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智能分析技術(shù)在軌道安防系統(tǒng)中的應(yīng)用淺析

隨著軌道安防系統(tǒng)逐步發(fā)展和高清監(jiān)控技術(shù)的完善,目前軌道視頻監(jiān)控正處在由標(biāo)清“看得見”到高清“看得清”的發(fā)展歷程中。軌道監(jiān)控高清化帶來了實(shí)實(shí)在在的畫面革新,高清攝像機(jī)采集的圖像細(xì)節(jié)更多,對監(jiān)控對象局部特征的展現(xiàn)更為細(xì)致。高清監(jiān)控系統(tǒng)給視頻智能分析應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
  現(xiàn)階段,視頻智能分析在軌道交通行業(yè)中主要應(yīng)用包含幾大類:行為分析即擁擠偵測、徘徊偵測、逆向偵測等;特征識別即人臉識別系統(tǒng)等;圖像質(zhì)量自動巡檢即系統(tǒng)自動對前端攝像機(jī)采集圖像質(zhì)量進(jìn)行分析報(bào)警等。由于當(dāng)前智能分析在軌道行業(yè)應(yīng)用尚處于起步階段,本著從事實(shí)出發(fā)的原則,下文著重結(jié)合實(shí)際工程案例,著重探討人臉識別和自動巡檢兩項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用。

  文/吳曉明 宋紹峰

  人臉識別系統(tǒng)

  XX市軌道交通一號線共有20個(gè)車站,在每個(gè)車站的出入口閘機(jī)設(shè)置8套人臉識別設(shè)備,共160套,對出入閘機(jī)的乘客面部特征實(shí)時(shí)采集,并與后臺公安部犯罪人員庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對報(bào)警。

  通常頭像正面位置是人臉識別系統(tǒng)最佳的工作位置,但只要能同時(shí)看到兩只眼睛就可以識別人臉,而姿勢變化在35度范圍內(nèi)也不會影響識別效果。軌道出入口閘機(jī)作為特殊的通道具有天然的場景優(yōu)勢,攝像機(jī)可以很容易捕捉到乘客的面部特征,為公安機(jī)關(guān)抓捕犯罪分子和犯罪嫌疑人提供了一種行之有效的手段。

  人臉識別包含人臉檢測、人臉跟蹤與人臉比對等技術(shù)。人臉檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中,判斷是否存在人臉并分離出人臉。人臉跟蹤指對被檢測到的人臉進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。人臉比對則是對被檢測到的人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或在人臉庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。

  人臉檢測分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學(xué)習(xí)、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉模板,然后計(jì)算測試樣本與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,通過計(jì)算機(jī)比對來判斷是否存在人臉;人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷是否測試樣本包含人臉;樣本學(xué)習(xí)則采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;膚色模型依據(jù)人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測;特征子臉將所有人臉集合視為一個(gè)人臉子空間,基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。

  人臉跟蹤一般采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)合的方法,另外,膚色模型跟蹤也是一種簡單有效的手段。人臉比對從本質(zhì)上講是采樣人臉與庫存人臉的依次比對并找出最佳匹配對象。因此,人臉的描述決定了人臉識別的具體方法與性能。本系統(tǒng)主要采用特征向量法先確定瞳孔、鼻翼、嘴角等人臉五官輪廓的大小、位置、距離、角度等等屬性,然后計(jì)算出它們的幾何特征量,這些特征量形成描述該人臉的特征向量。

  XX市軌道交通一號線的人臉識別系統(tǒng)采用 "局部特征分析"算法,具有速度快,誤認(rèn)低,無需學(xué)習(xí)。其主要利用人臉各器官及特征部位的方位、比例、對應(yīng)幾何關(guān)系等數(shù)據(jù)形成識別參數(shù),與數(shù)據(jù)庫中所有原始參數(shù)比較、判斷、確認(rèn)。

