周為鋼， 馮 陽， 徐舒暢

(1．杭州市公安局交通警察支隊科研所，浙江杭州 310012;2．浙江警察學院基礎部，浙江杭州 310053;3．杭州師范大學國際服務工程學院，浙江杭州 310036)

0 引言

被稱為城市“安全線”的人行橫道(斑馬線)上，這幾年發(fā)生的交通事故呈急劇上升勢頭。在行人擁有優(yōu)先通行權的斑馬線上，常發(fā)生機動車和行人搶車道的現象。因此，斑馬線上的交通事故概率越來越高。以浙江省為例［1］，根據省公安廳交通管理局統(tǒng)計，2009年全省因機動車駕駛人違法行為造成事故19519起，其中，未按規(guī)定讓行導致事故死亡865人，排在致死事故原因之首。2010年，全省機動車交通違法行為排在前五位的分別是影響安全行為(開車打電話、注意力不集中、穿高跟鞋等)、未按規(guī)定讓行、超速行駛、無證駕駛和闖紅燈搶道［2］。其中尤以未按規(guī)定讓行(17.21%)、超速行駛(4.62%)等幾類違法行為引發(fā)事故的比例最高［3］。特別是2009年杭州發(fā)生了幾起人行橫道沖撞行人的交通事故(包括胡斌“70碼事故”、保時捷卡宴愛心斑馬線撞飛行人等)，引發(fā)了全國人民的關注。

由于現有的地感線圈等傳統(tǒng)方法無法有效檢測此類機動車違法行為，人行橫道上的安全問題治理起來困難很多，目前國內還沒這方面的成功經驗。雖然浙江杭州在斑馬線前禮讓行人的治理工作取得了一定成效，特別是公交車禮讓行人已經較為普遍，但更多的私家車主存在僥幸心理，禮讓行為并未普及。本文將介紹基于視頻檢測的人行橫道未禮讓行人違法行為自動抓拍系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)的布控，可全面監(jiān)控機動車不禮讓行為，成為現有非現場執(zhí)法系統(tǒng)的重要補充。

1 執(zhí)法依據

1.1 違法行為界定

根據交通法規(guī)，機動車在人行橫道上未禮讓行人屬于違法行為。但在具體界定未禮讓行為時，存在諸多的不確定性。如行人在路邊等候出租車，并未想過馬路時，機動車可以不禮讓行人;當相鄰兩個車道的機動車并行時，由于車輛的阻隔，離行人較遠的機動車駕駛員并未看見行人時，也不應算未禮讓行為。為此，結合相關部門解釋，以單個監(jiān)控方向為例，定義以下3種典型情況為機動車未禮讓行人行為，并基于此進行系統(tǒng)設計。

其中，圖1(a)中當行人在第二個車道往前走時，1、2車道上的機動車應該停車讓行。圖1(b)中當行人跨越圖中綠化帶虛擬延長線，2、3車道上的機動車要讓行，1車道可通行。當行人未跨越綠化帶虛擬延長線，3車道上的機動車要讓行，1、2車道可通行。圖1(c)中當行人未跨越圖中機非隔離外緣延長線，1車道上的機動車應停車禮讓。在實際情況中，當人行橫道跨越雙向車道時，未禮讓行人要比圖1所示的更加復雜，此時需要在兩個方向同時安裝本系統(tǒng)。

圖1 機動車在人行橫道未禮讓行人示意圖

1.2 違法數據采集

一旦檢測到違法行為，系統(tǒng)會自動保存違法時的高清照片和高清視頻。作為取證數據，照片需要符合國標GA/T 832—2009《道路交通安全違法行為圖像取證技術規(guī)范》，高清視頻需要反映行人在人行橫道上行走時機動車并未讓行的整個過程。為此，系統(tǒng)在檢測到違法行為時將保存3張高清圖像，分別記錄機動車在停車線外(圖2a)、機動車通過人行橫道(圖2b)、機動車過了人行橫道時的情景(圖2c)，以及當時機動車違法時的短視頻。這3張一組的圖像可準確描述在行人橫穿人行道時，機動車沿著與行人正交的方向搶占人行橫道前進。而高清視頻則記錄了違法前后20 s(時間可調)的事件過程。

圖23張取證圖像示意圖

2 系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)框架設計

整個系統(tǒng)如圖3所示，主要包括視頻數據獲取模塊、違法行為檢測模塊和違法數據傳輸模塊。視頻數據獲取模塊由高清相機、閃光燈等硬件組成，用于獲取路口實時視頻流。違法行為檢測模塊是整個系統(tǒng)的核心，以路口實時視頻流作為輸入，分析視頻流中的車流方向以及行人運動方向，并保存違法行為的相關數據。最后通過違法數據傳輸模塊(有線或者無線傳輸)將數據傳到指定服務器。

