机器视觉拓展智慧城市交通视界

□ 文/本刊记者 何遥

据联合国发布的数据显示，到2050年将有近三分之二的世界人口居住在大城市。而2014年，该比例只有二分之一。城市化浪潮与人工智能（AI）相遇，交通管理亟需跟上智慧城市的步伐，需要应对的挑战越来越多。机器视觉（Machine Vision, MV）作为AI的一个分支，以机器代替人眼来做判断和测量，它在城市智能交通中应对越来越多的挑战，帮助人们看得更清楚、更迅速、更广阔。

“海燕”、“昆仑”等等系统是将机器视觉应用于智慧城市交管理的案例中的两个。机器视觉系统的应用方在进行选择时，可从定位、工具集等5个方面进行基础考量。

海燕车辆二次分析系统满足多种实际应用需求

科达海燕车辆二次分析系统在大数据时代下应运而生，融合了具有先进的深度学习算法的机器视觉技术。

首先对所有卡口系统、电子警察系统抓拍的图片进行处理，进而进行二次识别，包括车牌号码及颜色、区域、时间、车辆细分车型、车标、车辆颜色等等各种信息。目前海燕系统能够识别400余种车标、5000余种细分车型。

另外，海燕系统基于GPU的集群架构，也为深度学习算法提供了有力的支撑。系统采用大数据分析技术，对二次分析后的结构化数据和汇聚的其他车辆数据进行比对和数据挖掘，可实现更多实战应用，包括：假牌套牌分析、未系安全带分析、行车通话分析、车辆多点碰撞、昼伏夜出分析等等满足交通管理者对城市道路安全管理的各种需求。同时，对于涉车案件，还能进行车辆稽查布控、告警等，为公安部门追逃嫌疑目标、刑侦破案提供技术支撑。

目前，科达海燕车辆二次分析系统凭借其快速、准确、全面的车辆检索与定位以及完善的配套技战法，在苏州、厦门等地已部署完成，并产生了众多战果，同时正陆续在牡丹江、柳州等全国11个省市区进行部署。

在苏州，“海燕”上线一周余时间，就抓拍到近3000起违章行为，其中开车未系安全带的1828起，开车玩手机或打电话的1074起，实现对道路交通的综合管控，改善苏州交通状况，整治违法乱象，为市民安全出行提供保障。

在厦门，海燕车辆二次分析系统在投入使用短短几个月时间内，厦门市公安局通过海燕系统，就破获车辆“碰瓷”、假套牌等涉车案件100多起，有效遏制了涉车类案件的发生。

随着机器视觉与安防的融合，很好地解决了城市公共交通安全管理中所面临的各种困境。例如针对违章车辆的抓拍上，不再仅仅依靠车牌识别技术，借助图像处理并通过海量的大数据分析、深度学习训练，就可以依靠前端设备采集的信息分析出车身颜色、车灯以及车标或者其他多种特征，从而得到较高的识别率，从而实现对目标车辆的检索。

昆仑视图数据中心计算平台守护人车安全

实施“安防机器视觉+”战略以来，宇视科技（uniview）在芯片、算法、架构、产品四个维度都取得了长足的进步，在各垂直行业都有经典应用，在交通领域的应用也令人瞩目。

昆仑视图数据中心计算平台发展至第二代，采用业界首创高密度融合计算架构，创新实现CPU通用计算板卡、GPU视图计算板卡混插与集群应用，广泛应用于公共安全领域视图解析中心的建设，已实现规模应用并服务于实战。

在抚顺，建设视频图像信息应用平台，构建视图解析中心自动提取视频中的人、车、非机动车的属性和特征信息，实现亿级数据库秒级查询和检索，大幅提升视频综合应用工作效率。实战中利用“昆仑”对某盗窃案周边12个点位的监控录像进行高倍数结构化分析，仅15分钟锁定嫌疑车辆，最终快速破案。

大连高效建成“昆仑”人脸布控系统，录入黑名单人员超40万，守护达沃斯论坛。在机场及接待外宾的五星级酒店出入口部署人脸智能摄像机，在安保指挥中心部署人脸分析服务器、存储及公安指挥平台。论坛召开的三日内，识别并预警重点布控人员10人，系统核查人数超过6万人，有效消除安全隐患。

如何选择机器视觉系统

构筑智慧城市的交通大脑，机器视觉方案的应用将越来越多。无论是平台极的应用还是只使用一款产品，选择机器视觉方案（产品）时，关键要考虑以下几点。

定位

传统的物体定位采用的是灰度值校正来识别物体。尽管这种技术得到了广泛的应用，但是，它在图象质量变差的情况下，就缺乏稳定性。图象质量变差可能是由于凌乱、亮度不同和遮盖等因素的影响。相反，几何对象定位法是一种最新的方法，它使用对象的轮廓来识别对象及其特征。

完整的工具集对多个工具

机器视觉软件主要以两种形式出售：一种是完整的视觉工具集，另一种是用于特定任务的工具的应用，如BGA检测。最终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。视觉工具是一般的应用或算法，它能对图像或图像某个部分完成预定的任务。例如，一个斑点检测工具可以找出一组暗的或亮的象素，并测量出这个斑点的各种尺寸。选择一款视觉系统的重点在于拥有一套完整的视觉工具集。虽然在项目之初不需要所有的工具，但是几年之后你的要求就会改变，对新的应用就可能需要另外的工具。

编程和操作

编程和操作应方便简洁，直观的图形界面是容易使用和设置的关键。

当今机器视觉产品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口应该从 “设置”和“操作”这两方面来评价。对一个工程师来讲，它应该非常复杂，而对于一个操作者来说应非常简单。例如，一个视觉系统的校准应该简单得只点击几次鼠标，而不是像在火箭科学中的练习。

可扩展、升级

当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。几种供应商提供的通用视觉软件能为最终用户配置合适的照明、光学系统和视觉工具。专用软件包如BGA检测、OCR等也可当作预先配置好的软件出售。基于通用目的的视觉软件系统更好升级。最终用户应该根据附加的摄像机、照明的变化、视觉工具的变化等来考虑将来对系统的需求。

工厂层连接

机器视觉系统是一个与其它工厂层设备和工厂的信息系统接口的数据获取系统。一些供应商的软件能在局域网或因特网上对视觉系统进行远程操作。在智慧城市的交通管理中，机器视觉系统对特定的应用被要求可能独立的（从而确保设置不受远程操作的干扰），也可能需要与其他设备结合。同时，视觉系统的通讯接口是一个重要的考虑，不应该被忽视。

结束语

我国机器视觉行业虽然起步较晚，但发展很快，已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。通过在细分市场推出定制化的系统产品，为细分领域客户解决需求，成为重要的发展方向。海康威视、大华、宇视等行业领头羊也是将机器视觉应用于安防和智慧城市的佼佼者。全球机器视觉市场正处于迅速发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。更多的安防企业将从这一领域分得蛋糕。