基于視頻的自助發(fā)卡車道異常行為檢測

汪文斌，　于艷玲

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，上海 200135)

基于視頻的自助發(fā)卡車道異常行為檢測

汪文斌，于艷玲

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，上海 200135)

摘要:為有效實(shí)現(xiàn)對高速公路自動(dòng)發(fā)卡機(jī)的監(jiān)控管理，減少異常取卡盜卡情況的發(fā)生，提出一種基于視頻的自助發(fā)卡車道異常行為檢測系統(tǒng)。通過視頻檢測手段，編寫視頻檢測算法，利用目標(biāo)提取、目標(biāo)跟蹤等方法實(shí)時(shí)檢測發(fā)卡車道內(nèi)目標(biāo)的行為，發(fā)現(xiàn)異常后通過以太網(wǎng)及時(shí)報(bào)警，并按照用戶的設(shè)置對發(fā)卡機(jī)和報(bào)警器進(jìn)行控制。模擬測試結(jié)果表明：系統(tǒng)能有效實(shí)現(xiàn)對自動(dòng)發(fā)卡機(jī)的監(jiān)控管理，可直觀、及時(shí)地反映收費(fèi)站現(xiàn)場情況，是高速公路收費(fèi)站現(xiàn)代化管理的重要手段。

關(guān)鍵詞:自助發(fā)卡；異常取卡；目標(biāo)跟蹤；視頻監(jiān)控

0引言

隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，高速公路上車輛的通行量日益增長，收費(fèi)站面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。對此，一些人員編制不足的收費(fèi)站設(shè)置了自助發(fā)卡車道，以方便司機(jī)自助快速取卡，順利通過。但是，此種方式在給車輛通行帶來便捷的同時(shí)，也逐步顯現(xiàn)出一些問題：一些不法分子利用自動(dòng)發(fā)卡機(jī)的漏洞多次取卡后倒賣高速通行卡，從而進(jìn)行逃費(fèi)、漏費(fèi)等一系列違法犯罪活動(dòng)。這種行為不僅會(huì)給國家?guī)斫?jīng)濟(jì)損失，而且會(huì)擾亂高速公路上正常的通行秩序，造成交通安全隱患。

目前計(jì)算機(jī)視頻分析技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中被廣泛應(yīng)用。智能分析系統(tǒng)能讓前端攝像機(jī)實(shí)時(shí)、自動(dòng)“發(fā)現(xiàn)情況”，主動(dòng)“分析”視野中的監(jiān)視目標(biāo)，同時(shí)判斷出這些被監(jiān)視目標(biāo)的行為是否存在異常動(dòng)作，并對已經(jīng)出現(xiàn)或?qū)⒁霈F(xiàn)的異常行為及時(shí)向值班人員發(fā)出警報(bào)，切實(shí)提高高速公路的安全防范能力，實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)控。

2應(yīng)用環(huán)境

監(jiān)控?cái)z像機(jī)安裝在自動(dòng)發(fā)卡車道的雨棚燈附近，滿足照射車尾的安裝要求，具體安裝位置及監(jiān)控范圍實(shí)景見圖1。

(a) 攝像機(jī)安裝示意圖

(b) 攝像機(jī)監(jiān)控范圍實(shí)景圖

3檢測原理

3.1思路概述

經(jīng)檢測，目前高速公路自動(dòng)發(fā)卡機(jī)車道存在的異常取卡行為主要有機(jī)動(dòng)車倒車反復(fù)取卡、摩托車取卡和行人取卡等。

(1) 對于機(jī)動(dòng)車倒車反復(fù)取卡，主要檢測車輛在特定區(qū)域是否存在倒車異常行為，若有倒車，即發(fā)出報(bào)警信號(hào)；

(2) 對于摩托車取卡和行人取卡，只要檢測到摩托車、行人出現(xiàn)在特定區(qū)域并逗留取卡，就直接發(fā)出報(bào)警。

檢測到以上行為時(shí)，除了發(fā)出警報(bào)信息以外，還要將行為圖片和視頻作為證據(jù)保存起來。

3.2機(jī)動(dòng)車逆行檢測法

機(jī)動(dòng)車檢測采用軌跡跟蹤法，通過分析車輛一段時(shí)間內(nèi)的行駛軌跡來判斷該車輛是否正常通過發(fā)卡車道。車輛正常通過自動(dòng)發(fā)卡車道時(shí)，行駛至自動(dòng)發(fā)卡機(jī)，觸發(fā)發(fā)卡線圈，按鍵取卡，然后繼續(xù)向前行駛通過收費(fèi)站。如果車輛在行駛至欄桿機(jī)位置時(shí)又往后倒車，為異常行為。

