云端视觉清洗在公交行车安全中的应用

刘 冰

公交车行车安全一直是公交运营的重中之重，在公交行车安全管理中，重点关注的是驾驶公交车运营的人。为了减少人为操控失误而引发行车安全事故，全国城市公交陆续上线了主动安全视频监控系统，系统的防疲劳设备与防碰撞设备实时注视着公交车驾驶员与车辆周边环境，用机器视觉实时判断交通风险，将事故阻挡在发生之前。

1 主动安全防控设备的误报问题

主动安全视频监控系统能够抓拍驾驶员的驾驶行为，及时捕捉到危险情况，AI行为预警、实时预警大屏已成为公交管理人员登陆监控系统的重点。防疲劳与防碰撞设备上线后，在很大程度上改善了公交车辆安全运营水平，但随之而来的问题是，主动安全防控设备受到自身算法局限以及车内外环境复杂等多种因素的影响而产生一定程度的误报。这些误报信息会干扰有效报警，导致重点疲劳、违规行为不能及时处理。

2 自动清除误报的云端视觉清洗

为解决主动安全防控设备的误报问题，保障公交行车安全，不少城市公交企业引入了云端视觉清洗，自动过滤设备误报。

所谓云端视觉清洗，是基于行业领先的深度学习机器视觉算法，精准高效识别车载设备上报的不良行为，对误报行为进行过滤清洗。普通的主动安全视频监控系统是选取画面关键点进行分析，而云端视觉清洗是在前者分析的基础上，针对采集得到的报警视频和图片，进行二次深度分析，在分析的过程中，综合采用五官识别、姿势识别、物体识别等多个深度机器学习方法，更加细致地判断图像与视频中是否出现违规行为（附图）。系统将采集到的误报数据自动清除，只提供准确的报警数据，帮助减少了干扰信息。

附图 视频中的违规行为

在实际应用过程中，有2种方式可以实现云端视觉清洗功能。一种是在原有的IT系统基础上，分配部分算力用于云端视觉清洗服务。另一种是采用第三方平台提供算法服务，第三方平台将视觉清洗后的结果推送至公交车队管理人员。

3 云端视觉清洗的应用功效

经过数据验证，在使用云端视觉清洗功能之前，平均每1000台车约有10万条行为异常报警，每条报警提醒都需要管理人员排查确认，工作量极大。在使用云端视觉清洗之后，机器视觉代替人工筛查，行为过滤准确度达到83%以上，使人工排查工作量减少了70%。

数据变化的同时带来了管理上的解放，云端视觉清洗的主动安全视频监控更加有效地起到了规范司机驾驶的作用，减少了因疲劳和违规驾驶引发的安全问题。目前，云端视觉清洗已在国内数十个公交企业应用，并还在逐步扩展应用中。