  局部特征分析源于類似搭建積木的局部統(tǒng)計(jì)的原理,是基于以下事實(shí)的一種計(jì)算方法,即所有的人臉(包括各種復(fù)雜的式樣)都可以從由很多不能再簡化的結(jié)構(gòu)單元子集綜合而成。這些單元使用了復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)技術(shù)而形成的,它們代表了整個(gè)人臉。他們通常跨越多個(gè)象素(在局部區(qū)域內(nèi))并代表了普遍的面部形狀,但并不是通常意義上的面部特征。實(shí)際上面部結(jié)構(gòu)單元比人臉的部位要多得多。

  然而,要綜合形成一張逼真,精確的人臉,只需要整個(gè)可用集合中很少的單元子集(12-40特征單元)。要確定身份不僅僅取決于特性的單元,還決定于他們的幾何結(jié)構(gòu)(比如他們的相關(guān)位置)。

  通過這種方式, 局部特征分析將個(gè)人的特性對應(yīng)成一種復(fù)雜的數(shù)字表達(dá)方式,實(shí)現(xiàn)對比和識別。

  人臉識別的步驟

  1、建立人臉檔案:可以用攝像機(jī)或照片掃描等方法采集人臉文件或直接取照片文件,生成面部特征向量數(shù)據(jù)庫,導(dǎo)入現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫;

  2、獲取當(dāng)前比對對象人臉,用攝像機(jī)等捕捉人臉獲取照片輸入,生成比對對象的人臉特征向量數(shù)據(jù);

  3、將當(dāng)前人臉的人臉特征向量數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的已有數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索比對;

  4、確認(rèn)人臉身份或提出相似人員的相似度列表。

  上述整個(gè)過程都是自動、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。而且系統(tǒng)只需要普通的處理設(shè)備。

  系統(tǒng)的工作流程為:

  1、自動地在視頻數(shù)據(jù)流中搜索面部圖像;

  2、當(dāng)系統(tǒng)捕捉到出現(xiàn)的完整頭像時(shí);

  3、自動使用多種類型的匹配算法來判斷在那個(gè)位置是否真的有一張臉。這些算法能夠精確地探測出同時(shí)出現(xiàn)的多張臉,并且能夠確定他們的準(zhǔn)確位置;一旦探測到一張臉,這張臉的圖像就會被從背景中分離出來,這幅圖像隨后將經(jīng)過一系列的特殊處理來恢復(fù)它的尺寸、光線、表情和姿態(tài);

  4、將這幅臉部圖像在系統(tǒng)內(nèi)部轉(zhuǎn)換人臉數(shù)據(jù),它包含了這張人臉的特有信息;

  5、通過把實(shí)時(shí)獲取的"人臉數(shù)據(jù)"和數(shù)據(jù)庫中已有的"人臉數(shù)據(jù)"進(jìn)行比對;

  6、完成對某張臉進(jìn)行確認(rèn)。

  人臉識別的比對方式是根據(jù)臉部的本質(zhì)特征和形狀來工作的,它可以排除光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強(qiáng)大的可靠性,使得它可以從百萬人中精確地辨認(rèn)出一個(gè)人。

  圖像質(zhì)量自動巡檢系統(tǒng)

  市軌道交通一號線建設(shè)了一套圖像質(zhì)量自動巡檢系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對1413臺標(biāo)清攝像機(jī)和522臺高清攝像機(jī)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,若出現(xiàn)視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲等八種情況,將自動產(chǎn)生報(bào)警通知運(yùn)維人員,及時(shí)維護(hù)。

  常見的圖像質(zhì)量巡檢只是對圖像是否丟失(黑屏)進(jìn)行監(jiān)測,對設(shè)備是否按要求正常工作、圖像內(nèi)容是否正確等深層次監(jiān)測則有所缺失。針對本項(xiàng)目應(yīng)用的所有攝像頭,利用視頻質(zhì)量診斷技術(shù)來檢測監(jiān)控系統(tǒng)中存在的各種視頻常見故障,對于因使用過程中出現(xiàn)的故障(雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡和云臺失控等)進(jìn)行視頻質(zhì)量診斷,有效預(yù)防因硬件導(dǎo)致的圖像質(zhì)量問題及所帶來的不必要的損失,為視頻監(jiān)控的持續(xù)和有效監(jiān)控提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

