城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用研究

周 超 ，林 湛 ，李 樊 ，杜呈欣 ，王志飛 ，吳 卉

ZHOU Chao1, 3, LIN Zhan2, 3, LI Fan1, 3, DU Chengxin1, 3, WANG Zhifei1, 3, WU Hui1, 3

（1.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081；2.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 通信信號(hào)研究所，北京 100081；3.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 軌道交通系統(tǒng)測(cè)試國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，北京 100081)

(1.Institute of Computing Technology, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China; 2.Signal & Communication Research Institute, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China; 3.National Engineering Laboratory of Rail Transit System Testing, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing 100081, China )

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)是基于計(jì)算機(jī)、圖像識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)通信、信息處理等技術(shù)，由中心控制設(shè)備、車站控制設(shè)備、圖像攝取及顯示、視頻信號(hào)傳輸?shù)仍O(shè)備組成，可實(shí)現(xiàn)為控制中心調(diào)度員、各車站值班員、列車司機(jī)等提供監(jiān)控區(qū)域視覺(jué)信息功能的安防系統(tǒng)，對(duì)保障城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)和優(yōu)質(zhì)服務(wù)起到了十分重要的作用[1]。隨著城市軌道交通線路、車站的日益增加，監(jiān)控場(chǎng)景、監(jiān)控對(duì)象類型復(fù)雜多樣，數(shù)量龐大且分布廣泛，對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)在智能化、網(wǎng)絡(luò)化、實(shí)時(shí)性、運(yùn)維管理等方面提出了更高的要求[2]。城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)從模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)向模數(shù)結(jié)合的視頻監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)向現(xiàn)在的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)不斷發(fā)展。城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究主要集中在高清轉(zhuǎn)播技術(shù)、智能分析技術(shù)、方案優(yōu)化等方面[3]，云邊協(xié)同技術(shù)是一種新興的智能分析方法[4]，目前針對(duì)城市軌道交通視頻監(jiān)控領(lǐng)域還缺少更加明確的云邊協(xié)同架構(gòu)、云邊協(xié)同方法等。因此，圍繞城市軌道交通特點(diǎn)和應(yīng)用需求，深入研究城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用，可以為提升城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能和智能化水平提供技術(shù)支撐。

