1高速通信监控系统的发展与技术分析

1.1系统发展概述

近年来，智能型视频监控的技术逐渐成熟，可对现有高速道路及路口监视器所拍摄画面进行影像处理，且可对不同场景下的影像作前景物件侦测，准确地分析个别物件的种类，达到对象分类的目的，以提供更快速的道路及路口视频数据查寻服务。文章提出一套系统，可处理高速摄影机所拍摄的影像，通过使用者输入相关参数来侦测可靠且有效的前景物件，并运用事先建立的知识库通过推论引擎的运作，以稳健地克服前景物件在不同场景所会面临的问题，最后通过特征摘取与辨识系统区分不同种类前景物件，并同时标记出不同层级前景物件。

1.2相关技术分析

基于地方环境与有限的监控设备经费，我国很多地方政府对开放空间监控系统设备的规划与设计未予以统一标准化，造成摄影机取像的分辨率、压缩格式与视频频率等规格不一。此外由于架设时未将摄影机调整到最佳视角，造成拍摄的物体容易被切断或遮蔽。这些外在的因素往往会增加监控系统分析的困难度。目前路口监视系统侦测汽车等前景物件的相关文献，大部份是先建立背景模型然后进行前景物体侦测。有学者借助整体统计特征的梯度密度与密度变异数及四种型态区域Harr-like特征，可侦测不同明暗、颜色、大小与位置的车牌，其梯度密度的概念，可用于侦测车牌可能的区域，做为后续影像处理车牌侦测的依据。Kamatetal提出Hough转换侦测车辆边界与车牌所构成的线，做为知识库分类不同角度车辆的依据。Brown针对数字视频监控提出在任意摄影机视角或场景下，根据对象的椭圆形信息、移动与周期性等特征参数，利用传统分类与正规化分类两种技术进行人与车辆对象分类的方法。

2高速通信监控系统的界面设计

由于本系统定位为辅助系统，是以加快使用者检索影片的速度为前提做系统设计。在进行影像分析前，需要使用者对目前分析的影片作相关参数设定。首先在第一个参数设定接口中。使用者可以选取想要分析的影片，其影像会在对话框中播放一小段，让使用者可以了解影片中是否下雨、是否有开车灯与红绿灯是否存在于画面中，并对这些环境变量做设定。其中系统可由使用者设定的影片拍摄时间知道，所处理的影片是在光线充足的白天或者是只剩下辅助光源的夜间所拍摄的。系统可经由此一时间参数决定前景物件侦测的算法，来达到提高对象的侦测率与降低假警报的发生。开放空间的摄影机在装设时，会因为需求的不同或周围建筑物的限制，造成所录制的场景相当的多样。如果寄望用同一套方法就把所有场景的问题解决，在设计上会有相当大的盲点存在。为了提高系统对不同环境下侦测效果的强韧性与稳定性，使用者可使用第二个设定参数来决定相似场景。这个参数可提供系统了解现在分析的影片是属于预设场景中的哪一类别，即可利用相似的算法做影片分析。目前系统将影片分成三大类，第一种是对象移动方向为单一方向，如高速公路网关；第二种为对象移动方式不一定为单一方向，且对象移动时会有较多的遮蔽现象；第三种则为其它。在使用者接口的第三个设定参数为区域设定，使用者可在影像平面上框选快车道、匝道等区域。经过这个参数的设定可以有效的降低误警报的发生。如果在匝道上侦测到汽车停止现象的出现，由系统知识库可知此事件出现的机率相当小，因此系统会将这项侦测结果屏除。最后一个参数为对象形状与运动方向的设定，在接口上可决定对象移动的主要方向，对象的大小。大型货车、客车是以一个矩形来描述，使用者可决定在这场景下汽车大小的限制。普通小汽车则是利用椭圆形的型态来代表，这样可以更贴切对象的物理形状，同样也可决定小汽车在这场景中大小的限制。当系统侦测到该物体大小超过或低于所设定的值时，则可视为误侦测。将这些设定的时、空参数，结合原来系统设计时的判断规则，可由推论引擎判断出现在画面中的对象为货车、客车或者是汽车。并依照判断的结果，将数据储存于数据库中，以提供后续的检索动作。针对背景相减法所得的前景物件作分析，可避免影像中多个前景物件混合一起评估，以提高分析的准确率。本系统所使用的算法，用于分析背景相减法所得前景物件并判断该物件属于何种物件。该算法主要是应用椭圆形对对象特征的描述，进一步区分货车、客车及小汽车三种物件。再分析对象中直线的分布状况以验证不同的物件。

3实验结果与讨论

3.1实验结果

为了测试所开发的道路监控视频标记系统可行性，所采用的测试数据是直接拍摄真实道路的环境，由系统分析货车、客车及小汽车的出现情况，所处理的影像解晰度为320×240。可由实验结果发现，当货车、客车及小汽车这些物件出现在影像中，我们系统可以侦测其出现的时间点，并标记是何种对象于影像中。有了这些信息可加快相关人员检视影片对象的速度。

3.2讨论

文章提出了可应用于高速监控的视频标记系统，可在背景变化下建立出快速、高适应性且稳定的背景模型，并可摘取前景物件。当获得道路监视系统的前景物件时，可根据不同物件特性选择适当特征，做为分类货车、客车及小汽车的基准。利用椭圆形信息衡量前景物件的角度，区分货车、客车及小汽车对象，再使用汽车具有明确线段的几何结构特性，经过Hough转换法评估不同方向直线，并将其量化为信赖值用来衡量不同物件的可能性。总合以上技术达成不同高速道路监视视频对象标记技术的开发。

作者：施永兵单位：西安金路交通工程科技发展有限责任公司