基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術研究

張佳

（上海城建市政工程（集團）有限公司，上海市 200065）

基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術研究

張佳

（上海城建市政工程（集團）有限公司，上海市 200065）

隨著平安城市、智能交通等項目的建設，針對電子警察的研究越來越多，而抓拍違法要素無疑是電子警察違法認定的重要依據，因此對違法要素的檢測顯得尤為重要。對目前常用的幾種車輛視頻檢測技術在電子警察違法要素中的應用展開初步探討，并分析和比較各技術特點和限制，以區別其適用的范圍，提出在電子警察工程設計和實際應用中，將幾種車輛視頻檢測技術進行有機結合，才能進一步提高車輛違法的捕獲率、號牌識別的準確率等技術指標。

違法要素；電子警察；車輛視頻檢測技術

0　引言

道路交通安全違法行為自動記錄系統（以下簡稱電子警察系統）是利用高科技手段，對在道路上發生的各類交通安全違法行為進行圖像自動取證，為闖紅燈、闖禁令、超速等各類交通安全違法行為的責任鑒定、事后查詢提供真實、可靠、全面的信息，并能夠以圖文、視頻錄像等多種形式對外提供信息服務，結合相應的處罰管理手段，對道路交通秩序起到積極的規范作用［1］。

對電子警察設備來說，“違法要素”需要通過視頻影像手段得以“固化”，才能形成無可爭議的違法證據，一旦錯拍或拍攝不清產生違法證據的歧義，不僅直接影響整個系統，還會給公安執法過程帶來無法回避的麻煩。因此違法要素的效果直接影響違法證據的有效性。

違法圖像需要有出眾的圖像效果，才能為交通管理部門提供確切的違法證據，發揮系統效用。車輛視頻檢測技術是利用視頻圖像進行車輛檢測的一種交通檢測技術，與其他車輛檢測方法相比，基于視頻圖像技術的方法具有直觀、可監視范圍廣、可獲取更多種類的交通參數等優點［2］。

綜上所述，本文主要對基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術進行研究。通過各種技術手段針對性地對“違法要素”進行體現和優化，從而達到獲得確鑿非現場執法［3］違法證據的目標，為常規交通管理正確決策提供條件。

1　電子警察車輛視頻檢測技術

1.1電子警察系統構成

電子警察系統通常分為前端系統、傳輸系統和中心（后端）系統三部分，如圖1所示。

圖1　電子警察系統結構圖

前端系統采集違法車輛數據，包括識別數據、抓拍圖片、視頻錄像，在本地進行存儲的同時，采集的所有信息（包括圖片和數據）實時傳遞到位于中心工作平臺的數據管理系統。

傳輸系統一般借由光纖網絡、無線租用等方式，按照一定傳輸機制傳輸至電子警察中心工作平臺。

中心（后端）系統在收到前端系統采集的基本信息后，根據不同的需求，對這些信息進行相應的處理、打印，并按照要求，將記錄轉換成交通違法統一處罰系統的格式納入集中管理。

1.2車輛視頻檢測技術

目前在各城市電子警察中主要使用的車輛檢測器是線圈感應器和視頻檢測器。地埋感應線圈檢測器因其可靠性高、準確率較高，而且價格低，在前幾年一直被廣泛使用，但隨著電子技術的發展，大規模、超大規模集成電路的發展，功能強大的數字處理芯片的出現，車輛視頻檢測技術取得突破并發展得相當成熟。與線圈檢測技術相比所具有的優越性和高性價比已漸漸得到業內人士的公認，代表了未來車輛檢測領域的發展和應用方向。

車輛視頻檢測技術具有以下優勢：

（1）安裝方便，施工時基本不影響交通，易于移動，更加經濟實用，簡化了工程施工與維護。

（2）直觀可靠，可以實現大區域交通信息采集，路口車輛軌跡全面控制，能獲取更多的交通信息和交通參數。

（3）可提供現場錄像，重現交通場景，便于事后治安偵查、交通事故責任認定、交通狀況調查。

（4）在交通信息采集、統計、分析方面應用廣泛，作為信息時代海量數據的來源之一，為安防大數據在智能交通、公安執法中的應用提供了數據支撐。

2　電子警察違法要素的選取

2.1電子警察抓拍違法類型與違法要素的關系

違法要素作為交警部門執法行為中的直接證據，均需要在違法圖片中呈現。單一的電子警察抓拍主要幾類違法類型與違法要素的對應關系見表1。

表1　違法類型與違法要素對應一覽表

2.2選取電子警察抓拍典型違法類型

城市交通中大量交通流在交叉口內沖突運行，道路交叉口成為城市道路交通的通行瓶頸所在。信號控制措施為解決交叉口交通流的沖突提供了通行權于時間上的分離手段，通行能力的最大化需要交通參與者均按照規則行駛，而闖紅燈行為則會擾亂車輛有序運行的秩序，且一旦發生交通事故將造成交叉口的通行癱瘓，導致大面積的交通擁堵，機動車延誤會大幅增加，影響路網交通的穩定、高效運行。

以闖紅燈違法類型為例，電子警察設備抓拍的違法圖片，其中違法要素均在圖片中得以體現，如圖2所示。

圖2　電子警察（闖紅燈違法類型）設備抓拍的違法圖片

3　基于違法要素的電子警察車輛視頻檢測技術

3.1車輛視頻檢測——號牌逐幀識別技術

號牌逐幀識別技術是以機動車號牌識別技術為核心，從高清視頻流中提取車輛號牌進行實時識別，根據號牌的大小和角度變化進行車輛軌跡的跟蹤，并能通過車輛類型粗略對車型進行分類，如圖3所示。

