智能視頻分析技術在鐵路視頻監(jiān)控工程中的應用探討

1、智能視頻分析技術在鐵路視頻監(jiān)控工程中的應用探討 1 智能視頻分析技術概述 1.1 智能視頻分析的定義 智能視頻分析 IVS（ intelligent video surveillance ）也稱為視頻分析 或行為分析，可提供對視頻圖像內容的智能分析和告警功能。通過將場景中背 景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標， 使計算機能夠 通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容，達到自動分析和抽取視頻 源中關鍵信息的目的。通過預設不同的報警規(guī)則，一旦目標在場景中出現了 違反預定義規(guī)則的行為，系統會自動發(fā)出報警。 1.2 智能視頻分析的實現過程和原理 1.2.1 視頻的獲取 視頻的獲取主

2、要是指系統將輸入模擬視頻信號進行數字化，為計算機進行 計算和分析提供原始數據。 一幅原始照片的灰度值是空間變量 （位置的連續(xù)值） 的連續(xù)函數， 在M XN點陣上對照片灰度采樣并加以量化（歸為 2b個灰度等 級之一），可以得到計算機能夠處理的數字圖像。 為了使數字圖像能重建原來的圖像，對M、N和b值的大小有一定的要求。 在接收裝置的空間和灰度分辨能力范圍內，M、N和b的數值越大，重建圖像 的質量就越好。由于 M 、 N 和 b 三者的乘積決定一幅圖像在計算機中的存儲量， 因此，在存儲量一定的條件下需要根據圖像的不同性質選擇合適的 M 、 N 和 b 值，以獲取最好的處理效果。 1.2.2 預處理

3、 視頻的預處理是指在視頻分析中對輸入圖像進行特征抽取、分割和匹配前 所進行的處理。預處理過程一般有幾何變換、圖像歸一化、圖像平滑、圖像復 原和圖像增強等步驟。 1.2.3 運動分割 通常有 3 種方法進行運動檢測和分割：光流法、相鄰幀差法和背景差分法。 光流法的計算量非常大 , 對硬件要求比較高；相鄰幀差法能夠適應環(huán)境的動態(tài) 變化，實現實時的運動檢測，但分割出的運動目標不完整；背景差分法克服了 相鄰幀差法的缺點?，F有的視頻分析產品一般都采用背景差分法。 1.2.4 觸發(fā)報警 觸發(fā)報警部分首先加載用戶的預定義規(guī)則進行視頻分析的判斷，根據規(guī)則 追蹤目標的活動判斷是否違反預定義規(guī)則而觸發(fā)報警。 1.

4、2.5 輸出顯示 有了之前的背景、目標跟蹤及識別分類等過程，視頻分析是利用以上過程 的結果，根據目標出現的時間、位置、速度和大小等因素，并結合之前設置好 的行為規(guī)則，實現視頻分析結果的輸出和顯示，如入侵、丟包和越界等。 1.3 智能視頻分析類型 目前智能視頻分析類型分為前端分析和后端分析兩種 1.3.1 后端視頻分析 在視頻接入節(jié)點的計算機 / 服務器上安裝視頻分析軟件，對接收到的視頻內 容進行分析成為后端視頻分析。該技術配置靈活，系統可對指定攝像頭的視頻 圖像實施分析，但由于視頻移動偵測（VMD算法全部由后臺服務器完成，對后 臺服務器造成了壓力，要求后臺服務器有較強的數據處理能力。該技術需將

5、大 量圖像信號發(fā)到后端進行分析，占用網絡帶寬較大。目前該技術應用案例較少。 1.3.2 前端視頻分析 通過嵌入到編碼器或攝像機中的硬件處理器完成核心算法的運行和相關計 算，實現視頻內容分析的防范稱之為前端視頻分析技術。該技術通過在前端加 入視頻分析模塊，在前端模塊中對視頻圖像進行分析，當有違反規(guī)則的事件發(fā) 生時，才向后臺服務器報警并上傳相應的信息。該技術響應時間較快，對網絡 帶寬和后臺服務器資源的占用較小。目前市面上流行的視頻分析技術大多采用 這一方式。但前端視頻分析的攝像機和視頻分析模塊進行了綁定，系統無法對 隨意指定的攝像頭視頻圖像實施分析，也有其局限性。 1.4 智能視頻分析具體功能 1

