视频分析技术在铁路综合视频监控系统中的应用

2010-07-13肖坦杨栩张涛

铁路技术创新 2010年2期

■ 肖坦杨栩张涛

肖坦：北京大学信息科学技术学院，博士研究生，北京，100871

杨栩：北京国铁华晨通信信息技术有限公司，工程师，北京，100070

张涛：北京国铁华晨通信信息技术有限公司，工程师，北京，100070

随着视频分析产品在青藏、京津、合武等铁路视频监控系统中的相继应用，视频分析技术越来越受到用户和集成商的重视。为了使视频分析性能达到最佳效果，用户除了针对不同应用场所选择不同应用算法之外，还必须根据具体需求制定相应优化升级策略，兼顾不同环境和条件。

1 视频分析技术工程化经验

视频分析技术的应用需要一些物理条件来保证，如摄像机的安装位置、现场光照情况、摄像机安装紧固程度等，会影响视频分析的性能。而用户往往忽视这些条件，工程设计中不考虑视频分析因素，造成视频分析技术只能局限于现场实际条件，使得视频分析难以发挥功能优势。同时，由于目前的视频分析技术需要学习和适应场景，因此视频分析的后期优化工作也会影响整个视频分析技术应用的成败。

1.1 智能视频监控系统设计

引入视频分析应用之后，视频监控系统设计在摄像机参数选择、摄像机安装位置、现场灯光照明设备等方面与原来相比发生了很大变化。以视频分析入侵检测应用为例，摄像机的参数选择需要考虑入侵检测所能侦测的最小目标像素值，并结合实际场景的覆盖距离，计算摄像机所应采用的焦距等参数。摄像机的安装角度和高度也应该适应分析算法的要求，使场景尽可能匹配算法中目标透视变换的关系约束。针对夜间视频分析应用，现场应保证防护区域内的光照强度，监视场景尽可能避免天空等非感兴趣区域（见图1）。

1.2 视频分析部署的优化

视频分析不同于传统的软件组件，不能即插即用，原因有两方面：一是视频分析技术仍处于发展阶段，在发挥实际功能时还需要大量内部参数的配置，甚至是算法本身的改进；二是现场环境尤其是室外环境光照、天气等变化复杂，视频分析算法需要重新调整和优化以适应新的场景。若要降低系统误报提高侦测率，以改进视频分析性能，就需要复杂的调试，而且这种调试没有捷径，需要长时间的试验，不断地测试和优化，最终使视频分析性能达到最佳。青藏铁路和京津高速铁路的视频分析功能经过多次配置参数优化和算法调整，最终获得较好效果。针对算法和固件进行优化后，视频分析的性能表现有了显著提升（见图2）。

总之，对一款视频分析产品的工程实施而言，优化工作决定着其性能表现的成败，在某种程度上可否优化及可优化程度也是衡量一款视频分析产品优劣的具体指标。

2 视频分析技术的挑战和对策

2.1 误报问题

视频分析技术的引入初衷是为了降低人力成本，但如果系统误报过多，同样会带来需要更多人力资源去维护处理报警的弊端。尽管少数厂家能够做到较低的误报，但是目前大部分厂家的产品存在误报过多的问题。这些厂家虽可以调整参数降低误报，但同时也会带来正报率的降低，用户无法接受。因此，不断改进视频分析算法，提高视频分析算法本身水平，在降低误报率的同时提高侦测率，才是视频分析技术发展的必由之路。

2.2 维护问题

视频分析的性能优化需要相关专业人员，一般用户无法经过简单培训就能够熟练进行优化，这是视频分析技术当前面对的一个重要问题。虽然这个问题可以由视频分析厂商及系统集成商的技术支持人员来完成，但这无疑给视频分析技术的推广和发展带来了不利影响。所以，目前视频分析厂家急需尽快开发出能够进行在线学习和自我适应的视频分析算法。