高清城市路段交通事件监测系统方案分体式1.doc

《高清城市路段交通事件监测系统方案分体式1.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高清城市路段交通事件监测系统方案分体式1.doc（41页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、目录第一章 .系统概述41.1.背景概述41.2.选型依据6第二章 .系统优势71)高环境适应性、全兼容、安装维护简便72)目标轨迹清晰、分类准确，误报率较低73)支持全区域实时自学习以及免设置检测94)多种视频输入接口和视频编码类型支持105)系统无须独立的环境补光即可实现检测106)多层次事件报警优先级管理和阀值管理11第三章 .技术原理123.1.视频检测基本原理123.2.固定视域检测流程133.3.动态视域检测流程14第四章 .整体架构154.1.前端子系统154.1.1.任务目标174.1.2.前端存储184.1.3.设备配置191)集中式检测192)分布式检测194.2.传输子系

2、统201)前端带宽需求202)传输接入方式(选配)204.3.中心子系统224.3.1.系统结构224.3.2.后端存储224.3.3.系统互联231)数据库级访问共享232)私有协议访问共享23第五章 .前端建设245.1.车辆遮挡245.2.阴影干扰245.3.立杆架设255.3.1.路面检测设计255.3.2.桥梁检测设计255.3.3.隧道检测设计265.4.视域范围27第六章 .系统功能296.1.前端监测功能296.1.1.交通事件监测296.1.2.交通参数监测306.1.3.违停联动抓拍326.1.4.实时视频监控346.2.系统运维管理366.2.1.本地系统维护366.2.

3、2.断点续传功能366.2.3.断电恢复功能366.2.4.网络校时功能376.2.5.视域偏移报警376.2.6.远程维护功能376.2.7.系统网管功能37第七章 .指标性能387.1.前端子系统381)百万像素摄像机382)D1标清摄像机383)高清光学镜头（100万像素）394)事件检测主机（室外型）395)事件检测主机（室内型）396)相机防护罩407.2.整体性能指标40第一章 .系统概述1.1. 背景概述CCTV道路视频监控技术的引入为交通管理者带来方便，但规模化的应用也带来一系列困扰，越来越多的监控摄像机、监视器与有限监控人员之间矛盾逐渐突现。同时，经实验表明人类肉眼对视频的监

4、视有效时间仅为20分钟，长时间人眼监视将导致大脑对视频内容的刺激降低或失效，甚至会发生“视而不见”的现象；因此，面对海量监视视频人眼难以真正起到监控作用。视频录像技术的应用解决了对于关键事件的记录、再现的难题，却并不能够帮助管理人员及时发现并实时纠正异常交通行为和潜在的交通隐患。同时，由于视频的流媒体特性难以进行结构化处理，因此，长时间的海量交通视频录像也给事后查看形成重重障碍。究竟有没有一种技术能够对海量视频流进行实时监控分析，又能够对视频中存在的异常行为和事件进行及时报警和预警，还可以准确、有效的记录异常事件的全部过程呢？上世纪末，交通视频检测技术被成功引入交通领域并被大规模应用。交通视频

5、检测产品的应用使数以万计的道路CCTV监控摄像机有了一个智慧的大脑，使之具备对视频流不间断、不知疲倦的智能分析能力，能够及时发现异常的交通行为、事件和潜在事故隐患及时提醒管理人员，还可以对正在发生的异常交通行为和事件进行全过程的记录和结构化保存。基于后台数据管理系统结构化的管理，管理人员可以非常方便的对正在发生的事件进行实时监视、远程控制，并可以对历史事件记录进行视频检索、远程调阅、在线回放。进而将监控管理人员从程式化、重复、乏味、繁重的人工监控中逐步解放出来。视频式车辆检测技术，又称视频检测技术、机器视觉技术；其在交通领域的应用研究最早可以追溯到20世纪70年代，其主要发展过程如下：u 19

