城市轨道交通的高速发展，地铁线网覆盖城市面积越来越大，各个车站的客流量稳步提高，但乘车人数增加的同时安全隐患风险也随之提高，给传统的视频监控系统和站务人员带来较大挑战。本文主要介绍智慧车站智慧视频分析系统的技术研究及应用实践。

1 智慧视频分析系统简介

智慧视频分析系统是一种可以收集、分析和利用视频信息的技术，它通过对视频中的画面进行检测，从而提取出有价值的信息，可以帮助用户改善安全问题、提高运营效率和检测异常现象。

车站传统视频监控系统需要通过人工轮巡调看视频监控画面，定时查看需要占用站务人员大量的工作时间，并且多数安全事件都是发生在巡查间隙，无法及时发现并处理，事后通过一个并不精确的事件发生时间去监控后台调取视频查看整个过程，不能及时定位问题原因[2]。智慧车站智慧视频分析系统可将传统监控系统升级为主动监测，及时告警，视频截取，随时查看，持续高效的解决人工监测及手动查找视频回放等问题。

智慧车站视频分析系统可识别以下危险行为：

（1）人群聚集：可对公共区域区域进行重点监控聚众闹事、非法聚集等情况；

（2）站台屏蔽门翻越：可对地铁、高铁、火车月台进行人员监测，监测候车人员在车辆未到来时，是否有攀爬翻越屏蔽门进入轨道的行为，若监测有人员攀爬翻越屏蔽门进入轨道的行为，则触发告警事件，最大程度的保障人员安全；

（3）电扶梯逆行算法：实时检测电扶梯上的乘梯人员状态，出现乘梯人员逆行跌倒等事件实时进行报警，更大程度地保护人员安全；

（4）翻越或下钻闸机：实时监测车站进出口闸机区域，对人员翻越闸机、下钻闸机，叠过闸机的危险行为进行辨识，从而保护人员安全并维护乘车秩序。

2 智慧视频分析系统应用

智慧车站视频分析系统应用物联网技术、人工智能技术、计算机视觉技术和图像视频处理技术实时监测车站运营状态，及时发现人员电扶梯逆行、站台屏蔽门翻越、翻越或下钻闸机等一系列存在安全隐患的危险行为并触发报警，站务人员可根据报警信息及时到场处理，减少安全事件发生，且告警触发时可自动在硬盘录像机（NVR）中将截图及视频回放保存到事件中心中方便站务人员查看确认。

2.1 智慧视频分析系统架构

智慧视频分析系统使用高清摄像头将采集的视频图像信息通过TCP/IP 网络传输至硬盘录像机，硬盘录像机再通过TCP/IP 网络将图像信息发送至智慧城轨平台配置的AI 智能盒子，通过配备的AI 算法，进行智能分析处理，识别出异常行为，并将评判结果通过TCP/IP网络发送至智慧车站服务器，智慧车站服务器进行逻辑处理后在智慧大屏上进行呈现。同时具备实时监控功能，支持视频设备分组、视频矩阵墙多元展示、重点画面锁定，云台控制、多设备历史录像联动追踪，便于安保人员更好的管理众多视频设备；对实时监控中发现的异常情况进行抓图、提事件，紧急事件及时上报；记录视频智能AI 事件及事件发生时的抓图，录像片段，历史事件追踪有据可循。

智慧视频分析系统实现部署如图1 所示。

图1： 智慧视频分析系统实现部署

2.2 智慧视频分析系统应用的关键技术

智慧视频分析系统的实现过程包括：

（1）视频收集：视频可以来自摄像机、传感器等多种不同的设备，这些设备可以收集静态或动态的有效视频；

（2）视频处理：收集到的视频需要进行处理，以提取有价值的信息；

（3）视频分析：通过计算机视觉、机器学习等技术，对视频进行分析，从而提取出有价值的信息；

（4）视频应用：分析得到的有价值的信息可以应用于安全、运营效率和异常检测等不同的领域。

2.2.1 系统流程介绍

智慧视频分析系统工作流程如图2 所示。

图2： 智慧视频分析系统工作流程图

（1）根据布设在车站重点区域周围的视频监控设备，获取重点区域周围视频图像数据；

（2）将视频图像数据上传，采用数据预处理技术进行视频数据实时清洗；

（3）检测得到视频图像中各重点区域内人员的骨骼关键点的坐标信息连接人员身体骨骼关键点与关节坐标点，分析人员的行为动作信息；

（4）根据各重点区域内人员的行为动作信息，采用多目标追踪算法对视频图像中人员进行追踪，识别可疑及危险行为；

（5）发现可疑及危险行为后，向管控平台发送报警信息，管控平台触发弹窗示警，同时保留截图及视频回放至事件中心。

2.2.2 应用算法介绍

（1）人体关节及身体部位识别算法：基于openpose 算法开发，openpose 为首个caffe 框架下基于卷积神经网络和监督学习的实时多人二维姿态估计算法。算法对人体形态、面部标签、手指运动等姿势进行估计，适用于单人及多人场景，具有极好的鲁棒性。

