智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)在高速公路信息化中的應(yīng)用

范廣

摘要 智慧監(jiān)控作為現(xiàn)階段正飛速發(fā)展的智能交通管理手段，通過采集、處理、分析和展示交通數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對高速公路交通狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警，從而提高高速公路的安全性、通行效率和服務(wù)質(zhì)量。探討智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)在高速公路信息化中的應(yīng)用，主要包括事件檢測技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例，以及其對高速公路管理和服務(wù)的影響和意義。通過對智慧監(jiān)控事件檢測技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用，可以為高速公路信息化建設(shè)提供有益的參考和借鑒。

關(guān)鍵詞 智慧監(jiān)控；事件檢測；高速公路；信息化；交通管理

中圖分類號 U495文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 2096-8949（2023）24-0004-04

0 引言

隨著科技的發(fā)展和社會的進(jìn)步，智能化已成為各行各業(yè)發(fā)展的趨勢。當(dāng)前我國的高速公路交通網(wǎng)絡(luò)正在不斷發(fā)展完善，客貨車流量的日益增長，給高速公路日常運(yùn)營管理帶來越來越大的壓力。只有將信息化與高速公路日常管理相融合，才能直接有效提高高速的運(yùn)營管理效率。為了做到對社會車流量的實(shí)時(shí)動態(tài)預(yù)測，對路面意外情況及路面交通事故的實(shí)時(shí)預(yù)警和快速處理，高速公路管理單位應(yīng)加大對高速公路信息化建設(shè)的投資力度，以更好滿足人民群眾的行車需求。而通過運(yùn)用智能監(jiān)控中事件檢測技術(shù)，將高速公路前端設(shè)備采集的海量數(shù)據(jù)加以智能分析和檢測，向路段管理單位發(fā)出預(yù)警信息，將極大地減少人工成本，提高事件檢測成功率，為高速公路信息化功能的完善做出不可缺少的貢獻(xiàn)。

1 發(fā)展智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)對高速公路信息化推進(jìn)的重要性

隨著社會的快速發(fā)展，高速公路的交通流量不斷增長，安全管理和交通運(yùn)行監(jiān)測變得越來越重要。在這個(gè)背景下，事件檢測技術(shù)的應(yīng)用成為推進(jìn)高速公路信息化發(fā)展的關(guān)鍵步驟。一方面，事件檢測能夠識別車輛類型、交通事故、應(yīng)急車道占用、拋灑物和行人非法闖入等信息，通過對事件檢測系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測或者事件自動報(bào)警，監(jiān)控中心管理人員能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警交通安全隱患，從而能更有效地與路政管理部門及屬地交通管理部門溝通，對行人入侵、交通事故、異常交通行為、物體遺留、煙霧火災(zāi)等情況及時(shí)處理，降低交通安全隱患，減少交通擁堵，提高通行效率，為駕駛員提供更好的出行體驗(yàn)。另一方面，可以通過歷史數(shù)據(jù)的分析，劃分交通事故高發(fā)區(qū)，并采取提示警報(bào)、安裝標(biāo)牌等預(yù)防措施，減少交通事故的發(fā)生率，保障道路安全[1]。

由此可見，事件檢測技術(shù)對高速公路智慧監(jiān)控的重要性不可忽視。不僅可以提高交通運(yùn)行效率和安全性，還能為高速公路運(yùn)營、維護(hù)、管理提供全面支持。

2 智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)應(yīng)用在高速公路信息化發(fā)展中的常規(guī)方案及技術(shù)

高速公路的交通管理和安全監(jiān)控一直是社會關(guān)注的焦點(diǎn)，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常只能提供簡單的圖像和視頻信號，再經(jīng)人工加以分析，時(shí)效性難以滿足現(xiàn)今高速公路信息化管理的需求。在傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入基于人工智能和AI深度學(xué)習(xí)的事件檢測技術(shù)，通過事件檢測技術(shù)對高速公路視頻監(jiān)控畫面的自動識別和分析，快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)各類事件，減少了人工工作量和成本，實(shí)現(xiàn)對高速公路交通狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測，提高交通事件監(jiān)測的準(zhǔn)確性、及時(shí)性，為高速公路交通管理和應(yīng)急處置提供了有力支持。

