“智慧地鐵”示范站攝像機設置的實踐研究

王海

根據《新時代軌道交通創新與發展》白皮書的戰略綱要精神，選取廣州地鐵廣州塔站作為試點，開展“智慧地鐵”示范工程改造。其中基于智能分析的視頻監控起著舉足輕重的作用，可實現人臉識別、客流分析、異常行為檢測、人員密度統計、熱成像溫度感應等功能。為此，針對不同類型攝像機（分辨率為200萬像素及以上），對視頻數據進行分析，調整安裝位置及拍攝角度，找出最優的拍攝效果。

1 人臉抓拍攝像機

廣州塔車站共安裝17臺人臉抓拍攝像機，后端服務器實時分析抓拍的人臉圖片，并將布控告警消息在平臺上展示，實現以圖搜圖、人臉比對、重點人員布控等功能。

現場使用攝像機實測有效抓拍寬度為5.2 m，可抓拍距離為5～12 m，根據設備特性及乘客行為分析，布控測試數據及分析如下。

1.1 地鐵車站入口

地鐵車站入口樓梯處為地鐵站內與站外的分割線，需要部署人臉識別攝像機，來監控并追蹤地鐵站范圍內的人員情況。將攝像機安裝在進站樓梯上、下端，其人臉識別測試數據對比見表1。

表1 進站樓梯上下端的人臉識別測試數據對比

分析進站人員在下樓梯時普遍會低頭看臺階，當進站人員踏到最后一級臺階時，會習慣性抬頭看前方，此時抓拍效果最佳，抓拍成功率可提升20%以上，有效抓拍成功率達到95%以上，因此抓拍攝像機應安裝在入口樓梯下端。

1.2 地鐵站出入閘機

地鐵站出入閘機是付費區與非付費區的分割線，部署人臉識別能有效監控出入付費區的人員情況。閘機前后的人臉識別測試數據對比見表2。

表2 閘機前后的人臉識別抓拍測試數據對比

由于乘客在進入閘機時均需要刷卡或手機掃碼，一般是低頭查看刷卡及掃描設備，此時較難捕捉人臉。當通過閘機后，乘客普遍會抬頭張望或正視前方，此時抓拍成功率提升30%～40%，因此建議選擇乘客通過閘機后捕捉人臉信息。

1.3 站內人流方向

地鐵站內人流均有一定方向性，人臉識別攝像機應盡量設置于人員流向的正前方為最佳［1］。為了避免人流前后通過時，后方人臉被前方人員遮擋，安裝攝像機時，需要一定的俯視角度［2］，如圖1所示。

圖1 人臉識別攝像機安裝位置示意圖

一般攝像機的安裝高度為5.2 m，拍攝距離D的范圍為5～12 m，可覆蓋不同高度的人群，在不同俯視角度α抓拍人臉。不同俯視角度的人臉抓拍測試數據見表3。

表3 不同俯視角度的人臉抓拍測試數據對比

經過測試比對，攝像機的安裝以垂直方向、俯視角度15°±5°為宜。

2 扶梯行為攝像機

廣州塔車站共安裝13臺扶梯行為攝像機，通過后臺算法進行乘客異常行為實時監控，并自動推送告警至物聯網終端。

2.1 扶梯上下方

扶梯異常行為分析算法，采用人體骨架序列進行計算［3］，主要通過人體頭部及四肢的動作，判斷人員行為情況，因此需要攝像機拍攝到人體特征全貌［4］。扶梯上下方的異常行為分析測試數據對比見表4。

表4 扶梯上下方的異常行為分析測試數據對比

經過實踐分析，由于攝像機在扶梯上方朝下拍攝時，存在上方人員遮擋下方人員的情況，攝像機無法拍攝到下方人員四肢，造成算法識別誤差率較高；而攝像機在扶梯下方拍攝時，識別精度可提升10%以上，因此建議在扶梯下方安裝異常行為分析攝像機。

2.2 安裝位置

扶梯異常行為分析攝像機的安裝位置見圖2。顯然其安裝距離和高度的不同會直接影響分析的精確度。攝像機距離扶梯太近、太低，都容易導致分析范圍小，無法識別人體行為；攝像機距離扶梯太遠、太高，又容易出現遮擋，且目標尺寸太小也無法識別。經大量測試，攝像機安裝高度與距扶梯口的距離最優配比如表5所示，建議根據現場條件進行安裝。

圖2 扶梯異常行為分析攝像機的安裝位置示意圖

表5 扶梯異常行為分析攝像機的高度H及與扶梯口距離S最優配比

2.3 檢測區域

扶梯異常行為分析攝像機的自定義扶梯區域與檢測區域的設置，對分析情況影響較大。攝像機角度正對扶梯下方時，成像中扶梯成等腰三角形或等腰梯形，人體［5］在梯面至扶手帶范圍內，有助于增強識別準確性。經現場大量測試，攝像機扶梯區域應略寬于扶手帶區域，檢測區域應略寬于梯面區域。扶梯異常行為分析攝像機最佳區域設置見圖3。