（2）目标动作判别算法：自主研发根据用户需求对特定目标动作（翻越/钻过闸机，连过闸机，摔倒等）进行识别的算法。该算法以openpose 人体形态识别结果为基础，分析特定目标动作参数，并结合机器学习及人体目标追踪，实现动作精准判别。

（3）人体目标追踪算法：自主研发基于k-means聚类的人体目标追踪算法。该算法实时获取人群识别结果，并采用k-means 聚类算法将当前人群信息与历史数据进行对比，综合考虑人群中各个人体位移及动作变化，通过最大相似度计算完成信息匹配，从而实现人群中各个人体目标的高精度追踪。

2.2.3 智慧视频分析系统测试及优化

智慧视频分析系统研制成功后，利用多种测试数据集和场景对智慧视频分析系统的准确率、报警速度、截图及视频回放生成结果等进行了测试，利用各种场景对算法进行深度训练确保智慧视频分析系统的稳定性和可靠性。对系统所使用的人体关节及身体部位识别算法、目标动作判别算法、人体目标追踪算法、行为分析算法等进行了更加深入的研究，并进行了算法的比较和评估。经过一段时间的测试优化，视频分析效率相对较高，而且可以提供准确的分析结果，能够很好地满足业务需求，将智慧视频分析系统应用到了张贵庄智慧车站中，协助车站管理人员完成了日常的运营管理工作，并取得了较好的成绩。

自动扶梯人员逆行测试如图3 所示。

图3： 自动扶梯人员逆行测试图

屏蔽门翻越及轨间行走模拟测试如图4 所示。

闸机翻越行为测试如图5 所示。

张贵庄及一号桥智慧车站使用的智慧视频分析系统具有以下优势：

（1）可以实现安全监控：通过视频分析，可以实时监控摄像头的视频，及时发现可疑的行为，从而提高安全水平。

（2）可以提高运营效率：通过视频分析，可以收集有价值的信息，帮助企业改善运营效率，从而节省成本。

（3）可以及时检测异常现象：通过视频分析，可以及时发现异常现象，从而及时采取有效措施，防止可能发生的损失。

3 智慧视频分析系统应用前景与展望

随着国家科技的不断进步，云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴信息技术的飞速发展，对于视频的各种使用方式也在经历着改革更新。目前对于视频的应用主要呈现3 个发展趋势。

（1）人工智能与摄像头相结合，等同于给摄像头增加一个更加智能的大脑，让摄像头不仅能看到画面还可以思考视频中的内容，能够起到改善系统技术、降低人力成本的作用；

（2）随着视频监控应用覆盖的行业和范围越来越广，智能视频分析技术是目前摄像头研发企业和深入视频应用分析企业不可或缺的重要技术，企业想要持续发展持续进步就必须深入研究，才能满足客户的需求；

（3）物联网的设备可以相互连接信息共享，从而可获取到大量的视频数据，智能视频分析技术能促进大量结构化数据的相互转换，经过分析可获取到大量可用的有价值的视频数据；现有的视频分析系统由于技术和硬件设备限制并不能完全的取代管理人员完成日常的监察工作，还需要技术人员更加深入的研究开发和硬件设备良好性能的支持[3]。

在未来，伴随着国家科学技术的不断进步与发展，智慧视频分析系统的研究覆盖的科学技术领域将会越来越广，例如人员行为识别的算法配置在企业的生产车间，对员工的违规操作进行告警并记录，辅助人员管理避免因违规操作导致安全事件的发生；将智慧视频分析系统运用到城市交通当中，算法可配置在固定设备及移动设备上，根据周围环境精确分析车辆行驶过程中是否存在违章行为，及时反馈违章信息及车辆信息，协助交通警察维护道路安全；由此可见视频分析技术在未来与大家的日常生活息息相关，各种算法的研究在科学界也是有着举足轻重的地位。

4 总结

智慧视频分析系统在9 号线张贵庄站与一号桥站成功上线应用，意味着视频分析技术已经涉及城市轨道交通行业，同时也相应“交通大国向交通强国迈进”的号召，通过科技创新，建设智慧城轨交通，相对于传统的地铁车站监控系统，智慧视频分析系统在协助站务人员完成日常监管工作方面有着很大的提升，遇到紧急事件可及时发现并迅速到场处理，经过一段时间的正常使用，取得了站务人员的一致好评，也让智慧视频分析系统在城市轨道交通行业全面普及成为可能，智慧视频分析系统能够促进城市轨道交通实现智能运营、智慧化建设和安全管理，对企业打造智慧化和智能化的厂区具有非常重要的意义，对城市管理的发展和进步也有着推动意义，相信在技术人员的努力下，未来智慧视频分析系统能有更加优异的成绩。