視頻圖像在交通運輸領域的多模分析應用探討

陳新浩

中圖分類號：F407.47 文獻標識碼：A 文章編號：1004-0226（2021）12-0079-04

隨著交通強國戰略的實施，視頻監控技術在交通運輸領域被廣泛應用，并且對交通運輸領域的監測發揮了巨大的作用。但是。當前的視頻監控技術還存在較大的問題：首先，大量的視頻數據是通過人員進行觀看，導致當一個事件發生之后，工作人員需要通過較長時間去調閱事件視頻，方能確認事件發生的地點和類型，這對于處理重要事件來說較為遲緩;其次，當前視頻數據還普遍存在著檢索速度不高、儲存成本大的缺點。

視頻分析技術是利用計算機圖像視覺分析將場景中的背景、目標分離，進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標。對公路水路的視頻圖像，主要進行車（船）牌識別、圖像分析、交通狀態等監測，從視頻數據中提取結構化數據。針對上述存在的問題，將視頻數據通過智能分析處理為結構化數據，從而節約成本，提升管理部門的工作效率。

1視頻識別分析的應用需求

1.1公路應用

公路部門管理主要對車輛信息識別、交通流特征監測、道路交通安全等進行監測。

a.車輛信息識別。主要通過識別視頻圖像中的車輛，分析出車牌號，通過與公安等部門進行數據交互的方式，獲取更多的車輛相關信息。

b.交通流特征監測。主要監測交通狀況，對擁堵路段及時進行調整并交通誘導，通過信息發布以減少到達擁堵處的車輛，并加快擁堵消散。

c.道路交通安全監測。主要維護道路交通安全，對異常道路進行監測并分類。

1.2水路應用

水路部門管理主要對船舶信息、航道通行、交通安全等進行監測。

a.船舶信息監測。主要分析水上航行船舶銘牌、方向、噸位、大小、載重。

b.航道通行監測。主要分析航道實時水位以及監控范圍內船舶數量。

c.水路交通安全監測。主要用于維護水路交通安全，對水路上的異常、非法闖入、橋梁限高以及極端天氣進行監測。

2視頻識別分析的評價體系構建原則

構建多模式視頻分析的評價體系，可以滿足使用人員對視頻圖像場景和決策應用的要求，并輔助管理部門選擇視頻分析技術，該評價體系構建原則如下：

a.客觀性。為了保證評價體系的客觀性，在選取評價指標時必須要充分了解各個評價指標的功能和作用，反映指標的數據來源要可靠、準確。要全面、準確地體現公路水路固定攝像機的布置情況及性能。

b.全面性。評價體系要考慮到公路水路固定攝像機監控視頻中的各個應用場景，通過多模視頻分析獲得結構化數據，并服務好交通運輸部門。

c.可比性。體系要求各項指標采用國際標準名稱、計算方法等，能與同類不同城市的公路、水路監測系統進行比較。

d.層次性。公路水路監測系統評價目的清晰，有利于多模式視頻分析指標的選取和評價框架的描述。

3視頻分析在公路水路管理中的應用場景

3.1公路應用場景

公路固定攝像機視頻識別主要包括車輛信息、交通流特征以及道路交通安全等，具體內容如下：車輛信息用于對車輛在不同時間段出現的位置進行追蹤，對兩客一危、重載普貨等車輛進行監測：交通流特征用于監控范圍內的交通運行情況，根據當前情況分析交通流特征中的車速、車流量;道路交通安全用于對道路當前情況進行預警，包括道路異常、實時天氣情況、應急車道異常、交叉路口監測、橋梁限高監測等。