6、.4.1 入侵檢測 針對固定場景中的進入禁入區(qū)域的目標進行分析、定位、跟蹤，并根據用 戶設置的規(guī)則觸發(fā)告警的檢測模式。 1.4.2 逗留（滯留）識別檢測 針對進入保護區(qū)域的目標進行跟蹤，并對逗留（滯留）時間超過用戶設定 時間的目標觸發(fā)告警的檢測模式。 1.4.3 逆行檢測 針對違反規(guī)定的運動方向的目標進行檢測并觸發(fā)告警的檢測模式。 1.4.4 流量統計 出站旅客流向的方向、數量管理，幫助最優(yōu)化的控制公共場所的人群。 1.4.5 擁塞檢測 旅客站臺、進出站地道等區(qū)域發(fā)生擁塞時的警告。 1.4.6 穿越雙警戒線報警 當人、車輛或者其他物體穿越第一條警戒線時，不產生報警；在規(guī)定時間 內，再次穿越第二

7、條警戒線時，立刻產生穿越雙警戒線報警?？梢杂秒p警戒線 來判斷車輛的非法轉彎，也可通過雙警戒線報警檢測翻越圍墻等情況。 1.4.7 離開識別 離開識別是指人、車輛或者物體從某個特定區(qū)域中離開時智能分析設備產 生離開識別報警。離開識別和進入識別都是為了保護某些禁區(qū)在一定時間內不 允許人和物體進入或者離開。 1.4.8 出現識別 出現識別是指當有人、車輛或者物體出現在畫面中的某個區(qū)域中，被認定 為出現行為發(fā)生。出現識別與入侵檢測都是針對畫面中的虛擬區(qū)域產生的分析 識別，兩者的區(qū)別在于入侵檢測強調物體從外部進入到區(qū)域，而出現識別強調 物體突然出現在特定區(qū)域（如盜賊可能從地下挖一個洞鉆出來，符合出現識別

8、 而不符合入侵檢測）。 1.4.9 消失識別 消失識別是針對出現識別而言的，當人、車輛或者物體突然從某個特定區(qū) 域消失，即可產生消失識別。消失識別強調的是物體從特定區(qū)域中突然消失了， 而離開識別強調的是物體從區(qū)域中離開的動作。 1.4.10 棄置識別 當畫面中某人遺棄某物體即產生棄置識別事件。在反恐應用中，有不明身 份的人遺棄隨身所帶物體時，則觸發(fā)了棄置識別事件。工作人員第一時間發(fā)現 不明物體被遺棄，可及時趕往現場進行處理。 1.4.11 取走識別 當畫面中的某個物體被取走，即可產生取走識別事件。主要應用在畫館或 者博物館，某一副名畫或者珍寶被取走，智能化分析設備能夠及時捕獲這樣的 行為。 鐵

9、路視頻監(jiān)控中，也可用于盜竊檢測：如對監(jiān)控范圍內的重要設施被盜 或移動發(fā)出告警。 1.4.12 場景變化識別 當攝像頭被轉動位置時，場景發(fā)生變化，智能化分析設備能夠自動捕獲這 類行為。 1.5 鐵路智能視頻分析系統指標 根據鐵運基 2008 630 號鐵路綜合視頻監(jiān)控系統技術規(guī)范第 6.6 節(jié)要 求，鐵路視頻監(jiān)控系統對智能視頻分析系統要求達到以下指標： 1.5.1 識別分析目標的大小 入侵檢測和逗留（滯留）檢測在一定條件下的最小識別告警目標在 CIF、4CIF分辨率下應不小于10X 10像素。 逆行檢測時，應能檢測到不小于所占顯示畫面的 1%的運動目標。 1.5.2 灰度要求 入侵檢測和逗留（滯

10、留）檢測中，應能分析識別其灰度值與背景灰度值之 差大于 50 灰度級的目標。 1.5.3 圖像抖動要求 入侵檢測和逗留（滯留）檢測中，當圖像抖動不超過 10個像素值時，應具 有濾除抖動的能力，并能正常分析。 1.5.4 誤報指標要求（暫定） 在畫面抖動不超過 10個像素值、目標的大小滿足分析識別要求時，誤報指 標室內環(huán)境應達到平均每路每天小于 0.1 次，室外環(huán)境應達到平均每路每天小 于 0.2 次。 1.5.5 漏報指標要求（暫定） 入侵檢測和逗留（滯留）檢測：在畫面無抖動、目標的灰度值與背景灰度 值之差不小于50個灰度級、目標大小占畫面不小于1 %。條件下，漏報率應小于 1%。 逆行檢測：

11、在攝像機的監(jiān)視方向與用戶關注的運動方向盡量垂直，且畫面 無抖動的情況下，室內環(huán)境下應小于 2%，室外環(huán)境下應小于 5%。 1.5.6 告警圖像預錄時間 告警圖像預錄時間不小于 10s。 2 智能視頻分析具體案例分析 2.1 工程概述 某綜合視頻監(jiān)控改造工程，搭建統一平臺，視頻采集點的設置考慮車務、 客運、貨運、公安和電務視頻監(jiān)控需求，實現鐵路局綜合視頻監(jiān)控系統的運用。 在車站咽喉處、運轉室內外、編組場、貨場、信號樓、通信及信號設備機房、 公路跨鐵路立交橋、車站旅客站房（包括站前廣場、安檢口、候車大廳、檢票 口、出站口、售票大廳、售票房、站臺、地道）等場所設置攝像機。 本工程在充分了解各業(yè)務部門

