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[2011-2-28]
 
【安防知识网】在智能交通整个系统的建设中,随着监控系统迅速迈向数字化、网络化,系统的开放性、集成性、灵活性以及智能程度越来越受到所关注,智能交通产业迎来了一个新兴的、机遇与挑战并存的市场。在众多数字视频监控新技术中,“智能视频监控”(IVS)技术又是最前沿的应用之一,而作为智能交通的重要应用技术之一,对于提高道路管理水平、降低交通事故发生率有着至关重要的作用。
  智能视频技术源自视觉与人工智能的研究,其发展目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系,使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体,这一研究应用于智能交通视频监控系统、将能借助计算机强大的数据处理能力过滤图像中无用的或干扰信息,自动分析、抽取视频源中的关键信息,从而弥补交通领域在传统监控系统中的不足,使其不但成为人的眼睛,同时还能通过“智能视频分析”技术,令计算机成为人的大脑去进行分析处理。这一根本性的改变,可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力,使视频监控系统具有更高的智能化,大幅度提高资源利用率与减少警力人员配置,全面提升交通管理的工作效率。
  智能视频分析技术与智能交通应用的结合点
  智能视频监控系统可以明确地区分车或其它物体,并过滤掉树叶、光影、雨雪等自然干扰和光线变化影响,一旦监控画面中“关键目标”出现,例如机动车车体、车牌、车头灯特征信息,系统能够以最快、最佳的方式提供有用的分析信息,如车牌号码的内容、车辆的行驶方向、车身颜色、车辆速度、车标等信息,交管中心平台就可以通过对这数据来作出相应的应用管理,如大屏幕发布、违规车辆处理、交通信号灯设施远程控制等管理机制。
  智能视频分析的判别机制包括内容分析和对象识别。
  内容分析:在任何情况下,重要信息数量会大大低于背景信息数量,例如地面、建筑物等静态信息以及风吹草动、雨雪、树影等动态信息都可被智能视频分析系统判断属于背景信息,而重要信息如机动车的活动信息,智能视频分析首先对图像内容进行分析,剔除那些无用的背景信息,捕捉主体内容。
  对象识别:智能视频分析软件内设“对象分析引擎算法分析”,能够根据例如机动车的车体不同、运动速度及运动方向准确识别出车辆的轨迹路线,成功地将重要信息例如违法信息分离出来。
  智能交通不同场所对IVS需求分析
  高速路、快速路、大桥、隧道计的视频检测
  由于这些场所具有道路幅面宽广、行驶速度快、易发生重大交通事故、配备定点警力不现实等特点,故采用传统监控无法满足监控需求。智能视频分析需要对机动车车体的判断、行驶方向的判断、行驶速度的判断、车道属性的判断、非车物体的判断、行人特征的判断、事故预警进行判断等。因此要求采用固定式摄像机,在使用前要进行参数设定,可根据不同道路环境灵活设置。
  比如在交通事故预警类别中可进行如下设置:分析记录停车,车辆停止移动10秒钟以上认为车辆停驶,可以修改停车时间阈值;逆行,车辆在车道中行驶的方向和所设定的方向相反;行人,有人出现在车道中;违法变线与超速行驶分析;丢弃物、遗洒,车辆行驶后路面出现遗弃物。
  而在交通状态分析类别识别中可实现如下检测:平均车速,一段时间内车道中车辆的平均速度;车流量,单位时间内车道上通过的车辆数目;车间距,一段时间内车辆之间的平均间隔距离;车道占有率,单位时间内车道上车辆占有时间的比例。
  广域交通事件视频检测
  因为广域场所检测幅面宽广,点位布置不灵活的应用特点,采用云台式摄像机。平时,此摄像机可人工控制检测使用。当不需要人工监测可固定位置,则系统会自动学习2-3分钟,转入检测状态。
  通过智能视频分析可检测并记录非法停车突发事件。比如车辆判断、车牌号码识别、车辆状态判断、智能控制云台摄像机的判断等。
  交叉路口路段控制检测
  针对城市交通、交通路口车辆排队状况的设计,对可对交叉路口的占有和空闲进行分析,以及同时处理多车道,单方向或多方向交叉路口,可以输出不同信息协助其他配套系统。
  通过智能视频分析可对机动车车体的判断、车辆轨迹跟踪的判断、违法事件的判断、车牌号码的识别、行驶方向的判断、行驶速度的判断、车道属性的判断、行人特征的判断、事故预警的判断等,实现交通无违法检测和交通状态检测。
  交通违法抓拍类别有:违法闯红灯抓拍;不按规定车道行驶抓拍;占用机动车车道行驶抓拍;逆向行驶抓拍;违法压线抓拍。交通状态分析类别有:排队长度,各方向车辆长度(数目);空闲/占用率,各方向车道的平均占有率;平均速度,各方向各车道的车辆平均速度;行车时间,一定时间内各方向车辆的平均行驶时间;平均等待时间,一定时间内各方向车辆的平均等待时间;流量,单位时间内各方向各车道通过的车辆数目;占有率,单位时间内各方向各车道上车辆占有时间比例;车头间距检测,各方向各车道车辆之间的平均间隔距离;拥堵预测,通过计算机智能算法科学预测各方向车辆行驶状况;红绿灯智能控制,通过计算机智能算法分配红绿灯时间。
  IVS面临的挑战和发展前景
  就目前技术而言,IVS主要面对的挑战是数据分析准确性的挑战,任何技术都不是完美的,如何提高数据的准确性是行业内技术人员的主要关注问题,提高准确性也就是提高智能视频分析算法的分析强度、分析完整性和分析的准确性。同时面临着各种高清摄像头的发展趋势,如何在更高清晰画质的摄像头中分析出正确的数据也是一个急需解决的问题。
  在公路交通智能化飞速发展的新世纪,智能交通技术必将多项技术结合在一起,以IVS智能视频分析为基础智能子系统,将遍布并控制交通领域的方方面面,它的普及有效地减少了交通事故的发生,资源的有效合理利用除了可降低环境污染,也有助于最大限度的发挥交通基础设施的优势效能,提高交通运输系统的运行效率和服务水平,为公众带来出行的方便。多种因素结合下,智能视频分析技术必然会成为未来城市交通的主角,人们的交通出行也将逐渐走向“智能化”。今后的生活,不只可以出现配备有多种智能交通设备的交通工具,更多的是对交通领域的整体调控与把握。而未来的交通管理系统,将由更多的信息采集点、优化的算法和多样的信息发布手段组成,走向“实时化”。

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