基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術(shù)研究

張佳

（上海城建市政工程（集團(tuán)）有限公司，上海市 200065）

基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術(shù)研究

張佳

（上海城建市政工程（集團(tuán)）有限公司，上海市 200065）

隨著平安城市、智能交通等項(xiàng)目的建設(shè)，針對電子警察的研究越來越多，而抓拍違法要素?zé)o疑是電子警察違法認(rèn)定的重要依據(jù)，因此對違法要素的檢測顯得尤為重要。對目前常用的幾種車輛視頻檢測技術(shù)在電子警察違法要素中的應(yīng)用展開初步探討，并分析和比較各技術(shù)特點(diǎn)和限制，以區(qū)別其適用的范圍，提出在電子警察工程設(shè)計和實(shí)際應(yīng)用中，將幾種車輛視頻檢測技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，才能進(jìn)一步提高車輛違法的捕獲率、號牌識別的準(zhǔn)確率等技術(shù)指標(biāo)。

違法要素；電子警察；車輛視頻檢測技術(shù)

0　引言

道路交通安全違法行為自動記錄系統(tǒng)（以下簡稱電子警察系統(tǒng)）是利用高科技手段，對在道路上發(fā)生的各類交通安全違法行為進(jìn)行圖像自動取證，為闖紅燈、闖禁令、超速等各類交通安全違法行為的責(zé)任鑒定、事后查詢提供真實(shí)、可靠、全面的信息，并能夠以圖文、視頻錄像等多種形式對外提供信息服務(wù)，結(jié)合相應(yīng)的處罰管理手段，對道路交通秩序起到積極的規(guī)范作用［1］。

對電子警察設(shè)備來說，“違法要素”需要通過視頻影像手段得以“固化”，才能形成無可爭議的違法證據(jù)，一旦錯拍或拍攝不清產(chǎn)生違法證據(jù)的歧義，不僅直接影響整個系統(tǒng)，還會給公安執(zhí)法過程帶來無法回避的麻煩。因此違法要素的效果直接影響違法證據(jù)的有效性。

違法圖像需要有出眾的圖像效果，才能為交通管理部門提供確切的違法證據(jù)，發(fā)揮系統(tǒng)效用。車輛視頻檢測技術(shù)是利用視頻圖像進(jìn)行車輛檢測的一種交通檢測技術(shù)，與其他車輛檢測方法相比，基于視頻圖像技術(shù)的方法具有直觀、可監(jiān)視范圍廣、可獲取更多種類的交通參數(shù)等優(yōu)點(diǎn)［2］。

綜上所述，本文主要對基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術(shù)進(jìn)行研究。通過各種技術(shù)手段針對性地對“違法要素”進(jìn)行體現(xiàn)和優(yōu)化，從而達(dá)到獲得確鑿非現(xiàn)場執(zhí)法［3］違法證據(jù)的目標(biāo)，為常規(guī)交通管理正確決策提供條件。

1　電子警察車輛視頻檢測技術(shù)

1.1電子警察系統(tǒng)構(gòu)成

電子警察系統(tǒng)通常分為前端系統(tǒng)、傳輸系統(tǒng)和中心（后端）系統(tǒng)三部分，如圖1所示。

圖1　電子警察系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

前端系統(tǒng)采集違法車輛數(shù)據(jù)，包括識別數(shù)據(jù)、抓拍圖片、視頻錄像，在本地進(jìn)行存儲的同時，采集的所有信息（包括圖片和數(shù)據(jù)）實(shí)時傳遞到位于中心工作平臺的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

傳輸系統(tǒng)一般借由光纖網(wǎng)絡(luò)、無線租用等方式，按照一定傳輸機(jī)制傳輸至電子警察中心工作平臺。

中心（后端）系統(tǒng)在收到前端系統(tǒng)采集的基本信息后，根據(jù)不同的需求，對這些信息進(jìn)行相應(yīng)的處理、打印，并按照要求，將記錄轉(zhuǎn)換成交通違法統(tǒng)一處罰系統(tǒng)的格式納入集中管理。

1.2車輛視頻檢測技術(shù)

目前在各城市電子警察中主要使用的車輛檢測器是線圈感應(yīng)器和視頻檢測器。地埋感應(yīng)線圈檢測器因其可靠性高、準(zhǔn)確率較高，而且價格低，在前幾年一直被廣泛使用，但隨著電子技術(shù)的發(fā)展，大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路的發(fā)展，功能強(qiáng)大的數(shù)字處理芯片的出現(xiàn)，車輛視頻檢測技術(shù)取得突破并發(fā)展得相當(dāng)成熟。與線圈檢測技術(shù)相比所具有的優(yōu)越性和高性價比已漸漸得到業(yè)內(nèi)人士的公認(rèn)，代表了未來車輛檢測領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用方向。