6、78年美国JPT (加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法，指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。u 1991年，美国加州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，在评估报告中对当时采用的不同的视频车辆检测技术详尽地进行了分类。u 1994年Mn /DOT(明尼苏达运输部)为FHWA(美国联邦公路局)进行了更详尽严格的测评，结果表明视频检测器的检测准确性和可靠性可以达到令人满意的程度。同时随着视频车辆检测技术的发展，人们已不满足于仅仅检测出车辆， FHWA进一步利用此技术来提取交通参数，如交通流量，十字路口的车辆转向信息等。视频检测技术在

7、交通检测领域的应用研究，初期旨在替代原有的感应线圈检测技术，获得一种更加稳定可靠的新型检测产品；视频检测技术与感应线圈检测技术相比具有以下显著优点：u 安装、维护简单方便，综合投入低，性价比高。u 大视域检测，同一台设备可以同时检测多条车道或多个检测区域，可兼顾检测与监控功能。u 可提供多种类型检测数据，数据量丰富，可直观看到检测效果。近年来，随着道路、交通运输行业以及计算机技术的飞速发展，视频车辆检测产品的应用也越来越受到重视。已经成为智能交通系统(ITS)一个重要的组成部分，是当今交通运输领域的研究和应用热点。视频车辆检测系统大致由图像采集、图像预处理、图像分析(提取目标车辆)三部分组成，

8、是智能交通系统（ITS）的前端信息采集子系统的一个重要的组成部分。目前，以检测道路交通异常事件、事故为目标的视频交通事件检测系统，正在被广泛应用于高速公路、城市道路的路面、隧道、桥梁等重要交通场合。该系统可对异常停车、排队超限、车辆逆行、低速车流、路面遗撒、行人穿越等常见的交通事件和事故隐患进行实时检测、实时报警、实时记录；其实时数据、报警信息可与上端交通综合管控平台实时联动、自动控制，真正使传统闭路监视系统彻底摆脱“监而不可控”的尴尬局面。1.2. 选型依据北京卓视智通科技有限责任公司，凭借自身在机器视觉产品与嵌入式产品的技术沉淀，以及多年在交通视频检测领域的应用经验积累；自主研发生产的卓视

9、智通高清数字城市路段交通事件监测系统，则是新一代路段交通事件视频检测系统的领跑者。该系统以百万像素高清摄像机或数字标清摄像机、模拟摄像机为前端采集设备，以高性能嵌入式主控机为基础平台，内嵌高精度、高识别率、高可靠性的智能视频检测分析算法和智能车辆识别算法；可在夜间无辅助光源的高速公路、城市道路环境下正常工作，只须对视域内车辆的前照灯或尾灯的光线即可准确定位、跟踪车辆轨迹，并对轨迹异常的车辆或目标进行实时报警输出。系统可采用路段分布式和中心集中式平台架构，前端智能主控机或者中心事件检测器可实时对多路视频流进行分析和结果记录，系统可保存至少90天的交通事件报警录像、抓拍图片以及字符数据，断电或通讯

10、中断时数据不会丢失。系统可对固定式枪机、云台预置位或非预置位摄像机、球机等多类型视频流为分析对象，并能够基于同一软、硬件平台进行分析，具有极高的平台兼容性，更利于高速公路、城市道路等领域的规模化应用。系统一台标清数字摄像机或百万像素高清摄像机，根据立杆高度以及镜头参数的差异，可对不少于4车道的交通断面进行完整覆盖。可同时实现：异常停车、拥堵排队、车辆逆行、低速车流、路面遗撒、行人穿越等常见路段异常交通事件检测和报警功能，以及断面流量、分车道流量、平均速度、占有率、平均车间距、平均车长、车辆分类等多类型交通参数统计功能。第二章 .系统优势1) 高环境适应性、全兼容、安装维护简便 本系统采用工业级

