跨江大橋視頻識別與事件預警系統(tǒng)關鍵技術研究

方永定

（江蘇潤揚大橋發(fā)展有限責任公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212115）

1 研究背景和意義

潤揚大橋是我國長江上第一座由懸索橋和斜拉橋兩座大跨徑橋梁組合的特大型橋梁，素有“三四”之稱：四縱-四橫-四聯(lián)，這座橋是江蘇交通的重要構成，促進了區(qū)域交通運輸與沿江經濟發(fā)展。因此，及時發(fā)現(xiàn)交通事故及安全隱患成為潤揚大橋安全運營的重中之重。

同時，如何利用現(xiàn)有的海量ETC 數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)提取交通流參數(shù)，掌握交通流規(guī)律，識別交通狀態(tài)異常路段，為交通事件的預報預警，交通流的誘導控制提供決策支持，實現(xiàn)主動交通管理，成為亟待解決的問題。

本文以潤揚大橋可視化智能服務系統(tǒng)建設實施為實例，以國家交通建設需求為基礎，把人工智能、大數(shù)據(jù)等技術與之整合在一起，大力推動了交通的發(fā)展。將基于深度學習算法的視頻識別技術首次應用在跨江公路橋上，通過對ETC 數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)進行分析，提取車流量、區(qū)間車速、行程時間等交通參數(shù)，建立比較完善可靠的模型，應用公式科學計算出車流量、速度及擁堵閾值，實現(xiàn)路段交通狀態(tài)的判斷，進而構建一套交通可視化主動智能管理與服務系統(tǒng)，實現(xiàn)潤揚大橋暢通水平和應急管理水平的提升。

2 現(xiàn)狀分析

2.1 管理現(xiàn)狀

潤揚大橋目前異常事件的上報主要依賴人工視頻巡查，發(fā)現(xiàn)率在90%以上，其余由報警、路面巡查上報構成。視頻巡查、異常事件臺賬記錄、流量統(tǒng)計等工作均由人工完成，工作量很大。

2.2 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

視頻數(shù)據(jù)可以實時接入，ETC、收費站數(shù)據(jù)無法實時傳輸。非節(jié)假日收費站數(shù)據(jù)準確率較高，ETC 車牌識別數(shù)據(jù)準確率不高，ETC 流量大概占匝道收費站流量的80%。節(jié)假日期間無收費站數(shù)據(jù)，ETC 由于車輛緩行，準確率大幅下降。

目前潤揚大橋沒有電子地圖，位置標注依賴樁號，需要重新繪制路線圖并將樁號與經緯度關聯(lián)，實現(xiàn)攝像頭、收費站、事故信息地圖展示。

2.3 需求分析

通過視頻識別、交通分析實現(xiàn)自動化交通事件預警，具體需求包括：

一是梳理重點管控區(qū)域視頻情況；

二是提出重點區(qū)域視頻盲點設備布設需求；

三是基于視頻識別建設可視化應急系統(tǒng)，提升處置效率。

3 關鍵技術、難點和創(chuàng)新點

3.1 關鍵技術

3.1.1 視頻識別技術

為了滿足潤揚大橋的交通可視化主動智能管理與服務，不僅需要對跨江大橋的天氣因素，例如一些特殊的天氣，如大雪、大霧、雷雨暴風等等，以及一些交通問題進行監(jiān)控，這些交通問題包括事故、堵塞等。同時，還需要對道路上車輛行駛的速度進行實時監(jiān)控，車速測量法包括：激光法、雷達法、感應線圈法、視頻分析法等。

激光法、雷達法、感應線圈法這三種要先安裝好設備，對物力人力有不完整對比。相比之下視頻分析法運用更廣，且能獲得豐富的信息，對設備要求低，在維護方面省了不少事。這種方法主要分成了攝像機標定法、虛擬線圈法兩種。傳統(tǒng)攝像機標定通過對攝像機作旋轉、平移或平面正交運動，可以獲得多種圖像，并對圖像加以分析處理。這種方法要對攝像機的位置進行改變，才能完成參數(shù)的標定工作。當前多種監(jiān)控設備未能滿足這點需求。而虛擬線圈法對于計算復雜度要求比較低，但因為具有一定的時間采樣性特點，當一輛車經歷了這個先設定好的虛擬線圈時，時間間隔是沒有辦法準確得出的。