車輛視頻檢測技術(shù)具有以下優(yōu)勢：

（1）安裝方便，施工時基本不影響交通，易于移動，更加經(jīng)濟(jì)實(shí)用，簡化了工程施工與維護(hù)。

（2）直觀可靠，可以實(shí)現(xiàn)大區(qū)域交通信息采集，路口車輛軌跡全面控制，能獲取更多的交通信息和交通參數(shù)。

（3）可提供現(xiàn)場錄像，重現(xiàn)交通場景，便于事后治安偵查、交通事故責(zé)任認(rèn)定、交通狀況調(diào)查。

（4）在交通信息采集、統(tǒng)計、分析方面應(yīng)用廣泛，作為信息時代海量數(shù)據(jù)的來源之一，為安防大數(shù)據(jù)在智能交通、公安執(zhí)法中的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐。

2　電子警察違法要素的選取

2.1電子警察抓拍違法類型與違法要素的關(guān)系

違法要素作為交警部門執(zhí)法行為中的直接證據(jù)，均需要在違法圖片中呈現(xiàn)。單一的電子警察抓拍主要幾類違法類型與違法要素的對應(yīng)關(guān)系見表1。

表1　違法類型與違法要素對應(yīng)一覽表

2.2選取電子警察抓拍典型違法類型

城市交通中大量交通流在交叉口內(nèi)沖突運(yùn)行，道路交叉口成為城市道路交通的通行瓶頸所在。信號控制措施為解決交叉口交通流的沖突提供了通行權(quán)于時間上的分離手段，通行能力的最大化需要交通參與者均按照規(guī)則行駛，而闖紅燈行為則會擾亂車輛有序運(yùn)行的秩序，且一旦發(fā)生交通事故將造成交叉口的通行癱瘓，導(dǎo)致大面積的交通擁堵，機(jī)動車延誤會大幅增加，影響路網(wǎng)交通的穩(wěn)定、高效運(yùn)行。

以闖紅燈違法類型為例，電子警察設(shè)備抓拍的違法圖片，其中違法要素均在圖片中得以體現(xiàn)，如圖2所示。

圖2　電子警察（闖紅燈違法類型）設(shè)備抓拍的違法圖片

3　基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術(shù)

3.1車輛視頻檢測——號牌逐幀識別技術(shù)

號牌逐幀識別技術(shù)是以機(jī)動車號牌識別技術(shù)為核心，從高清視頻流中提取車輛號牌進(jìn)行實(shí)時識別，根據(jù)號牌的大小和角度變化進(jìn)行車輛軌跡的跟蹤，并能通過車輛類型粗略對車型進(jìn)行分類，如圖3所示。

圖3　號牌逐幀識別技術(shù)

機(jī)動車輛在行進(jìn)過程中，號牌由于焦距原因會隨著車輛的移動呈現(xiàn)“模糊—清晰—模糊”的趨勢。在高清視頻流中，通過對號牌清晰時間段中的視頻幀進(jìn)行實(shí)時號牌識別，并將多幀識別結(jié)果根據(jù)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，從而獲得較為準(zhǔn)確的號牌號碼，也可以對有號牌車輛的通過情況進(jìn)行抓拍記錄。號牌顏色（藍(lán)色、黃色）可以對車輛類型加以區(qū)別。

（1）號牌逐幀識別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：能夠通過目前較為成熟的號牌識別算法進(jìn)行視頻跟蹤，取多幀并計算權(quán)值的號牌識別結(jié)果更為準(zhǔn)確可靠，取得最好的號牌識別準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)。

（2）號牌逐幀識別技術(shù)的限制：由于號牌識別與號牌的大小和清晰度密切相關(guān)，一般號牌大小在80～180個像素點(diǎn)比較適合號牌識別，同時考慮到攝像機(jī)景深的影響，號牌識別區(qū)域控制在6～8 m的范圍內(nèi)。號牌逐幀識別的精度與識別的次數(shù)也有著密切的關(guān)系，號牌逐幀識別的實(shí)現(xiàn)還依賴于機(jī)動車尾號牌的清晰度，尤其是夜間號牌位置的補(bǔ)光條件對性能影響較大，目前常通過LED燈對車尾號牌進(jìn)行補(bǔ)光，但與不同號牌的反光特性關(guān)系較大。

（3）號牌逐幀識別技術(shù)的適用范圍：適用于闖紅燈等以車輛號牌為主要抓拍違法要素的違法類型。通過號牌信息上的顏色來區(qū)分不同的車輛類型（藍(lán)牌、黃牌、白牌、黑牌）和隨著車輛的移動，根據(jù)車輛號牌的位置變化進(jìn)行車行軌跡的跟蹤這兩者的識別層次均較為模糊，因此側(cè)重車輛類型和車行軌跡違法要素的違法類型需結(jié)合其他技術(shù)。

