一種基于AI算法的雷視融合事件檢測(cè)系統(tǒng)

文 / 孫磊 劉洪紀(jì) 顧永鑫 黃曉斌

一、傳統(tǒng)公路事件檢測(cè)系統(tǒng)存在問(wèn)題

傳統(tǒng)的事件檢測(cè)系統(tǒng)是基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)。監(jiān)控系統(tǒng)是公路三大機(jī)電系統(tǒng)之一，在重大事故易發(fā)的公路領(lǐng)域，視頻監(jiān)控在其中扮演著重要角色。但如何讓視頻監(jiān)控系統(tǒng)在公路運(yùn)營(yíng)管理中體現(xiàn)最大價(jià)值，是多年來(lái)公路運(yùn)管部門一直在努力解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控主要存在以下問(wèn)題和需求：

（一）看不快——公路全程擁堵程度及事故信息不能及時(shí)呈現(xiàn)

事故或?yàn)?zāi)害響應(yīng)滯后。傳統(tǒng)的視頻事件檢測(cè)，在檢測(cè)到擁堵及事故信息時(shí)需要通過(guò)換網(wǎng)傳輸至監(jiān)控中心進(jìn)行信息確認(rèn)。此過(guò)程易造成延遲，不能快速及時(shí)的通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備發(fā)布信息，交通使用者便無(wú)法提前預(yù)知及時(shí)做出決策，會(huì)導(dǎo)致事故或?yàn)?zāi)害響應(yīng)滯后，容易引發(fā)次生事故及擁堵。

（二）看不準(zhǔn)——視頻監(jiān)控在夜間、雨霧等場(chǎng)景下基本是失效的，雷達(dá)幾乎不受可見(jiàn)光條件影響

惡劣天氣條件下看不清。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控在大霧、大雨等低照度情況下，難以看清監(jiān)控目標(biāo)，最終會(huì)導(dǎo)致視頻監(jiān)控難以充分發(fā)揮作用。雷達(dá)通過(guò)檢測(cè)物體的反射頻率，既可以測(cè)距，也可以測(cè)速。在視頻監(jiān)控難以看清的時(shí)候，雷達(dá)可以有效彌補(bǔ)視頻監(jiān)控的不足，讓視頻監(jiān)控持續(xù)工作。

二、解決的技術(shù)措施

（一）AI視頻交通事件檢測(cè)系統(tǒng)

視頻交通事件檢測(cè)單元，適用于各種類型的攝像機(jī)，可按每個(gè)車道進(jìn)行精細(xì)化交通事件、交通參數(shù)的檢測(cè)，可自動(dòng)檢測(cè)、分析、評(píng)估道路實(shí)時(shí)狀況，并自動(dòng)與監(jiān)控中心聯(lián)動(dòng)。該系統(tǒng)的核心技術(shù)集動(dòng)態(tài)圖像背景自適應(yīng)技術(shù)和車輛圖像跟蹤技術(shù)于一體，徹底消除光線、雨雪、灰塵對(duì)系統(tǒng)的影響，是基于事件本身的檢測(cè)技術(shù)。

主要功能包括：1、交通異常事件；2、道路異常事件；3、交通參數(shù)；4、設(shè)備異常事件。

優(yōu)勢(shì)分析：

不受背景變化的干擾。傳統(tǒng)的事件檢測(cè)系統(tǒng)是先檢測(cè)背景，在背景不同的基礎(chǔ)上識(shí)別目標(biāo)，而AI交通事件檢測(cè)系統(tǒng)直接識(shí)別目標(biāo)，不受背景變化的干擾。

事件檢測(cè)更加快速準(zhǔn)確高效。捕獲率≥98%，準(zhǔn)確率：≥96%；平均檢測(cè)時(shí)間：≤8 秒；漏報(bào)率：≤2%；誤報(bào)率：每路視頻平均每24小時(shí)不超過(guò) 1 次。

全天候使用。自適應(yīng)惡劣天氣環(huán)境。包括不限于霧霾、雨雪、冰雹等天氣條件，且能見(jiàn)度不低于 200 米情況下正常檢測(cè)。

自適應(yīng)攝像機(jī)鏡頭出現(xiàn)短暫視頻丟失、清晰度、噪聲、凍結(jié)等情況下，對(duì)有效檢測(cè)畫面內(nèi)的檢測(cè)區(qū)域正常檢測(cè)。

更短的延遲。延時(shí)是毫秒級(jí)別， 并且所有都可以實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

