智能視頻分析在智慧機場的應用

摘要：隨著現代科技的不斷發展，智慧機場已經成為了現代航空業的重要標志之一。智慧機場的建設離不開各種先進技術的應用，其中智能視頻分析技術更是發揮了重要的作用。本文探討了智能視頻分析技術在智慧機場中的應用及其優勢。

關鍵詞：智慧機場；智能視頻分析；圖像識別

1 智慧機場的發展背景

智慧機場是指利用先進的信息和通信技術，對機場設施進行智能化管理和控制，以提高機場的運營效率和服務質量，為旅客提供更加舒適、便捷和高效的出行體驗，實現機場智能化、高效化、便捷化的一種新型機場模式。智慧機場的發展歷程可以追溯到20世紀80年代，當時一些機場開始采用計算機管理系統，實現機場設施的自動化管理。隨著信息技術的快速發展，部分機場已經開始采用智能化管理技術，如物聯網、大數據、云計算等，進一步提高了機場的效率和服務質量。

2 智能視頻分析相關介紹與應用

（一）智能視頻分析應用原理

視頻智能分析技術是一種基于計算機視覺和人工智能技術的自動化視頻分析系統。它通過對監控視頻進行智能處理和分析，實現對場景中目標的檢測、識別、跟蹤和行為分析，為各種應用場景提供重要的決策支持。本文將詳細介紹視頻智能分析的應用原理，主要包括視頻采集與預處理、圖像分割與目標識別、目標檢測與跟蹤、行為分析與分類、事件識別與報警、深度學習技術應用以及智能化決策支持等方面。

（二）智能視頻分析算法倉

算法倉庫管理是為視頻分析算法提供軟件支撐的核心；算法倉庫可集合航站樓（如航站樓客流、人臉尋人、排隊分析、異常行為等）、飛行區作業分析（如航班保障節點采集、飛行區作業視頻分析等）等多類型的視頻分析算法；算法倉庫通過開放、標準的統一算法接入接口，實現各類算法的快速適配接入，進一步實現多種算法統一調用，統一管理。通過多模型融合算法，可以實現對不同場景下的多個人臉識別模型進行相似度級別的融合，最大程度地提高算法泛化能力，達到超過任意單個模型的性能。

提供多算法的融合、決策模型并基于該模型為不同場景提供多算法調用能力或選擇優化的算法支持，可針對多種算法進行全局統一建模抽象、統一治理和自適應調度，實現多種算法共存共管、算法靈活選擇、按需編排，算法可上可下，提供豐富的算法迭代演進能力，充分釋放智能生產力。

系統支持兩種方式進行數據對接。

第一種方式通過標準 Open-API 接口進行系統對接。系統提供對外的RestFULAPI，通過標準REQUEST與RESPONSE進行數據交互。對于Open-API的訪問支持進行記錄和調用次數限制配置。系統支持對于API的監控查詢與API權限管理。

第二種方式通過消息集成組件，基于高可用分布式集群技術，搭建了包括發布訂閱、資源統計、監控報警等一套完整的消息服務。提供統一化的消息通道平臺?？赏ㄟ^統一的接口，做到多種消息中間件接入，前后端應用無感知。支持追蹤消息生產與消費的完整鏈路信息，獲取任一消息的當前狀態，為排查生產問題提供有效數據支持。支持多系統接入，可實現跨系統集成與系統內集成統一。

（三）智能視頻分析的主要功能

通過提供視頻數據接入，算法開發管理、服務上線管理、結構化結果輸出，服務資源調度等能力，為視頻算法服務上線提供便捷和高效的平臺。智能視頻分析的功能包括并不限于以下內容：

（1）標準化視頻分析服務

基于平臺的基礎能力，算法開發者可以快速將算法鏡像發布為算法服務，方便地進行服務的上線、升級和下線管理。最終用戶可以方便地通過API接口調用視頻分析服務能力，處理視頻輸入數據并得到結構化的視頻分析結果。

（2）視頻分析以作業的方式進行

可以針對視頻流或視頻文件下發視頻分析作業任務，可指定具體視頻分析算法所需的相關參數。支持查詢作業，刪除作業，更新作業，終止作業等。

（3）多樣化的視頻數據接入和結構化結果輸出

數據來源可以是互聯網視頻、存儲在數據平臺上的視頻文件，或者攝像頭。分析完成后的結構化數據，可以存放到數據平臺，或通過消息通道傳遞到其他服務或應用，或者直接調用第三方的RESTful接口。

（4）統一的資源管理與調度

資源池共享，視頻分析根據任務按需調度，提升資源利用率。

（5）同步支持云端和邊緣端

同時對接云端的GPU資源池和邊緣的服務器，針對不同的用戶場景提供最佳的應用模式。

（6）提供基于AI視頻分析及地圖建模

融合技術的人、車、物精準定位的算法能力，可為包括大運控、大安全、大服務、大資源管理等相關業務領域的中臺應用提供AI視頻融合分析賦能服務。支持本項目具體賦能業務應用場景的算法地圖定義和構建以及模型預訓練和微調，算法能力支持針對用戶的特定用例進行未來迭代、改進和可擴展。