1 城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.1 現(xiàn)狀分析

城市軌道視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要部署在車站、停車場(chǎng)、車輛段，將本線路的視頻圖像傳輸至城市軌道控制中心進(jìn)行監(jiān)控，成為保障城市軌道交通行車組織安全，維護(hù)車站乘車秩序和乘客安全的重要手段。截至2019年底，我國(guó)40個(gè)城市開(kāi)通了城市軌道交通運(yùn)營(yíng)線路208條，運(yùn)營(yíng)線路總長(zhǎng)度6 736.2 km[5]。隨著城市軌道交通線路不斷延伸，智慧發(fā)展理念不斷加深，以智能技術(shù)提升城市軌道交通安全、效率、效益和服務(wù)水平，城市軌道視頻監(jiān)控系統(tǒng)也在不斷地得到優(yōu)化和廣泛應(yīng)用[6]。但是，由于城市軌道視頻監(jiān)控系統(tǒng)受本身架構(gòu)和新技術(shù)應(yīng)用不足所限，在進(jìn)一步升級(jí)優(yōu)化時(shí)出現(xiàn)了一些問(wèn)題，甚至對(duì)支撐城市軌道交通安全保障產(chǎn)生了一定程度的制約?，F(xiàn)有應(yīng)用的城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)屬于中心集中處理式架構(gòu)，通過(guò)集中計(jì)算資源對(duì)監(jiān)控對(duì)象進(jìn)行分析處理，主要存在以下問(wèn)題。①在系統(tǒng)架構(gòu)方面，海量視頻數(shù)據(jù)均傳輸至云計(jì)算中心處理，由于傳輸鏈路復(fù)雜、冗長(zhǎng)，而且短時(shí)間會(huì)占用大量云中心寬帶、計(jì)算資源等，致使終端數(shù)據(jù)分析與響應(yīng)產(chǎn)生時(shí)延性，同時(shí)也對(duì)準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定影響，當(dāng)出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別如打架斗毆、擁擠踩踏、跌落軌道等事件時(shí)，可能會(huì)因系統(tǒng)反饋不及時(shí)而導(dǎo)致工作人員處置延遲，給車站的運(yùn)營(yíng)安全保障帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。②在系統(tǒng)功能方面，傳統(tǒng)的城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于前端攝像設(shè)備主要是采集和傳輸視頻圖像數(shù)據(jù)，邊緣端設(shè)備智能分析能力較弱，一般不具備行為檢測(cè)、大件物品遺留檢測(cè)、站臺(tái)乘降人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析等功能，車站只能通過(guò)系統(tǒng)中心分析反饋和工作人員實(shí)現(xiàn)車站安全巡檢，存在安全運(yùn)營(yíng)管理效率較低、管理不及時(shí)、靈活性差的問(wèn)題。③在系統(tǒng)資源利用方面，由于在日常使用中視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)各類場(chǎng)景均無(wú)差別采集和存儲(chǔ)，邊緣端視頻采集設(shè)備產(chǎn)生海量的冗余無(wú)效或價(jià)值較低的視頻數(shù)據(jù)，所有視頻數(shù)據(jù)均傳輸至云計(jì)算中心，中心服務(wù)器常態(tài)下的資源利用率較低，高峰期負(fù)載較大，隨著監(jiān)控設(shè)備的不斷部署，僅靠簡(jiǎn)單重復(fù)的增加中心服務(wù)器數(shù)量和提升性能參數(shù)以滿足需求，增加了新系統(tǒng)建設(shè)、舊系統(tǒng)改造和應(yīng)用的資源及成本。

云計(jì)算和邊緣計(jì)算是近年發(fā)展快速的前沿技術(shù)，云計(jì)算側(cè)重于大數(shù)據(jù)、大計(jì)算量、實(shí)時(shí)性要求不高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，邊緣計(jì)算側(cè)重于低時(shí)延、快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)處理和分析，云計(jì)算技術(shù)和邊緣計(jì)算技術(shù)并不沖突，二者是緊密協(xié)作、互補(bǔ)協(xié)同的關(guān)系。為解決目前城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在問(wèn)題，城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)主要是研究在云計(jì)算中心或者中心集中服務(wù)器與邊緣端視頻計(jì)算節(jié)點(diǎn)包括在資源、數(shù)據(jù)、智能、業(yè)務(wù)管理和應(yīng)用服務(wù)等方面的協(xié)同方法[4]，更好地實(shí)現(xiàn)云計(jì)算中心與邊緣計(jì)算的應(yīng)用，以適應(yīng)城市軌道交通視頻監(jiān)控多種場(chǎng)景的智能化分析和實(shí)時(shí)性響應(yīng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用需求。

1.2 架構(gòu)設(shè)計(jì)

為充分發(fā)揮云計(jì)算的超大規(guī)模、虛擬化、高可靠特點(diǎn)和邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)性強(qiáng)、效率高的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求及特點(diǎn)，設(shè)計(jì)以視頻監(jiān)控系統(tǒng)云計(jì)算中心層和邊緣節(jié)點(diǎn)層為核心的云邊協(xié)同應(yīng)用架構(gòu)，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中心層主要以云計(jì)算技術(shù)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)資源虛擬化、視頻圖像目標(biāo)識(shí)別、監(jiān)控場(chǎng)景分級(jí)、監(jiān)控大數(shù)據(jù)分析等功能，在邊緣節(jié)點(diǎn)層主要以邊緣計(jì)算技術(shù)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)視頻圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、監(jiān)控場(chǎng)景預(yù)判別等功能，并通過(guò)智能協(xié)同算法和協(xié)同架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)云計(jì)算中心層和邊緣節(jié)點(diǎn)層的全面協(xié)同，發(fā)揮視頻監(jiān)控系統(tǒng)整體性和全局性效能。城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)如圖1所示。