11、摄像机和嵌入式智能主控机，主控机基于INTEL i7 高性能通用计算机处理器，并基于工业级标准设计制造，总体功耗仅30W，能够充分适应-20+60温室外工况环境，具有稳定、高效、节能和环境适应性好的特点。智能分析软件采用功能模块化设计，各功能模块被虚拟成多种功能检测器，方便应用与各种类型的交通场景。处理模块可同时兼容固定、非预制位云台、预制位云台等类型摄像机实时视频流检测，同一台智能分析主机可兼容模拟CCTV视频流输入、数字视频流两种不同类型的实时交通视频流，采用该产品组建大规模智能交通视频检测系统难度低。同一路视频通道可以同时实现多类型交通事件检测、交通流量检测功能；若百万像素以上的高清视频

12、流则还可以实现车辆卡口抓拍、车牌识别等多种复合功能。工业级的产品架构、模块化的软件架构、多功能的配置策略、多类型的视频输入方式，使得系统具备较好的环境适应性、无故障工作时间，以及有效的兼容性能，同时也给系统的建设和后期维护带来方便。2) 目标轨迹清晰、分类准确，误报率较低系统基于动态背景建模技术和车辆模型测量技术，可对视域内车辆建立清晰的运动轨迹，并根据运动轨迹的特征进行车辆行为的判断。固定式检测模式首先建立基于摄像机高度、视域物理特性建立3D测量空间，然后对视域内运动目标进行3D测量和模型测量，确定目标车辆运动轨迹的一致性，增强系统的稳定性和准确性。云台检测模式则基于全动态自学习机制，自动动

13、态建立实时背景模型，然后根据背景模型形成有效的运动检测区域，并采用车辆模型测量技术强化、确认有效运动检测区域，然后对目标进行建立轨迹跟踪记录，并对运动轨迹异常的目标进行报警。基于上述技术的应用，使系统具备了较高的目标捕获能力；但较高的目标捕获率和有效捕获率往往是矛盾的，即：高捕获率必然会导致有效捕获率的降低；本系统在大量目标学习基础上，建立多种类型车辆模型，同时采用了分类器方法将捕获目标进行分类管理，对不同类型的目标采用不同的内部参数进行分析，使本系统同时保持较高目标捕获率和目标有效率。l 采用基于车辆建模的目标检测算法，通过对各种车辆进行建模，采用机器学习的机制，结图：车辆目标轨迹跟踪合人眼

14、视觉的特点，借助于高清图像的高分辨率，车辆目标检测算法，能够很好的处理车辆之间的粘连，实现有效的车辆目标检测分割。能够避免常见的运动目标检测技术在摄像机高度低、车流量大、跟车距离小、阴影及反光干扰明显的条件下出现的车辆粘连问题。 上述技术的综合应用，并灵活结合每个视域特性进行简单优化，使得本系统具备车辆运动轨迹清晰、检测目标分类准确、误报率较低的优势。3) 支持全区域实时自学习以及免设置检测系统具备图像实时移动侦测功能，当前工作视域一旦出现变动将自动停止检测输出以避免误报警输出，待图像稳定便自动重新进行视频自学习，5-10秒之后即可对新的道路视域进行视频分析。传统的固定式或预置位检测系统，在视

15、域偏移或者变化之后原有的检虚拟测区域不能与道路进行吻合，往往会造成该视频通道频繁出现误报警现象，进而使得系统处于持续瘫痪状态。本系统可接入全动态的云台摄像机视频流，而非传统意义上的云台预置位状态的视频流；系统基于边缘识别和目标轨迹跟踪测量技术，可动态快速区分道路与非道路的界限，并可有效区分实际断面车流走向；系统可在免设置（无须依附路面形态的虚拟线圈设定）状态下，实现一般停车、抛洒物等常见的交通事件，还可以对普通的全画面检测产品所不具备的车辆逆行事件进行检测和报警。该技术可有效降低道路以外非关注交通区域内误报警频率，从而提高系统应用的可靠性。4) 多种视频输入接口和视频编码类型支持同一台智能事件