（7）視頻分析平臺

通過接入機場重要位置、出入口的智能人像攝像機，獲取進入機場的人像、軌跡、行為等多種視頻數據信息，構建以機場人、物、場、事件為核心的視頻分析體系，依托智能視頻分析技術、數字化三維重建技術和大數據技術，建設視頻數據的AI融合分析能力，提供基于視圖分析的人員定位、研判預警、事件聯動的賦能服務。

3 系統功能

視頻智能分析技術是一種基于計算機視覺和人工智能技術的自動化視頻分析系統。它通過對監控視頻進行智能處理和分析，實現對場景中目標的檢測、識別、跟蹤和行為分析，為各種應用場景提供重要的決策支持。本文將詳細介紹視頻智能分析的應用原理，主要包括視頻采集與預處理、圖像分割與目標識別、目標檢測與跟蹤、行為分析與分類、事件識別與報警、深度學習技術應用以及智能化決策支持等方面。智能視頻分析功能主要包括：越線檢測、視頻結構化、人臉識別和物體識別等視頻智能化分析。

（一）規則管理

規則管理建立智能分析應用的規則庫，提供智能分析的分析規則、分析算法選擇、參數配置等，并進行規則的增加、更新、維護。

規則管理支持對各類閾值進行設置，包括但不限于：臨時停放區停放時長限制、適航檢查開始時間限制、拖掛車超載閾值限制等。

系統可以對視頻智能分析的規則及范圍進行調整。

為保證視頻分析功能實現的靈活性，進行視頻分析功能的攝像機要求能根據使用需要靈活選擇配置，即通過管理系統人機界面靈活調整任意一路攝像機進行視頻分析，也可以根據既定的視頻分析規則，自動進行視頻分析。

支持不同智能分析的算法進行存儲，對外可提供算法目錄和調用方式。

視頻分析規則需滿足對一路視頻同時采用視頻分析算法進行分析，算法數量可配置。也支持同一種視頻分析算法同時應用到多路視頻進行分析，具體路數可配置。

所有視頻分析算法，均可以覆蓋全場所有視頻攝像機。

系統支持用戶根據實際需要對所有相關事件（包括報警事件、報修事件、安保工作事件等）的分類、等級、處理優先級、報警規則、事件的事后評價規則等進行自定義設置、維護和管理。

系統能夠列出事件類型，能夠區分事件類型所對應的各種處理流程，并易于識別和調閱，為應對工作提供基礎。

（二）越線檢測

對攝像機視頻監控視場設定警戒線和警戒方向，用于檢測是否有目標跨越在監控區域設置的絆線。當檢測識別視頻監控中存在絆線行為，則系統自動產生警告，并記錄警告時間、現場照片或視頻片段等信息。監控人員可觀察報警信息詳情視頻畫面進行復核，派遣人員前往現場處理，阻止危害事件發生。如：行李轉盤出口，檢測物體反向跨越。

（三）視頻結構化

系統通過對實時視頻中的圖像信息計算處理，可實現對具體特定行為特征的人進行分類，能夠識別路人的年齡、性別等人口屬性，是否戴眼鏡/墨鏡、為相關部門提供有用的統計數據和預警信息。可以通過應用系統快速搜索出某段時間內具有以上特征的路人。同時，支持根據視頻事件、人物類型等結合機場業務相關視頻結構化數據進行標簽化、分類化，最終形成存儲數據標簽與索引數據的資源數據庫。

對視頻中的人員目標、物體目標進行結構化處理，能夠提取出人員的年齡、性別、衣服顏色、是否戴眼鏡、手提行李、包等屬性信息?；谔崛〉膶傩孕畔⒖梢赃M行人員的進一步比對分析，確定目標人員，進行即時警報。

當結構化識別目標對象后，可對目標對象的行駛軌跡進行快速提取，節省檢索時間，一鍵確定目標對象行蹤。

針對視頻結構化任務，可以分別查詢機動車、行人相關分析結果，包含相關目標抓拍小圖和結構化特征屬性信息，可以根據指定的屬性特征進行目標檢索，對于檢索到的目標可以查看該目標對應的場景大圖，可以聯動查看該目標出現時的錄像。通過場景大圖和錄像文件，可以直接查看目標周圍的環境，隨行人員等信息，為案件偵破提供更多的線索。

（四）人臉識別

平臺通過調用視頻監控的視頻流用于人像的采集，后端接收視頻圖像數據后，利用人工智能加速卡實時解析視頻、圖片數據，通過集成人像識別算法，自動采集人臉照片及人臉特征，進行識別比對。通過人臉識別，可以應用于機場員工通道驗證、特殊人群識別與攔截等公安應用。

