智能視頻分析技術助力智慧城市交通改善

     一、國內交通環境分析  

    近十年我國城鎮化發展迅速，目前國內城市人口密集區，機動車和非機動車數量訊速增長，同時相對匱乏且陳舊的道路交通設施、布局不盡合理的城市路網已經不堪重負，導致城區交通擁堵頻繁、交通秩序混亂等問題日益嚴重。特別是早晚流量高峰期間，道路人流、車流量基本處于飽和或超飽和狀態，車輛行駛緩慢，加上車輛違規行駛、商販占道擺攤設點、車輛亂停亂放、侵占道路等現象比較嚴重，使得“上馬路看車展”已越來越成為城區交通的一種常態，是城市交通管理的難點和熱點。

　　根據中國科學院《中國新型城市化報告2012》報告發布，對中國50個城市上班路上的平均時間進行了排名，北京以52分鐘居榜首，廣州、上海以48分鐘、47分鐘緊隨其后，深圳以46分鐘居第四。報告還提出，2011年的中國內地城市化率首次突破50%，達到51.3%。這意味著中國城鎮人口首次超過農村人口，中國城市化進入關鍵發展階段。

　　十年前，中國的二線城市，交通擁堵很少見，但是近5年來，交通擁堵已經成為二線甚至三線城市的常態。全國百萬人口以上城市有80%的路段和90%的路口通行能力已經接近極限。

　　交通擁堵使交通延誤、車速降低、時間損失、燃料費用上升、排污量增加，同時誘發交通事故，影響人們的工作效率和身體健康。而對于城市交通管理者來說，一方面是日漸增長的交通壓力，另一方面卻是警力人員的捉襟見肘，如何利用科技手段加強管理效率，增進交通良性循環成為很多城市交通治理和發展的重要思路之一。高清攝像機的廣泛使用和基于高清圖像的視頻分析技術的發展，有效的解決了技術手段問題，使得智能交通信息化系統在每個城鎮得以廣泛應用。

　　二、視頻分析技術的應用現狀

　　視頻分析技術就是使用計算機圖像視覺分析技術，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目標。用戶可以根據的分析模塊，通過在不同攝像機的場景中預設不同的非法規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出告警信息，監控指揮平臺會自動彈出報警信息并發出警示音，并觸發聯動相關的設備，用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組并采取相關預防措施。這種技術前幾年只是在標清攝像機中做一些簡單的應用，如越界、人員聚集等，但是標準攝像機有者自身的先天不足，取景范圍受限，圖像不清晰，尤其在快速變化的道路上很難有效的分析和取證。

　　隨著高清攝像機的大量使用，高清圖像的視頻分析技術也得以快速發展，如今已在城市智能交通系統中得到廣泛應用。其中應用最多的是電子警察系統、交通卡口系統和動態車流量監測系統。

　　1、在電子警察系統中的應用

                      圖1車輛檢測流程

　　視頻分析技術在電子警察中的應用，主要是利用視頻分析技術對行進車輛的行為進行分析，通過測流程高清攝像機抓拍的實時視頻，對每一幀圖像進行比對分析，運用智能算法計算圖片的變化分析監控區域內車輛的變化曲線，進而檢測車輛經過并判斷車輛的違章行為。其中主要的檢測方式有：

　　（1）車輛檢測原理

　　采用基于運動檢測的車輛檢測方法，其核心原理是通過學習建立道路背景模型，將當前幀圖像與背景模型進行背景差分得到運動前景像素點，然后對這些運動前景像素進行處理得到車輛信息。該方法效果的優劣依賴于背景建模算法的性能。其流程圖如圖1所示。

　　整個檢測過程分為以下幾個步驟：

　　由高清攝像抓拍主機獲取實時的視頻流。