16、检测主机可支持RJ45接口1、4、8路通用的MPEG、MPEG2、AVI、H.264等各式的标清数字视频流，或者等量采用BNC端口的CCTV模拟标清视频流。系统可支持百万像素级的高清视频流输入，可采用MPEG、MPEG2、AVI、H.264等多种编码格式，帧率不低于15帧/秒。在系统运算能力支持的范围内，可支持模拟视频、数字视频单独检测，或两种类型的视频流混合方式。5) 系统无须独立的环境补光即可实现检测本系统基于自然光线或车辆本身的关于光源进行目标的识别和提取、判别。在夜间无环境光条件下，仅靠车辆的前照灯或者尾灯的灯光即可实现常规的交通事件检测和交通参数统计；在隧道等封闭环境下，将借助隧道内

17、的照明光源进行检测，而在照明设施故障或者停电时系统将自动切换至夜间检测模式，仅仅依靠车辆的尾灯灯光即可实现交通事件检测功能。6) 多层次事件报警优先级管理和阀值管理系统可基于固定的视域场景，对视域内不同道路区域定义不同报警级别，同一事件根据不同的位置区别以及可能造成潜在危害性可设定不同的响应时间，如：超车道近端为1级、行车道近端为2、级、超车道及行车道远端为3级、路肩及停车区为4级等均可相应划分，能够最大限度降低系统对于同一事件的频繁报警，提高系统的报警有效率。基于动态视域检测的系统，在动态模型的基础上可实现准确的车辆逆行、抛洒物、行人穿越等纯基于动态跟踪技术产品所无法实现的检测功能；不存在预

18、制位检测方式因运行时间过长、风吹、回位误差等因素造成的检测视域偏离问题，长时间运行不会造成技术上检测性能降低；可根据车流状况、自学习进度、视频质量等因素自动建立模型信任等级，并自动划分报警检测等级，对于不同的事件分别给出不同响应时间，达到提高报警准确率、降低误报警的目的。第三章 .技术原理1.2.3.1.2.2.3.3.1. 视频检测基本原理4.5.6.7.卓视智通城市路段交通事件监测系统，针对高速公路以及城市道路大流量道路的具体特点，采用工业级CCD数字摄像机或模拟摄像机实时视频流，利用先进的数字图像处理技术、模式识别技术、车辆检测技术等并结合交通工程学的要求，实现车辆的检测、跟踪、识别与高

19、精度目标轨迹分析。作为专用于路段的交通事件监测系统而言，如果说CCD成像技术是其眼睛，那么视频检测处理则是系统的大脑，是本系统中的最关键部分和最核心单元。结合多年的交通行业智能视频分析产品研发和实际应用经验，我公司已研究出一套非常成熟的视频检测核心算法，其主要工作原理如下：u 首先进行视频流的图像预处理，去掉图像的抖动和噪声，得到稳定纯净的视频图像。u 根据摄像机物理参数，对视频流进行坐标标定。u 随后基于视频流进行目标的检测和提取，提取出视频图像中的活动目标，这些目标可能包括车辆目标也包括行人、摩托车、自行车等，随后逐帧对视频图像中的目标进行持续跟踪。u 对上述目标关键特征进行分析，如目标类

20、型、目标大小、目标速度、目标颜色等，对于车辆目标更要对其车辆号牌号码、颜色、类型等进行分别记录与跟踪，从而得到目标的完整描述。u 根据目标的跟踪列表，对目标进行分类，区分行人、汽车、摩托车等类型。u 根据用户配置的功能，对无效目标进行技术过滤，并结合用户设定的行为轨迹规则对其进行持续分析。u 根据完整、准确的目标历史跟踪轨迹数据，结合系统配置的检测规则进行轨迹和行为特征异常的目标进行判定和数据输出。3.2. 固定视域检测流程3.3. 动态视域检测流程第四章 .整体架构图：系统架构示意图系统由前端信子系统、传输子系统及中心子系统三部分组成，分别实现系统前端视频采集、视频事件分析、数据及报警结果的

