智能视频分析在地铁行业中的应用

智 能 视 频 分 析 在 地 铁 行 业 中 的 应 用

地铁视频监控系统是营运管理和公共安全保障的重要构成部分，是防备恐惧事件 和办理地铁突发事件的必需手段。

跟着视频监控系统各上层单位管理的车站数目愈来愈多，其能够调看的图像 数目也极为宏大。可是，现有的传统视频监控系统面对着很大的挑战，主要表现 在：

1. 在各管理单位监控室的空间有限，只好经过轮换画面来监督所有的场景，

不可以同时获知所有视频图像的监控信息。

2. 视频监控系统仍旧遇到了一些固有要素的限制，从而致使整个系统在安全

性和适用性等方面仍旧不可以达到人们预期的目标。

3. 固然视频监控系统包含的信息量巨大，但此刻对信息的利用率极小。 所以，有必需研究在地铁环境中，怎样利用智能视频剖析来自动获取有关信 息、并发掘数据，为地铁营运管理、应急处理、安全防备等供给支撑和依照。

主要研究内容

1. 智能视频剖析应用现状和技术原理

智能视频剖析技术主要鉴于计算机视觉和人工智能，并模拟人类的视觉认知 机理，经过使用计算机图像视觉剖析技术，将场景中背景和目标分别从而剖析并 追踪在场景内出现的目标。用户能够依据视频内容剖析功能，经过在不一样摄像机 的场景中预设不一样的报警规则， 一旦目标在场景中出现了违犯预约义规则的行为， 系统会自动发出报警。智能视频监控的目标是对监控视频画面中的场景和事件进 行自动理解， 在理解的基础上对人们关注的目标或许事件进行探测、

于海量数据生成各样统计信息。

报警，而且基

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图 1 给出了智能视频监控系统的一般流程，从监控摄像机开始，包含运动对

象提取、对象描绘、对象追踪、对象辨别和对象的行为剖析， 最后进行预警或报警。

图 1 智能视频监控系统的一般流程

从目前国内外的应用状况来看，近几年来，智能视频剖析技术的用户数目较

快速增添， 市场的认同度在上涨。 智能视频剖析技术产品已被应用于港口、

机场、

铁路等单位。比如，英国政府已经和

MultiVision 智能监控企业磋商过在伦敦地

铁视频监控系统上安装智能化设施，该系统将辨别出超出一段时间被遗留在某地

的物体，并向保安人员发出警报。

2. 智能视频剖析在地铁行业中的可能应用

经过对智能视频剖析技术、地铁营运管理和安全防备管理需求的研究，智能 视频剖析在地铁环境中的可能应用主要有：

1) 安全地区的智能检测

地铁安防系统宏大而复杂，除了供给一般乘客使用、能够自由活动的空间和 地区外，还存在出于安全考虑对乘客封闭、 并对异样状况保持敏感的空间或地区。

针对此项需求，可应用智能视频剖析进行安全地区检测：

(1) 周界入侵检测

对无人值守的禁区划界，实现若有人闯进禁区即主动报警的功能。禁区能够 包含：地铁地道或许围栏处、各样设施用房。

(2) 游荡人员检测

设置规则，对在禁区邻近彷徨超出一准时限的人员进行检测，并主动报警。 (3) 定向挪动检测

对只同意单向通行的通道，检测此中的逆行事件。

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(4) 物体遗留检测

对公共地区内遗留超出一准时间的物件进行监控，实现主动报警功能，及时

防备歹意破坏行为。

2) 视频质量智能监控

跟着地铁网络化建设和营运的不停推动，地铁内视频监控系统的摄像机数在 不停增添， 给系统保护工作带来了巨大的挑战。 当视频图像出现信号丢掉、 失焦模

糊、雪花等常有摄像机故障时， 假如仅凭监控人员手动切换视频检查，

常常不可以在

第一时间发现这些故障，从而可能影响监控系统的有效性。视频质量智能监控系

统则能够经过及时剖析来解决这一问题，其可用于检测以下状况：

(1) 视频信号缺失检测

检测间发性或连续性的视频缺失现象 ; (2) 设定视线异样检测

检测因摄像机被人为转动、遮挡造成的预约监控视线异样; (3) 视频清楚度异样检测

检测视频中因为聚焦不妥、镜头破坏或异物遮盖惹起的视线主体部分的图像 模糊 ;

(4) 视频亮度异样检测

检测视频中因为摄像机故障、增益控制杂乱、照明条件异样等原由惹起的画 面过暗、过亮或黑屏 ;

(5) 视频扰乱检测

检测视频图像中混有凌乱的 “横道”、“涟漪”、或扰乱致使的图像模糊、 歪曲、

雪花、颤动或滚屏等噪声现象 ;

