陈 磊
桐柏县公路管理局 河南南阳 474750
摘要:针对某大桥工程气候恶劣的特点，以及恶劣天气对桥面智能监控系统带来的种种影响问题，进行了系统的介绍。并且在此基础上提出了一套解决方案，可通过运行在桥面上的监控系统，很好地检测出事件，并及时有效地解决桥面上发生的交通事件，减少事故给交通带来的影响。
关键词:恶劣天气；智能监控；交通事件检测；特大型桥梁
前言
大桥作为特大型桥梁，因其处的地理位置关系，使得其天气条件变化较多，而且表现不规律。而在普通的视频监控中，使得监控画面受环境因素的影响严重，主要表现的恶劣天气如下:大风导致画面抖动;夜晚对向车道灯光对射到摄像头;雨水导致的路面积水;雾天引起的能见度过低。
（1）大风导致画面抖动：桥面风力较大，使得架设在桥面上的摄像机晃动，从而导致画面的抖动。普通的智能监控所涉及的画面往往是静止的画面，然后检测画面中运动物体，而整个画面的抖动，使得检测抖动画面中的运动物体难度增加。
（2）夜晚对向车道灯光对射到摄像头：在夜晚高速行驶过程中，车辆用的都是光线强烈的远光灯，对向车道的车辆照射出来的灯光往往使得画面出现大片灯光，由于灯光也是运动物体，所以容易形成误报，而且由于灯光占据了较大部分的视频画面，也导致了在灯光经过时，会使发生的交通事件检测不到。
（3）雨水导致路面积水：雨天对于大桥，是寻常的事，由于雨水会引起桥面积水，车辆在行驶过程中影射到桥面形成倒影，给检测带来难度。而如果下雨发生在夜间，桥面积水不仅会有车辆行驶过程中的倒影，还由于大桥两侧的灯光照射，会使桥面上的积水形成强烈的反光，影响检测效果。
（4）雾天引起的能见度过低：在雾天，能见度较低，车辆停下时，很容易造成车祸，但是摄像投的低分辨率会使视频图像模糊，这也是智能监控行业中难以实现的障碍。
1国内外现状
智能交通事故检测系统是交通领域的前沿研究课题，发达国家提出并实施了一系列研究计划，交通事故的自动检测能够有效地预测交通事故的发生，并对已经发生的交通事件作出迅速的反应，基于视频的交通监控技术的研究和应用随着数字图像技术，计算机技术和模式识别技术的不断发展，越来越受到人们的关注，近些年来它已成为图像处理和智能交通等研究领域的重点。明尼苏达大学的机器视觉和人工智能研究所在1984年，进行了首次将计算机视觉应用于高级交通管理方面的研究。美国在1987年开发了第一台原型机（ISS，图像检测系统），这首次验证了视频检测技术在交通领域的应用。基于视频的交通违章检测技术可以自动检测和记录车辆违章，例如交通信号灯，逆行，超速度和停车违规，已经取得了长足的进步，并且已经出现了商业化产品。随着视频车辆检测技术的发展，人们对车辆的检测不再满意，FHWA使用该技术可以提取交通流量，交叉路口的车辆转弯信息等参数。
在产品的实际应用方面，法国的Citilog，美国的ISS Autoscope，比利时路畅的Traficon和美国的Iteris的Vantage更为著名。Autoscope系统控制着各种复杂道路和交叉路口，是交通数据收集和事件检测的领导者，现在是交通管理系统的最新解决方案。林伍德州，塔科马港，华盛顿州，瑞士，意大利，卢塞恩，奥斯陆，挪威，比利时，安特卫普，北京四环路，杭州解放路隧道等；Vantage视频车辆检测器已在全球范围内安装，已成为世界上最常用的车辆检测产品之一。此外，世界各地的发达国家还开发了性能优异的各种区域交通控制管理软件，例如日本的:Utms，英国道路交通研究所的酷航系统，法国的Prudyn系统和意大利的Utopia系统。同时，国内研究机构也参与了研究领域，张泽旭，李金宗，李宁宁等哈尔滨工业大学已经开发了光流矢量和套管。基于边缘检测算子，对运动目标检测与分割算法进行了理论研究。中国电子科技大学的魏波基于统计模式方法执行了运动目标检测算法，首先使用相对简单的算法对运动场进行近似，然后根据马尔可夫随机场理论对运动场的不连续点进行检测，使用此模型检测运动场和运动目标之间的断点的模型，但是如果无法实现跟踪，则某些单位会优化和改进帧差异算法，例如模糊聚类算法和遗传算法聚类。