目前，高速公路的事件檢測系統(tǒng)解決方案主要分為兩種，一是利舊前端已有監(jiān)控設(shè)備，在中心端部署事件檢測服務(wù)器及算法，兼具視頻監(jiān)控及事件檢測能力，以較低成本拓展該路段的事件檢測能力；二是根據(jù)不同使用場景，對于事故易發(fā)路段等特殊路段部署更有針對性的設(shè)備，例如雷視一體機(jī)、環(huán)視一體機(jī)等，這些設(shè)備一般自帶事件檢測、交通參數(shù)采集、車輛結(jié)構(gòu)化感知等功能。

事件檢測技術(shù)主要分為交通事件視頻分析、實(shí)時(shí)報(bào)警、算法管理、事件復(fù)核等幾方面。交通事件視頻分析一般采用目標(biāo)檢測技術(shù)、目標(biāo)追蹤技術(shù)、屬性識別技術(shù)、視覺測量技術(shù)等，對高速公路監(jiān)控視頻分析，與AI機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，對視頻圖像進(jìn)行分析和處理，如圖1所示。

3 智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)應(yīng)用實(shí)例

3.1 高速公路主線及入口廣場智慧監(jiān)控中事件檢測的應(yīng)用

當(dāng)前，部分高速公路車流量已大大超過了設(shè)計(jì)車流，為防范行人和非機(jī)動車上高速以及非法停車、逆行等異常事件帶來的道路安全隱患，使用事件檢測系統(tǒng)技術(shù)。通過利用人工智能深度學(xué)習(xí)的科技手段，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常事件并預(yù)警，通過路段值班人員及時(shí)處理，減少安全事故發(fā)生。例如2021年廣深高速公路實(shí)施的“主線和部分入口廣場監(jiān)控視頻智能分析系統(tǒng)工程”，便采用了基于人工智能的“事件檢測服務(wù)器+深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析平臺”的架構(gòu)，在高速公路管理中心增設(shè)事件檢測服務(wù)器，并在服務(wù)器部署安裝深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析平臺軟件，每臺服務(wù)器及平臺軟件至少具備同時(shí)處理16路圖像的能力，將路段現(xiàn)有主線和入口廣場監(jiān)控的視頻全部接入，實(shí)現(xiàn)定時(shí)輪巡?；谕鈭鲆曨l的人工智能事件識別系統(tǒng)結(jié)合了智能視覺分析、深度學(xué)習(xí)、人工智能及信息傳輸?shù)燃夹g(shù)，對路面上所發(fā)生的各類事件進(jìn)行自動檢測和自動報(bào)警，并以多種報(bào)警方式輸出。包括車輛違停、交通擁堵、超速/慢行車輛、占用應(yīng)急車道、違規(guī)行人、車輛逆行、拋灑物等多種交通事件，能將事件視頻圖像及報(bào)警區(qū)域圖像自動切換到主監(jiān)控畫面，提示監(jiān)控中心管理人員進(jìn)行應(yīng)急處理。而且，事件檢測服務(wù)器采用分布式布設(shè)方案，后期可根據(jù)檢測視頻的數(shù)量靈活增設(shè)服務(wù)器及組網(wǎng)擴(kuò)容。深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析平臺軟件具備開放式架構(gòu)，可靈活擴(kuò)容檢測通道，以滿足高速公路管理單位對不同的視頻檢測規(guī)模需求。

上述系統(tǒng)主要通過視頻背景提取、基于機(jī)器學(xué)習(xí)后的車輛類型識別、運(yùn)動物體檢測、事件復(fù)核等步驟實(shí)現(xiàn)事件檢測功能，各步驟的具體執(zhí)行內(nèi)容如下：

