劉劍飛
摘要:在我國城市化快速發(fā)展進(jìn)程中,智能交通系統(tǒng)占據(jù)著重要的地位,隨著城市化帶來的交通問題不斷涌現(xiàn),人車混行帶來了嚴(yán)重的交通安全隱患,給交通管理部門也提出了更高的管理挑戰(zhàn)。為此,本文在以現(xiàn)代城市高度復(fù)雜的交通環(huán)境的背景下,提出采用行人生物特征識(shí)別技術(shù)對(duì)行人實(shí)時(shí)檢測(cè)和追蹤,通過對(duì)于路面行人的人臉、步態(tài)等特征實(shí)時(shí)檢測(cè)和追蹤,可以得到許多有價(jià)值的交通流參數(shù),例如:人流量、人流密度等等;而對(duì)于交通路口的行人檢測(cè)和追蹤,可以得到諸如排隊(duì)長度、占有率等參數(shù);同時(shí)還可以檢測(cè)事故或者故障等突發(fā)狀況,這些有價(jià)值數(shù)據(jù)可以由交通管理部門進(jìn)行挖掘分析,進(jìn)一步優(yōu)化交通管控方式及交通組織設(shè)計(jì)。
關(guān)鍵詞:復(fù)雜交通;生物特征識(shí)別;人臉識(shí)別;交通管控
一、復(fù)雜交通環(huán)境行人檢測(cè)存在問題及技術(shù)難點(diǎn)
通過多年國內(nèi)外學(xué)者的共同努力,行人檢測(cè)技術(shù)特別是人臉識(shí)別技術(shù)在算法上取得了很大的突破,在室內(nèi)、專用通道等環(huán)境比較單一、固定的場(chǎng)景下已取得了較好的應(yīng)用效果。但在復(fù)雜的交通場(chǎng)景下,例如交通路口、人流密集的商業(yè)區(qū)等環(huán)境中,行人時(shí)刻處在移動(dòng)、靜止、姿態(tài)變化和不同程度的相互遮擋等狀態(tài)中,這些都給行人檢測(cè)與跟蹤帶來了困難,在復(fù)雜交通環(huán)境下行人檢測(cè)技術(shù)仍然面臨著挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在:
(1)移動(dòng)過程中行人的姿勢(shì)變化問題:具體表現(xiàn)在行人在移動(dòng)過程中可能呈現(xiàn)多種不同的姿態(tài),或行走或靜止,或站立或蹲下,而且不同行人之間的著裝、外貌也具差異。當(dāng)前的行人檢測(cè)方法還不能完全適應(yīng)這些變化。因此,如何設(shè)計(jì)一個(gè)與外表無關(guān),能適應(yīng)姿勢(shì)變化的行人識(shí)別方法是行人檢測(cè)需要解決的一道難題。
(2)場(chǎng)景復(fù)雜性的問題:行人與車輛、綠化等背景混合難分;在有行人存在的交通環(huán)境中,人與人或人與環(huán)境之間相互影響、遮擋,以及戶外交通場(chǎng)景下光照度的變化、時(shí)變性和大量存在的類似行人部分輪廓的物體等因素的干擾,使得我們精確檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤行人變得相當(dāng)困難。
(3)特征識(shí)別的實(shí)時(shí)性問題:在實(shí)際的應(yīng)用中,特征的檢測(cè)跟蹤需要處理較大的數(shù)據(jù)量,而且為了滿足系統(tǒng)的魯棒性要求,算法的搭建往往較為復(fù)雜,對(duì)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)的反應(yīng)速度有一定的要求。所以這些都成為了進(jìn)一步提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的阻力。
(4)人、人間或人、物間遮擋問題:行人與行人之間及行人與檢測(cè)環(huán)境中存在著大量的遮擋,利用當(dāng)前已有的圖像處理等方法能在一定程度上處理局部的遮擋問題,但效果不是很理想,還不能處理較嚴(yán)重的遮擋問題。
在實(shí)際應(yīng)用中,除了面臨上述難題之外,還需要考慮到檢測(cè)單元的運(yùn)動(dòng)問題以及不同的交通路況、天氣的變化也對(duì)行人檢測(cè)算法提出了更高的要求。
二、行人特征識(shí)別與交通管控關(guān)鍵技術(shù)
基于以上原因,我們提出一種技術(shù)架構(gòu),對(duì)現(xiàn)有行人特征識(shí)別和交通管控提出改進(jìn),使之達(dá)到實(shí)際應(yīng)用水平。
