上海道路監(jiān)控視頻智能分析實測與趨勢評估

宋 睿

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，上海 200135)

上海道路監(jiān)控視頻智能分析實測與趨勢評估

宋 睿

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，上海 200135)

為從已有的道路監(jiān)控視頻系統(tǒng)中獲取分析源進(jìn)行后臺視頻分析，達(dá)到系統(tǒng)靈活部署、不重復(fù)投資的目的，從車輛行為特征智能分析為例進(jìn)行針對性測試分析。主要闡述利用已建的道路監(jiān)控視頻系統(tǒng)進(jìn)行后臺智能分析的效果,并以上海道路監(jiān)控視頻智能分析為例進(jìn)行實際測試，比較智能分析系統(tǒng)的架構(gòu)優(yōu)劣。同時,結(jié)合目前安防市場最新的智能分析系統(tǒng)產(chǎn)品動態(tài)，分析今后開放式場景下的智能分析技術(shù)的發(fā)展趨勢。

人臉識別;后臺分析;車牌識別;深度學(xué)習(xí);前端分析;智能攝像機;嵌入式分析

0 引 言

當(dāng)前安防視頻智能技術(shù)已由最初的僅適用于機場、商場、工廠、體育場館和閘機出入口等簡單封閉式場景的簡單預(yù)設(shè)模式學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展為可適用于城市道路、廣場、綠地和主題公園等復(fù)雜開放式場景的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻智能分析的功能已由區(qū)域入侵、拌線檢測、徘徊檢測、物品丟失、物品遺留、離崗檢測、車牌識別、車輛擁堵檢測、車流統(tǒng)計和靜態(tài)人臉識別等基礎(chǔ)功能延伸到動態(tài)人臉識別、人流分析、人群運動分析、車輛逆行分析、車輛滯留分析和讓行分析等高級智能分析功能。

目前上海市共有超過10萬個公共安全視頻監(jiān)控探頭，主要分布在城市公路、鐵路、港口和其他重點目標(biāo)出入口等城市公共區(qū)域。嘗試通過從已有的道路監(jiān)控視頻中獲取分析源進(jìn)行后臺視頻分析，實現(xiàn)系統(tǒng)靈活部署、不重復(fù)投資建設(shè)的高效能。

車輛行為特征智能分析應(yīng)用一直是安防廠商重點關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起，很多廠商通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練在車輛行為智能分析方面取得了實質(zhì)性進(jìn)展。依靠當(dāng)前行業(yè)水平，可實現(xiàn)對上千種車系和上百種車標(biāo)的識別，識別的準(zhǔn)確率已達(dá)到實用程度。隨著智能交通設(shè)備所能提取的車輛特征更加豐富，將有助于提升業(yè)務(wù)部門的工作效率，推動智能交通行業(yè)的發(fā)展。

1 視頻素材和檢驗工具

共截取4段視頻，分別為2個道路監(jiān)控點位的白天和夜間各1段，分辯率均為1 920×1 080。分別對4段視頻中出現(xiàn)的機動車輛進(jìn)行車牌號碼、車輛品牌識別和車輛異常行為檢測，通過在后臺服務(wù)器中部署專業(yè)的智能分析軟件(治安卡口車牌識別軟件和電子警察檢測軟件)檢驗其基于現(xiàn)有道路監(jiān)控視頻的捕獲率和準(zhǔn)確率。

2 車牌識別分析

2.1 點位1

1) 對于右側(cè)車道內(nèi)的車輛，在白天剛進(jìn)入圖像下邊緣的時刻，其車牌寬度僅能達(dá)到約60像素，且有一定的偏轉(zhuǎn)角度，車牌識別率≤70%(見圖1)。

圖1 點位1-白天

2) 對于左側(cè)車道內(nèi)的車輛，車牌寬度、角度均不滿足要求，無法處理。

在夜間場景下，圖像運動拖影非常嚴(yán)重，無法看清車牌(見圖2)。

2.2 點位2

1) 對于左側(cè)車道內(nèi)的車輛，只有在白天接近圖像下邊緣時刻，車牌寬度能達(dá)到60像素且有一定的偏轉(zhuǎn)角度，預(yù)期車牌識別準(zhǔn)確率≤60%(見圖3)。

2) 對于右側(cè)車道內(nèi)的車輛，車牌寬度和偏轉(zhuǎn)角度均不滿足要求，無法進(jìn)行處理。

在夜間場景下，也存在圖像運動拖影的問題，無法看清車牌(見圖4)。

3 車輛品牌識別分析

對于白天位于圖像下邊緣區(qū)域的車尾或車頭，基本上可用來進(jìn)行車輛品牌識別，相較于規(guī)范的卡口和電子警察場景，性能會略有下降，車頭的品牌識別準(zhǔn)確率≥80%，車尾的品牌識別準(zhǔn)確率≥70%。在夜間時圖像質(zhì)量較差，可認(rèn)為不適合進(jìn)行車輛品牌識別。

4 車輛異常行為檢測

車輛異常行為檢測主要包括占用公交車道、違章左/右拐彎、壓線和逆行等。

由于相機拍攝方向與車輛行駛方向之間存在一定夾角，因此在進(jìn)行拌線或區(qū)域入侵檢測時會存在一定的偏差(見圖5)。

假定圖5中的矩形框為車輛跟蹤框，在作壓線檢測判斷時，左側(cè)的車道線可正常處理，而右側(cè)的車道線會存在角度偏差導(dǎo)致誤判。在作區(qū)域入侵檢測時也會遇到這種問題。