（1）視頻背景提取。由于外部環(huán)境因素，如天氣影響、光照條件變化等影響，導(dǎo)致監(jiān)控視頻中的背景圖是不斷變化的，如果視頻分析時(shí)一直使用一個(gè)背景圖，會導(dǎo)致由于視頻背景不斷變化而降低運(yùn)動物體檢測的正確率。所以，首先該系統(tǒng)需對視頻文件進(jìn)行背景提取，而視頻處理本質(zhì)上是通過讀取視頻中一些列幀圖像來進(jìn)行處理的，因此系統(tǒng)最終是對圖像進(jìn)行操作。對于視頻中的一幀幀視頻圖像，系統(tǒng)對這些圖像進(jìn)行圖像灰度化、圖像去噪等處理，達(dá)到背景提取與構(gòu)建。

（2）車輛類型識別。由于人工挑選車輛圖像特征的人工工作量和成本較高，并且人工挑選的準(zhǔn)確性難以保證，所以該系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對視頻中出現(xiàn)的車輛圖像進(jìn)行特征提取與分類。采用殘差網(wǎng)絡(luò)模型（ResNet）來對圖像進(jìn)行特征提取與分類，該模型提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像分類領(lǐng)域的正確率，系統(tǒng)車輛類型識別主要分為兩個(gè)步驟：模型訓(xùn)練和圖像分類。

模型訓(xùn)練，是指在對車輛圖像進(jìn)行分類識別前，通過ResNet模型對視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練出分類模型，通過該模型來確定該提取圖像哪些特征以及后續(xù)的分類。將車輛類型分為五類：小轎車、大巴、SUV、小型客車和貨車，準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，一共包含50個(gè)視頻，對25個(gè)不同的高速公路場景視頻進(jìn)行車輛圖像提取，一共提取了約15萬張圖片用于模型訓(xùn)練。圖像分類，是指在模型訓(xùn)練完成后，該系統(tǒng)使用分類模型對上一步中提取出來的車輛圖像進(jìn)行分類，將車輛的識別信息保存到數(shù)據(jù)庫中。

（3）運(yùn)動物體檢測。由于交通事件檢測具備實(shí)時(shí)、有效等特性，因此該系統(tǒng)采用了計(jì)算量比較小、正確率也能夠得到保證的背景差分來進(jìn)行運(yùn)動物體檢測，結(jié)合距離相似性度量、外觀相似性度量、位置相似性度量等方法進(jìn)行交通事件分類及檢測，例如拋灑物、行人、煙霧等。

（4）事件復(fù)核。利用后端平臺軟件對事件檢測系統(tǒng)的識別結(jié)果做二次核驗(yàn)，再根據(jù)特定的規(guī)則剔除誤報(bào)的部分，留下正確的結(jié)果。智能復(fù)核雖不能提高事件的檢出率，但通過降低誤報(bào)率，亦可提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。

在功能測試中，通過對系統(tǒng)功能進(jìn)行模擬測試，驗(yàn)證事件檢測實(shí)際應(yīng)用效果，檢測事件類型如下：拋灑物檢測、逆行檢測、停車檢測、行人檢測（包含高速公路工作人員）、火災(zāi)煙霧檢測、擁堵檢測、非機(jī)動車檢測、交通事故檢測。首先，進(jìn)行測試準(zhǔn)備，準(zhǔn)備不少于三輛測試用車模擬社會車輛，模擬拋灑物（紙箱尺寸不小于60 cm×60 cm×60 cm）、破損輪胎、編織袋、帆布，模擬火災(zāi)煙霧的煙餅（釋放白煙）等道具。然后，提前確定好測試時(shí)間，做好封路安排。測試過程，現(xiàn)場安排一組人員對各種事件進(jìn)行不少于10次的現(xiàn)場模擬測試，并記錄結(jié)果；后臺高速公路監(jiān)控中心也安排一組人員記錄事件檢測系統(tǒng)自動報(bào)警記錄，確認(rèn)視頻分析系統(tǒng)自動報(bào)警情況。通過現(xiàn)場模擬測試數(shù)據(jù)與后臺視頻分析系統(tǒng)的自動報(bào)警情況作對比，得出數(shù)據(jù)如表1所示。