采用計算機視覺+數(shù)字圖像處理技術，對輸入攝像頭視頻圖像進行采集之后采用計算法，做好視頻處理工作，可以實現(xiàn)車輛的自動檢測以及跟蹤。

3.1.2 事件檢測技術

由于高速公路車速快、車流量大，一旦有行人闖入、故障停車、拋灑物、車輛超速和逆行等異常事件發(fā)生，往往會因不能及時救援而發(fā)生較為嚴重的事故。

交通事件檢測方法可分為直接檢測法和間接檢測法。直接檢測法包括人工手段如閉路電視、航空監(jiān)視、警察和公路巡邏車、電話報警等，通過多種檢測方式獲取交通事件的具體的數(shù)據(jù)，其運行成本較高，受時間和天氣影響明顯，檢測時間較長，檢測率低。間接檢測法，是通過參數(shù)變化，對交通事件進行判斷，如行車的速度、車輛的流量等等，可24 小時進行監(jiān)測。當前間接檢測法比較多，如SND-標準偏差算法、神經網絡算法等等，都是常用的檢測法。但因為交通環(huán)境非常復雜，當前所提出的方法在實踐中仍然受到制約，運行速度不夠快，且在復雜的交通環(huán)境下魯棒性不夠好。

3.1.3 應急救援技術

有研究調查顯示，一旦發(fā)生了較為嚴重的交通事故，30 分鐘內救治重度傷員的，其存活率可高達80%。一小時內得到必要救治的生存率為40%。而1.5 小時之內才得到救治的，生存率低于10%。

同時，高速公路交通事故容易造成二次事故發(fā)生。所以需要做好高速公路交通事故的救援規(guī)劃以及應急管理控制。當前由國內和國外的研究成果分析后援路徑集中于數(shù)學規(guī)劃、排隊論等相關方面的理論研究，同時也包括一些算法的求解算法研究。雖然對于應急道路救援路徑選擇研究的起步時間比較早，且成果較多，但多數(shù)是針對城市道路網的，針對高速公路以及周邊路網的研究則非常少。

3.2 難點

結合國內外研究情況，跨江大橋視頻識別與事件預警系統(tǒng)關鍵技術研究的重點在于交通視頻流中實時和魯棒性的交通事件檢測算法。為了保證對交通事件快速和精確地檢測，并達到實際運用的目的，研究難點包括：

3.2.1 能夠處理復雜的交通環(huán)境，包括較差的天氣、不同的光照條件、復雜的道路狀況和不同的交通參與者。

3.2.2 能夠處理不同的交通流狀態(tài)，也就是不同程度的交通擁堵。

3.3 創(chuàng)新點

研究的創(chuàng)新點包括：

一是構建了跨江大橋全息感知自動監(jiān)測系統(tǒng)，潤揚大橋對鋼結構主橋面實現(xiàn)了視頻自動監(jiān)測的全覆蓋。

二是將基于深度學習算法的異常事件檢測模型應用在實際運營中，模型具有極強的泛化能力，對多種常見異常交通事件均能準確識別。

三是融合多源數(shù)據(jù)，構建可視化智能服務系統(tǒng)，輔助決策運營，提升管理效率。

4 數(shù)據(jù)基礎

潤揚大橋數(shù)據(jù)包括基礎數(shù)據(jù)、ETC 數(shù)據(jù)和事故數(shù)據(jù)（見表1）。

表1 數(shù)據(jù)情況匯總表

5 視頻點位布設

視頻點位布設選取側裝、400 萬像素及以下、高度8 米以下無遮擋的視頻點位，剔除相機架設高度偏低（高速場景要求至少6 米）或者畫面抖動的點位，其余視頻點位可以支持交通事件檢測（擁堵、停車、交通事故、行人、拋灑物、路障、施工、逆行、壓線、變道、占用應急車道）及交通參數(shù)提?。ㄒ妶D1）。

圖1 斜拉橋視頻點位布設

橋面在車輛經過時會產生震動，對事件檢測服務器產生極大的干擾。建議在重要點位更換更加穩(wěn)固的立桿和防抖相機。同時夜間效果由于受到汽車大燈的影響，事件檢測準確率較差，故在關鍵點位處新增毫米波雷達與視頻融合雷視一體機，夜間通過雷達與視頻融合檢測的方式提高事件檢測準確率。