先进的各种信息技术，电子和传感器的各种技术，数据通信和信号传输技术，图像技术的实现以及计算机软硬件的快速发展，计算机视觉体验，各种图像处理，模式的快速识别，人工智能的应用和其他核心技术已应用于交通和管理，理论基础和通用方法也在发展，这已成为科学研究的重点。国内企业对基于视频的高速交通事件检测技术的应用大多处于研发和生产的初级阶段，多数为“鱼龙混杂”，没有较成熟商用的系统。现国家对道路安全要求越来越高，单纯的依靠人工监控方式已不能满足现实的需求，有效的智能事件检测系统成为道路监控的必然发展趋势。
2项目研究组成部分
对于目前大桥存在的安全问题，以及目前已具备的摄像头资源，提出了整体解决方案，主要由4部分组成，前端数据采集、数据编码传输、数据智能分析、自动报警处理。
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（1）前端数据采集:大桥上的所有摄像头，都能够通过视频信号直接传输到监控中心。为能够在第一时间检测到安全事件的发生，同时又不影响DVR的正常工作。在采集过程中采用通过视频分配器将视频信号分为两路，一路分配到智能检测设备上，一路分配到原有的DVR中保存视频。
（2）智能数据分析:获取到大桥上的视频以后，需要对视频进行处理，在处理过程中分为两个部分。首先是对天气条件的一个算法预处理，主要体现在对大风、下雨、夜晚灯光、雾等引起的客观条件进行处理，得到一个稳定干净的预处理图像，从而能有效地进行后续的判断和识别。得到预处理图像以后，智能设备需要对视频中是否存在需要检测的安全事件进行判断，从而得到安全事件的结果输出。对于输出的结果通过网络发送到自动报警处理的客户端。
（3）数据编码传输:智能数据分析处理完视频后需要通过网络传输到客户端，由于直接将原始视频信号传输存在着数据量过大的问题，需要对获取到的视频进行图像编码操作，以减少数据在传输过程中所占用的网络资源。
（4）自动报警处理:对于前面两个过程，智能数据分析和数据编码传输，处理完以后的结果需要通过网络发送到自动报警处理中，自动报警处理需要对数据进行整合。首先需要对数据编码传输中的编码进行解码操作，其次对于智能数据分析得到结果若是安全事件发生，则发出报警，存储图片和视频并且在实时画面中显示报警位置和报警类型。通过报警联动，将安全信号发送到桥面上，通过大功率喇叭和警示灯提醒过往车辆注意。
结束语
视频处理技术已经成为智能交通中的一个重要组成部分，并显示出更广泛的应用前途。针对高速交通桥梁中存在的问题进行研究，分析了各个交通问题，提出了有效的解决方法，并将研究成果应用于某大桥中通过，通过实际应用检测，该系统具有良好的检测效果。在实际的检测过程中，也存在由于恶劣天气所引起的一些误报和漏报，这有待进一步提高。
参考文献
[1]金茂菁.我国智能交通系统技术发展现状及展望[J].交通信息与安全，2012(10):20.
[2]陈艳，付洋.基于视频序列的交通检测系统[J].电子设计.工程，2012，20(10):91-93.
[3]傅博.智能监控系统中的若千个关键问题研究[D].吉林大学，2013.
论文作者:陈磊
论文发表刊物:《防护工程》2019年19期
论文发表时间:2020/3/2
标签：桥面论文; 交通论文; 智能论文; 视频论文; 事件论文; 画面论文; 数据论文; 《防护工程》2019年19期论文;