用相同的測試方案對夜間情況也進(jìn)行了模擬測試，事件檢測系統(tǒng)對各種事件的檢測率及事件檢測漏報(bào)率均達(dá)到設(shè)計(jì)文件及規(guī)范要求。事件檢測系統(tǒng)正式運(yùn)行后，該系統(tǒng)事件檢測功能（異常事件檢測報(bào)警、交通狀態(tài)檢測等）、交通參數(shù)檢測功能（交通斷面交通參數(shù)實(shí)時(shí)測量、車型區(qū)分等）、系統(tǒng)功能（自動偵測球機(jī)位置、視頻診斷、GIS地圖功能）等各項(xiàng)功能對高速公路運(yùn)營管理起到了重要作用，減少實(shí)際監(jiān)控中心管理人員的工作量，提高了高速公路運(yùn)營效率。

3.2 高速公路隧道智慧監(jiān)控中事件檢測的應(yīng)用

高速公路隧道的通行能力和行程速度以及交通安全性客觀上比其他路段差，也是交通事故的高發(fā)區(qū)，而且隧道內(nèi)通風(fēng)不暢，洞內(nèi)煙塵及車輛尾氣帶來的油污難以疏散，的方案，例如，通過在隧道洞壁側(cè)裝或路線側(cè)裝隧道專用自清潔相機(jī)，使相機(jī)具備自清潔能力，自備專用清潔劑可清洗油污污染，且受反射光雜光干擾較少，保持高質(zhì)量成像，結(jié)合事件檢測服務(wù)器在高速公路監(jiān)控中心的部署，進(jìn)行隧道事件檢測，重點(diǎn)對隧道洞內(nèi)進(jìn)行的事件和交通相機(jī)鏡頭易被污染，降低成像質(zhì)量。所以隧道中一般采用新增有針對性前端設(shè)備及事件檢測系統(tǒng)量進(jìn)行分析檢測，能夠在發(fā)生事件時(shí)及時(shí)自動報(bào)警，最快速度采取相應(yīng)措施。隧道的事件檢測主要包括車輛逆行、行人穿越、機(jī)動車駛離、拋灑物、車輛慢行、車輛超速、車輛擁堵（包括停車擁堵和移動擁堵）、禁區(qū)闖入、火災(zāi)煙霧檢測、交通事故等各類事件。

3.3 高速公路橋下空間智慧監(jiān)控中事件檢測的應(yīng)用

高速公路的建設(shè)應(yīng)當(dāng)因地制宜，部分高速公路在跨越城市采用全路段立交橋的方式進(jìn)行建設(shè)，部分橋梁跨越地方村鎮(zhèn)道路，橋梁下方存在亂擺亂放現(xiàn)象，堆放建筑雜物和淤泥，存在一定的安全隱患。因此，橋下空間一般設(shè)置高清攝像機(jī)，具備監(jiān)控能力，所以采用利舊前端已有監(jiān)控設(shè)備，在中心端部署事件檢測服務(wù)器及算法的方案，以較低成本拓展該路段的事件檢測能力，對橋下空間發(fā)生的各類事件進(jìn)行自動監(jiān)測，包括車輛碰撞限橋梁高架、違法侵占橋下空間、橋下搭建違章建筑、私設(shè)點(diǎn)修車/停車/洗車、傾倒垃圾/淤泥沙石/雜物、橋下空間發(fā)生火災(zāi)等各種情況，發(fā)生事件時(shí)能夠及時(shí)彈出事件視頻圖像及報(bào)警區(qū)域圖像，提示監(jiān)控中心人員處理。同時(shí)，事件檢測系統(tǒng)還支持對通航橋梁進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，結(jié)合激光檢測器、攝像機(jī)等硬件設(shè)施，能夠加強(qiáng)橋下通航水域的監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和記錄橋下通航水域的各種異常事件，為突發(fā)事件快速處理提供參考依據(jù)，為日后調(diào)查取證提供有力證據(jù)，同時(shí)能提前發(fā)現(xiàn)超高船只并主動向其發(fā)出文字等提示及警告信息，盡量避免超高船只撞擊通航橋的事故[2]。

