基于视频分析技术的交通事件检测系统

基于视频分析技术的交通事件检测系统

李志红

烟台市公路事业发展中心 山东省烟台市 264001

摘要：近年来，随着城市化的发展和交通管理需求的不断增长，城市交通枢纽压力不断增大，道路交通安全管理面临着技术要求的提升。大数据技术在新一代智慧城市交通管理系统中得到了广泛应用，为整个社会提供了海量的数据资源。现阶段我们所面临的主要交通问题已经从机动车违法方面转化为了行人违法行为的管制，比如闯红灯行为。本项目主要在于开发已有道路交通管制中未进行完全开发的公共设施，设计一款基于视频检测技术的交通路口执勤机器人，保障交通安全，利于行人出行。

关键词：视频分析技术；交通事件；检测系统

引言

近些年来，随着我国道路交通行业的高速发展，汽车在人们的生活中扮演了越来越重要的角色，其用途也越来越广泛。但是，在使用汽车给人民带来方便的同时道路交通事故亦是频繁发生。在我国道路交通事故处理实践中，交通事故鉴定项目尚未明确划分范围，执法人员对此方面认识不足，导致案件处理周期较长、效率较低，致使受害方的合法权益无法及时得到有效保护。道路交通事故的发生严重影响着社会稳定发展和人类的安居乐业。在道路交通事故发生后，第三方鉴定机构出具的道路交通事故司法鉴定意见书对交管部门处理道路交通事故时有很大的辅助作用。

1视频分析技术定义

随着我国各地城市轨道交通线路等工程建设的发展,因为在第三方安全检测的工作模式一般没有统一的规范,所以不同省市之间在实践中的处理不同的建设经验,本文主要列举具有代表性的城市，以便于相互参考,相互促进,:一是上海模式:由沪申通公司采用市场招标,委托具有一定资格的、有经验的检测单位开展城市轨道交通线路的第三方检测工作，一般是由一家第三方监测单位进行监测。第三方监测的监测点布局和监控频次,必须要依据国家和地区的有关工程技术规范标准进行设计,受上海地铁有限公司工程事业部和国家远程监测中心的双重监管。其特点主要是:是由业主通过招标选定监测单位并与其签订合同,第三方单位一般都具有较高资质和大量建设经验,并可以较好的独立开展工程工程测量检测工作。二是深圳模式:在深圳的城市轨道交通建设中,是较早开展了第三方安全检验工作的。所以在深圳的第方安全监测模式内,施工监测方和第三方监测单位之间是相对独立性的。但这种独立性并不仅仅是体现在合同关系上,而且在具体工作内容上也更加分工清楚。深圳的第三方检测只负责对周围环境进行检测,比如检查周围管道、周围建构筑物,而对施工的基坑自身变形结构是不能实施检测的,对基坑本身安全的检测主要是由施工检测方来进行,而第三方的安全检测着重于对周围环境的安全状况做出分析和评估,而施工检测方侧重于对轨道交通施工状态检测,监测数据主要用于指导方案设计和施工。三是宁波模式:在宁波市的城市轨道交通第三方安全监督,也可以说成是”施工监测的监2022.03|105技术探讨理”。第三方安全监督单位,其本身也可以说不进行实际对工程项目的监督,而更多的是利用各种技术手段,对施工监督方的实施监督管理。在此过程中,还有对施工单位检测方法的审核,以及对其资质、技术人员、设备设施等的审核,对实际施工监督方实施检测抽查,从而确保了施工单位对监测数据的真实性,完整性,而第三方检测则更多的是扮演类似于”施工监测的监理”的角色。

