视频图像在交通运输领域的多模分析应用探讨

陈新浩

中图分类号：F407.47 文献标识码：A 文章编号：1004-0226（2021）12-0079-04

随着交通强国战略的实施，视频监控技术在交通运输领域被广泛应用，并且对交通运输领域的监测发挥了巨大的作用。但是。当前的视频监控技术还存在较大的问题：首先，大量的视频数据是通过人员进行观看，导致当一个事件发生之后，工作人员需要通过较长时间去调阅事件视频，方能确认事件发生的地点和类型，这对于处理重要事件来说较为迟缓;其次，当前视频数据还普遍存在着检索速度不高、储存成本大的缺点。

视频分析技术是利用计算机图像视觉分析将场景中的背景、目标分离，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。对公路水路的视频图像，主要进行车（船）牌识别、图像分析、交通状态等监测，从视频数据中提取结构化数据。针对上述存在的问题，将视频数据通过智能分析处理为结构化数据，从而节约成本，提升管理部门的工作效率。

1视频识别分析的应用需求

1.1公路应用

公路部门管理主要对车辆信息识别、交通流特征监测、道路交通安全等进行监测。

a.车辆信息识别。主要通过识别视频图像中的车辆，分析出车牌号，通过与公安等部门进行数据交互的方式，获取更多的车辆相关信息。

b.交通流特征监测。主要监测交通状况，对拥堵路段及时进行调整并交通诱导，通过信息发布以减少到达拥堵处的车辆，并加快拥堵消散。

c.道路交通安全监测。主要维护道路交通安全，对异常道路进行监测并分类。

1.2水路应用

水路部门管理主要对船舶信息、航道通行、交通安全等进行监测。

a.船舶信息监测。主要分析水上航行船舶铭牌、方向、吨位、大小、载重。

b.航道通行监测。主要分析航道实时水位以及监控范围内船舶数量。

c.水路交通安全监测。主要用于维护水路交通安全，对水路上的异常、非法闯入、桥梁限高以及极端天气进行监测。

2视频识别分析的评价体系构建原则

构建多模式视频分析的评价体系，可以满足使用人员对视频图像场景和决策应用的要求，并辅助管理部门选择视频分析技术，该评价体系构建原则如下：

a.客观性。为了保证评价体系的客观性，在选取评价指标时必须要充分了解各个评价指标的功能和作用，反映指标的数据来源要可靠、准确。要全面、准确地体现公路水路固定摄像机的布置情况及性能。

b.全面性。评价体系要考虑到公路水路固定摄像机监控视频中的各个应用场景，通过多模视频分析获得结构化数据，并服务好交通运输部门。

c.可比性。体系要求各项指标采用国际标准名称、计算方法等，能与同类不同城市的公路、水路监测系统进行比较。

d.层次性。公路水路监测系统评价目的清晰，有利于多模式视频分析指标的选取和评价框架的描述。

3视频分析在公路水路管理中的应用场景

3.1公路应用场景

公路固定摄像机视频识别主要包括车辆信息、交通流特征以及道路交通安全等，具体内容如下：车辆信息用于对车辆在不同时间段出现的位置进行追踪，对两客一危、重载普货等车辆进行监测：交通流特征用于监控范围内的交通运行情况，根据当前情况分析交通流特征中的车速、车流量;道路交通安全用于对道路当前情况进行预警，包括道路异常、实时天气情况、应急车道异常、交叉路口监测、桥梁限高监测等。