(1)改進(jìn)特征識(shí)別算法:在傳統(tǒng)相鄰幀間差分法、光流分析法、減背景方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,加入針對(duì)場(chǎng)景的細(xì)化、使之適合于特定應(yīng)用環(huán)境的算法,包括統(tǒng)計(jì)法,主動(dòng)輪廓線法,獨(dú)立分量分析法、高階統(tǒng)計(jì)法,小波法,能量運(yùn)動(dòng)檢測(cè)法,擴(kuò)展的EM方法和數(shù)學(xué)形態(tài)法等,相應(yīng)的硬件平臺(tái)也許升級(jí)為DSP處理。
(2)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用:包括構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的智能多源感知全網(wǎng)絡(luò)覆蓋的生物特征(人臉、指紋、行為)數(shù)據(jù)庫,包括結(jié)合開放的警用人臉數(shù)據(jù)庫和開放的比對(duì)接口,采用了云架構(gòu)設(shè)計(jì),充分利用云計(jì)算平臺(tái)的超強(qiáng)計(jì)算能力,部署多種算法,實(shí)現(xiàn)多算法的混合,這些新技術(shù)的應(yīng)用可解決特征識(shí)別的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度問題。
(3)低照度人臉專用檢測(cè)攝像機(jī):以星光級(jí)500萬像素CMOS傳感器(1/1.8”)配合高性能ARM+DSP雙核心處理器進(jìn)行高清視頻圖像處理和識(shí)別、采樣分析,實(shí)現(xiàn)ULLS超微光感知性能,能夠在極低照度的監(jiān)控環(huán)境中(超低照度,彩色0.001Lux),清晰呈現(xiàn)彩色圖像,可極大減少因夜間光線不足、雨雪極端天氣等惡劣環(huán)境下的檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。
(4)主動(dòng)服務(wù)型交通信號(hào)管控:通過人臉、指紋生物特征視頻識(shí)別,主動(dòng)觸發(fā)行人過街請(qǐng)求信號(hào),實(shí)現(xiàn)與道路信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。集成人性化交通信號(hào)及倒計(jì)時(shí)顯示、LED紅綠雙色智能聲光警示與檢測(cè)曝光、盲人鐘語音提示等行人安全保障功能。支持行人及車輛動(dòng)態(tài)(包括流量、運(yùn)行軌跡)分析,建立主動(dòng)優(yōu)化信號(hào)配時(shí)方案,實(shí)現(xiàn)與道路信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。
(5)構(gòu)架可信安全網(wǎng)絡(luò),具體包括:
1.采用安全網(wǎng)閘、防火墻等網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備,進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離,保障數(shù)據(jù)安全。
2.系統(tǒng)前端數(shù)據(jù)采集和平臺(tái)交互采用數(shù)字簽名、消息認(rèn)證、數(shù)據(jù)優(yōu)化加密算法等多重保護(hù)措施,后端實(shí)行原始圖像比較驗(yàn)證,防止人為修改,以確保證系統(tǒng)信息完整和合法。
3.可靠數(shù)據(jù)通訊:系統(tǒng)前、后端數(shù)據(jù)交換采用唯一XML協(xié)議和唯一驗(yàn)證算法等數(shù)據(jù)傳輸加密,有效限制或屏蔽解析非法數(shù)據(jù)或不完整數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)傳輸可靠、完整。
4.對(duì)文件及硬盤數(shù)據(jù)讀/寫操作,設(shè)計(jì)防暴力開/關(guān)機(jī)保護(hù);采用軟件硬化技術(shù),防止軟件病毒侵入。
三、行人特征識(shí)別與交通管控系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)
行人特征識(shí)別與交通管控系統(tǒng)主要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