12、需求基礎上，統籌考慮攝像機布點。車站前 端視頻信號匯接至車站視頻編碼器，轉換為數字信號后直接引入視頻管理服務 器進行存儲，對于監(jiān)控點較多的帶客運作業(yè)的車站，視頻信號引入車站新建磁 盤陣列進行存儲。 各車站的運轉室、公安值班室、客運值班室、站長室以及運輸處、客運處、 鐵通通信段、電務段、車務段監(jiān)控中心、以及局視頻區(qū)域中心設置視頻監(jiān)控客 戶端，車站客戶端實現對本站視頻圖像的監(jiān)控、調用。其余上級部門客戶端可 通過權限管理實現對任意車站的任意圖像進行調用，并可實現車站報警信息的 接收，實現對相應畫面的錄像功能。 2.2 系統結構 鐵路綜合視頻監(jiān)視系統由視頻區(qū)域節(jié)點、視頻接入節(jié)點、視頻采集點、視 頻網絡

13、和用戶終端構成。視頻系統在車站設置存儲設備，視頻業(yè)務由 IP數據網 承載。 系統總體結構圖如下： 2.3視頻分析功能需求分析 針對視頻分析功能的特點，本工程需求分析如下: ? 視頻分析功能在國內監(jiān)控系統項目中應用較少，部分功能還處于實驗階 段，大規(guī)模的運用案例不多。在鐵路應用方面，青藏鐵路及合寧線鐵路、京津 客運專線、合武客運專線已經有入侵探測和逗留檢測等視頻分析技術的實際應 用案例。 ? 視頻分析功能技術不成熟，性能不穩(wěn)定。視頻分析技術是利用計算機通 過數字圖像處理算法來分析和理解視頻畫面中的內容， 達到自動分析和抽取視 頻源中關鍵信息的目的，并綜合運用模糊數學及概率統計等理論，目前業(yè)界采

14、用的視頻分析算法各有側重，差異較大。在實際應用中，誤報及漏報情況時有 發(fā)生。 ? 價格昂貴。根據當前市場調查，監(jiān)控市場上國產品牌視頻分析功能模塊 每路價格為RMB500至8000元，國外同類產品的價格超過每路 RMB1000元。 ? 電子產品一般具有“上市初期價格昂貴、大規(guī)模應用后價格大幅降低” 的特點，本項目采用“一次規(guī)劃，分步實施，前期試點，逐步推行”的基本原 則，待實際應用情況反映良好及價格下降后，再對其余有必要進行視頻分析的 監(jiān)控圖像實施補強。 ? 視頻分析功能較多，本項目選取部分視頻監(jiān)控點安裝視頻分析功能 , 支持 入侵檢測、逗留（滯留）檢測和逆行檢測等基本檢測模式，對異物侵入、設備

15、 嚴重破壞或丟失、人員上道等主動發(fā)出報警信息，防止安全事故的發(fā)生。 視頻分析具體實現 據現場調查情況，本項目監(jiān)控重點為各車站咽喉部位，本設計方案推薦對 車站咽喉部位視頻圖像實施行為分析功能。 各視頻接入節(jié)點的視頻分析功能定義如下： I 類視頻接入節(jié)點 “實現視頻 的接入、分發(fā) /轉發(fā)、視頻內容分析和與其他系統的互聯等，并對其接入的所有 視頻信息和告警信息進行存儲”； II 類視頻接入節(jié)點 “設置視頻內容分析單 元，實現不同監(jiān)測模式下的分析功能”。 根據該定義，本工程對鐵路局管轄內三等站及以上車站咽喉部位的視頻圖 像均設置視頻分析功能，共計 175站中的 803路咽喉攝像機加裝視頻分析模塊。 本方案采用前端分析技術，通過在前端加裝視頻分析模塊的方案，對視頻圖像 進行分析，為這些攝像機提供入侵檢測、滯留探測等基本行為分析功能。 由于視頻分析要求最小識別告警目標在 CIF、4CIF 分辨率下應不小于 10X10像素，本項目在咽喉部位加裝照明設施，視頻圖像在夜間可以滿足分辨 率不小于10X 10像素的要求。 3 智能視頻分析在鐵路安防領域的應用前景及建議 智能視頻分析技術在鐵路安防領域有著廣泛的發(fā)展前景。本項目只將視頻 分析技術運用于車站咽喉部以實現異物入侵、人員非法上道、鐵路重要設施被 盜等事件發(fā)生時視頻監(jiān)控系