（二）基于毫米波雷達(dá)與AI事件光感機(jī)深度融合關(guān)鍵技術(shù)

雷達(dá)主要由信號(hào)的發(fā)射接收天線、射頻的收發(fā)通道以及數(shù)據(jù)處理單元所構(gòu)成，通過(guò)發(fā)射天線向周圍輻射電磁波觸碰到障礙物之后，形成反射電磁波，障礙物反射回波通過(guò)接收天線進(jìn)入雷達(dá)系統(tǒng)，具備自身特有的波頻、時(shí)間、相位等信息。這些信息可計(jì)算解讀障礙物與雷達(dá)之間的距離、相對(duì)速度、相對(duì)角度等信息。視頻傳感器采集監(jiān)測(cè)區(qū)域目標(biāo)物圖像信息，并將圖像劃分為測(cè)試樣本和訓(xùn)練樣本，通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對(duì)樣本中的目標(biāo)物類別和位置信息進(jìn)行標(biāo)注，將標(biāo)注后的樣本輸入檢測(cè)模型，輸出目標(biāo)物中心點(diǎn)的像素坐標(biāo)、目標(biāo)物的類別，以及目標(biāo)物的相關(guān)信息。

原始數(shù)據(jù)級(jí)別的融合指的是兩種傳感器在同一模塊內(nèi)，對(duì)目標(biāo)物的采集、檢測(cè)和識(shí)別，雷達(dá)和視頻對(duì)同一目標(biāo)的檢測(cè)融合，如圖1所示。經(jīng)過(guò)雷達(dá)和視頻傳感器然后通過(guò)時(shí)間和空間上的數(shù)據(jù)處理和融合，通過(guò)內(nèi)部鏈接交互，最終得出融合后的處理結(jié)果。這樣將提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性，并且對(duì)于交通違法和交通事件可以直接進(jìn)行分析、取證和視頻場(chǎng)景推送。

三、應(yīng)用場(chǎng)景

（一）交通誘導(dǎo)

1.場(chǎng)景描述

曾經(jīng)的傳感系統(tǒng)對(duì)于公路上及隧道內(nèi)大流量易發(fā)擁堵段的視頻場(chǎng)景推送不夠精確，無(wú)法實(shí)時(shí)獲得任一區(qū)域由點(diǎn)到面的動(dòng)態(tài)信息。交通誘導(dǎo)系統(tǒng)就是通過(guò)采集道路實(shí)際交通擁堵?tīng)顩r，向公眾及時(shí)發(fā)布路段實(shí)時(shí)交通路況等信息，為公眾駕車出行提供最優(yōu)信息以做出最佳路徑選擇的系統(tǒng)。

2.功能實(shí)現(xiàn)

視頻雷達(dá)融合交通誘導(dǎo)系統(tǒng)利用原始數(shù)據(jù)級(jí)別的融合將有效提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性，并且對(duì)于交通違法和交通事件可以直接在“雷達(dá)視頻融合區(qū)”進(jìn)行分析、取證和視頻場(chǎng)景推送。

（二）重點(diǎn)路段/樞紐預(yù)警系統(tǒng)

1.場(chǎng)景描述

重點(diǎn)路段/樞紐為根據(jù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)事故多發(fā)、易擁堵的危險(xiǎn)路段，互通、樞紐是兩條或者兩條以上交通的交匯的場(chǎng)所，具有易發(fā)事故及事故危害大、難以處理等特點(diǎn)。當(dāng)重點(diǎn)路段、互通或樞紐路段內(nèi)發(fā)生交通事故時(shí)，公路通行能力減弱，易引發(fā)二次交通事故，尤其在互通、樞紐區(qū)，施救較為困難。視頻雷達(dá)融合交通誘導(dǎo)系統(tǒng)利用原始數(shù)據(jù)級(jí)別的融合將有效提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性，并且對(duì)于交通違法和交通事件可以直接在“雷達(dá)視頻融合區(qū)”進(jìn)行分析、取證和視頻場(chǎng)景推送。

2.功能實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)信息采集及傳輸硬件主要由重點(diǎn)路段/樞紐入口預(yù)警區(qū)間內(nèi)的基于毫米波雷達(dá)與AI事件光感機(jī)的雷視一體機(jī)、前端區(qū)域控制機(jī)箱及后臺(tái)服務(wù)器組成。

