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安防监控行业试金石——"云"智能交通

文章出处:未知责任编辑:河北亚特尔人气:-发表时间:2017-01-05 09:13 字体大小:【

  一直以来,安防监控行业给人的感觉就是门槛低,缺少技术含量。视频监控,外行人的第一感觉“不就是个摄像头嘛!”!必须承认,对于常规智能楼宇等场所的视频监控应用,其实确实主要是一个摄像头:场景简单、安装简单、应用简单,基本就是半球、枪机、定焦、夜视、录像、宽动态、录像等常规应用,确实“高科技”特征不明显。目前,安防行业技术含量较高的,在智能交通监控应用。

  智能交通监控,最特殊之处是能立刻带来经济效益(你懂的)及社会效益,在规范交通、违章处理、交通诱导、辅助案件侦破方面意义重大,因此,系统规划、设计、选型等均高标准高质量;另外,智能交通视频监控涉及检测触发、高清抓拍、低照度应用、强顺光/强逆光、视频分析应用、车牌识别、大数据、云存储、高速检索分析等各类高端监控应用,并且环境室外复杂,属于系统级高端应用,应该可以说是监控行业的试金石,如果能做好智能交通应用,那么该厂商的实力毋庸置疑。

  智能交通的目标客户是公安、交警,客户首要关心的指标就是捕获率和识别率,而决定捕获率和识别率的根本就是图像的质量和算法。其次,智能交通的数据特点是多种类数据输出,除了视频数据之外,还有过车图片和过车数据、而图片又是以文件形式海量且频繁写入的,所以需要可靠稳定的存储方案来解决。最后,智能交通平台,需要把视频监控、卡口电警等多种监控资源整合起来,并实现数据资源共享,尤其是海量的过车数据,更需要有大数据架构的平台才能得以支撑。

  可见,智能交通视频监控关键技术,主要在于四个部分:前端视频抓拍部分、云存储部分、核心大数据系统及后端多种需求集成应用。前端视频抓拍体现的是“硬”功夫,主要包括高清摄像机抓拍、内置识别、补光及相机过硬的产品质量;云存储是视频大数据的前提基础,智能交通产生的海量数据非常适合云存储应用;而大数据系统更侧重“思想”,强调的是系统观而不是某项技术或者产品应用。由此可见,智能交通类应用远远超过常规安防监控,实质是各种技术的综合应用。

  一. 前端采集部分:

  在智能交通的应用中,最被关注的指标即捕获率和识别率,而决定这两个指标的关键技术一个是成像,一个是算法,成像是基础,算法是保障。

  电警及卡口基本视频应用

  嵌入式一体机摄像单元方案,通常高像素相机可以单机覆盖2-3车道,并且有多种灵活的规则设置及触发方式,如闯红灯、不按车道行驶、逆行、压双黄线等。

  自动光学滤镜技术

  在电子警察的应用场景中,尤其是东西方向,强逆光、强顺光等复杂光照条件往往影响电子警察摄像单元的成像,有时还会产生强烈的Smear现象,并导致车牌区域过暗或过曝,从而降低识别准确率。针对此种现象,有厂商采用光学滤镜技术,降低Sensor进光量,使CCD整体采集的亮度较低,嵌入式算法根据车牌测光区域会调整抓拍相机的曝光参数来提升画面质量,这样的处理后,画面中亮区暗,暗区亮,车牌及车辆特征清晰,且画面中其他场景色彩还原真实,细节层次不丢失。

  自动偏振镜切换技术

  在卡口的应用场景中,需要看清车内人脸。但由于车窗表面反射的偏振光导致无法看清车内人脸,这时我们就需要偏振镜来过滤掉偏振光。但夜间如果继续使用偏振镜的话,将导致夜间图片亮度降低。有厂商采用自动偏振镜切换技术,可以通过传感器自动检测当前时段的环境照度状况,当需要使用偏振镜时,切换成偏振镜使用模式;不需要使用时,切换成增透模式。

  卡口红外补光技术

  在卡口的应用场景中,为了看清车内人脸,爆闪灯成了白天和夜间抓拍补光的关键部件。但是在夜间爆闪灯所带来的白光污染不仅影响周围居民,还会对驾驶员产生较强的刺激,是潜在的事故风险点。为解决白光污染的问题,有厂商采用了红外补光的卡口解决方案,不仅可以在白天成像出正常的彩色卡口图片,还可以在夜间通过红外光成像出黑白的卡口图片,并且可以清晰的看清车内人脸特征,同时还可以识别车辆号牌,以及车牌颜色等车辆特征信息,很好的解决了看清车内人脸与白光爆闪补光的这两个技术矛盾点。

