基于高空瞭望圖像識別的智能識別檢測分析

譚坤淋

關鍵詞：高空瞭望；圖像識別；預警

在現代城市安全防護中，智能圖像監控已經成為重要的組成元素，是打造“數字城市”的關鍵一環。“高空瞭望”屬于一種傳統的城市防范思路，在工業化發展下，其也被賦予新的理念。基于該思路，融合先進科技，達到區域全景覆蓋的效果。

1高空瞭望圖像智能識別

高空瞭望技術通常是指在超過30m的高空，安設高倍的監控設備，可對幾百米乃至數千米范圍內的事物進行監控。該項技術具有遠程、全天候等特點，近年來多用在交通、電力與公安等領域。智能圖像識別則基于計算機視覺與圖像處理等現代技術，在監控系統上設置相應的智能模塊，并利用計算機后臺數據進行處理，以篩掉無價值或是具有干擾性內容，自動識別出監控視頻中的物體，提取其中有價值的數據，迅速完成異常定位，并能隨即響應。

2高空瞭望智能圖像識別系統設計原則

高空瞭望系統是面向道路交通、城市管理等需要進行設計，涉及視頻數據采集與傳輸、識別、總指揮調度等，具有較高的智能化水平，而且能夠確保系統運行的實時性。概括來講，其設計原則包含下述幾個方面。

（1）先進性和適用性。高空瞭望識別系統匯集多項前沿技術，內置功能具有高效性和可操作性、便利性等特點。而且，系統安裝與調試、使用都比較容易，保證了對各類場景的適用性[1]。（2）經濟性和實用性。高空瞭望系統設計，必須根據具體用途需求與當前信息技術水平，結合應用場景，制定滿足用戶所需的系統功能方案，并在合理組合的基礎上，保證系統使用的性價比，在控制總投入的同時，確保系統的可用性和穩定性。（3）可靠性和安全性。該類系統開發設計的成果應當保障其可靠性，即使日后系統由于自身故障或是外部干擾無法繼續工作，也能保留既有數據信息，便于檢修恢復。（4）開放性。在系統開發中，可把既有成熟系統當作設計對象，并綜合分析應用場景附近通信條件，并根據實際用途和已有系統實現聯動運行，以保障系統數據的開放性與可利用性。（5）可擴展性。無論該類系統被用到何種場景中，在初期設計中，相關人員均要考慮未來技術升級與功能需求增加等方面的問題，所以系統需具備更新與擴容等類似功能，可按照系統需求變化，合理、高效拓展。在初期設計中可留出冗余部分，以適應日后發展。

3高空瞭望智能圖像識別系統規劃設計分析

本文以高空監控城區為基本需求方向，以實現全時段、全域監控為目標進行系統規劃建設方面的討論。

3.1系統架構

高空瞭望系統基礎框架應包含視頻采集與識別預警、監控中心和數據傳送系統4個主要模塊。（1）視頻采集模塊。該部分主要由大量前端設備構成，包括高清透霧攝像機及其長焦鏡頭，為進一步確保采集視頻信號的清晰度，還搭配紅外夜視成像與激光輔助照明等，并且在室外設置了高精度云臺。另外，在視頻采集模塊還設有防護罩與防雷、接地設施、前端控制柜等。（2）識別預警模塊。將視頻圖像分析功能進行硬件化處理，選擇模塊化的設計思路，對應用場景視頻加以分析，以實現智能識別預警。此處討論的系統識別預警率超過98%，而且錯報與漏報的概率非常小。（3）監控中心管理模塊。裝配具有回放、儲存與顯示功能的設備，內置相應的管理系統，在高空瞭望系統中起到指揮中樞的作用。考慮到城市干道監控的應用場景，可直接把前端點位連接到本地交警部門的智能管理平臺中。（4）數據傳送模塊。本系統選擇PON（無源光纖網絡）專線，這能提升圖像數據的獨立性，并降低外界條件的影響，同時保障信息傳輸的可靠性和安全性。

3.2技術特點

（1）智能雨刷。因為高空瞭望裝置通常布設于區域制高點，日常養護與運維難度較大，再加上高空處的設備極易被霧霾、風沙等干擾，在鏡頭表面產生附著物，影響視頻圖像采集的質量，所以應定期清理鏡頭。但普通高空處監控裝置，僅能在后臺人工操控下完成清掃動作，這并不符合智能識別檢測的需要[2]。因此，本系統采取智能化的設備，利用軟件程序智能控制雨刷，通過自動定期清掃，能有效縮短人工運維的時間與節約成本，同時使監控裝置始終處于最優運行狀態，以保證采集到的數據都具備可用性。