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)包括數(shù)據(jù)感知層、邊緣節(jié)點(diǎn)層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、云計(jì)算中心層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。數(shù)據(jù)感知層一般包括槍機(jī)、紅外攝像機(jī)、一體化攝像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、智能攝像頭等，線路依據(jù)運(yùn)營(yíng)、公安等部門(mén)需求，在車站關(guān)鍵位置設(shè)置攝像機(jī)點(diǎn)位，用于原始監(jiān)控區(qū)域如客流密度、人員行為、上下車秩序等視頻圖像采集與感知；邊緣節(jié)點(diǎn)層一般由多個(gè)具備AI計(jì)算能力的控制盒組成，控制盒含有與資源調(diào)度、目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景分析和業(yè)務(wù)編排有關(guān)的智能硬件、軟件、模型，可在邊緣端實(shí)現(xiàn)視頻圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)分析，并對(duì)感知層的設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一管理；網(wǎng)絡(luò)傳輸層具有信息傳輸功能，通過(guò)傳輸網(wǎng)絡(luò)將物理分散的控制中心、車站、車輛段等區(qū)域監(jiān)控設(shè)備實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和信息的互聯(lián)互通；云計(jì)算中心層主要實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)資源的虛擬化，并對(duì)海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲(chǔ)和智能分析，如人臉圖像識(shí)別、異常行為分析、人員軌跡跟蹤等，同時(shí)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同管控，與邊緣節(jié)點(diǎn)層實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)在資源、數(shù)據(jù)、智能分析、應(yīng)用服務(wù)方面的全面協(xié)同；業(yè)務(wù)應(yīng)用層集成了城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括區(qū)域徘徊逗留檢測(cè)、乘降人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人環(huán)境異常監(jiān)控、人員識(shí)別、站臺(tái)越界報(bào)警、兩端入侵監(jiān)控等的各類場(chǎng)景智能化識(shí)別分析功能和與其他安防子系統(tǒng)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)功能等。

圖1 城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用架構(gòu)Fig.1 Application architecture of cloud-edge collaboration technology of CCTV system for urban rail

2 城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用分析

2.1 資源協(xié)同

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)如客流擁擠、乘客異常行為、站臺(tái)越界等各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行智能分析時(shí)需要消耗各類計(jì)算機(jī)資源，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常是對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景通過(guò)中心服務(wù)器集中式分析，消耗大量資源、而且效率較低。資源協(xié)同是指系統(tǒng)可自動(dòng)對(duì)云計(jì)算中心層和邊緣節(jié)點(diǎn)層的資源進(jìn)行全局性的動(dòng)態(tài)調(diào)整，為每個(gè)邊緣監(jiān)控設(shè)備準(zhǔn)確高效的分配其視頻圖像智能分析所需要的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化資源，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體資源的最優(yōu)匹配和負(fù)載均衡。當(dāng)邊緣節(jié)點(diǎn)層接收到來(lái)自數(shù)據(jù)感知層視頻監(jiān)控設(shè)備高并發(fā)的數(shù)據(jù)計(jì)算請(qǐng)求或者是處于高優(yōu)先級(jí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，資源協(xié)同可以更好發(fā)揮系統(tǒng)整體性能，有效提高視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析的實(shí)時(shí)性和資源利用率。資源協(xié)同首先采用軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN) /網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)技術(shù)和Docker等輕量化容器技術(shù)對(duì)各類虛擬化資源進(jìn)行端到端的邏輯拆分和封裝，然后將不同運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景下的視頻監(jiān)控需求映射為資源的性能指標(biāo)，如將流暢的高清監(jiān)控視頻、清晰的監(jiān)控語(yǔ)音、實(shí)時(shí)的乘客行為分析或物品目標(biāo)檢測(cè)等需求映射為網(wǎng)絡(luò)資源的平均峰值帶寬、時(shí)延，計(jì)算資源的計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量等指標(biāo)[7]，過(guò)程中利用深度報(bào)文檢測(cè)(DPI)技術(shù)建立資源需求預(yù)測(cè)模型，當(dāng)再次遇到類似的視頻監(jiān)控場(chǎng)景分析需求后，可以更加快速精準(zhǔn)的匹配資源，資源協(xié)同技術(shù)主要包括拍賣算法、蟻群算法、粒子群算法、多目標(biāo)優(yōu)化方法等。