若要得到比較理想的用于車輛異常行為檢測的場景，相機拍攝角度和車輛行駛方向應(yīng)盡量保持平行(見圖6)。

5 實測結(jié)論

綜合分析，單純利用上海已建的道路監(jiān)控視頻進(jìn)行特定功能的視頻智能分析，雖能節(jié)省前端和傳輸鏈路的投資，但會出現(xiàn)遺漏信息和誤判等嚴(yán)重問題，無法滿足治安防控預(yù)警嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)確的技術(shù)要求和環(huán)境條件。

6 行業(yè)動態(tài)

目前市場上主流的智能分析系統(tǒng)架構(gòu)有2種,分別是基于后臺分析前端高清攝像機傳回的純后臺數(shù)字監(jiān)控視頻流和分析后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳回中心的前端嵌入式后端純數(shù)據(jù)應(yīng)用方式。

1) 從系統(tǒng)靈活性的角度考慮，第一種方式可根據(jù)需要快速更新軟件算法和軟件功能，如2016年做違章停車檢測，在違停事件因信息化系統(tǒng)建設(shè)產(chǎn)生強有力的警示處罰效力而減少后，系統(tǒng)可立即更新為逆行，實現(xiàn)變道等其他交通電子警察功能。目前違停事件捕獲有效率普遍可達(dá)白天≥95%，夜間≥90%。而對于人臉識別和人流分析等智能分析功能，違停攝像機安裝點位側(cè)重于監(jiān)控路段一側(cè)機動車輛的特點,不適合對人進(jìn)行智能分析，此時系統(tǒng)架構(gòu)雖然靈活，但分析結(jié)果價值不大。

2) 從分析效果的角度考慮，第二種方式能針對不同分析功能區(qū)分?jǐn)z像機的功能和性能,從而使分析效果最佳，該方法優(yōu)點是:

(1) 攝像機安裝點位與其自身嵌入的智能分析算法相配套，如人臉識別攝像機安裝角度應(yīng)盡量在水平向下30°以獲取正面人臉圖像，電子警察攝像機和車輛行駛方向應(yīng)盡量保持平行;

(2) 攝像機的圖像處理功能與所嵌入的分析算法也能搭配契合，如違停攝像機的三維定位功能與抓拍算法相結(jié)合能快速抓取最佳位置的車輛特征圖像，人臉識別攝像機在補光方面作均勻化處理,能解決陰陽臉等光線影響問題，優(yōu)化分析效果。

目前深度學(xué)習(xí)識別軟件算法的準(zhǔn)確率較高,可實現(xiàn)在百萬級圖片庫中首選查詢到目標(biāo)人員的準(zhǔn)確率>90%，查詢結(jié)果中前30%的數(shù)據(jù)找到目標(biāo)人員的概率>90%,實時監(jiān)控比對報警響應(yīng)時間≤3 s。

3) 從系統(tǒng)拓?fù)涞慕嵌瓤紤]，第一種方式從前端至后臺分析所需的網(wǎng)絡(luò)傳輸要求較高，攝像機需輸出2組高清碼流視頻，一路至網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(Network Video Recorder,NVR)存儲，另一路至智能分析平臺，網(wǎng)絡(luò)流量消耗較大，且后臺分析需采用價格高昂的圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)服務(wù)器實現(xiàn)多路處理，對機房空間要求較大。第二種方式利用攝像機數(shù)字化后的直接裸流進(jìn)行內(nèi)部差值分析后,再輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖片和文本信息)，簡化了系統(tǒng)分析處理流程，網(wǎng)絡(luò)傳輸和后臺管理需求減少，且單點故障不會影響其他點位的分析運行。

4) 從系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的角度考慮，第二種方式的集成度更高，對配套設(shè)備的要求一般，同種分析功能的系統(tǒng)造價較第一種方式更低，目前針對機動車輛的卡口攝像機和違停攝像機均已成熟應(yīng)用。然而,人臉識別和人流分析功能對硬件設(shè)備的性能要求較高，需大量GPU計算處理，目前市場上仍以第二種方式為主，且處于摸索發(fā)展階段。

7 結(jié) 語

隨著攝像機芯片技術(shù)的迭代更新和深度學(xué)習(xí)視頻智能分析技術(shù)的發(fā)展，上海公安的道路視頻安防系統(tǒng)將由被動獲取大量監(jiān)控視頻轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃痈兄伟卜婪墩嬲P(guān)心的機動車輛、人和人群活動等特征信息。

傳統(tǒng)的單純監(jiān)控攝像機和NVR錄像技術(shù)已相當(dāng)成熟，價格越趨合理，大量安防廠商都將重點轉(zhuǎn)向視頻智能分析，治安防控的市場需求。

On Intelligent Analysis of Background Image and Development Trends

SONGRui

(China Shipping Network Technology Co., Ltd., Shanghai 200135, China)

This paper focuses on three things: Investigating the performance of the background intelligent analysis through processing video recordings from running tgraffic surveillance video systems; Comparing the architectures of intelligent analysis systems; Elaborating the development tendency of the road intelligent analysis technology based on the investigation of the products in the market.

face recognition; background analysis; vehicle license plate recognition; deep learning; front analysis; intelligent cameras; embedded analysis

2016-09-14

宋 睿(1975—)，江西萬載人,工程師,從事安防技術(shù)工作。

1674-5949(2017)01-0070-04

U495

A