3.4 智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)在高速中的應(yīng)用效果

在實(shí)施高速公路事件檢測項(xiàng)目之前，交通事故或者非交通事件主要由高速公路監(jiān)控中心人員的日常巡視、路政管理部門日常巡檢及事故區(qū)域駕駛員報(bào)警等方法發(fā)現(xiàn)并處理，這樣使得發(fā)現(xiàn)交通事件的效率低下，導(dǎo)致發(fā)生交通事件的可能性大幅增加。通過對廣深高速公路部署的主線路段事件檢測系統(tǒng)長期的跟蹤檢查，抽取了2023年1—9月的事件檢測記錄，事件總數(shù)約為15萬件，其中停車事件9萬件、擁堵事件2.5萬件、摩托車事件2.1萬件、行人事件0.37萬件、施工0.15萬件、逆行45件；平均每個(gè)事件從自動報(bào)警到監(jiān)控中心人員處理完成，平均處置時(shí)間不超過10 min；監(jiān)控中心人員由原來的10人降低為8人。事件檢測系統(tǒng)正常運(yùn)行后，在不影響原有監(jiān)控業(yè)務(wù)的前提下，減少了人工成本，提高了高速公路監(jiān)控中心的運(yùn)營效率。

以上各種應(yīng)用實(shí)例充分說明了事件檢測系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)性、完備性、可靠性、準(zhǔn)確性、有效性、時(shí)效性、完整性、擴(kuò)展性、安全性等特點(diǎn)。事件檢測系統(tǒng)在高速公路各種場景下都起到了良好的運(yùn)行效果，解決了發(fā)生異常情況時(shí)取證困難等問題，能夠精準(zhǔn)辨識風(fēng)險(xiǎn)源、快速發(fā)現(xiàn)具有重大安全隱患的交通事件，降低了運(yùn)營路段出現(xiàn)重大交通安全事件的風(fēng)險(xiǎn)，切實(shí)提高高速公路應(yīng)急指揮的調(diào)度水平。

智慧監(jiān)控中事件檢測技術(shù)的應(yīng)用范圍廣泛，在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，事件檢測系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測道路情況，為交通管理部門和應(yīng)急救援機(jī)構(gòu)提供準(zhǔn)確的信息，幫助其迅速做出決策和調(diào)度，保障救援工作的高效進(jìn)行。此外，事件檢測技術(shù)還可以為公眾提供路況信息服務(wù)。在高速公路信息化發(fā)展中，事件檢測系統(tǒng)為智慧監(jiān)控提供了有力技術(shù)支持，在交通指揮、路況監(jiān)測、事故處理和應(yīng)急救援等多個(gè)方面發(fā)揮著重要的作用，為公眾提供了更加便捷的出行和旅游服務(wù)。

4 結(jié)束語

隨著科技的不斷發(fā)展和智能化的不斷推進(jìn)，智慧監(jiān)控在高速公路信息化中的應(yīng)用已經(jīng)成為一種趨勢和必然。事件檢測技術(shù)通過集成先進(jìn)的傳感器、監(jiān)控設(shè)備，結(jié)合人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理等手段，實(shí)現(xiàn)對高速公路交通狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警和管理，為高速公路管理中心提供精準(zhǔn)的信息支持，提高高速公路的安全性、流暢性和效率。未來，隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，事件檢測系統(tǒng)將會更加智能和準(zhǔn)確，實(shí)現(xiàn)對高速公路交通狀況的全方位監(jiān)測和管理，為公眾提供更加便捷、高效、安全的出行體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃顯鑄. 智慧監(jiān)控在高速公路信息化中的應(yīng)用[J]. 西部交通科技， 2021（12）： 45-46+115.

[2]邱緯. 智慧監(jiān)控在高速公路信息化中的應(yīng)用[J]. 科技資訊， 2021（13）： 35-37.