a.车牌识别。根据视频图像，识别视频区域的各类车牌信息。

b.各车道平均车速。根据视频图像，对各车道行驶车辆的平均车速进行监测。

c.各车道车辆流量。各车道车辆流量是根据视频图像，对单位时间内各车道行驶车辆的总数进行监测。

d.各类型车辆流量。各类型车辆流量是根据视频图像，对单位时间内各种类型车辆的总数进行监测。

e.道路异常。根据视频图像，对车道是否有异常行为预警（如异常停靠、车辆故障、车祸、抛锚、道路坍塌等）。

f.车辆违停监测。车辆违停检测是根据视频图像，对禁区范围内是否有车辆长时间滞留或停靠进行监测。

g.行人监测。行人监测是根据视频图像，对监控范围内是否有行人出现进行监测。

h，抛洒物监测。抛洒监测是根据视频图像，对监控范围内是否有抛洒物品出現进行监测。

i.逆行监测。逆行监测是根据视频图像，对监控范围内各车道行驶车辆行驶方向是否与行驶车道方向异常进行监测。

j.天气监测。天气监测是根据视频图像，对监控范围内实时天气情况进行监测。

k.应急车道异常监测。应急车道异常监测是根据视频图像，对指定区域内车辆行驶特征进行监测，发现与预设特征相悖车辆。

l.交叉口监测。交叉口监测是根据视频图像，对路口车辆异常闯入（如机动车闯入非机动车道）、车祸、拥堵时间过长等异常进行监测。

m.桥梁限高监测。桥梁限高监测是根据视频中的内容，在不同天气情况下。对监控范围内桥梁是否有异常及判车辆是否能够安全通过桥梁进行监测。

以上识别内容的评估标准为识别的精确度。

3.2水路应用场景

水路固定摄像机视频识别主要包括船舶信息、航道运行特征以及水路交通安全等。a.船舶信息用于对船舶的基础信息进行监测，包括识别船舶铭牌、吨位、大小、载重、方向等。b.航道运行特征用于所监控范围内的交通运行情况，根据实时情况获取实时水位和船舶数量。c.水路交通安全用于对水路当前情况进行预警，包括异常行均为检测、实时天气情况、非法闯入、桥梁识别等，如图1所示。

a.船舶铭牌识别。船舶铭牌会出现在船顶、船侧等方位，且大小、字体不一。根据视频图像，识别视频区域的船舶铭牌，评估标准为识别的精确度。

b.船舶吨位识别。船舶吨位识别是根据视频图像，识别视频区域的船舶吨位，评估标准为识别的精确度。

c.船舶大小识别。船舶大小识别是根据视频图像，识别视频区域的各船舶大小，评估标准为识别的精确度。

d.船舶载重识别。船舶载重识别是根据视频图像，识别视频区域的各船舶载重，评估标准为识别的精确度。

e.船舶方向识别。船舶方向识别是根据视频图像，识别视频区域的各船舶方向，评估标准为识别的精确度。

f.实时水位。实时水位是根据视频图像，识别视频区域的各实时水位。评估标准为识别的精确度。

g.船舶数量。船舶数量是根据视频图像，识别视频区域的各船舶数量，评估标准为识别的精确度。

h.异常行为检测。异常行为检测是根据视频图像，识别指定区域内船上人员异常情况及行为的检测（如船甲板行走、未穿救生衣、倾倒垃圾等），评估标准为识别的精确度。

i.实时天气情况。实时天气情况是根据视频图像，对监控范围内实时天气情况及其程度进行监测，评估标准为识别的精确度。

j.非法闯入。非法闯入是根据视频图像，识男U指定区域内是否有船舶异常闯入或者停靠，评估标准为识别的精确度。

k.桥梁限高识别。桥梁限高识别是根据视频图像，监测监控范围内桥梁是否有异常及桥梁的基本属性，并判断船是否能够安全通过。

4视频数据试验方案

多模式视频分析允许使用人员能够输入不同的视频分析方案，对视频分析方案中获得的视频分析结果进行评估，其内容具体可以分为基本要求、试验方案逻辑和视频分析资源库。

4.1基本要求

基本要求主要包括视频识别的准确率参数和分析效率参数。a.准确率参数。多模式视频分析方案的分析功能、分析结果需要与现实结果相匹配。多模式视频分析结果与目标值直接的准确率应控制在一定范围内。b.分析效率参数。在分析的过程中，多模式视频分析方案的分析功能需要消耗对应的计算资源和时间资源。多模式视频分析方案评估需要对其中所消耗的资源进行控制，以匹配当前情况。

4.2试验方案逻辑

试验方案逻辑主要是通过把若干组测试视频、测试时间范围、测试项目和测试目标结果带入测试方案，对测试方案评估的过程。

a.试验输入。包括测试的视频、时间范围、项目、目标结果、方案。

b.试验方案实行。通过选定的计算机硬件，在环境内放入测试视频，提供测试的时间范围、项目，隔离运行测试方案。测试方案在启动、接收数据后，需在测试方规定时间内提供试验结果。试验结果为与测试目标结果格式相同的数值或数值序列，根据试验结果与目标结果进行比对。

c.试验结果评估。试验结果评估是测试方根据试验项目输出结果的连续或者离散性质，进行不同的评估。多组试验方案的评估结果可以根据不同方案进行加权评估。

4.3视频分析资源库

视频分析资源库用于为多模式视频分析的分析方案提供训练和评估的数据集。因为需要依据固定摄像机的现实情况获得多模式视频分析方案，因此需要为分析方案的获取提供一定的数据。a.基础视频数据，需提供需要分析的视频;b.需要识别的内容，应提供视频需要识别的对应项目;c.视频目标提取数据，为提供的视频提供分析结果参考。

5結语

面对不同的公路水路的视频图像分析处理结果和不同的使用环境，本文通过探讨建立视频分析算法的分类研究，筛选出适用的算法。通过各类指标对所需分析的视频片段及目标结果进行分析，为提高视频技术的精准率，后期还需结合技术的发展对视频技术分析深入研究。