a.車牌識別。根據視頻圖像，識別視頻區域的各類車牌信息。

b.各車道平均車速。根據視頻圖像，對各車道行駛車輛的平均車速進行監測。

c.各車道車輛流量。各車道車輛流量是根據視頻圖像，對單位時間內各車道行駛車輛的總數進行監測。

d.各類型車輛流量。各類型車輛流量是根據視頻圖像，對單位時間內各種類型車輛的總數進行監測。

e.道路異常。根據視頻圖像，對車道是否有異常行為預警（如異常停靠、車輛故障、車禍、拋錨、道路坍塌等）。

f.車輛違停監測。車輛違停檢測是根據視頻圖像，對禁區范圍內是否有車輛長時間滯留或停靠進行監測。

g.行人監測。行人監測是根據視頻圖像，對監控范圍內是否有行人出現進行監測。

h，拋灑物監測。拋灑監測是根據視頻圖像，對監控范圍內是否有拋灑物品出現進行監測。

i.逆行監測。逆行監測是根據視頻圖像，對監控范圍內各車道行駛車輛行駛方向是否與行駛車道方向異常進行監測。

j.天氣監測。天氣監測是根據視頻圖像，對監控范圍內實時天氣情況進行監測。

k.應急車道異常監測。應急車道異常監測是根據視頻圖像，對指定區域內車輛行駛特征進行監測，發現與預設特征相悖車輛。

l.交叉口監測。交叉口監測是根據視頻圖像，對路口車輛異常闖入（如機動車闖入非機動車道）、車禍、擁堵時間過長等異常進行監測。

m.橋梁限高監測。橋梁限高監測是根據視頻中的內容，在不同天氣情況下。對監控范圍內橋梁是否有異常及判車輛是否能夠安全通過橋梁進行監測。

以上識別內容的評估標準為識別的精確度。

3.2水路應用場景

水路固定攝像機視頻識別主要包括船舶信息、航道運行特征以及水路交通安全等。a.船舶信息用于對船舶的基礎信息進行監測，包括識別船舶銘牌、噸位、大小、載重、方向等。b.航道運行特征用于所監控范圍內的交通運行情況，根據實時情況獲取實時水位和船舶數量。c.水路交通安全用于對水路當前情況進行預警，包括異常行均為檢測、實時天氣情況、非法闖入、橋梁識別等，如圖1所示。

a.船舶銘牌識別。船舶銘牌會出現在船頂、船側等方位，且大小、字體不一。根據視頻圖像，識別視頻區域的船舶銘牌，評估標準為識別的精確度。

b.船舶噸位識別。船舶噸位識別是根據視頻圖像，識別視頻區域的船舶噸位，評估標準為識別的精確度。

c.船舶大小識別。船舶大小識別是根據視頻圖像，識別視頻區域的各船舶大小，評估標準為識別的精確度。

d.船舶載重識別。船舶載重識別是根據視頻圖像，識別視頻區域的各船舶載重，評估標準為識別的精確度。

e.船舶方向識別。船舶方向識別是根據視頻圖像，識別視頻區域的各船舶方向，評估標準為識別的精確度。

f.實時水位。實時水位是根據視頻圖像，識別視頻區域的各實時水位。評估標準為識別的精確度。

g.船舶數量。船舶數量是根據視頻圖像，識別視頻區域的各船舶數量，評估標準為識別的精確度。

h.異常行為檢測。異常行為檢測是根據視頻圖像，識別指定區域內船上人員異常情況及行為的檢測（如船甲板行走、未穿救生衣、傾倒垃圾等），評估標準為識別的精確度。

i.實時天氣情況。實時天氣情況是根據視頻圖像，對監控范圍內實時天氣情況及其程度進行監測，評估標準為識別的精確度。

j.非法闖入。非法闖入是根據視頻圖像，識男U指定區域內是否有船舶異常闖入或者停靠，評估標準為識別的精確度。

k.橋梁限高識別。橋梁限高識別是根據視頻圖像，監測監控范圍內橋梁是否有異常及橋梁的基本屬性，并判斷船是否能夠安全通過。

4視頻數據試驗方案

多模式視頻分析允許使用人員能夠輸入不同的視頻分析方案，對視頻分析方案中獲得的視頻分析結果進行評估，其內容具體可以分為基本要求、試驗方案邏輯和視頻分析資源庫。

4.1基本要求

基本要求主要包括視頻識別的準確率參數和分析效率參數。a.準確率參數。多模式視頻分析方案的分析功能、分析結果需要與現實結果相匹配。多模式視頻分析結果與目標值直接的準確率應控制在一定范圍內。b.分析效率參數。在分析的過程中，多模式視頻分析方案的分析功能需要消耗對應的計算資源和時間資源。多模式視頻分析方案評估需要對其中所消耗的資源進行控制，以匹配當前情況。

4.2試驗方案邏輯

試驗方案邏輯主要是通過把若干組測試視頻、測試時間范圍、測試項目和測試目標結果帶入測試方案，對測試方案評估的過程。

a.試驗輸入。包括測試的視頻、時間范圍、項目、目標結果、方案。

b.試驗方案實行。通過選定的計算機硬件，在環境內放入測試視頻，提供測試的時間范圍、項目，隔離運行測試方案。測試方案在啟動、接收數據后，需在測試方規定時間內提供試驗結果。試驗結果為與測試目標結果格式相同的數值或數值序列，根據試驗結果與目標結果進行比對。

c.試驗結果評估。試驗結果評估是測試方根據試驗項目輸出結果的連續或者離散性質，進行不同的評估。多組試驗方案的評估結果可以根據不同方案進行加權評估。

4.3視頻分析資源庫

視頻分析資源庫用于為多模式視頻分析的分析方案提供訓練和評估的數據集。因為需要依據固定攝像機的現實情況獲得多模式視頻分析方案，因此需要為分析方案的獲取提供一定的數據。a.基礎視頻數據，需提供需要分析的視頻;b.需要識別的內容，應提供視頻需要識別的對應項目;c.視頻目標提取數據，為提供的視頻提供分析結果參考。

5結語

面對不同的公路水路的視頻圖像分析處理結果和不同的使用環境，本文通過探討建立視頻分析算法的分類研究，篩選出適用的算法。通過各類指標對所需分析的視頻片段及目標結果進行分析，為提高視頻技術的精準率，后期還需結合技術的發展對視頻技術分析深入研究。