6 系統(tǒng)方案

6.1 系統(tǒng)架構圖

系統(tǒng)總體架構分為三個部分：數(shù)據(jù)接入層、平臺層、應用層（見圖2）。

圖2 系統(tǒng)架構圖

6.1.1 數(shù)據(jù)接入層：從ETC 檢測設備、攝像頭等基礎設施接入ETC 數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)。從管理系統(tǒng)接入基礎數(shù)據(jù)、事故數(shù)據(jù)。

6.1.2 平臺層：對數(shù)據(jù)進行質量分析后通過深度學習算法實現(xiàn)交通流預測、交通事件自動檢測識別及交通事件預警。

6.1.3 應用層：多源信息管理模塊展示多源數(shù)據(jù)接入及分析情況，交通狀態(tài)識別模塊展示道路交通狀態(tài)，交通事件報警模塊提示異常交通事件及預案并可通過車道控制系統(tǒng)、語音提示系統(tǒng)通知后來車輛，應急預案管理模塊實現(xiàn)預案的管理及統(tǒng)計。

6.2 系統(tǒng)功能介紹

系統(tǒng)包括四個功能模塊：多源信息管理模塊、交通狀態(tài)識別模塊、交通事件報警模塊、應急預案管理模塊。

6.2.1 多源信息管理模塊

地圖顯示實時路況及接入檢測器位置。

檢測器在線顯示檢測器接入量和在線率；檢測器列表中顯示檢測器名稱和類型，點擊可定位；數(shù)據(jù)接入情況展示累計接入數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)接入條數(shù)、有效率、更新時間。流量態(tài)勢展示各路段流量時變圖，速度態(tài)勢展示各路段速度時變圖。

6.2.2 交通狀態(tài)識別模塊

地圖顯示實時路況及接入檢測器位置。

路段列表顯示所有路段實時和歷史的速度、流量、空間占有率、時間占有率等指標及路段狀態(tài)。實時擁堵路段顯示擁堵路段的速度、流量、狀態(tài)，點擊可定位至路段，顯示選中路段今日流量時變圖。常發(fā)擁堵路段默認顯示當前時段常發(fā)擁堵路段的速度、流量、狀態(tài)信息，擁堵時段下拉框可查看其他時段常發(fā)擁堵路段。統(tǒng)計分析顯示空間占有率排名、平均車速小時統(tǒng)計、平均車速日統(tǒng)計、交通事件統(tǒng)計圖。

6.2.3 交通事件報警模塊

地圖上顯示檢測到異常交通事件的攝像機位置，事件列表顯示識別到的事件路段、事件類型、最近攝像機。異常事件發(fā)生時，系統(tǒng)自動識別異常事件類型，警鈴會閃爍并發(fā)出報警聲，提示管理人員迅速處置。警鈴的氣泡顯示當前報警事件數(shù)量，鼠標移動至警鈴處，下拉列表顯示當前報警事件列表，點擊事件可跳轉至交通事件報警模塊。

點擊事件圖片可查看抓拍，點擊預案可查看對應預案。

圖3 事件識別案例

根據(jù)預案內容可通過車道控制系統(tǒng)、語音提示系統(tǒng)通知后來車輛，避免二次事故的發(fā)生。

圖4 車道控制系統(tǒng)

6.2.4 應急預案管理模塊

顯示預案列表，可根據(jù)事件路段、事件類型、組織機構查詢預案。預案不僅包含停車、拋灑物、逆行、行人等類型，對于節(jié)假日大流量等情況也有相應的收費站分流和誘導管控方案。管理員可通過應急預案管理模塊對預案進行新增、修改和刪除。預案事件類型分布統(tǒng)計圖和預案事件路段分布統(tǒng)計圖，幫助管理員查漏補缺。

7 結語

本文的研究成果主要應用在跨江大橋上，交通安全和橋梁安全都得到了本質提升。在事件發(fā)生的第一時間能自動報警提示監(jiān)控員處置，避免因夜間視線不清或人員疏忽導致事件不能及時處理，造成二次事故。提高工作效率的同時減輕了監(jiān)控員的工作負擔，降低了錯誤率，真正實現(xiàn)從人工識別到自動識別的轉變。同時通過可視化交通管控與應急處置，真正提高了跨江大橋及高速公路交通管理的科技水平。