基于智能視頻技術的車內安全監控系統探究

徐明澤

（東北林業大學交通學院，黑龍江 哈爾濱150040）

1 概述

目前，國外發達國家的智能監控系統的開發應用領域，主要在交通控制系統、道路信號系統以及公共信息服務等環節[1]；未來的智能交通監控系統可能以交通動態仿真、交通運營系統為核心，利用無人駕駛中的信息感知、信息反饋等技術，在建立多領域合作的基礎上，實現智能交通監控系統在城市中的發展應用，并以城市為中心向周邊輻射發展以實現智能交通監控系統的普及[2]；作為智能交通系統的組成部分，車內安全監控系統也將呈現圖像識別高清化、智能化、集成化、網絡化、應用細分化的趨勢[3]。

2 車內安全監控系統的功能及方案設計

2.1 系統功能

本系統應用于網約車與出租車的路徑定位、駕駛員行為監測、駕駛員或乘客危險狀況報警等功能，具體包括如下幾個方面：a.車內視頻監控：實時監測駕駛員及乘客的狀態，可識別駕駛員或乘客的危險動作并觸發報警系統，相關信息及時傳輸到監控系統平臺以便迅速采取應對措施。b.車輛定位：是系統的基礎功能，可實現車輛運行軌跡跟蹤、實時定位等。c.緊急報警：在緊急情況下，一鍵觸發報警，報警信息自動上傳監控中心。d.網絡通信：支持豐富的網絡協議，可通過網絡發送控制命令、傳輸圖片或設置參數等。e.危害行為警告：對于識別的危害行為發出警告蜂鳴，起到震懾作用。

2.2 系統方案設計

系統組成方案如圖1 所示。車載前端包含車載硬盤錄像機(簡稱車載DVR)、車載專用攝像機、車載電子顯示屏、語音對講機、車載存儲盒及配套的線纜等。車載DVR 內置無線網絡通訊模塊、GPS 及北斗定位模塊，利用5G 通訊網絡連接到后臺移動視頻管理服務器。利用移動視頻監控管理平臺能夠對前端設備進行監控和管理，獲取車載DVR 實時視頻、歷史錄像、地圖定位，對設備狀態進行查詢和管理。

3 車內安全監控系統的關鍵技術

3.1 智能視頻技術

3.1.1 智能視頻圖像處理技術

視頻圖像處理技術已能夠實現高清高幀率實時透霧處理、超低強度處理、實時精細降噪處理、無損實時放大處理、強光抑制處理等。具體包括以下幾個方面：a.圖像獲取、表示和表現：把模擬信號轉化為計算機可識別的數字形式，以及把數字圖像顯示和表現出來。b.圖像增強：強調圖像的某些特征，以便進行進一步分析。對于圖像退化有關的定量信息，圖像增強技術可以較為主觀地改善圖像的質量。c.圖像恢復：對質量下降的圖像，可能通過計算機處理加以重建或恢復。d.圖像重建：通過物體外部測量的數據的處理獲得物體的三維形狀信息。e.圖像壓縮：包括有損數據壓縮和無損數據壓縮。f.圖像分割：把圖像按特定性質區域進行劃分，便于對設定目標的提取。

圖1 車內安全監控系統組成方案

3.1.2 智能視頻技術在本系統的應用

本系統主要利用自動分析和提取視頻源中的關鍵信息的智能視頻技術，借助計算機強大的數據處理能力，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析、過濾，提取有用的關鍵信息，并依據設定的規則進行判斷和報警，是系統的關鍵技術。其中，設定的規則是指突然入侵危險檢測等，可以定義“越界”、“識別”、“危險”等等報警規則。

圖2 為智能視頻監控系統的工作流程圖。實時的或歷史的視頻數據流通過視頻基礎管理單元傳輸到視頻數據中心，通過配置管理服務器，將任務分發到智能分析服務器進行分析，分析結果傳輸至智能監控客戶端[4]。本系統中，乘客和駕駛員的視頻數據通過上述的一系列處理后，最終將分析結果傳輸至后臺，使網約車平臺實現實時觀察乘客和駕駛員狀態的功能。