3.2.1目標(biāo)軌跡跟蹤

對于車輛以及其他明顯區(qū)別于行人的道路目標(biāo)，采用角點(diǎn)跟蹤算法。目標(biāo)運(yùn)行過程中，用變模板正向最小差值匹配跟蹤算法，同步尋找角點(diǎn)在每幀圖像中出現(xiàn)的位置；當(dāng)找到新的目標(biāo)位置時(shí)，用當(dāng)前位置信息更新模版數(shù)據(jù)。匹配及跟蹤原理見圖2。車輛正常通過車道軌跡及異常情況下軌跡對比見圖3。

圖2匹配跟蹤原理

3.2.2逆行車輛檢測

為實(shí)現(xiàn)對車輛逆行事件的精確檢測，分別對每行像素進(jìn)行車輛正確行駛方向的標(biāo)定。受采樣頻率和車輛速度的限制，可認(rèn)定在相鄰3個(gè)像素范圍內(nèi)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡呈均勻變化，此時(shí)計(jì)算誤差較小。假定圖像大小為720×288，從圖像下邊沿第0行像素開始分別對各行像素進(jìn)行方向標(biāo)定，對于遠(yuǎn)離攝像機(jī)方向?yàn)樾旭傉较虻穆范危涞趉行方向矢量為

(1)

(a) 正常通過車輛

(b) 異常車輛

對于駛向攝像機(jī)方向?yàn)樾旭傉较虻穆范危涞趉行方向矢量為

(2)

對于逆行車輛，其實(shí)際行駛的方向與車輛正確行駛方向的夾角具有一定特征，模型可簡化為圖4。

(a) 同向行駛路段車輛正確行駛方向設(shè)置

(b) 雙向行駛路段車道正確行駛方向設(shè)置

車輛在正常行駛過程中，其行駛方向并不會(huì)突然發(fā)生劇烈的轉(zhuǎn)變，故可對圖5中所設(shè)的區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)更改。這里將車輛逆行時(shí)的跟蹤軌跡與標(biāo)定車道線正確行駛方向的夾角定義為120°。為實(shí)現(xiàn)對事件的精確檢測，規(guī)定對于每條目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，當(dāng)其與車道正常行駛方向的夾角超過120°的數(shù)量大于設(shè)定的閾值時(shí)，則判定該條運(yùn)動(dòng)軌跡為逆行軌跡，即被跟蹤車輛出現(xiàn)逆行行為。

圖5　車輛行駛方向與設(shè)定正確行駛方向向量示意圖

(3)

在實(shí)際檢測過程中，當(dāng)θ>120°時(shí)，則將相應(yīng)計(jì)數(shù)器加1；當(dāng)滿足逆行條件的數(shù)量大于設(shè)定閾值時(shí)，則可判定當(dāng)前跟蹤車輛逆行。

3.3摩托車及行人異常取卡檢測法

摩托車和行人的體積較小，盜卡方式各異，因此采用軌跡分析的方法很難包羅所有行為。但是，摩托車和行人與其他機(jī)動(dòng)車輛的差異明顯，很容易用車寬和車長對車型進(jìn)行粗略分類，從而判斷目標(biāo)是否為摩托車、行人之類的小目標(biāo)。因此在測試中，對行人和摩托車采用同一種方法檢測，即運(yùn)用局部檢測和車型分類相結(jié)合的方法，通過在發(fā)卡機(jī)附近區(qū)域內(nèi)檢測是否存在小目標(biāo)來判斷是否有摩托車異常取卡。

3.3.1車輛長寬識(shí)別及位置定位

根據(jù)視頻圖像序列，對圖像進(jìn)行二值化編碼，提取出車道移動(dòng)目標(biāo)(見圖6)。采用Randon縱向和橫向分別投影變換的技術(shù)進(jìn)行分析，投影結(jié)果見圖7。

圖6視頻圖像二值化編碼

(a) 縱向投影

(b) 橫向投影

3.3.2車輛平面形狀提取及定位

根據(jù)投影關(guān)系，可提取出車輛的平面形狀，并定位出車輛的位置(見圖8)。通過對比可判斷出是否有摩托車停在發(fā)卡機(jī)處。

4測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

在貴陽某收費(fèi)站運(yùn)用該系統(tǒng)進(jìn)行了模擬測試，安排了小汽車、摩托車和大卡車異常取卡試驗(yàn)，其中：小車為福克斯3廂；摩托車為常見的汽油摩托車；大卡車為重型卡車，車長>9 m，車高>5 m。測試方法為車道模擬測試。測試時(shí)間分別為15:00-17:00，19:00-21:00。試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1。