2.2 數(shù)據(jù)協(xié)同

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)在云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量視頻圖像數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)采集的視頻圖像數(shù)據(jù)過(guò)濾較少，對(duì)重復(fù)性監(jiān)控場(chǎng)景數(shù)據(jù)無(wú)差別存儲(chǔ)，因而在中心服務(wù)器產(chǎn)生了大量冗余無(wú)效數(shù)據(jù)，不僅浪費(fèi)系統(tǒng)存儲(chǔ)資源，也增加了系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和計(jì)算量。數(shù)據(jù)協(xié)同是指在邊緣節(jié)點(diǎn)層對(duì)采集的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)視頻關(guān)鍵幀提取和圖像識(shí)別技術(shù)從視頻流數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確篩選出與安全有關(guān)的如打架斗毆、擁擠踩踏、電梯摔倒等關(guān)鍵事件，減少存儲(chǔ)和傳輸大量重復(fù)無(wú)用的視頻幀數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的資源利用率，降低云中心的建設(shè)規(guī)模，在云計(jì)算中心層接收大量車站不同監(jiān)控位置、具有不同監(jiān)控視角采集的視頻圖像數(shù)據(jù)。因此，可以通過(guò)跨區(qū)域的多維時(shí)空數(shù)據(jù)融合及協(xié)同分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控對(duì)象在車站不同活動(dòng)區(qū)域的連續(xù)追蹤。當(dāng)出現(xiàn)傳輸網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定情況時(shí)，邊緣節(jié)點(diǎn)層還可以對(duì)部分關(guān)鍵視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，待網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定后再將緩存數(shù)據(jù)輸出至云計(jì)算中心層，同時(shí)對(duì)于關(guān)鍵數(shù)據(jù)和高優(yōu)先級(jí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)可在邊緣端實(shí)時(shí)存儲(chǔ)，并在云計(jì)算中心備份，一方面可提升關(guān)鍵視頻數(shù)據(jù)的安全性，另一方面有利于視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析，方便系統(tǒng)后期統(tǒng)一關(guān)聯(lián)和檢索可疑場(chǎng)景或事件的視頻信息數(shù)據(jù)，常用的視頻數(shù)據(jù)篩選方法包括基于運(yùn)動(dòng)特征分析的方法、視頻數(shù)據(jù)聚類分析的方法、多特征融合的關(guān)鍵幀提取方法等。數(shù)據(jù)協(xié)同的傳輸方式可以采用包括物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、互聯(lián)網(wǎng)(Internet)、無(wú)線局域網(wǎng)(Wlan)、5G、長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)(LTE)等，使用時(shí)需考慮視頻監(jiān)控系統(tǒng)的帶寬、功率、互操作性、安全性和可靠性等需求。

