【安防知識網(wǎng)】針對城市治安卡口系統(tǒng)設(shè)計,最關(guān)鍵的問題就是如何有效捕獲被檢測目標,即通常所說的捕獲率。只有提高系統(tǒng)的捕獲率,才有可能得到較高的識別率。
系統(tǒng)的建設(shè),涉及到機動車道、非機動車道和機非混合車道三種不同檢測環(huán)境。同時,還需要考慮對機動車道上的非機動車和行人、非機動車道上的機動車等違章駕駛,非正常運動目標的檢測和識別,這給系統(tǒng)的設(shè)計帶來了一定的難度。
目前,常見的治安卡口檢測系統(tǒng),主要有線圈觸發(fā)和視頻檢測兩種模式。這兩種模式各有利弊。
· 線圈觸發(fā)工作簡單,捕獲率高,但系統(tǒng)功能的可擴展應用性小,只適用于機動車觸發(fā),不能有效抓拍在機動車道上行駛的非機動車和行人,沒有充分發(fā)揮視頻圖像的優(yōu)勢。需要依賴外部硬件來觸發(fā)信號,會涉及到外部觸發(fā)信號源裝置的使用年限、安裝調(diào)試、維護等工作,造成對監(jiān)測點路面的破壞;
· 視頻檢測方式只需接入視頻信號便可自行完成從采集圖像到車牌識別的全部功能。其施工、安裝、調(diào)試方便,不受線圈、車輛檢測器、前車擋后車、后車跟前車太近等問題影響。由于系統(tǒng)對每一幀圖像都進行采集、分析、定位車牌、識別車牌,經(jīng)多次識別車牌號碼,選取結(jié)果最好的識別結(jié)果為最終的車牌識別結(jié)果輸出。因為是多次識別,所以能有效的避免前車擋后車的現(xiàn)象,同時提高車牌識別率。其缺點是由于對每幀均進行識別處理,算法復雜性較高。視頻觸發(fā)技術(shù)受環(huán)境光照影響較大,不同的外界光照環(huán)境對其觸發(fā)的準確性影響較大,特別是需要解決晚上的補光問題(線圈觸發(fā)方式也需要解決此問題)。
從抓拍對象看,視頻觸發(fā)可以抓拍機動車,非機動車及行人等所有目標。先進的檢測技術(shù),可以確保系統(tǒng)能夠獲取機非亂行、非正常運動的對象信息,即能夠抓拍逆行車輛并能清晰辨別號牌和車輛特征,能夠抓拍非機動車道上的機動車、機動車道上的非機動車和行為人的特征信息。
鑒于視頻監(jiān)測和線圈觸發(fā)的各自優(yōu)劣勢,當治安卡口的系統(tǒng)設(shè)計中只用到了其中一種,尤其是在大中型城市交通繁忙流量大的卡口,勢必會大大降低系統(tǒng)的捕獲率。如何將兩者優(yōu)勢互補,提升系統(tǒng)的整體目標監(jiān)測性能是城市治安卡口系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵。下面,根據(jù)機動車道(機非混合車道)和非機動車道主要監(jiān)測目標的不同,分別討論可行的監(jiān)測模式。
[nextpage] 視頻監(jiān)測和線圈觸發(fā)并行—— 機動車道、機非混合車道最佳監(jiān)測模式
視頻檢測和線圈觸發(fā)并行抓拍方式
在正常情況下,視頻檢測設(shè)備通過對被檢測區(qū)域高幀率連續(xù)視頻的每一幀圖像進行分析,綜合選用檢測目標(機動車、非機動車和行人)較好的圖片抓拍,對機動車輛識別其車牌。與此同時,線圈車輛檢測亦并行工作:當有機動車經(jīng)過檢測斷面時,環(huán)形線圈對固定位置的車輛進行觸發(fā),車輛檢測設(shè)備(車輛檢測器)將觸發(fā)信號傳給視頻檢測的控制主機??刂浦鳈C分析處理線圈檢測結(jié)果和觸發(fā)信號,在采集到的視頻數(shù)據(jù)中保留距線圈觸發(fā)最為接近時刻的抓拍圖片(在保證系統(tǒng)同步的前提下)。經(jīng)過與視頻檢測結(jié)果判別比對,選擇目標位置最佳的圖片,從而確保系統(tǒng)具有最高的捕獲率。
當視頻檢測發(fā)生漏車的情況時,線圈可以有效觸發(fā),系統(tǒng)經(jīng)過判別,選擇線圈觸發(fā)圖片抓拍。
當線圈觸發(fā)有漏車時,控制主機可以用視頻檢測的結(jié)果抓拍到目標圖片。
因此,采用視頻檢測與線圈觸發(fā)混合并行的工作模式,系統(tǒng)具有最廣泛的目標觸發(fā)及跟蹤能力,對機動車、非機動車與行人都能進行抓拍觸發(fā)。視頻檢測和線圈觸發(fā)在同一時刻并行工作,綜合了視頻檢測和線圈觸發(fā)的優(yōu)點,兩者可以真正起到互補的作用,可以達到當前最高的捕獲率,同時還可以實現(xiàn)雙線圈測速,是當前最為切實高效的方式。
線圈觸發(fā)為主、視頻檢測為輔的串行抓拍方式
在采用這種串行方式時,在正常情況下,系統(tǒng)以高抓拍率的線圈觸發(fā)檢測為主。線圈觸發(fā)失效的情況下,系統(tǒng)自動切換到視頻檢測方式,并及時通知管理中心設(shè)備管理模塊,及時進行設(shè)備修復。