3.2 人體動作識別技術

3.2.1 動作識別特征

從視頻圖像監測中提取出有效的運動特征是人體動作識別中重要的一環，直接影響到動作識別的準確度，且同一特征對不同類別人體動作的描述能力并不相同。因此，我們依據視頻清晰度的高低和應用場景的變化，往往要選用不同類型的特征，這與具體的應用場所以及乘客所關心的動作類別有很大的關系。

常見的形狀、軌跡、物體、姿態等特征可以分為四類：基于輪廓和形狀的靜態特征、基于光流或運動信息的動態特征、基于時空立方體的時空特征、描述性特征[5]。如表1 所示。

3.2.2 人體動作識別技術在本系統的應用

人體異常行為識別主要是對包含人的動作圖像序列進行分析處理，通常涉及到動作目標檢測、運動目標分類、運動目標追蹤、特征提取與運動描述和人體行為分析5 個階段。本系統的需求是對駕駛員和乘客危險動作進行識別，以判斷是否有異常的行為發生。首先通過視頻監控進行動作檢測與追蹤，然后通過計算機計算出運動直方圖，提取出視頻中的主要動作特征，最后，對主要動作特征進行編碼，運用模板匹配法或狀態空間法，與預先保存好的正常動作的編碼進行比較，從而判斷駕駛員或乘客的動作是否屬于危險動作。

3.3 紅外成像技術的應用

普通的視頻采集無法做到全天候運行，如車輛在夜間行駛時，普通視頻監控失去了監控功能。而利用目標自身的紅外熱輻射原理的紅外熱成像儀，即可實現全天候對監控目標的監測。通過光電紅外探測器將物體發熱部位輻射的功率信號轉換成電信號后，成像裝置就可以一一對應地模擬出物體表面溫度的空間分布，最后經系統處理，形成熱圖像視頻信號，就得到與物體表面熱分布相對應的熱像圖，即紅外熱圖像。由于利用景物自身發射的熱輻射圖像，從而在根本上解決了夜間觀察中光強不足的問題。另外，在雨、霧等惡劣的氣候條件下，由于可見光的波長短，克服障礙的能力差，因而觀測效果差，而工作在8～14μm 波長的長波紅外熱成像儀，其穿透雨、霧的能力較高，從而仍可以正常地觀測目標。因此，在夜間以及惡劣氣候條件下，紅外熱成像視頻監控設備可以對駕駛員、乘客等各種目標進行全天候智能監控。

紅外熱成像監控技術的圖像畫面質量比較均勻，確保夜間監控也能夠清晰可見。紅外熱成像智能視頻監控技術的隱蔽性比較好，它在運行的過程中能夠抵抗霧霾、煙塵等復雜氣象條件的干擾，并且廣泛地運用到夜間監控項目之中[6]。因此，在夜間或惡劣氣候條件下，紅外熱成像視頻監控設備可以對駕駛員、乘客等目標進行全天候智能監控。

4 應用展望

圖2 智能視頻系統的工作流程圖

表1 動作識別中常用特征分類表

車內安全監控系統如與公安部門信息系統關聯，可以提高預警的速度和營救的效率，縮短從軟件預警到警方出警的時間；如配套設立更多的相關救援站，避免出現監控救援的盲區；由于應用了定位系統，后期系統還應加大定位的準確性和實時性的研究；該系統也需要使用乘客的定位、聲音、緊急聯系人等信息，因此須加強系統的防御功能，防止用戶的信息泄露，個人隱私受到侵犯。

車內安全監控系統以智能視頻技術為核心、以紅外熱成象技術和人體關鍵點檢測為輔助技術，以5G 通信技術為傳播媒介；通過系統平臺，在對車輛進行全方位實時定位監控的基礎上，增加了危險動作的識別功能，從而使系統具備了及時監測緊急事件并快速處理突發情況，杜絕類似女性乘客乘坐網約車遇害事件的發生，保護乘客及駕駛員的人身安全，提高了網約車、出租車的安全性和可信性。