圖3 系統(tǒng)整體框架圖

鑒于取證有效性的限制，高清相機必須面向車流方向架設(這與電子警察抓拍不一樣)。相機視野內必須能看清停車線、斑馬線，并在斑馬線后留有部分空間。在高清相機的選擇上，綜合考慮相機的取景范圍和整個系統(tǒng)的成本，針對取景范圍內不同數目的車道，將選用不同的相機。為了保證晚上的效果，還要加裝配有光閥的，能自動與相機同步的閃光燈。檢測器采用嵌入式工業(yè)控制器，它對輸入的視頻進行分析，實時判斷視頻中的機動車是否存在違法行為?？紤]到檢測器需要實時處理路口視頻流，并最終安置在路口，因此必須具有較強處理能力，能在寬溫條件下穩(wěn)定工作。而且具有看門狗功能，能在死機后實現自動重啟，實現不間斷運行。

2.2 核心算法設計

整個系統(tǒng)的核心軟件安裝在圖3所示的檢測器中，涉及的核心算法主要包括兩部分:車輛的實時檢測與跟蹤、行人的實時檢測與跟蹤。由于系統(tǒng)直接以高清視頻數據作為輸入，數據量較大，幀率較低，而且白天和晚上的亮度差異很大。這種情況下，傳統(tǒng)基于目標移動連續(xù)性，且假設相鄰幀之間目標移動范圍在一定鄰域內的算法，例如基于灰度跟蹤、Mean-Shift跟蹤、基于 KLT 跟蹤等［4－7］無法得到理想的效果。系統(tǒng)采用車牌檢測與特征匹配相結合的方式實現了車輛的實時跟蹤。而對于非剛體的行人，系統(tǒng)則采用了高斯混合模型(GMM:Gaussian Mixture Model)和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)特征［8］相結合的方式，實現了行人及行進方向的檢測。

3 實施案例

目前，我們已經與杭州新迪數字工程系統(tǒng)有限公司合作，完成了基于視頻的機動車未禮讓行人檢測系統(tǒng)研制，并在杭州某路口實際運行測試。圖4所示為系統(tǒng)獲得的違法行為抓拍案例(鑒于個人隱私，未對圖中車輛的車牌進行特寫處理)。

4 結語

傳統(tǒng)的地感線圈方式無法檢測機動車人行橫道未讓行人的違法行為，而直接利用警力上街擇機拍照取證?；谌肆Χ讲齑祟愡`法行為非常耗時，效率低下，本文提出的基于視頻檢測技術的檢測系統(tǒng)可自動對機動車人行橫道未讓行人的行為進行抓拍取證，無需人力支持，安裝方便，無需破壞路面，是一種新型的非現場執(zhí)法系統(tǒng)。實際路口實驗證明，該系統(tǒng)能全天候有效檢測機動車未禮讓行人的違法行為，具有廣泛的應用推廣價值。

圖4 違法行為案例圖

［1］法律快車．2009年浙江交通事故死亡5689人［EB/OL］．［2012 －01 －16］．http:∥www．lawtime．cn/info/jiaotong/jtnews/2010073040242．html．

［2］中國交通技術網．浙江2010道路交通安全事故統(tǒng)計與分析［EB/OL］．［2012－01－16］．http:∥www．tranbbs．com/Techarticle/TInformation/Techarticle_77835．shtml．

［3］徐波．“2010年浙江省文明出行”權威信息發(fā)布［EB/OL］．［2012 －01 － 16］．http:∥n．cztv．com/society/2011/01/2011－01－21579934．htm．

［4］Bascle B，Deriche R．Region tracking through image sequences［C］∥In Proceedings of Fifth International Conference on Computer Vision，1995:302－307．

［5］Comaniciu D，Ramesh V，Meer P．Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift［C］∥In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2000:142－149．

［6］Baker S，Matthews L．Lucas-kanade 20 years on:a unifying framework［J］．International Journal of Computer Vision，2004，56(3):221－255．

［7］Comaniciu D，Meer P．Kernel-based object tracking［J］．IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2003，25(5):564 －577．

［8］Calonder M，Lepetit V，Strecha C，et al．BRIEF:binary robust independent elementary features［C］∥In Proceedings of European Conference on Computer Vision，Vol．6314，2010．