雷視一體機(jī)采集預(yù)警區(qū)間內(nèi)的事故故及擁堵信息，安裝高度≥6.5米、根據(jù)其信息采集檢測(cè)范圍（詳見(jiàn)圖1），確定安裝間距220～250m。交換機(jī)等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安置于抱桿設(shè)備箱內(nèi)，采集的數(shù)據(jù)利用工業(yè)以太網(wǎng)交換機(jī)接入?yún)^(qū)域控制機(jī)，區(qū)域控制機(jī)內(nèi)建多種工作模型，當(dāng)發(fā)生事故時(shí)，只需一鍵下發(fā)控制模式，即可實(shí)現(xiàn)與路段上預(yù)警燈、情報(bào)板等信息發(fā)布設(shè)備的聯(lián)動(dòng)響應(yīng)。此外采集數(shù)據(jù)還可通過(guò)光纖傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，在上級(jí)管理站配置控制軟件后從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)控中心遠(yuǎn)程控制。遠(yuǎn)程控制的優(yōu)先級(jí)高于本地控制。

擁堵區(qū)域后方的道路使用者可通過(guò)信息發(fā)布設(shè)備快速獲得重點(diǎn)路段/樞紐交通事故擁堵等信息，從而有效采取合適的行駛速度以有效減緩持續(xù)擁堵時(shí)間并避免二次事故的發(fā)生。

（三）全息路口

1.場(chǎng)景描述

交叉口是城市道路、低等級(jí)公路、甚至一二級(jí)公路的“咽喉”，是交通擁堵和事故多發(fā)點(diǎn)。消耗在交叉口的旅行時(shí)間占比不容小視，由于需要根據(jù)信號(hào)燈來(lái)調(diào)整車速，容易導(dǎo)致追尾等事故發(fā)生。

此外，利用實(shí)時(shí)車輛位置信息在交通信號(hào)控制中產(chǎn)生價(jià)值，通過(guò)將車輛實(shí)時(shí)位置導(dǎo)入交通仿真，去做路網(wǎng)運(yùn)行短時(shí)預(yù)測(cè)，與智慧燈控后臺(tái)系統(tǒng)實(shí)時(shí)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)信號(hào)控制的優(yōu)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)控制。

2.功能實(shí)現(xiàn)

全息路口通過(guò)布設(shè)雷視設(shè)備對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)的融合，可以初步實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通全要素的高精度實(shí)時(shí)采集，真實(shí)還原行人、非機(jī)動(dòng)車和車輛的行駛軌跡。幫助交通事故快處快賠，通過(guò)AI算法對(duì)行駛軌跡進(jìn)行精準(zhǔn)判斷、對(duì)事故的自動(dòng)識(shí)別預(yù)警，減少二次事故和擁堵的發(fā)生。

（四）隧道事件檢測(cè)系統(tǒng)

1.場(chǎng)景描述

傳統(tǒng)的隧道交通管理系統(tǒng)普遍采用視頻分析，每一路或幾路視頻需要配備一個(gè)視頻事件分析通道，對(duì)配備事件分析通道的視頻進(jìn)行24小時(shí)的實(shí)時(shí)分析。而交通大部分時(shí)間都是正常運(yùn)行，交通違法行為和交通事件數(shù)量有限，期間的分析結(jié)果是無(wú)用數(shù)據(jù)，因此會(huì)導(dǎo)致一定程度的資源浪費(fèi)。

2.功能實(shí)現(xiàn)

基于視頻雷達(dá)融合的隧道交通事件檢測(cè)系統(tǒng)主要應(yīng)用視頻雷達(dá)的分離配合功能。雷達(dá)以檢測(cè)（交通流、交通違法和交通事件檢測(cè)），視頻配合進(jìn)行后臺(tái)離線分析、取證和視頻場(chǎng)景推送。在該區(qū)域，雷達(dá)負(fù)責(zé)檢測(cè)，視頻負(fù)責(zé)錄像，當(dāng)發(fā)生交通違法行為（如實(shí)線變道）時(shí)，雷達(dá)通知后臺(tái)視頻事件分析服務(wù)器，調(diào)取相關(guān)區(qū)域事件發(fā)生時(shí)間段內(nèi)的錄像，對(duì)視頻進(jìn)行離線分析取證。

四、結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于雷達(dá)與AI事件光感機(jī)數(shù)據(jù)融合的公路事件檢測(cè)采集方式實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、全面采集交通信息的言說(shuō)，不久的將來(lái)，作為智慧公路的感知層基礎(chǔ)設(shè)備，將有效助力公路“快速、綠色、智能、安全”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，為智慧公路的應(yīng)用層提供有力的支撐。