1.提高識(shí)別實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度。采用高性能DSP處理器以及狄早大星光級(jí)圖像傳感器,結(jié)合改進(jìn)特征識(shí)別算法,在傳統(tǒng)相鄰幀間差分法、光流分析法、減背景方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,加入針對(duì)場(chǎng)景的細(xì)化、使之適合于特定應(yīng)用環(huán)境的算法,能有效適用于靜態(tài)或者準(zhǔn)靜態(tài)背景下面積不大的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),能夠完整的分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),提高行人識(shí)別實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度。
2.提高識(shí)別響應(yīng)速度。引入海量生物特征庫,采用了云架構(gòu)設(shè)計(jì),充分利用云計(jì)算平臺(tái)的超強(qiáng)計(jì)算能力,部署多種算法,實(shí)現(xiàn)多算法的混合,同時(shí)吸納各種算法的優(yōu)點(diǎn),提高大數(shù)據(jù)庫容量下人臉圖像的識(shí)別和比對(duì)性能,。
3.提高交通綜合應(yīng)用水平。特征識(shí)別與交通管控一體化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)主動(dòng)型現(xiàn)代交通管控系統(tǒng)應(yīng)用,包括通過人臉視頻識(shí)別,主動(dòng)觸發(fā)行人過街請(qǐng)求信號(hào),實(shí)現(xiàn)和路口信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng);集成人性化交通信號(hào)及倒計(jì)時(shí)顯示、LED紅綠雙色智能聲光警示、盲人鐘語音提示等全方位保障行人安全措施,主動(dòng)規(guī)范行人安全通行,實(shí)現(xiàn)人性化交通服務(wù);支持行人動(dòng)態(tài)(包括流量、運(yùn)行軌跡)分析,建立主動(dòng)優(yōu)化信號(hào)配時(shí)方案,實(shí)現(xiàn)與道路信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。
結(jié)束語:
綜上所述,在城市發(fā)展進(jìn)程中,交通系統(tǒng)扮演著重要的角色,其主要為交通運(yùn)輸、物流發(fā)展、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易等提供重要的交通條件。新時(shí)期,為促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的全面建設(shè),應(yīng)將信息技術(shù)與科學(xué)技術(shù)滲透到交通系統(tǒng)之中,打造智能交通管理系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市道路交通的行人特征識(shí)別和人性化交通管控,強(qiáng)調(diào)城市交通行人和車輛的相互協(xié)同,這對(duì)于城市交通運(yùn)行具有重要的作用。同時(shí)全面促進(jìn)城市交通事業(yè)的發(fā)展,提升道路行人安全管控效率。較好的滿足了交管部門對(duì)道路交通及行人安全綜合執(zhí)法統(tǒng)一部署和集中管控的新需求。
參考文獻(xiàn):
[1]方旭. 復(fù)雜場(chǎng)景下的行人檢測(cè)方法研究. 蘇州大學(xué),2014,(11):108-115.
[2]董盛. 基于視頻的行人快速檢測(cè)方法研究[D]. 大連理工大學(xué),2013.
[3]陳清梁. 復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué),2015.
[4]劉曉輝. 復(fù)雜視覺場(chǎng)景下的行人檢測(cè)與跟蹤方法研究[D]. 天津大學(xué),2013.
[5]吳文旭. 自然場(chǎng)景下行人的視頻跟蹤技術(shù)研究[D]. 天津科技大學(xué),2011.
[6]龔燕冰. 基于DM8127的行人檢測(cè)智能前端設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 大連海事大學(xué),2017.
[7]徐良杰. 信號(hào)交叉口混合交通流控制仿真系統(tǒng)研究[J]. 交通與計(jì)算機(jī),2008,(03):5-8.