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　　【中国安防展览网 视点跟踪】现阶段，视频信息在公安交管工作中已普遍应用。同时，随着视频信息处理技术的飞速发展、视频硬件设施性能的不断提升，带位置信息的视频也成为公安交管实战应用的关键所在。那么，目前视频信息在公安交管工作中的主要应用有哪些？又应如何将位置信息与视频流整合，以满足公安交管实战需求呢？请看南京市公安局交通管理局总工程师顾怀中的研究探讨。
 

　　现状：视频信息在公安交管工作中的应用
 

　　在交通行业领域内，大家经常会提及视频结构化技术。视频结构化技术是一种将视频中的关键信息进行结构化提取的技术，通过采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段，把视频中的信息转换成可被计算机和人识别、理解、检索的文本信息。视频结构化技术可以帮助人们获取以前在监控视频中识别不到的信息，如污损车辆、倾斜车辆，以及驾驶人不系安全带、疲劳驾驶等违法行为。
 

　　图1：通过深度学习等手段，视频结构化技术可帮助人们获取以前监控视频识别不到的信息
 

　　在实践应用中，视频结构化技术能够将视频信息转化为计算器和人可理解的情报信息，并进一步转化为公安交管实战所需要的情报数据，终实现视频数据信息向情报化、信息化方向转化。那么，现阶段，视频信息在公安交管工作中的具体应用有哪些呢？
 

　　1、识别道路、交通、车辆等特征
 

　　通过对监控视频信息进行结构化处理，可提取交通设施信息、交通状态及交通参与者的特征数据等，例如在城市道路、非机动车道、关键出入口，通过对视频信息进行结构化处理，可以获取禁止停车、限速等交通管理信息；对视频中车辆图像进行分析，可提取车型、车牌等关键信息，然后再匹配时间、地点等数据，终能够获取车辆的活动规律、行驶轨迹等。
 

　　目前，视频结构化技术应用的场景主要包括停车事件检测、拥堵事件检测、抛洒物及反光锥检测、变道事件检测、占用应急车道事件检测等。
 

图2：视频结构化技术可对人、车进行识别
 

图3：目前，视频结构化技术的主要应用场景
 

　　2、定位交通事件发生的点位
 

　　在公安交管的实战应用中，通过对监控视频的结构化处理，可定位交通事件发生的位置，例如可以确定检测区域内意外事件发生的点位，然后再上传到交通指挥中心，可提升交通事件的处置效率。深圳交警支队将指挥中心和督查中心构建成可以用于实战的应用体系，当路面发生交通事故时，指挥中心通过对视频信息进行结构化处理，可及时确定事件的性质和发生的位置，然后将相关处置警令发送给相关交警大队或民警，同时将完整视频信息传至督查中心，督查中心实时跟踪、监督事件处理的全过程。这一做法值得借鉴。
 

图4：通过视频结构化处理，可定位交通事件发生的点位，识别事故车辆特征等
 

　　探讨：如何将现有视频信息与运动目标、事件的位置信息整合？
 

　　目前，高精位置技术发展迅速，位置服务在交通管控、应急救援、车辆导航、*维稳等领域也越来越重要。根据公安交管实战应用需求，将视频中处于运动状态的目标和事件的位置信息与视频流进行整合，可以助力交管部门更加及时、准确获取预警、异常等信息，提升交通管控能力。
 

　　那么，如何将现有的视频信息与运动的目标、事件的位置信息进行整合呢？简单说，就是采集视频监控设备安装点位的位置数据和视频图像中关注的目标和事件的位置数据，并在视频中触发关注目标(如下视频所示)，获得目标在视频中的相对位置，再将其转换为对应的物理位置数据，匹配目标真实位置。
 

　　具体的实现方式，如下：
 

　　1、通过高精度地图采集运动目标、事件等交通信息的位置
 

　　高精度地图可提供更精细、更丰富的地图数据内容，记录各类道路要素、道路设施、周边建筑信息等数据对象，并与路网之间建立关联，从而保存目标、交通事件等数据对象的高精度位置信息。目前，南京通过高精度地图采集了大约2000公里的交通设施信息，数据误差在20厘米左右。
 

　　2、将采集到的高精度位置信息数据转换为视频数据
 

　　实现高精度位置信息与视频数据之间转换的常规技术手段包括：
 

　　方式一： 在监控摄像头上安装精度较高的陀螺仪及高精度定位芯片，通过高精度地图获取的卫星定位数据来校准陀螺仪精度，根据方向、俯仰角、转动角度，将卫星定位信息数据换算为目标的真实位置数据。
 