圖3　號牌逐幀識別技術

機動車輛在行進過程中，號牌由于焦距原因會隨著車輛的移動呈現“模糊—清晰—模糊”的趨勢。在高清視頻流中，通過對號牌清晰時間段中的視頻幀進行實時號牌識別，并將多幀識別結果根據權值進行優化，從而獲得較為準確的號牌號碼，也可以對有號牌車輛的通過情況進行抓拍記錄。號牌顏色（藍色、黃色）可以對車輛類型加以區別。

（1）號牌逐幀識別技術的優點：能夠通過目前較為成熟的號牌識別算法進行視頻跟蹤，取多幀并計算權值的號牌識別結果更為準確可靠，取得最好的號牌識別準確率數據。

（2）號牌逐幀識別技術的限制：由于號牌識別與號牌的大小和清晰度密切相關，一般號牌大小在80～180個像素點比較適合號牌識別，同時考慮到攝像機景深的影響，號牌識別區域控制在6～8 m的范圍內。號牌逐幀識別的精度與識別的次數也有著密切的關系，號牌逐幀識別的實現還依賴于機動車尾號牌的清晰度，尤其是夜間號牌位置的補光條件對性能影響較大，目前常通過LED燈對車尾號牌進行補光，但與不同號牌的反光特性關系較大。

（3）號牌逐幀識別技術的適用范圍：適用于闖紅燈等以車輛號牌為主要抓拍違法要素的違法類型。通過號牌信息上的顏色來區分不同的車輛類型（藍牌、黃牌、白牌、黑牌）和隨著車輛的移動，根據車輛號牌的位置變化進行車行軌跡的跟蹤這兩者的識別層次均較為模糊，因此側重車輛類型和車行軌跡違法要素的違法類型需結合其他技術。

3.2車輛視頻檢測——動目標跟蹤技術

動目標跟蹤是以背景分離和運動檢測技術為核心，從高清視頻流中提取車輛整體輪廓進行實時軌跡判定，根據車輛整體輪廓的運動軌跡驅動攝像機進行抓拍，并能根據車輛輪廓進行車型分類（大車、小車），如圖4所示。

圖4　動目標跟蹤技術

機動車輛在行進過程中，可以通過背景分離算法將運動物體從相對固定的背景畫面中抽取出來，并判斷運動物體（車輛）的邊緣。發現運動物體后，在監測范圍內可以對運動物體進行實時跟蹤，綜合各類邏輯條件（紅燈、壓線）等處罰依據驅動高清攝像機進行抓拍，從而獲得交通違法圖片證據。

（1）動目標跟蹤技術的優點：不受車輛號牌等因素的限制，可以對全畫面進行視頻軌跡跟蹤，為電子警察擴展抓拍違法行為的能力提供了更多的可能性，且動目標跟蹤技術能夠判定較為復雜的違法邏輯。

（2）動目標跟蹤技術的限制：動目標跟蹤技術也與攝像機幀率息息相關，攝像機幀率越高，視頻跟蹤越精確，如果采用高靈敏的視頻檢測攝像機，夜間動目標跟蹤的效率受環境的干擾少。

（3）動目標跟蹤技術的適用范圍：適用于闖禁令（單行道）、逆行等需要明顯車行軌跡違法要素偏離正常行駛路線的違法類型。有別于號牌逐幀識別技術的車型分類，動目標跟蹤技術通過車輛輪廓的計算可以對車輛類型（大、中、小）加以區別，在實現了宏觀車行軌跡控制的同時犧牲了車輛號牌識別的準確率。

3.3車輛視頻檢測——車尾特征跟蹤技術

車尾特征跟蹤技術是通過車輛尾部的特征信息，如號牌、車尾燈等特征對車輛進行視頻跟蹤，作為號牌逐幀識別技術的補充，如圖5所示。

圖5　車尾特征跟蹤技術

機動車輛在行進過程中車尾特征相對固定，可以在對車尾圖像進行二值化后，通過相關算法從高清視頻流中根據車尾特征進行車輛的檢測，并且根據車尾特征的坐標變化進行車輛軌跡及違法行為的檢測。

（1）車尾特征跟蹤技術的優點：不依賴號牌識別結果，可以實現較大范圍的違法車輛跟蹤，適合大場景動態過程中的交通違法行為檢測，并且夜間檢測效果相對于號牌逐幀識別要好。

（2）車尾特征跟蹤的限制：車尾特征跟蹤技術與攝像機的幀率以及車輛本身的狀況有關，捕獲率和有效率指標隨環境的變化變動較大。

（3）車尾特征跟蹤的適用范圍：適用于如公交專用車道、路口滯留等車輛類型較為規范的違法車輛的捕獲。該技術首先關注與車輛類型密切相關的車尾特征，通過對車尾信息的識別確定該車的車輛詳細信息。這也是近年來越來越多不法分子利用遮擋車牌、套牌等手段逃避法律處罰和進行違法犯罪活動，使車牌識別無法起到應有的作用，因此常通過車尾特征跟蹤技術對號牌逐幀識別技術進行補充。

U491

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1009-7716（2016）09-0223-03

2016-06-10

張佳（1986-），女，上海人，助理工程師，從事交通信息、機電與交通工程設計工作。