  智能球机-违章自动取证技术

  传统的违法停车抓拍方式为:当通过视频监控发现有违法停车情况时,执法人员手动控制云台摄像机进行拉近、拍摄车辆,并予以人工识别车辆号牌,完成后需手动恢复摄像机预置位。随着道路管理的需要,违法停车监控点越来越多,监控执法人员工作负荷越来越大,工作的准确度依赖于人员自身的责任心、工作状态、身体精力状态等认为因素。过程复杂繁琐,人工成本高,管理复杂低效。智能违停球机则抓拍完全自动,违章判定、违章抓拍、证据链上传的三步过程一气完成,无需人工干预,相比于传统DV/相机拍摄方式节省大量人力物力。对于证据的收集也更加符合流程,减少了人为误差、提高执法的公信力。

  智能违停取证球机,已经将智能违法检测算法内置于球机内部,无需外加任何视频分析设备,即可以完成违停、压线、逆行等违法行为的检测;单球机即可完成自动违法检测、自动球机控制、车牌特写抓拍、车牌号码识别、违法信息自动上传等功能。智能违停取证球机,可以理解成是一款纯粹的特殊应用的智能球机。

  二. 云计算云存储部分:

  云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够快速获取和释放。云计算的核心思想是对大量用网络连接的计算资源进行统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户提供按需服务。通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,云计算应用的思想是将资源整合。云计算具有数据的高可靠性、通用性和可扩展性、廉价易维护。

  传统的IT架构无法满足高清视频的大规模部署应用,更加高效节能、稳定可靠的云计算、云存储技术的应用将是未来发展的趋势,也将成为未来智慧城市建设的潮流。视频云存储方案,具有一体化交付、统一管理、节点在线热插拔等特点,大大简化IT,实现精简部署、精简运维和精简管理,快速满足不断变化的业务需求,提升业务处理效率。基于视频图像的云计算技术、云存储技术、通过将大数据技术和视频监控技术进行完美融合,为智慧交通保驾护航。

  三. 大数据平台部分:

  为什么需要大数据?以前没有大数据时智能交通如何运作?显然,近年来智能交通及平安城市大规模的发展,正好跟大数据的发展节奏在一个节拍上,因此,二者的融合是果断、必然的。如果说安防监控在其他行业的应用与大数据挂钩大多数有些牵强和噱头,但是智能交通的大数据应用是发自内心,真正的需求驱动。

  以一个一线城市为例,每天由卡口、电子警察等车牌识别设备所产生的数据量约2000万条,一年达73亿条的数据规模。除此之外,还有同时产生的车辆抓拍图片数据、违法记录、事故处理、实时流量信息,以及路网管理与交通事件信息等多种类型的数据。仅考虑智能交通系统中车辆过车相关信息,就达到了每年50亿条的规模。根据摩尔定律,未来达到500亿规模的那一天也许离我们并不遥远。因此,我们将面临着一个海量数据采集、存储、计算、应用的难题。

  随着数据的海量激增,传统的系统架构已开始暴露出一些处理瓶颈。系统存储无法弹性扩容,查询速度缓慢、无法快速响应突发事件,应急指挥系统操作复杂,各种类型数据资源分散、无法做到整合并进行综合分析,警力资源增长速度赶不上车辆保有量增长速度。当前系统架构已经无法胜任海量结构化数据处理,需要一个可以符合智能交通业务需求的全新系统架构-智能交通大数据应用架构。

  四. 后端客户集成应用:

 

  无论卡口,还是电子警察,它都是在整个视频领域里,对视频图片和视频数据进行语意化和结构化处理最成熟,最完整的,应用深度最深的一个领域。智能交通系统实现了基础数据管理、违章查询、车辆布防、处罚管理及非现场执法导入、GIS 展示、拥堵分析及警务管理,将电子警察系统、卡口系统、视频监控系统、GPS系统进行统一管理,与诱导发布系统、信号控制系统、GPS卫星定位系统等子系统,完成相互的数据融合调度。

  五. 智能交通实战案例:


 

  智能交通监控与平安城市监控融合,将衍生出更多应用,不在局限于交通。

  六. 智能交通小结:

  目前,智慧城市概念及建设如火如荼,而从成熟度及可行性,智能交通都是智慧城市整体概念中最重要及有意的实践。首先,从应用成熟度看,在今天无论卡口、电子警察,视频监控是对图像和视频数据进行语意化和结构化处理最成熟、最完整、应用深度最深的领域;其次,从技术角度看,包括大数据、云计算的技术架构,最先在智能交通里落地,智能交通也必将引领整个智慧城市各个子模块的技术潮流和走势;最后,从使用者与应用者关联的角度看,交通的智能化,最终会影响到每一个公民出行的感受。良好的交通秩序体验,需要智能交通支撑实现。

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此文关键字:智能交通,安防监控,监控行业,安防行业

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