（2）超遠距離監控。此處討論的高空瞭望系統裝載設備，最遠能監控到8km處的事物，支持搭配750mm焦距規格的光學鏡頭。正常光線下，白天能采集到距離8km的圖像，而夜間的監控距離也能達到5km左右，并且在白天能準確識別出1—3km內的車牌信息。

（3）透霧功能。霧霾是很多地區比較常見的天氣狀況，而在該種天氣條件下一般攝像機設備無法采集到畫面清晰的視頻圖像，所以在系統規劃設計中考慮裝配具備透霧性能的設備以實施監控。該項動態視頻透霧技術，主要基于灰霾、煙塵與霧氣等成像基本特征形成數字建模，并借助圖像處理技術，將畫面顏色表現與細節處加以恢復，以實現透霧功能，從而提高系統的環境適應性與可用性。

3.3傳輸網絡

在高空瞭望系統中，數據傳送選用PON連接形式，各點連人8M標準寬帶，平臺移動機房與交警部門之間的信號傳輸帶寬單獨設置成224M。其中，PON內不設置任何電子器件與電源，以各類無源器件為主，也不涉及有源電子設備。在每個無源光網絡體系內，設置OLT（光線路終端）和配套的ONUs（光網絡單元），前者安設在中心控制站，后者則分布在用戶場所。同時，二者之間的ODN（光配線網）中有管線與無源分光器，抑或是耦合器。

該種傳輸網絡的可用性比較突出，一是整體造價相對較少，日常運維難度低，支持功能擴展，符合后期系統升級需要。在PON體系下，數據傳輸過程無需電源與各類電子部件，所以現場布設施工比較簡單，幾乎不用運維，長期使用與管理的成本投入較少，符合大面積布設監控設備的需要。二是純介質網絡，這樣能有效預防電磁干擾與雷電威脅，可以適應絕大多數自然、復雜的使用場景。三是資源占用少。裝配PON的監控系統平臺，由于PON僅占用極少的系統資源，使初期建設投資比較少，后期擴展也非常簡單，投入回報率高，同時具有良好帶寬，上下對稱帶寬可達到2.5Gb/s。另外，PON服務范圍較廣。其是“點一多點”的網絡結構，整體呈現“扇形”狀態，可節約大量資源，在條件固定的情況下能服務更多的用戶，加之系統共享局端設備與光線，也能控制前期投入規模。其帶寬配置也非常靈活，可按照應用場景的變化進行調整[3]。

3.4云臺設置

3.4.1功能要求

考慮到本系統主要應用于城市干線交通監控中，前期規劃把本地路口、車站與交通樞紐等場所作為主要監控區域。云臺設計方面，本系統采用3km、5km、8km三個監控距離規格，視頻采集范圍覆蓋周圍3—8km的區域。系統前端裝配高清攝像機，支持各個監控場所需要，選擇不同焦距規格的鏡頭，實現在1—3km的遠處清楚采集到車牌圖像。在高空瞭望系統中，云臺可實現的功能如下。（1）精準對焦。系統支持自動對焦，可以改變視頻信息的清晰度。（2）迅速完成目標定位。系統配置高性能云臺模塊，讓前端攝像機可以保持在高速旋轉狀態中，并根據系統數據分析確認的異常點鎖定目標。（3）無抖動顯示。系統云臺本身擁有硬件防抖性能，即使在對所搜目標進行定位的過程中，也可使視頻畫面保持平穩o （4）預設位功能。本系統云臺支持預設數百個點位，操作管理人員可結合監控需要進行增減、修改。云臺會自動保存預設點，并迅速在相應位置進行動態監控。（5）控制功能。此處討論的系統云臺支持不同規格的數字接口，在系統后端便可操作云臺，實現調焦與轉動等控制功能。除了以上幾項基本使用功能，考慮到應用場景環境條件的不確定性，確保在遇到較為惡劣的天氣時，系統可以保持正常的工作狀態，所選云臺以及有關設施對于溫濕度的適應力應較強，并且能抵御大風的干擾。同時，加裝避雷設備與自動雨刷，使系統具有防雷、耐腐蝕、防塵與防水的性能。