3.2車輛視頻檢測——動目標(biāo)跟蹤技術(shù)

動目標(biāo)跟蹤是以背景分離和運(yùn)動檢測技術(shù)為核心，從高清視頻流中提取車輛整體輪廓進(jìn)行實(shí)時軌跡判定，根據(jù)車輛整體輪廓的運(yùn)動軌跡驅(qū)動攝像機(jī)進(jìn)行抓拍，并能根據(jù)車輛輪廓進(jìn)行車型分類（大車、小車），如圖4所示。

圖4　動目標(biāo)跟蹤技術(shù)

機(jī)動車輛在行進(jìn)過程中，可以通過背景分離算法將運(yùn)動物體從相對固定的背景畫面中抽取出來，并判斷運(yùn)動物體（車輛）的邊緣。發(fā)現(xiàn)運(yùn)動物體后，在監(jiān)測范圍內(nèi)可以對運(yùn)動物體進(jìn)行實(shí)時跟蹤，綜合各類邏輯條件（紅燈、壓線）等處罰依據(jù)驅(qū)動高清攝像機(jī)進(jìn)行抓拍，從而獲得交通違法圖片證據(jù)。

（1）動目標(biāo)跟蹤技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：不受車輛號牌等因素的限制，可以對全畫面進(jìn)行視頻軌跡跟蹤，為電子警察擴(kuò)展抓拍違法行為的能力提供了更多的可能性，且動目標(biāo)跟蹤技術(shù)能夠判定較為復(fù)雜的違法邏輯。

（2）動目標(biāo)跟蹤技術(shù)的限制：動目標(biāo)跟蹤技術(shù)也與攝像機(jī)幀率息息相關(guān)，攝像機(jī)幀率越高，視頻跟蹤越精確，如果采用高靈敏的視頻檢測攝像機(jī)，夜間動目標(biāo)跟蹤的效率受環(huán)境的干擾少。

（3）動目標(biāo)跟蹤技術(shù)的適用范圍：適用于闖禁令（單行道）、逆行等需要明顯車行軌跡違法要素偏離正常行駛路線的違法類型。有別于號牌逐幀識別技術(shù)的車型分類，動目標(biāo)跟蹤技術(shù)通過車輛輪廓的計算可以對車輛類型（大、中、?。┘右詤^(qū)別，在實(shí)現(xiàn)了宏觀車行軌跡控制的同時犧牲了車輛號牌識別的準(zhǔn)確率。

3.3車輛視頻檢測——車尾特征跟蹤技術(shù)

車尾特征跟蹤技術(shù)是通過車輛尾部的特征信息，如號牌、車尾燈等特征對車輛進(jìn)行視頻跟蹤，作為號牌逐幀識別技術(shù)的補(bǔ)充，如圖5所示。

圖5　車尾特征跟蹤技術(shù)

機(jī)動車輛在行進(jìn)過程中車尾特征相對固定，可以在對車尾圖像進(jìn)行二值化后，通過相關(guān)算法從高清視頻流中根據(jù)車尾特征進(jìn)行車輛的檢測，并且根據(jù)車尾特征的坐標(biāo)變化進(jìn)行車輛軌跡及違法行為的檢測。

（1）車尾特征跟蹤技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)：不依賴號牌識別結(jié)果，可以實(shí)現(xiàn)較大范圍的違法車輛跟蹤，適合大場景動態(tài)過程中的交通違法行為檢測，并且夜間檢測效果相對于號牌逐幀識別要好。

（2）車尾特征跟蹤的限制：車尾特征跟蹤技術(shù)與攝像機(jī)的幀率以及車輛本身的狀況有關(guān)，捕獲率和有效率指標(biāo)隨環(huán)境的變化變動較大。

（3）車尾特征跟蹤的適用范圍：適用于如公交專用車道、路口滯留等車輛類型較為規(guī)范的違法車輛的捕獲。該技術(shù)首先關(guān)注與車輛類型密切相關(guān)的車尾特征，通過對車尾信息的識別確定該車的車輛詳細(xì)信息。這也是近年來越來越多不法分子利用遮擋車牌、套牌等手段逃避法律處罰和進(jìn)行違法犯罪活動，使車牌識別無法起到應(yīng)有的作用，因此常通過車尾特征跟蹤技術(shù)對號牌逐幀識別技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充。

U491

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1009-7716（2016）09-0223-03

2016-06-10

張佳（1986-），女，上海人，助理工程師，從事交通信息、機(jī)電與交通工程設(shè)計工作。