图5：通过采集的位置信息获取关注目标的相对位置，然后与实际目标匹配
 

　　方式二：提取视频画面中目标的实时运动坐标，把目标特征与系统连续的时间和目标所在的位置信息进行关联，即可获取车辆在完整道路中的坐标及轨迹，还能够获取道路上的交通流量、交通事件等信息。
 

图6：连贯呈现车辆在完整道路中的坐标及轨迹
 

　　在实际应用中，一旦目标被建筑物、树木等遮挡，视频结构化技术就无法发挥作用。但如果把空间信息存储到视频流中，并对相关信息进行整合分析，便可推导出盲区内的信息。可通过激光点云采集道路、设施等三维立体数据，并将卫星定位、高度、方向等位置信息与摄像机的高度、俯仰角、卫星定位信息匹配，再通过三维模型获取视野盲区内的信息，也可通过与周边地点相关联的资源获取视野盲区内的信息。
 

图7：利用三维模型，可推导出视频中盲区内的信息
 

　　应用：带位置信息视频流在公安交管工作能发挥什么作用？
 

　　将运动目标、事件的位置信息与视频流进行整合后，即可获取带位置信息视频流，通过处理就能得到交通事件发生的时间、空间位置、交通流方向以及事件特征等信息。把这些信息传输到以交通仿真为基础的虚拟化交通实时在线系统中，可以研究分析交通态势、采集交通事件影响规律、分析交通出行量、对车辆进行实时追踪、对危险情况进行预警等。未来，带位置信息视频流在公安交管工作中的应用方向有哪些？将会发挥哪些作用呢？
 

　　1、快速获取交通事件信息，提升事件处理科学性
 

　　利用带位置信息的视频，可以快速获取事件发生的时间、空间位置，确定事件性质，判断其影响等。交通事件处理人员可以根据相关信息，科学布置事件现场的管控措施和范围，适时开展上游分流、下游疏导，将交通事件影响控制在小范围内。
 

图8：快速获取交通事件信息
 

　　2、快速、提取路况信息、检测拥堵规律，预防拥堵
 

　　若将路况信息标注到车道和更的路段上，带位置信息的视频就能获取更细颗粒度的交通拥堵信息；再结合路况信息，通过对相关联路口进行分析，可以得到单一路口车道级交通拥堵模型，结合路段区域内的各项延误事件，可综合评估并推演出道路的拥堵规律。将这些研究分析结果与视频信息进行匹配，还可为制定交通缓堵措施提供科学数据。
 

图9：快速、提取路况信息
 

图10：检测交通拥堵规律
 

　　3、实时跟踪车辆通行情况，提升车辆查缉布控工作效率
 

　　利用位置信息，确定被跟踪车辆所在车道，自动实现对车辆的视频接力跟踪，可广泛用于动态、全区域、多目标的机动车查缉布控工作。指挥中心将要控制的车辆大致锁定在某个区域后，系统可以自动确定相关摄像机的管控范围，发现目标后，自动接力跟踪。
 

图11：实时跟踪车辆通行情况
 

　　4、采集无人机勘查时空数据，可实现事故快速处置
 

　　带高精度定位芯片无人机配合高精度地图数据，可在高空中整体监拍事故现场全貌，对事故进行快速准确的勘查。通过对无人机拍摄的具有高精度位置信息的事故视频进行分析，可获取交通事故发生的时间、空间以及对交通态势的影响等信息，提升交通事故的处理效率。此外，带高精度定位芯片的无人机也可对高速公路路面裂缝、标志标牌移位等情况进行勘查，并且可提取相关数据，为道路管理养护提供数据支持。
 

图12：无人机快速勘查事故现场
 

　　5、与交通仿真模型进行实时交换，调整和优化交通管理措施
 

　　带位置信息视频流与交通仿真信息可以进行实时交换。将从视频中获取的具有位置的交通信息，如车辆排队长度、意外停车占用的具体车道等信息，传输到实时在线的交通仿真系统，利用交通仿真系统对即将采取的交通管理措施效果进行仿真、评估。当相应的交通管理措施实施后，再通过视频系统获取实施后的有关交通运行指标，然后将这些指标数据反馈到交通仿真系统，对仿真模型及参数进行实时调整和优化。
 

图13：与交通仿真模型进行实时交换