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    高速公路視頻監(jiān)控人工智能應用淺析

    2020-10-14 14:39:31韓新宇
    名城繪 2020年5期
    關鍵詞:視頻監(jiān)控高速公路神經網(wǎng)絡

    摘要:目前,具有300路監(jiān)控視頻的路段已經是一種常態(tài),具有上千路監(jiān)控視頻的路段也不斷出現(xiàn)。本文探討了如何充分利用豐富的視頻資源,給高速公路的運營管理帶來便利,具體分析高速公路視頻監(jiān)控人工智能應用有關內容。

    關鍵詞:高速公路;視頻監(jiān)控;人工智能;神經網(wǎng)絡

    1高速公路視頻監(jiān)控系統(tǒng)面臨的問題

    1.1人工監(jiān)控存在弊端

    監(jiān)控中心采用人工查看視頻的方式進行監(jiān)控,盡管可確保對事件的準確判斷,但是不能避免由人的主觀因素帶來的影響:人會因為長期觀看眾多的顯示畫面而出現(xiàn)疲倦和注意力下降等情況,可能錯過第一時間發(fā)現(xiàn)和處置事件的機會;人會受工作積極性、情緒、身體狀況等主觀因素的影響,而沒有認真觀看監(jiān)控視頻畫面;人在面對沒有很具體地定義的現(xiàn)象時,會出現(xiàn)判斷偏差,如同一個畫面,有人可能認為屬于正常狀態(tài),有人卻認為已開始擁堵,且不同的路段對這種交通狀況的判斷也不一樣。由于這些弊端,目前高速公路監(jiān)控幾乎不能在事情發(fā)生前發(fā)現(xiàn)不正常的交通行為,也很難及時發(fā)現(xiàn)交通事件,從而第一時間采取處置措施,有時甚至因為一個沒有及時發(fā)現(xiàn)和處置的小事故,導致了更大的二次事故。

    1.2顯示設備和監(jiān)控視頻間的矛盾

    用于視頻顯示的電視墻和監(jiān)視器的數(shù)量都有限,無法一次性顯示所有的監(jiān)控視頻,這就需要人工切換或自動輪詢來查看視頻,不能及時發(fā)現(xiàn)異常情況。為了克服這個問題,有些監(jiān)控中心采用畫面分割的方式,在一個監(jiān)視器上顯示多個視頻畫面。這種方式表面上看可幾倍地增加顯示的視頻數(shù)量,但由于顯示的畫面變小,畫面的可觀看程度下降,更容易造成監(jiān)控員的視覺疲勞,加劇人工監(jiān)控帶來的影響。

    1.3視頻事件檢測不盡人意

    在實際使用過程中發(fā)現(xiàn),視頻事件檢測器在初期人工頻繁干預時還能相對正常工作,隨著時間的推移,檢測器的誤報率越來越高,完全達不到適用水平,反而對日常運營工作形成困擾。

    1.4專用產品的局限性

    近些年,卡口、車牌識別等基于視頻的專用產品應用到高速公路上,為高速公路監(jiān)控起到了一定的作用。然而,這些產品不能應用于視頻監(jiān)控,必須在視頻監(jiān)控系統(tǒng)外,另外在外場加裝相應的設備,增加了不少建設成本和工作量。這些設備的功能相對單一,只能采集到有限的數(shù)據(jù),實際上只滿足了用戶上交報表的要求,并沒有起到預期的作用。

    2基于人工智能的視頻分析

    2.1背景差分法

    背景差分法是先通過算法形成一幅背景圖像,用視頻中的當前幀圖像與之相減,再根據(jù)給定閾值分析判斷圖像中的目標。盡管這種方法是最常用的算法,但仍然對與背景亮度相當?shù)哪繕藷o法檢出;對因車燈或反射等光照因素造成的干擾無法抑制;相鄰目標很容易連成一個大目標而識別錯誤。

    2.2幀間差分法

    幀間差分法就是將視頻信號中前后兩幀圖像對應像素的亮度求差,如果超過給定閾值則表示有運動目標,再根據(jù)目標大小來區(qū)分車和人等。這種方法無法檢測靜止和慢速運動的目標;對于速度太快的目標也會形成超大目標失真,甚至變成兩個目標;還有一些目標會出現(xiàn)空洞和截斷現(xiàn)象;由飛蟲等產生的快速劃過的陰影也會產生假目標。