2.3 智能分析協(xié)同

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)可通過(guò)智能分析算法實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自動(dòng)識(shí)別和報(bào)警，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要是在中心服務(wù)器對(duì)采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行集中分析，分析出結(jié)果后在后臺(tái)進(jìn)行信息顯示或報(bào)警提示，邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備不具備或僅具備簡(jiǎn)單的智能分析能力，易受監(jiān)控角度、光線、環(huán)境干擾，準(zhǔn)確率不高，反應(yīng)較慢。智能分析協(xié)同是指將包括人臉識(shí)別分析、軌跡跟蹤、行為識(shí)別、語(yǔ)音解析等各類智能分析算法模型以及不同廠家針對(duì)同一場(chǎng)景的智能分析算法集成到云計(jì)算中心的平臺(tái)服務(wù)層進(jìn)行統(tǒng)一管理，根據(jù)邊緣節(jié)點(diǎn)本身性能限制和應(yīng)用需求，周期性選取最優(yōu)的分析模型以功能函數(shù)、容器鏡像、微服務(wù)、應(yīng)用程序的形式部署至邊緣節(jié)點(diǎn)。在日常運(yùn)營(yíng)中，云計(jì)算中心根據(jù)實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用效果通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)對(duì)應(yīng)用模型進(jìn)行閉環(huán)反饋和迭代訓(xùn)練升級(jí)，通過(guò)這種自學(xué)習(xí)使系統(tǒng)對(duì)于各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適應(yīng)性和智能分析能力不斷提升，邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備也同時(shí)具備了較強(qiáng)的智能分析能力和較快的輸出響應(yīng)能力，當(dāng)中心服務(wù)器出現(xiàn)宕機(jī)或者網(wǎng)絡(luò)傳輸出現(xiàn)中斷時(shí)，不會(huì)影響車站視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能分析和異常事件報(bào)警提示等功能的正常使用，有效保證對(duì)車站各個(gè)區(qū)域的不間斷監(jiān)控，防止突發(fā)事件或關(guān)鍵視頻信息的遺漏，加快站務(wù)人員對(duì)突發(fā)事件和風(fēng)險(xiǎn)事件的應(yīng)急響應(yīng)。

2.4 服務(wù)協(xié)同

城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)能夠?yàn)檐囌竟芾砣藛T提供一定的輔助管理功能，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在應(yīng)用時(shí)對(duì)各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景缺少分級(jí)識(shí)別和業(yè)務(wù)編排服務(wù)，靈活性不足，也導(dǎo)致了對(duì)突發(fā)事件和風(fēng)險(xiǎn)事件的應(yīng)急響應(yīng)及時(shí)性不夠、處置方式合理性不足。服務(wù)協(xié)同主要是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控場(chǎng)景分級(jí)、業(yè)務(wù)編排、任務(wù)管理等方面的協(xié)同，也同時(shí)預(yù)留與其他專業(yè)的服務(wù)協(xié)同接口以及本身業(yè)務(wù)新功能的拓展接口，為車站人員提供定制化、流程化、智能化的視頻監(jiān)控輔助管理服務(wù)，幫助站務(wù)工作人員及時(shí)掌握和應(yīng)對(duì)影響正常安全運(yùn)營(yíng)的各類事件。按照《城市軌道交通運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控和隱患排查治理管理辦法》規(guī)定，客運(yùn)組織類風(fēng)險(xiǎn)主要包括車站作業(yè)、客流疏導(dǎo)和乘客行為等方面的風(fēng)險(xiǎn)[8]，客流疏導(dǎo)和乘客行為風(fēng)險(xiǎn)主要包括翻越站臺(tái)門(mén)、故意跳入軌道、乘客擁擠踩踏、個(gè)人極端行為等。因此，按照管理辦法規(guī)定和運(yùn)營(yíng)單位的實(shí)際需求對(duì)監(jiān)控事件進(jìn)行場(chǎng)景分級(jí)和相應(yīng)的業(yè)務(wù)流程編排，發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，對(duì)于高安全風(fēng)險(xiǎn)的視頻業(yè)務(wù)場(chǎng)景可自動(dòng)匹配在系統(tǒng)云邊協(xié)同的層面上進(jìn)行業(yè)務(wù)分析處理，同時(shí)提示聯(lián)動(dòng)其他系統(tǒng)的信息供工作人員進(jìn)行確認(rèn)及應(yīng)對(duì)，對(duì)于一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的視頻業(yè)務(wù)場(chǎng)景直接在邊緣節(jié)點(diǎn)層或云計(jì)算中心層進(jìn)行處理分析。發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件后，將不同區(qū)域、不同點(diǎn)位的監(jiān)控視頻圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合拼接到車站三維實(shí)景模型中并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)的融合可更直觀反映車站監(jiān)控區(qū)域的實(shí)時(shí)全景狀態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)事件的過(guò)程狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控立體化、跨區(qū)域、跨系統(tǒng)的服務(wù)協(xié)同，提升車站對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的整體應(yīng)急管理水平。

