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道路感知监控系统软件开发案例分析!

2016-09-18 10:42:09

 作为城市交通的监管,视频监控遍布大街小巷,道路监控,已经占据视频监控应用的重要领域,且越来越智能,越来越主动。

  从管理的角度说,掌控的信息越及时、越全面,合适的决策就更容易诞生。交通管理,概莫能外。如果能够获得每一辆车的动态,知道每一个路口的路况,那么疏导交通,也会更加方便。仅靠人力,这样的理想恐怕难以实现。不过,江苏苏州的“智能交通”,就达成了这一目标。由于“智能交通”拥有道路主动感知监控系统,监控范围内每一辆车的轨迹,系统都能实时获悉。

  懂“读”图,会指挥交通

  道路监控,不足为奇。如今,大街小巷,摄像头比比皆是。它们都会实时拍摄,并向远程输送画面。如果仅仅局限于这个层面,园区这套“智能交通”系统能做的事情,也并无二致。它会实时拍摄,也能将画面传送到远方。

  然而,接下来的情形,就大相迥异了。一般的监控系统,到这里就已经完成了使命。图像的意义,将交待人去解读。而园区智能交通,拥有道路主动感知监控系统。它懂得分辨物体,进而理解图像的意涵。

  对于这个系统来说,图像不简单是色块的堆积。它能够像人一般,识别出个体。例如,车辆、行人、路障、施工标志,甚至车辆上的车牌,系统都能明确辨识。据交警介绍,在这一方面,系统的成功率能够达到90%以上。而且,识别不单纯是静态的。个体的运动,它也能够追踪。因此,在监控范围内,若有车辆逆行,或是违法停车,它都能够迅速判断,并发出警报。这类行为的检出率,也超过90%。

  而更重要的是,它能助益交通疏导。系统可以识别车辆,稍加改进,就可以统计实时车流信息。智能交通”就“办到了这一点。监控范围内,每一个路口车辆的排队情况,它都了如指掌。

  这时,再来匹配交通疏导方案,事半功倍。而这一步骤,智能交通”也能“自行完成。它不仅内置了各类场景的方案规划,还会根据运行累积的经验,进行优化调整。因此,监测的同时,它也运算出了最合适的交通方案。由它安排,信号灯的变换也更加合理。整体交通效率,自然会大大提高。

  本领高,因为会“学习”

  这套道路主动感知监控系统,之所以拥有这样的本领,是因为研发人员在开发技术时,模仿了人。

  高效识别物体,就是通过模仿人脑实现的。人脑之所以能够准确辨别物体,并且提取物体的本质特征,得益于层状网络信息处理结构。而模仿这种方法,技术人员设计了一套“深度学习”的方案。目前,也存在其它检测技术。但是,基于该方案以及车辆表观模型而生成的检测算法,可将检测准确率提升20%以上。

  动态追踪目标,也是通过模仿人的器官而实现的。过去,也有“动态目标追踪”这一技术。方法是先检测目标,再匹配目标区域。而园区这套系统所采用的方法,类似于人眼。人眼跟踪目标时,并不单纯紧盯目标本身;它还会注意周边情况,汲取有用线索。智能交通进行追踪的手段也相仿。该技术有效解决了跟踪车辆由于摄像机安装角度、高度以及小孔成像导致的大幅度的外观改变以及尺度变化时的跟踪问题。

  据悉,目前,该监控系统已部署在园区道路的9个重要路口。警方相信,系统将有效提升交通管理效率。未来,该系统可能会被推广到苏州园区的所有道路。

 

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