系統(tǒng)正常工作的捕獲率為線圈觸發(fā)的捕獲率。
此種方式視頻檢測和線圈觸發(fā)是串行的關(guān)系,如果線圈正常時只使用線圈觸發(fā)信號,只有當線圈故障時才使用視頻,因此在同一時間,只有一種觸發(fā)方式工作,并沒有充分發(fā)揮兩個觸發(fā)方式互相補充的作用。線圈正常工作時,依賴于線圈觸發(fā)抓拍目標,而線圈難以對非機動車與行人進行有效的觸發(fā)。同時,線圈檢測系統(tǒng)中常見的車流量大漏車、后車跟前車車距過近漏車等問題并未解決。當線圈故障時,啟用備份視頻檢測觸發(fā)機制,系統(tǒng)需要對多路視頻以25幀/秒同時進行實時分析,需要視頻分析算法設(shè)計的足夠好,車牌識別器及控制主機運算能力足夠強,才可能達到99%的視頻檢測觸發(fā)捕獲率,這需要出色的算法及系統(tǒng)設(shè)計來保證。
而通常采用線圈檢測為主的系統(tǒng),由于系統(tǒng)主要按照線圈低觸發(fā)幀率設(shè)計(平均一般在每秒1幀以下),其車牌識別算法及車牌識別器/控制主機均難以對高達每秒25幀的高幀率視頻流進行檢測分析,因此可能會導致漏車而無法保證捕獲率。采用線圈觸發(fā)和視頻檢測對補光燈的應用也不同,線圈檢測時由線圈產(chǎn)生補光燈觸發(fā)信號,而視頻檢測時無外部觸發(fā)單元,補光燈觸發(fā)信號一般基于攝像機的同步信號,兩種工作方式無法同時發(fā)揮作用。若無補光,夜間視頻檢測就會失效。
視頻檢測為主,線圈觸發(fā)為輔的串行抓拍方式
在采用這種串行方式時,在正常情況下,系統(tǒng)以視頻檢測為主,視頻檢測漏車的情況下,系統(tǒng)根據(jù)線圈信號觸發(fā)。
此種方式視頻檢測和線圈觸發(fā)是串行的關(guān)系,在同一時候,只有一種觸發(fā)方式工作。在系統(tǒng)主線視頻檢測觸發(fā)判決輸出的時候,并沒有考慮線圈觸發(fā)的信息,此時判決輸出的目標有可能不是最優(yōu)的目標。
綜合比較視頻監(jiān)測與線圈觸發(fā)三種混合工作方式。視頻監(jiān)測和線圈觸發(fā)并行抓拍方式無疑是充分互補了兩者優(yōu)勢,能對機動車道和機非混合車道的廣泛目標——機動車、非機動車、行人進行最有效抓拍的一種系統(tǒng)設(shè)計方案。
[nextpage] 視頻檢測——非機動車道捕獲率最高的檢測模式
非機動車道上的主要的抓拍目標為非機動車及行人。同時對于在非機動車道上違章行駛的機動車,系統(tǒng)也能提供高效的抓拍和識別。
由于非機動車道上不安裝檢測線圈,系統(tǒng)完全依賴視頻檢測技術(shù)對機動車、非機動車和行人進行抓拍和檢測。視頻檢測技術(shù)采用基于視頻分析目標跟蹤的技術(shù),不需要地感線圈即可以實現(xiàn)對所有運動目標進行檢測與跟蹤,并可以非常有效地抓拍非機動車道的機動車輛。同時,依托先進的車牌識別技術(shù),對抓拍到的前車牌和后車牌均能準確識別。
非機動車道目標抓拍需要準確抓拍各種機動車,非機動車及行人目標,其準確性主要取決于采用的視頻檢測算法,其難點在于以下幾個方面。
· 為實現(xiàn)既不漏報又不多報的目標,不能采用簡單的移動偵測方法;
· 必須適應各種光照條件的影響;
· 必須適應交通擁堵,人車混行等各種復雜情況。
非機動車道的視頻監(jiān)測模式使用先進的多目標跟蹤技術(shù),跟蹤抓拍視場內(nèi)的所有運動目標。通過跟蹤全視場的目標,綜合目標特性和運動特性,可以根據(jù)目標的歷史信息有效區(qū)分各種目標,從而能夠準確觸發(fā)抓拍機動車道上包括無牌車,非機動車,行人在內(nèi)的所有目標。適用于交通擁堵,人車混行等各種復雜情況。可以抓拍機動車道上的逆行車輛并識別其號牌。采用先進的位移,旋轉(zhuǎn),尺度及光照不變特征技術(shù),可以適應各種光照條件的變化。同時采用先進的目標分類技術(shù),自動區(qū)分車輛及行人,從而實現(xiàn)既不漏報也不多報的目標,保證在各種條件下,準確抓拍每一個運動目標(圖1)。
圖1 非機動車道抓拍的機動車圖片
結(jié)語
綜合上述分析,在機動車道、機非混合車道采用視頻檢測和線圈觸發(fā)并行監(jiān)測方式,同時在非機動車道單獨采用視頻檢測方式,是現(xiàn)階段城市治安卡口系統(tǒng)設(shè)計中比較理想的監(jiān)測模式。這種模式能最大限度的發(fā)揮視頻監(jiān)測和線圈觸發(fā)模式各自的特點,對城市路面交通中可能涉及到的監(jiān)測目標都能有效捕獲。城市治安卡口的高效監(jiān)管是構(gòu)建平安城市、有力打擊各類交通刑事案件的基石和保障,各廠家都需本著對市民、對行業(yè)、對社會的高度責任心,積極革新技術(shù)推出更好的解決方案。