高速公路视频云联网背景下的智慧监测

编者按:4月22日至23日,第二十三届中国高速公路信息化大会暨技术产品展示会在苏州国际博览中心隆重举行。本次大会由中国公路学会主办,《中国交通信息化》杂志承办。

江西省高速公路联网管理中心科长郭晓峰作题为《视频云联网背景下高速公路智慧交通监测》的报告。郭晓峰认为,未来通过整合多种数据,接入更多场景的视频监控系统,实现更多场景的智能化应用,从而为视频监控提供“大脑”,实现真正“能思考”的视频监控系统。

以下为郭晓峰的主要报告内容,《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。

01

  背景

2019年底,交通运输部办公厅印发了《全国高速公路视频联网检测工作实施方案》和《全国高速公路视频云联网技术要求》相关文件,明确省部联网,打造全国高速公路“一张网”运行监测体系,并要求2021年6月建成高速公路视频云联网智慧监测与管控体系。新基建也明确提出应用智能视频分析技术,打造智慧交通基础设施。“交通强国建设纲要”明确建设目标为35年进入交通强国行列,实现交通智能化、信息化发展。

以国家政策为背景,智能化转型是实现交通强国的必由之路。因此,以“视频云联网”为基础,在充分满足交通部整体技术方案要求的基础上,建设智慧监测系统,通过机器视觉、大数据分析技术、人工智能等技术驱动、构建“视觉中枢”,将监测视频转变为可运营的资产,可助力高速公路视频监测尽快实现“可视、可测、可控、可服务”。
江西省高速公路联网中心积极贯彻落实交通运输部和省交通运输厅的规划及要求,在《江西省交通运输信息化“十三五”发展规划》的总体框架下,打造覆盖全省的交通视频监控联网系统,在2020年9月建成云联网平台;2021年为十四五开局之年,为响应交通强国、强省,江西省于2021年初基于视频云联网背景下初步搭建智慧监测系统。
2020年7月,江西省正式开始云联网平台建设工作,截止2020年底,省平台已接入101个路段,共12859路监控设备,且已完成省级云平台与部级云平台的接入,省级云平台满足本省(区,市)高速公路视频资源汇聚和分发要求,为智慧监测的建设打下了基础。
2021年初,江西省省级视频云联网平台接入智慧监测系统,初步实现车辆违停、车辆逆行、违规行人、抛洒物、交通拥堵等道路事件检测功能,加快推进江西省视频云联网系统智能化进程。

02

  系统应用

整体系统架构

平台的总体架构分为5层,包括采集层,传输层,数据层,服务层和应用层。
采集层包括路面,服务区,收费广场以及etc门架等位置的视频资源,通过传输层传输汇聚到数据层。
在数据层,构建了视频管理服务平台,它实现了对市面上绝大部分的主流摄像枪的无缝对接。并通过构建数据仓库,实现对相关主题库进行管理,包括基础地理数据库,设备管理数据库,在线监控数据库等。
服务层通过基础服务实现功能封装并对外提供接口,针对智能监测应用,构建了AI中台,实现事件检测,路况分析,拥堵预测,公路气象检测等功能
最后应用层面,实现了省级视频云平台,路段视频上云网关,视频事件识别系统等相关服务应用。

智慧监测业务逻辑

智慧监测业务逻辑图
首先,通过省云智慧监测服务模块的“设备配置”功能,在该功能中配置需要开启智慧分析功能的视频摄像头设备,并同步摄像头设备数据至对外授权开发接口配置中。
然后,通过授权开发接口把所有开启智慧分析功能的视频摄像头设备的视频输出到视频事件识别系统,视频事件识别系统获取视频后,同步开启智慧分析功能的摄像头设备数据,执行检测任务,输出检测结果数据,通过接口把结果数据(视频、截图和基础信息)推送到省云智慧监测数据库,数据库对推送过来的监测数进行存储,最后分发到省云平台的日常监测模块和检测数据统计模块。

视频云联网及智慧监测应用

视频云联网平台实现本省域高速公路沿线、收费站、服务区、ETC门架等视频监控设备资源100%汇聚并联网应用。
视频事件识别系统对外开放授权接口,自动对所有设备进行监测,并输出检测结果,最后通过接口把监测结果数据,推送到省云智慧监测数据库。
省云从智慧监测数据库中获取对应的智慧监测数据,并将数据在省云中进行展示,同时把所有智慧监测数据在检测数据统计模块中进行一个规范化地统计展示。

智慧监测功能

智慧监测系统通过省云推送的视频进行智能分析,具备流量检测、车速检测、事件识别、气象检测、统计分析等功能。
流量检测可根据实时视频,进行车流量统计,并实现拥堵预警,动态把握整个路网的交通运行状态。
车速检测可识别车辆超速、低速等问题。
事件识别实现对行人、抛洒物、车辆违停、车辆逆行等多种异常多种异常行为的秒级监测和预警。
统计分析则根据检测的结果进行事件统计分析、平均速度统计分析、公路流量统计分析等,可为管理者提供辅助决策支持。
此外,包括系统的异常事件识别功能展示,包括拥堵事件、车辆逆行、违停、抛洒物、违规行人等。

应用与思考

目前系统处于试运行阶段,应用过程中存在场景检测未全面、检测准确性待提升等问题,现主要做以下方面思考,为高速公路智能化建设提供参考与借鉴:
丰富公路检测场景:增加撞车、烟火、压线、非机动车等路面事件检测以及气象检测,全面覆盖公路事件场景,满足公路安全监管需求。
优化算法、打通协议,提高检测准确率:依托省云视频资源数据集,训练模型适应不同复杂环境下的事件检测;并利用深度学习算法,获得摄像机视频检测最佳预置点位的参数,通过设备协议调用预置点,实现更智能化的高精度主动监控。

03

  未来展望

首先,未来可整合多种数据,接入更多检测场景,如道路设施状态识别、恶劣气象地质灾害识别、运营车辆管理等,实现更多场景更广泛领域的智能化应用;
其次,向智慧化方向发展,利用人工智能技术,融合海量交通数据,包括地图、交安、服务区、养护、气象、公众出行等,赋能视频识别更多样智能化应用,如识别事件等级主动关联交管部门相关层级人员,并智能捕捉应急资源及自主建档等应用,实现真正能“思考”的视频监控系统。
未来,视频检测系统可以与道路的雷达设备、ETC 门架及车道、气象感知设备、路面感知设备等高速公路立体空间内的所有设备联网,构建全面感知云,提供全时段、无死角的车路协同感知服务,支撑车路协同生态系统的形成;还可以依托铁塔营运商5G 的全面应用,未来5G 信号必将全面快速覆盖江西高速,为视频实时检测及数据回传提供低时延、大带宽的数据传输服务,还为道路上的众多感知设备和边缘计算设备互联互通提供解决方案。

作者 | 郭晓峰(江西省高速公路联网管理中心科长)

来源 | 第23届中国高速公路信息化大会
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