圖3 扶梯異常行為分析攝像機最佳區域設置示意圖

3 客流密度分析攝像機

廣州塔車站共安裝21臺客流密度分析攝像機，其中9臺安裝在站廳售票、安檢區，12臺分別安裝在3號線和APM線站臺，通過后臺算法實時統計售票、安檢、站臺區域人數，對人員密度進行分析，并自動推送至物聯網終端，以熱力圖的方式呈現，便于車服人員用于實時檢測車站內各區域人員聚集情況，更快、更精確地進行客流控制及應急響應。

客流密度分析攝像機通過計算機視覺算法，對采集到的視頻圖像進行處理。在人群密度較低時，采用計算量較小，但較準確的像素數統計，并應用時間軸的信息進行背景生成；在人群密度較高時，應用小波包分解來對人群圖像進行多角度分析，然后提取小波包分解系數矩陣的計盒維數作為特征，送入分類器進行分類，得到人群密度等級，達到對密集客流密度實時檢測的目的［6］。因此，當拍攝區域人員密度較高、且人員流動性較緩時，數據的實際意義更大，也更具參考價值。建議該類攝像機部署在人員聚集且流動性較緩的區域，例如安檢排隊區、自助售票區、站臺區等。

客流密度分析攝像機的安裝高度、拍攝角度對密度分析算法影響較大，經過多次測試，其安裝參考數據如表6所示。

4 客流統計攝像機

廣州塔車站共安裝12臺客流統計攝像機，通過前端硬件算法對進出人數進行點數，實時統計出入人數、換乘人數等，并在平臺上顯示，便于車服及調度人員對出入車站人員數量進行統計，根據客流數量啟動相關地應急措施。

該類攝像機采用雙目立體視覺技術［7］，基于雙鏡頭的立體攝像，可獲取目標的高度信息，結合智能跟蹤算法，分析行人的行為軌跡，從而精確計算出客流人數及行走方向；通過對計數區域進行分塊處理，有效解決乘客徘徊等行為導致的重復計數。

該類攝像機一般設置在乘客進出站的必經之路，以免造成統計數值與實際數據的差異。攝像機采用基于人體結構特征的算法進行識別，主要辨認頭肩特征，其安裝需有一定的俯視角度。經大量測試，俯視角度40°～70°可保證前后人頭肩無遮擋的同時，頭肩特征完整，建議安裝在通道中間，避免左右人頭肩遮擋，客流統計攝像機安裝位置見圖4，其高度及與監控距離最優配比見表7。

表6 客流密度分析攝像機的安裝參考數據

圖4 客流統計攝像機安裝位置示意圖

表7 客流統計攝像機的高度與監控距離最優配比

5 溫度監測攝像機

廣州塔車站共安裝8臺溫度監測攝像機，可將物體發出的不可見紅外光轉變為可見的熱圖像［8］，通過有顏色的圖片來顯示被測量物表面的溫度分布，根據溫度的微小差異找出溫度的異常點，從而對設備異常高溫起到及時識別、及時告警的作用，以便檢測到高溫情況啟動相關應急措施。

決定溫度監測攝像機測溫距離的最重要因素是鏡頭焦距，直接決定了目標成像的大小。焦距越大，成像距離越遠，視場角越小，即內置的熱像儀可以看到的距離越遠，但水平視角越小。若要測量一個物體的溫度，需要保證物體在熱像儀中有超過9個像素。以設備房最常見的安裝高度為例，溫度監測攝像機不同焦距的最佳監控距離配比見表8。建議根據現場安裝條件，來選擇攝像機焦距和安裝位置。

表8 溫度檢測攝像機不同焦距的最佳監控距離配比

由于溫度監測攝像機主要對紅外光進行成像，對周邊環境因素的變化很敏感，因此部署時應注意以下情況：①保持攝像機安裝位置的平穩，如出現抖動容易導致溫度虛高；②探測環境要單一，避免人員頻繁流動，因人員攜帶的高溫物品易造成誤報；③避開風口位置安裝，風速過大容易引起攝像機抖動，還會導致熱量散失，影響該類攝像機對設備的測量。

6 總結

在廣州塔“智慧地鐵”示范站建設中，應用了上述5種智能攝像機，成功實現了人臉識別布控、乘客扶梯行為異常分析、人員密度監控、客流數據統計、實時溫度監測等功能。每種攝像機均需根據其功能進行最佳部署。該示范站的建設為即將大規模推廣智能化及信息化發展，積累了寶貴的經驗。