    2.3檢測線法

    通過在合適的位置設置亮度與環(huán)境有很大差異的檢測線,或利用環(huán)境中已存在的類似標志,將檢測線所在圖像作為背景保存,再用背景差分法來發(fā)現(xiàn)是否有目標通過檢測線。這種方法除要在檢測位置施劃檢測線外,同樣受光照的影響;對大小差異很大的目標,或類似拖車的目標,很容易出現(xiàn)誤判;對攝像機的視角要求較高,否則當目標密度偏高時,可能無法正確進行目標分割。

    2.4光流法

    光流法是把檢測區(qū)域的圖像變?yōu)樗俣鹊氖噶繄?,每個向量表示了景物中一個點在圖像中位置的瞬時變化。光流法首先需要計算景物中大量“點”的速度,而這在普通視頻圖像中難以實現(xiàn),且計算復雜、抗噪性能差,一般需要專用硬件實現(xiàn)。

    人工智能沒有統(tǒng)一的定義,可以簡單地說是人類智能在機器上的模擬。而人工神經網(wǎng)絡是人工智能一種廣泛采用的實現(xiàn)。一個神經網(wǎng)絡是一個由簡單處理元構成的規(guī)模宏大的并行分布式處理器。神經網(wǎng)絡在兩個方面與人腦相似:神經網(wǎng)絡獲取的知識是從外界環(huán)境中學習得來的;互連神經元的連接強度,即突觸權值,用于儲存獲取的知識。神經網(wǎng)絡能學習和積累知識,神經網(wǎng)絡的規(guī)模宏大。可見,神經網(wǎng)絡需要具有強大計算能力的硬件支持,這也說明了過去因硬件的能力限制讓神經網(wǎng)絡的研究一度停滯的事實。近期提到的“深度學習”實際上反映在神經網(wǎng)絡的層次規(guī)模上,層次越多,學習能力越強,能學習的知識也越多。然而,層次越多的人工智能模型,需要的計算資源也越龐大,通常要具有強大運算能力的CPU來構建,因此這種模型只能在后臺實施,在前端攝像機上根本無法完成。人工智能之所以不同于以往的技術,體現(xiàn)在其學習能力上。人工智能的學習,不需要人直接參與,甚至不需要人理解,只要提供足夠的學習素材,人工智能就能自動從素材中提取相應特征,從而對與素材同類或類似的目標進行識別。

    人工智能的優(yōu)越性是能識別目標,具體到高速公路監(jiān)控視頻的分析上,就是能別車輛和行人,進一步說,能識別不同類型的車輛。這個特征完全不同于以往的技術,它不需要關注背景,不需要目標處于運動狀態(tài),甚至不需要目標在圖像中完全呈現(xiàn)出來??梢?,這種技術可以避免各種背景干擾因素的影響,可以允許目標被部分遮擋,甚至在場景變化過程中仍能識別出目標。人工智能是否跟以往的技術一樣,會出現(xiàn)識別不準的問題。就像人的學習過程一樣,知識的積累需要一個過程,既要時間上的積累,也要空間(知識面)上的積累。當發(fā)現(xiàn)人工智能識別目標的準確率不滿意時,可根據(jù)錯誤識別的畫面,收集足夠多的學習素材,對人工智能進行訓練,這樣就可大幅度提高目標識別的準確率。

    3結語

    人工智能視頻分析系統(tǒng)有兩個特性:一是系統(tǒng)部署簡單,無需改造已有視頻監(jiān)控系統(tǒng),僅在后端與視頻監(jiān)控系統(tǒng)對接,就可對所獲取的視頻信息進行檢測分析;二是可通過現(xiàn)場收集學習素材,對模型分階段進行訓練,就可以讓檢測分析準確率得到進一步提高,甚至超過預期。

    參考文獻:

    [1]古麗米拉·買買提.淺析人工智能在視頻監(jiān)控中的應用[J].科技風,2019,(29):25.

    [2]邢磊.高速公路數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的架構設計[J].中國科技縱橫,2017,(4):27-28.

    (作者單位:遼寧艾特斯智能交通技術有限公司)

    作者簡介:韓新宇(1993.12-),男,漢族,遼寧沈陽,東北大學電力電子與電力傳動碩士,助理工程師,研究方向:電力科學與技術。

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