  功能設(shè)計(jì)

  1、圖像質(zhì)量智能巡檢

  進(jìn)行圖像內(nèi)容分析報(bào)警,如:視頻信號丟失、藍(lán)屏、黑屏、彩條、視頻亮度異常、視頻干擾、雪花、抖動、扭曲、偏色、PTZ運(yùn)動異常、畫面凍結(jié)等。

  2、云鏡狀態(tài)智能巡檢

  通過發(fā)送PTZ控制指令,判斷視頻畫面變化率是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),從而判斷云臺旋轉(zhuǎn)和鏡頭變焦是否能正常工作,由于該工作可能干擾圖像監(jiān)控人員的正常工作,該項(xiàng)巡檢功能不宜經(jīng)常開啟,并且注意回避重大保衛(wèi)警衛(wèi)活動的監(jiān)視區(qū)域。

  3、圖像智能巡檢管理

  根據(jù)預(yù)定義的巡檢任務(wù),主動發(fā)起視頻切換指令,自動輪巡檢查各個(gè)前端攝像機(jī)的圖像質(zhì)量和云鏡狀態(tài)。攝像頭輪巡間隔時(shí)間可設(shè)定,輪巡任務(wù)可定時(shí)觸發(fā),并可自動生成巡檢報(bào)告。

  識別類型

  具體實(shí)現(xiàn)過程中,我們將視頻故障分成視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、PTZ運(yùn)動失控、畫面凍結(jié)、視頻信號缺失等八種類型。

  1、視頻清晰度異常檢測:自動檢測視頻中由于聚焦不當(dāng)、鏡頭損壞或異物遮蔽引起的視野主體部分的圖像模糊;

  2、視頻亮度異常檢測:自動檢測視頻中由于攝像頭故障、增益控制紊亂、照明條件異?;蛉藶閻阂庹趽醯仍蛞鸬漠嬅孢^暗或過亮;

  3、視頻噪聲檢測:自動檢測視頻圖像中混有雜亂的“橫道”、“波紋”,或其他干擾導(dǎo)致的圖像模糊、扭曲及疊加噪聲等現(xiàn)象;

  4、視頻雪花檢測:自動檢測視頻圖像中一陣陣雜亂的飛點(diǎn)、刺、線狀干擾導(dǎo)致的雪花或滾屏等現(xiàn)象;

  5、視頻偏色檢測:自動檢測由于線路接觸不良、外部干擾或攝像機(jī)故障等原因造成的視頻中的畫面偏色現(xiàn)象;主要包括全屏單一偏色或多種顏色混雜的帶狀偏色;

  6、PTZ運(yùn)動檢測:自動檢測前端云臺和鏡頭是否能夠按用戶指令正確運(yùn)動,包括上下左右運(yùn)動以及鏡頭的推近拉遠(yuǎn);

  7、畫面凍結(jié)檢測:自動檢測由于視頻傳輸調(diào)度系統(tǒng)故障引起的視頻畫面凍結(jié),避免遺漏真實(shí)視頻圖像;

  8、視頻信號缺失檢測:自動檢測因前端攝像機(jī)工作異常、損壞、人為惡意破壞或視頻傳輸環(huán)節(jié)故障而引起的間發(fā)性或持續(xù)性的視頻缺失現(xiàn)象,包括藍(lán)屏、黑屏、彩條等。

  結(jié)語

  人臉識別系統(tǒng)意義在于對有可能進(jìn)出地鐵站的犯罪分子或嫌疑人進(jìn)行布控,提升地鐵主動防范能力,提升打擊犯罪能力,提升治安威懾力。圖像質(zhì)量自動巡檢系統(tǒng)則可以將運(yùn)維人員從繁瑣的工作中解脫出來,提升工作效率,確保系統(tǒng)無故障運(yùn)行??梢灶A(yù)見,在不遠(yuǎn)的將來,智能分析技術(shù)肯定會在軌道行業(yè)發(fā)揮出更大的作用,逐步將目前“被動防范”提升為“主動防范”。

  (本文作者皆任職于深圳市博康系統(tǒng)工程有限公司上海分公司)

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