5結(jié)語

提出的基于視頻的自主發(fā)共車道異常行為檢測系統(tǒng)通過對新型視頻分析報(bào)警系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合，有效地實(shí)現(xiàn)了對自動(dòng)發(fā)卡機(jī)的監(jiān)控管理，減少了異常取卡盜卡情況。該系統(tǒng)平臺(tái)可以直觀、及時(shí)地反映收費(fèi)站的現(xiàn)場情況，增強(qiáng)安全保障措施，是實(shí)現(xiàn)高速公路收費(fèi)站現(xiàn)代化管理的重要手段，值得進(jìn)一步推廣。

(a) 機(jī)動(dòng)車定位及形狀尺寸

(b) 摩托車定位及形狀尺寸

參考文獻(xiàn)：

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收稿日期：2015-06-16 2015-04-08

作者簡介：汪文斌(1976—)，男，安徽宿松人，工程師，碩士，主要研究方向?yàn)橹悄芙煌ā?葛紅(1983—)，女，安徽蒙城人，工程師，從事城市交通信息化咨詢、設(shè)計(jì)工作。

文章編號(hào)：1674-5949(2015)03-069-05 1674-5949(2015)03-074-04

中圖分類號(hào)：TP274；TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Video-based Abnormal Behavior Detection for Traffic Lane

WangWenbin,YuYanling

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

Abstract:The vehicle abnormal behavior detector is developed to guard against the illegal toll evasion on traffic lanes with the automatic card machine.The detector monitors the traffic lane with video camera and checks the behavior of vehicles in real time through target extraction, detection and tracking, and delivers alarm via network when any abnormal action is found. The system can also control the automatic card machine and the alarm device according to the setting. The simulation tests indicate that the system is able to remotely supervise the operation of the Automatic Card machine.

Key words:automatic card issuing; illegal card fetching; target tracking; video monitoring

上海支持船舶靠港使用岸基供電

近日，上海市人民政府批準(zhǔn)同意市交通委、發(fā)展改革委和市財(cái)政局等部門共同研究制訂的《上海港靠泊國際航行船舶岸基供電試點(diǎn)工作方案》(以下簡稱《工作方案》)。該《工作方案》已由上述3個(gè)部門聯(lián)合印發(fā)實(shí)施。根據(jù)《工作方案》，上海市將通過節(jié)能減排專項(xiàng)資金和港口建設(shè)費(fèi)，共同支持國際集裝箱碼頭及郵船碼頭投資建設(shè)和使用岸基供電設(shè)施，支持范圍包括岸電設(shè)施建設(shè)費(fèi)、電力增容費(fèi)、船舶使用岸電所致的電費(fèi)差價(jià)和運(yùn)行維護(hù)費(fèi)。

在上海市大氣污染物排放清單中，國際航行船舶是船舶污染物排放的首要來源，其排放量占船舶排放總量的90%以上。尤其是在停泊靠岸期間，其使用發(fā)動(dòng)電所產(chǎn)生的污染物給上海市空氣環(huán)境質(zhì)量改善帶來了很大壓力。轉(zhuǎn)而使用岸電后，其NOx排放量將減少99%，顆粒物排放量也只相當(dāng)于輔機(jī)發(fā)電時(shí)的3%~17%。該做法在北美和歐洲等地已被較多使用，國內(nèi)尚處于起步階段。

此外，為進(jìn)一步提高港口企業(yè)投資建設(shè)岸電設(shè)備的積極性，還將根據(jù)岸電設(shè)備的用電量對相關(guān)維護(hù)費(fèi)用給予0.07元/kW·h的補(bǔ)貼，同時(shí)鼓勵(lì)碼頭所在區(qū)縣給予配套政策支持。目前上海市洋山冠東碼頭和吳淞郵船碼頭已啟動(dòng)岸電建設(shè)工作，大型遠(yuǎn)洋集裝箱船舶有望在年內(nèi)實(shí)現(xiàn)我國境內(nèi)靠港使用岸電。今后，上海市使用岸基供電的碼頭和船舶的范圍都將進(jìn)一步擴(kuò)大。