21、上传、数据及结果的记录及上端系统联动控制等一系列功能。其具体构成及其具体任务描述如下。3.4.4.1. 前端子系统根据不同的系统架构，前端子系统的构成及任务目标将存在差异；从系统架构示意图可以看出事件检测器可采用室外型和室内型，即我们常说的前端分布式架构和后端集中式架构。两种架构的选择依据一般考虑中心基础设施、视频传输实时性等多个因素。前端子系统主要包括：高清数字摄像机、标清数字或模拟摄像机及其相匹配的光学镜头、室外型防护罩、高性能智能事件检测器（室外型）、网络交换机、视频编解码器（可选）、浪涌保护器及电源、数字防雷器等主要部件。前端子系统的主要部件及其技术特性如下。u 视频采集采用工业级高灵

22、敏度、低照度、带强光抑制的CCD摄像机作为前端视频采集设备，该设备可以RJ45以太网或者BNC同步输出口作为视频输出，实际工作帧率应不低于15帧，建议25帧或更高，要求其视频流输出流畅、画面边缘清晰、无骗色、过亮或过暗情形。光学镜头，可根据所要监测视域范围进行选择，按照目前摄像机的成像性能分析。固定式枪机易选用8-25MM定焦的DC驱动镜头。而云台式摄像机或者高速室外球形摄像机，则易采用夜间增益可步进调节，具备强光抑制功能的相机机芯，其CCD不应小于1/3英寸，推荐采用1/2英寸或以上的大靶面CCD，以增强摄像机的视域范围和夜间低照度时的成像效果。u 检测方式采用纯视频流检测触发，基于对全视域

23、内运动目标动态轨迹跟踪方式，实现对异常行为目标的判断和报警。相对传统的模拟线圈和模式识别方式而言，其检测范围更广、环境适应和系统普适性更强。u 智能事件检测器（室外型）采用高性能、低功耗无风扇嵌入式主机，散热好、稳定性高、环境适应性强；系统采用Windows操作系统，界面友好，操作简便。适用于高温、高湿、灰尘等恶劣环境。主机可完成实时视频检测、异常事件报警、触发式视频录像存储、实时视频存储、视频转发服务、相机控制、数据上传存储及通信等功能。u 数据汇集系统前端子系统的数据汇集采用多业务大缓存光纤收发器完成。具备以太网信号、RS232信号、I/O开关量信号等多类型信息汇聚传输能力。能够通过网管系

24、统实时监测前端设备工作状态，采用以太网通讯和低速率、开关量信号隔离传输方式，当前端设备网络通讯不畅时，并可通过开关量信号对前端设备进行远程电源复位。采集系统与监控中心服务器采用专网传输，在网络条件许可情况下，可以通过后台管理机和CCTV监控大屏观看前端摄像机的实时监控画面；u 多车道多方向检测系统在立杆高度和摄像机的动态范围满足的前提下，可实现多车道甚至多方向车流检测功能，即根据需要可由一台摄像机进行不少于4车道单方向或双方向的异常交通行为检测任务，系统采用轨迹跟踪技术，可防止相反方向车辆造成干扰。1.2.3.4.4.1.4.1.1. 任务目标北京卓视智通城市路段交通事件监测系统，主要实现的任

25、务如下：1) 实时对视频视域特征进行在线自学习，并利用各种先进的算法进行目标、背景分离；2) 对所有视域内的运动目标进行轨迹全区域跟踪、规则判定；3) 对运动轨迹异常的目标进行历史轨迹记录比对，达到触发阀值时输出异常报警；4) 按照异常目标轨迹运行特征、无轨迹、目标模型特征、目标大小及比例关系等进行异常事件分类；5) 对异常事件进行时间戳标记，并记录并保存事件发生前、发生后5-XX秒完整过程；6) 固定式视域根据用户设定的虚拟交通参数检测器，并基于上述运动目标进行多类型交通参数统计分析。隧道内安装示意图路面事件检测安装示意图图：前端设备架设示意图4.1.2. 前端存储每个单通道的前端嵌入式事件