2功能设计

交通路口智能执勤机器人通过图像处理达到对人脸的精行业曲线可替代度影响力可实现度行业关联度真实度准识别，并对闯红灯人员抓拍，上传到后端云平台网络作为记录闯红灯人员的依据；通过机械臂动作提醒行人的行为；行人可语音向机器人询问目标地点，具有导航功能，一定程度上实现了人机交互功能。交警可通过后端云平台网络直接查看到有闯红灯行为的行人信息，机器人通过机械臂的手势变换进行一定程度上的交通指挥，可以减轻交警的劳动量。对于行人，行人会在红绿灯时得到对应的语音提醒，红灯时“红灯，禁止通行”，同时机器人开启人脸识别系统，抓拍闯红灯人员信息；绿灯时提醒“绿灯，请按交规通行”。同时，行人可点击问路按键，语音询问如何去往目的地，机器人将通过高德地图API和语音模块予以回答。该机器人不仅增强了对行人的监管和保护能力，减少了交警的工作量，也方便了人们的出行，保障了行人的安全，适用于人流量与流量较大的交通路口，具有一定的现实应用价值。

3交通事件检测系统应用分析

3.1实时路况监控

智能交通监控系统对计算机视觉技术的使用主要通过3个方面：分割与跟踪；对车流量和行驶车速等数据进行计算；交通路况中的行为事件识别。通过监控探头对运行中的车辆进行跟踪，而后将汽车行驶过程分割成四个主要窗口，通过内置的运算程序对车辆运行的背景环境进行识别，然后通过原图减去背景得到前景画面，最后用矩形的线框突出目标车辆的运动位置，从而得出主要的目标检测窗口。该技术用于现实的交通运行中就是利用已有的高位摄像头进行目标车辆捕捉，通过后台的数据分析和图像处理技术分析形成图像的序列，以此获得相关的运动参数和信息数据，而后将这些数据传送到整个数据库进行智能化识别，利用智能交通监控系统来识别出目标车辆的行为事件。

3.2车辆行驶监管和安全性能检测模式创新

自动驾驶系统的安全性依赖于智能算法软件、传感器、控制器、处理器等共同无失误地执行驾驶操作。但当前智能网联汽车发展初期，自动驾驶技术、人工智能算法、传感器等有待进一步完善发展，自动驾驶系统可能会发生识别失误、决策失误、操纵失误等问题，必要时应当有第三方监管机构介入行车数据和车辆驾驶安全性鉴定。在摄像头、雷达等传感装置辅助数据抓取和车联网数据交换下，智能网联汽车产生的数据量远超传统车辆。因此需要引入区块链技术，每辆车所有的行车数据按时间顺序形成私有区块链，定时把区块头数据（含当前区块号、哈希值、时间戳等基本信息）上传给认证的第三方监管机构。

3.3路线导航服务

计算机视觉技术的主要用途之一就是为行驶中的车辆提供智能化的路线导航服务。该导航服务有两个主要特征，首先，为用户提供行驶路况及车辆的相关信息，其次，是在行驶过程中通过路况数据分析和预测为用户提供合理的路线引导、行驶车距、车速的建议指导。同时，在安全导航系统中，通过计算机视觉技术的应用，还能够对临近周边的车辆进行分析检测，给车辆的行驶奠定良好的基础。在安全距离以及速度控制上，主要是依托摄像系统，给周围车辆的信息数据进行综合分析整理，按照检测的数据进行相关的安全具体计算，以保证各方面的参数具备科学性。

结束语

交通路口执勤机器人以树莓派4B为控制核心，通过机械臂完成手势指挥功能，通过语音模块和百度智能语音合成API进行人机交互；设有问路指路功能、红绿灯通行提醒功能、行人检测和人脸识别功能，能对违反交规的行人进行精准识别与处理。通过OneNET云平台与交警信息网连接，大大减轻了交警的工作量，为维护交通安全提供了保障。

参考文献

[1]宋国鹏.智能交通系统在交通运输管理中的应用[J].运输经理世界,2020(16):53-54.

[2]齐艳铭,城市智能交通感知与决策系统.四川省,四川九洲视讯科技有限责任公司,2021-02-04.

[3]余仁辉,基于物联网的交通控制系统电气安全智能检测管理平台开发与应用.广东省,广东省特种设备检测研究院顺德检测院,2021-01-20.

[4]周旭,彭翔,宋灿灿,王维利.基于大数据的高速公路交通事故分析系统研究[J].上海公路,2020(04):1-3+148.

[5]马文宁.道路交通安全综合检测系统设计与开发[J].住宅与房地产,2020(36):84-85.