智能视频分析在城市轨道交通监控中的应用浅析

　　摘 要： 经济的快速发展，城市交通压力呈现逐年增长的趋势，交通事故时有发生。为了有效监测城市交通动态，在交通监控中应用了智能视频分析技术，从而对各路段的实际交通情况及时分析，再传输至报警中心，为交通指挥中心提供准确性的数据，实现高质量、高效率的交通管控工作。

　　关键词： 城市轨道交通;智能视频分析;监控;应用策略

　　智能视频分析技术已经普遍应用于城市轨道交通监控中，目的是通过对交通的有效性分析，能够让交通指挥中心实时掌握各路段的交通情况，并根据分析结果做出相应的交通管控举措，使城市交通能够正常通行，保障交通安全性能，以下内容是对智能视频分析技术应用于城市轨道交通监控中的研究，具体内容如下：

　　一、智能视频分析概述

　　智能视频分析技术指的是智能视频分析与识别运动图像，此处的运动图像指的是运动轨迹、相对位置改变、形状大小等内容[1]。如果这些元素与事先设定的行为规则产生偏差时，会及时发出报警。智能视频分析技术已经广泛应用于国内较多的工程项目中，如北京航空信息中心、青藏铁路等。此技术的起源，是由计算机视觉技术发展而来，能够分析视频，并提取出需要的信息，再采取替代人为的监控或者是协作人为的监控措施。

　　二、智能视频分析技术的原理

　　所谓智能视频分析技术的原理指的是，对视频图像采集时运用可视化监视摄像机的方式，能够很有效地避免因外界的风、雨水、风雪、凋零的树叶、飞鸟等动态的背景，该智能视频的分析，应根据人类活动的轨迹，建立起相关的模型，然后根据所建立的模型及计算机的高速计算功能，将场景中的非人类干扰的因素，逐一排除掉。最终，可以在监视图像中，判别人类活动轨迹，所采集的图像清晰化、更容易辨别。智能视频分析技术包括两种类型：一是背景减除法，二是时间差分法，该方法时应用当前的图像及背景图像进行差分处理，达到运动区域检测功能。此方式能够提供较为完整的运动目标数据，具有较强的精确度与灵敏度。所谓时间差分法应用的是高级视频移动侦测技术，此技术还被称作相邻帧差法，该技术的使用是以通过分析视频图像的特征，且应当连续性的对视频中的动态目标信息进行提取[2]。所谓的相邻帧图像相减的方式，能够实现对目标信息的移动，当然，该方法也存在一定的劣势，例如它不能完全化的提取到目标的相关特征以及像素点等，从而只能检测到目标的边缘化，而采取的图像运动实体的内部空洞化。

　　三、智能视频分析应用于城市轨道交通监控

　　(1)城市轨道交通监控系统的结构。在城市轨道交通监控系统的结构中，一般最常采用的结构方式为三级联网模式，对三级联网模式展开分析后，具体三级联网包括以下几个级别：①在一级模式中，在城市轨道车站中设置网络控制器和监控系统，从而组成监控子系统，子系统可以实现对车站区域内的摄像机及矩阵设备有效监控的过程;②而二级模式中，则是指城市轨道交通中的监控设备，对城市轨道交通的运营中心起到一定的管理效果，该设备的监控功能，能够实现对地铁信息系统的通信模式，还模式与一级模式相比较，是合理化的通过一级模式中的摄像机和矩阵管理，实现对数据的有效管理，从而能够实现对联网的控制能力;③最后，则是三级联网模式，该模式采用的是跨网络模式控制及控制调视频资源联网，可产生通信功能，是上层管理中心的网络控制设备。在城市轨道交通监控系统管理时，应当采取粉剂管理及中心监控两种模式进行管理，例如在每个城市轨道中的车站及停车场等内创建监控中心。另外，在城市轨道分控中心中，分控中心起到的作业则是，将本区域中所拍摄的视频及利用视频分配器从而实现对图像的重点监控过程，在生成模拟图像。除此之外，在分控中心的网络传输功能中，其传输功能可以实现智能控制单元以及控制单元的转换功能，从而能够形成数字及视频，再利用分控中心的通信网络，将数字视频传输至监控中心，监控中心具备的IVS服务器会分析每个视频，完成报警分析服务工作[3]。

　　(2)智能视频分析应用于城市轨道交通监控的原理。智能视频分析应用于城市轨道交通监控中时，会对提取的数据流实施算法比对工作。提出的数据流是通过前端监控设备的提取，再传输至智能处理单元，通过智能处理单元输送至视频分析服务器，实现算法对比过程。经过比对，在对画面进行监控时，所监测到的画面显示报警信息的画面，一旦监测到则警报器会发出报警信息，会有效记录报警内容，同时发出声与光的报警过程，并及时拍照，再将拍照结果传输至数据处理单元，实施录制视频措施，形成跟踪轨迹。

　　(3)基本框架与算法流程。分析智能视频分析技术的基本框架可知，主要包括以下几大模块：①前景检测模块;②目标检测模块;③目标分类模块;④轨迹分析模块等。模块的不同种类有所不同。前景检测模块的算法流程为：分离背景图像中具有变化剧烈的图像区域，此过程还被称作前景团块;目标检测模块的算法流程为：对前景团块在视频序列中的状态有效分析，提取出具备稳定性、规则性的运动目标;目标跟踪模块的算法流程为：分析目标历史信息记录，对目标可能会出现的位置有效预测，并搜索预测位置附近的运动目标;目标分类模块的算法流程为：此技术能够根据特征值实现有效分类，包括运动目标的尺寸、轮廓等，应用的是分类算法;轨迹分析模块的算法流程为：分析跟踪目标的运动轨迹，并平滑运动轨迹、修正运动轨迹的误差，从而使轨迹目标的实际运动相一致;事件检测模块的分类算法为：逻辑比较目标信息与设定的报警规则，从而判断出目标是否达到了报警要求[4]。可见，智能视频分析技术能够实现高质量监控的过程，与上述的基本框架、算法流程密切相關。

　　四、结语

　　综上所述，智能视频分析技术在城市轨道交通中是否能够良好地应用，与两方面因素有关：一是系统的算法是否精确、图像传输是否稳定;二是对复杂的轨道交通环境，是否能够合理性地开发运动分析算法，并制定相应的报警规则。因此，在应用智能视频分析技术时，要达到上述要求，保障城市交通监控的质量。

　　参考文献：

　　[1]郭振通，刘川，许哲浩.轨道交通监控中智能视频分析技术的应用[J].科技经济导刊，2018，(32)：32-33.

　　[2]唐昕.轨道交通监控中智能视频分析技术的应用[J].电子技术与软件工程，2018，(15)：19-20.

　　[3]谭筠梅，王履程，雷涛，王小鹏.城市轨道交通智能视频分析关键技术综述[J].计算机工程与应用，2014，(04)：35-36.

　　[4]纪文莉，洪翔，潘志福，张立东.智能视频分析技术在城市轨道交通中的应用研究[J].城市轨道交通研究，2011，(S1)：28-29.

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