3.4.2云臺選擇

高空瞭望系統在規劃設計中，選擇的云臺主要有3種。（1）焦距為6.25～300mm。其在白日能實現3km范圍內的視頻動態檢測，信噪比為55 dB，同時可遮擋隱私，共24個區域，最多能將8個區域的資料呈現在一個畫面上，加之寬動態效果，無論是白天，還是黑夜都能清楚呈現采集到的圖像。內置激光補光，有效范圍超過0.8 km。系統運行中，云臺能按照倍率距離，自動調整激光燈強度與角度，讓采集圖像處于最優狀態中[4]。（2）焦距在11—350 mm，在白日可采集5 km范圍內的信息。其在隱私遮擋方面，與上一種畫面區域條件相同，并且能進行多邊形遮擋。寬動態效果搭配良好降噪性能，保障了圖像清晰度。激光補光范圍與前者一致，紅外照射能達到360 m的距離。并且，同樣是利用倍率距離改變照射角度與強度。云臺在靜止狀態下，功耗為22 W。監控視野方面，水平3600、垂直（-35°）～ 90°沒有盲區，水平與垂直方向操控速度分別是0.1°～ 160°/s．0.1°～60°/s。另外，支持設定5條巡航線，以及24條模式路徑，單位記錄時間均超過15 min。（3）焦距為12.5～750 mm，白日監控范圍達到8 km。其他基本技術性能和前兩種類似，此處不再贅述。

4高空瞭望智能圖像識別系統建設實例討論

某地總面積為6597km2，建成區約占14%，其中主城區在120km2左右。為盡早發現火情，當地相關部門早在20世紀就建設了人工瞭望臺，并配以高倍的望遠鏡。在城市逐漸發展中，大量高樓拔地而起，原本瞭望臺觀察視線受阻，慢慢被取消。

4.1建設難點

（1）氣相干擾。高空瞭望系統中的攝像機安裝位置非常高，容易受大風與本身基礎結構滑動影響，導致拍攝畫面失穩，降低圖像質量。所以，使用抗風水平較高的云臺，并提高攝像機本身的工作精度，以滿足所需圖像質量要求。另外，攝像機自我清掃以及其他運維保護都關系到整體運行狀態。（2）智能識別火警圖像。因為遇到雨雪霧天均會影響動態采集數據的質量，同時市區內熱源高密度分布，以及建筑物形成“熱島效應”，都會提高識別火災的難度。（3）高空瞭望系統和GIS連接。在通過高空瞭望系統確認火情后，應當立刻鎖定發生位置。但因為攝像機位于高空，對地面點位的識別容易產生巨大誤差，導致錯過最佳的救援時間。

4.2系統構成

在該系統中包括云臺攝像機與網絡通信、數據庫、圖像智能分析。前文對于前兩個部分有詳細闡述，此處主要介紹后兩者。其中，圖像智能分析是基于突發類的熱源圖像識別，對監控范圍內全部場景加以統計分析，繼而檢測識別出突發熱源；數據庫用于保存大量監控信息，可作為系統智能分析的依據。下文以圖像智能分析為例，討論其運行過程。

4.3圖像智能分析

高空瞭望條件下，對有效范圍內全部場景實施自動統計，主要運行環節如下。（1）360°圖像畫面拼接。高空識別平臺上，將水平方向上360°的圖像數據拼接起來，得到全景圖。該項功能借助特征匹配算法，系統會自動生成變換矩陣，將周視畫面拼成完整圖像[5]。（2）完成拼接處理后，系統平臺通過混合高斯模型，不斷更新和積累全景圖數據。進一步通過統計分布模型對全景圖加以描述，并根據圖像序列建立統計分布模型，繼而判斷場景內的異常目標。在該過程中，背景更新依托計算機的視覺系統，并通過目標跟蹤功能，在背景中提取到目標信息。而背景更新算法對應收斂性，以及相關數字模型估計可靠性，決定了系統對于突變點的響應效率與識別準確度。在此基礎上，根據突發類熱源在全景圖上的特殊性，系統自動鎖定熱源，并迅速報警。另外，系統對于固定熱源和突發熱源的識別，由于前者具有長期存在的特點，且分布相對規律，缺乏奇異性，所以不會對突發類熱源的智能識別檢測產生干擾。

5結束語

在高空瞭望圖像識別下，依托高清攝像機與數據傳輸等，對監控場景范圍進行全面識別檢測，以便及時發現突發異常點。借助其高度自動化與智能化，能夠有效減少有關工作者的任務量，即使無人值守，也能高效獲得相關事件信息。