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(6)PTZ 运动检测

检测前端云台和镜头能否能够按用户指令正确运动。

视频质量智能监控系统较合适应用在线路营运控制中心，经过在控制中心轮巡检测其所辖地区内所有摄像机的视频图像，当发现视频故障时马上发出报警信

息，提示管理人员及时发现前端摄像设施的故障并通知有关人员进行设施维修。同时系统还应自动生成报表及时记录检测结果并以数据库的方式储存，使得用户还可经过远程接见数据库查察故障记录。

3) 客流密度检测和流量统计

地铁车厢、 站台、检票口以及各样通道是乘客必经的空间，

每日都有数目巨大

的人流经过或逗留， 这些地点的拥堵直接影响车站甚至网络的运转状态。

所以，若

要做到对车站及网络营运状态全面掌握，为营运管理举措供给明确的数据支持，

使地铁营运状态的公布更客观、科学，需要能及时获取地铁网络各处的客流量。

目前地铁客流数据是经过清分系统获取的，因为清分系统的特征，只好认识到目前 5 分钟内线网各车站的出入站客流和某区间以前一段时间的断面客流，关于车站空间的及时客流没法及时得悉。为了获知车站整体地区，特别是站台地区的人流密度，地铁研究采纳智能视频剖析技术来进行客流密度检测。

依据客流密度检测的功能需求， 客流检测系统在构造上包含算法层和应用层。算法层剖析输入视频，对地区内的行人密度进行预计，应用层依据算法层返回的

数据进行统计和剖析，并负责视频的收集和显示以及统计剖析结果的展现。系统构造如图 2 所示。

图 2 智能视频剖析中客流统计应用的系统构造经过智能视频剖析客流检测系统能够实现：

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(1) 地区内密度检测

自动检测用户设定的监控地区内人流的密度， 以密度统计值的形式准时更新，

依照预设的值分等级进行报警

;

(2) 地区内人数估量

依据人体检测算法，估量出目前地区的人数.

客流检测系统还应拥有一个功能强盛的后台数据管理平台，能够将系统运转

过程中及时估量的乘客人数和客流密度进行记录，从而对客流特色进行统计。在

累积了一段时间的样本数据后，能够进一步开发鉴于数据库技术的多维数据剖析

和发掘功能。

4) 人员行为检测剖析

地铁监控场景一般均为大场景下的监控，即监控的主体为大范围地区，人体 成像相对较小， 但场景中某些个体的行为可能会影响到营运的正常进行。

所以，需

要对某些个体进行人员行为检测剖析，感兴趣的人员行为包含闸机异样穿越、突

然跌倒、打斗检测等。

人员行为检测剖析主要应用到了人体追踪的算法。

市场上目前存在一些技术，

经过对人员特定行为的特色抽取， 简化并量化了对异样穿越、 打斗等行为的定义，

做到了能够对这种行为中的一些进行检测。在人流稀少的场景下，能够经过远景

检测获取运动物体， 记录设定地区内的挪动物体的轨迹、 存在时间、 速度等， 再由设定的门限剖析物体的属性和行为。

可是，在地铁此类人员较密集的场合， 常常出现人和环境遮挡、 人体运动等扰乱状况，从而造成了追踪过程中的运动目标被跟丢、 跟错和多跟现象， 目标追踪正确率大大降低了，与实质应用中的要求还有较大的差距。

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3. 合用于地铁的智能视频剖析应用系统的研究

鉴于地铁视频监控系统已经进入网络化阶段，剖析了网络化的智能视频剖析应用系统架构。

应用远景与效益展望

利用视频质量剖析进行入侵检测的技术已较成熟，在国内外已有有关应用案

例。但关于地铁而言， 许多的安全地区经过其余的举措， 如加装门禁系统、 障蔽门

系统等进行防备， 关于此项应用暂无急迫的需求。 所以，关于此项应用的场合和详细应用方式需待新需求的提出再剖析。

跟着地铁摄像机数目的不停增添，其保护工作日益繁琐，业界许多厂家均在

展开视频质量剖析的研究， 部分应用相对成熟。 所以，能够进一步研究此项技术的应用处景和目标， 联合营运管理和保护保障过程中的需求， 推动此项技术的应用，

不停提升摄像机等的主动保护水平易视频监控系统的可用性，充足发挥视频监控系统的作用。

关于客流统计剖析与人员行为检测，因为地铁的摄像机安装与客流特色，相

关应用需要划分多种场景， 采纳多重算法综合来进行人体的追踪 ; 并需要在计算的基础上， 不停调试、 完美，提升追踪检测的正确性。 鉴于现阶段的技术很难实现详细、正确的人数统计，还达不到实质应用所要求的成效。

依据本项目的研究成就，可深入研究视频质量剖析等较成熟的技术，推动相

关新技术在工程中的应用， 提升保护管理的效率， 并加强对设施的主动保护度。 此外，经过项目研究，推动了有关厂商依据地铁智能视频剖析的实质需求进行技术的深入研究，推动了技术发展。

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