2.5 業(yè)務(wù)應(yīng)用協(xié)同

通過(guò)云邊協(xié)同技術(shù)在城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用，一方面提升了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能分析及分析響應(yīng)能力，另一方面加強(qiáng)了與城市軌道交通其他安防子系統(tǒng)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)功能，同時(shí)也提高了相關(guān)業(yè)務(wù)管理效率。

（1）在業(yè)務(wù)功能方面，視頻監(jiān)控系統(tǒng)可根據(jù)場(chǎng)景定義各類異常事件，不需通過(guò)中心服務(wù)器，可直接在邊緣端通過(guò)AI硬件實(shí)現(xiàn)需求較為迫切的區(qū)域徘徊逗留檢測(cè)、站臺(tái)越界和兩端入侵報(bào)警、重點(diǎn)人員識(shí)別及追蹤、電梯/樓梯摔倒、站臺(tái)區(qū)域乘降人數(shù)統(tǒng)計(jì)、大件物品遺留檢測(cè)等功能，另外還可根據(jù)運(yùn)營(yíng)管理需求增加包括煙霧火災(zāi)圖像分析、工作人員動(dòng)作規(guī)范識(shí)別、工作人員與非工作人員區(qū)分等定制化智能分析功能，有效縮短了異常事件下的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，降低工作人員安全管控壓力。

（2）在業(yè)務(wù)協(xié)同方面，通過(guò)云邊協(xié)同技術(shù)的應(yīng)用可使系統(tǒng)發(fā)揮更佳的整體效能，能夠更加快速的實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)與其他安防子系統(tǒng)的報(bào)警協(xié)同聯(lián)動(dòng)功能，當(dāng)接收到如安全檢查及探測(cè)系統(tǒng)、異物入侵報(bào)警系統(tǒng)、電子圍欄系統(tǒng)、出入口控制系統(tǒng)等因特定危險(xiǎn)事件發(fā)出的觸發(fā)信號(hào)時(shí)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)畫(huà)面可自動(dòng)切換至相應(yīng)的報(bào)警區(qū)域，并發(fā)出報(bào)警信息供車站工作人員進(jìn)行確認(rèn)和處理，防止事態(tài)進(jìn)一步發(fā)展而導(dǎo)致失控。

（3）在業(yè)務(wù)管理方面，云邊協(xié)同技術(shù)的應(yīng)用不僅可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的快速分級(jí)預(yù)判及流程處置報(bào)警，還可使中心系統(tǒng)更加快速、全面的協(xié)同分析多個(gè)視頻監(jiān)控節(jié)點(diǎn)，不同監(jiān)控角度的視頻數(shù)據(jù)，并將重要業(yè)務(wù)場(chǎng)景、關(guān)鍵視頻數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)記與關(guān)聯(lián)，通過(guò)預(yù)置的關(guān)鍵詞語(yǔ)及場(chǎng)景定義對(duì)視頻實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容特征的高效檢索和瀏覽，極大提高了工作人員對(duì)重要事件和場(chǎng)景的查詢效率。

3 結(jié)束語(yǔ)

云計(jì)算和邊緣計(jì)算協(xié)同技術(shù)的研究和應(yīng)用是智慧城市軌道交通領(lǐng)域大規(guī)模部署云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施后的必然發(fā)展趨勢(shì)，具有較為迫切的應(yīng)用需求和良好的市場(chǎng)前景。通過(guò)研究云邊協(xié)同技術(shù)在城市軌道交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用總體架構(gòu)和功能應(yīng)用，能夠較好地滿足城市軌道交通領(lǐng)域的場(chǎng)景應(yīng)用需求，有效提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化、網(wǎng)絡(luò)化、實(shí)時(shí)性水平，對(duì)提升城市軌道交通的安全保障能力、提高車站運(yùn)營(yíng)管理效率、降低系統(tǒng)建設(shè)及維護(hù)成本有重要作用，有助于促進(jìn)新一代智慧型城市軌道交通安防領(lǐng)域的發(fā)展。