人臉庫：支持自定義人臉庫建立，支持多個人臉庫建立。

人臉采集：人臉抓拍機支持對多種極端情況下的人臉采集，比如：戴墨鏡、低頭、側臉、戴帽子等。

實時抓拍：支持實時人臉圖片抓拍。支持人臉特寫照片，人臉全景照片抓拍，支持連續抓拍和單張最優抓拍。

人員建檔：算法支持高精度人臉建檔，對于采集的人臉圖像進行自動聚類，將同一人的人臉圖像合并自動建檔并賦予唯一ID。

實時識別：當有人臉事件上報時，實時展示抓拍圖及識別詳情，支持查看抓拍原圖、抓拍圖像中對應人員的軌跡、錄像回放：系統通過多條件（姓名、證件號、照片）等信息維度，可快速查詢人員軌跡，實現對重點人員、可疑人員的歷史軌跡回查。檢索結果可以進行列表和卡片兩種模式展示，對軌跡關聯的視頻片段可以進行人為復核。

重點人員識別：按分組或全局查看重點人員識別結果；卡片視圖和列表視圖兩種查看模式；

按開始時間、結束時間、抓拍點、相似度、年齡段、性別、姓名、證件號、是否佩戴眼鏡對識別結果進行過濾；支持按相似度進行排序；

支持按時間進行排序；支持對識別記錄進行識別信息、抓拍原圖、人員軌跡、錄像回放的查詢，人員軌跡中可按開始時間、結束時間、相似度過濾查詢人員的軌跡；支持抓拍小圖、抓拍原圖、人臉照片下載到本地。

陌生人識別：按列表視圖和卡片視圖兩種模式查看；支持按開始時間、結束時間、抓拍點、年齡段、性別、姓名、證件號、是否佩戴眼鏡對陌生人識別結果進行過濾；支持抓拍圖片下載到本地；支持對識別記錄進行識別信息、抓拍原圖、人員軌跡、錄像回放的查看，識別信息中可查看該人員近3天出現的次數統計，人員軌跡中可按開始時間、結束時間、相似度過濾查詢人員的軌跡。

人臉比對：支持通過上傳目標人臉圖片，搜索比對結果；上傳的人臉照片支持單圖或多圖，多圖模式時，一張多人臉圖的照片會分析形成多張單人臉圖照片，可在分析結果中選擇要搜索的目標人臉。

抓拍記錄查詢：支持按照開始時間、結束時間、抓拍點、年齡段、性別、是否佩戴眼鏡過濾查詢抓拍記錄；抓拍記錄支持以列表視圖或卡片視圖展示；支持對抓拍記錄進行識別信息、抓拍原圖、人員軌跡、錄像回放的查看，識別信息中可查看該人員近3天出現的次數統計，人員軌跡可按開始時間、結束時間、相似度過濾查詢人員的軌跡。

（五）物品移走

對攝像機檢測監控區域內的物品進行移走檢測預警功能，可提供多邊形監控區域、移走物告警時間長等設置功能，能夠識別多個移走物，當移走物在監測區域消失超過設置時間，則觸發告警，并記錄告警時間、現場照片或視頻片段等信息。

（六）停放區設備違規停放

因保障作業需要放置于機坪內的特種車輛（含拖把）、集裝箱、行李和集裝箱托盤等特種設備，應當停泊或放置于指定的設備停放區和車輛停放區內，對于車輛違規停放的行為，進行及時預警。支持對臨時停放區進行檢測，臨時停放區內不允許長時間停放工作車輛/設備。當在指定時段外檢測到停放車輛時進行預警。

（七）拖掛車超載

機坪全要素檢測識別、連續軌跡跟蹤技術分析監控畫面中的行李拖車頭和行李板車等目標，行李拖車在拖掛行李車移動時，小型行李車拖掛6節以內，大型行李車拖掛4節以內，大小混合行李車拖掛4節以內，對出現超數量（實際拖掛節數以用戶需求為準）拖掛的違規行為，進行及時預警。

（八）遠機位物品遺留

對遠機位旅客登機/撤離后，檢測機坪紅線區域內是否有旅客行李遺留，當檢測到異常物品時進行預警。

4 智能視頻分析技術未來發展

智能視頻分析技術的未來發展將呈現更加智能化、高效化和多樣化的趨勢。隨著深度學習等人工智能技術的不斷進步，視頻分析系統將能夠更準確地識別目標、分析行為，并實時作出反應。此外，跨模態融合技術的應用也將使系統能夠更全面地理解環境，提高復雜場景的感知能力。

5 結論

智能視頻分析技術進一步提升了機場的安全監控水平。通過運用先進的算法和模型，特別是深度學習、大數據分析等技術的融合應用，該技術能夠實現對機場內各個區域的實時監控和智能分析，有效檢測和識別出異常行為和潛在威脅。不僅提升了機場的安全管理效率，還優化了旅客體驗，提高機場運營效率，推動機場向著更加智能化、安全化、高效化的方向發展。

參考文獻

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