26、检测智能主控机内置250G SSD硬盘，可以对交通事件监测数据进行集中存储，包括：交通事件触发短录像、交通流量数据等。1) 事件触发短录像按每个点位每天交通事件不超过200频次，事件录像质量按照长度不超过5分钟，文件大小不超过10MB计算，则存储不少于90天记录所需的存储空间为：录像：10M200次90天0.9（损失率）1024M=195GB2) 交通数据及日志信息按每点位交通数据、日志信息，每分钟一个数据包每天24小时计算，每天约产生不超过3000条数据链，每条数据链约为0.9KB，则连续存储90天所需的空间如下：数据：0.9K3000条24小时90天0.9（损失率）1024K1024M =

27、6.2GB3) 总的存储空间为：195G+6.2G =201.2G充分考虑数据存储的冗余性，前端嵌入式智能事件主控机机标配250G硬盘，可以满足上述存储需求。4.1.3. 设备配置根据目前交通事件实际检测需求、检测点位的分布情况，以及智能事件检测主控机系统处理性能，本系统前端子系统设备清单可分为3种基本配置模式，详细的系统清单请参考本方案中系统工程清单一章5.6.7.8.9.10.10.1.10.2.10.3.10.4.1) 集中式检测每台摄像机路面检测时，立杆高度不少于8米，可兼顾不少于单向6车道，综合考虑到目前摄像机的动态范围应采用单方向车流检测；隧道内事件检测时，高度应不低于4米，建议隧

28、道顶中央或靠近小型车道上方架设摄像机，以避免大型车辆可能造成的遮挡干扰。u 1台标清或百万像素数字或模拟摄像机，采用8MM-25MM定焦、自动光圈光学镜头；u 1台机架式式事件检测器，标配2T硬盘（最大可支持4路百万像素或8路模拟CCD摄像机视频流）u 附件：防护罩、工业级网络交换机（可选）、编解码器（可选）、网络及电源防雷器、基本电器部件及后备式电源供电系统等。2) 分布式检测每台摄像机路面检测时，立杆高度不少于8米，可兼顾不少于单向6车道，综合考虑到目前摄像机的动态范围应采用单方向车流检测；隧道内事件检测时，高度应不低于4米，建议隧道顶中央或靠近小型车道上方架设摄像机，以避免大型车辆可能造

29、成的遮挡干扰。u 1台标清或百万像素数字或模拟摄像机，采用8MM-25MM定焦、自动光圈光学镜头；u 1台机架式式事件检测器，标配2T硬盘（最大可支持1-2路百万像素或2-4路模拟CCD摄像机视频流）u 附件：防护罩、工业级网络交换机（可选）、编解码器（可选）、网络及电源防雷器、基本电器部件及后备式电源供电系统等。4.2. 传输子系统完成前端子系统与中心子系统之间的实时高速通信，传输前端子系统所采集的各种数据、图片及视频流，满足系统对分布式存储在各前端信息采集子系统内的各种数据的调用。1) 前端带宽需求仅以数字摄像机带宽为依据，本系统的前端子系统主要带宽需求参考如下：u 按每台100万像素的摄

30、像机 H.264 编码高清视频，带宽为4Mbps/路；最大带宽占用4Mbps。 u 按每台200万像素的摄像机 H.264 编码高清视频，带宽为8Mbps/路；最大带宽占用8Mbps。 BNC接口的模拟摄像机视频流，建议采用点对点的光端机以实时、透明方式进行传输，若采用编码器进行数字化传输，其实际码率指标、带宽需求可参照以上100万、200万H.264编码的视频流进行计算。2) 传输接入方式(选配)本系统传输方式采用基于光纤技术多业务综合传输系统，其主要优势如下：u 多业务带缓存光纤传输系统是高可靠、高集成、设计简单、性能稳定性价比高的多业务光传输设备，可在单芯光纤上独立传输以太网业务、开关量

31、信号以及低速数据业务等多种业务，当出现网络风暴时开关量信号、低速数据业务仍可有效传输。利用此优势，当前端网络摄像机卡死时，可以通过前端设备的报警接出端子，接入开关量用于对摄像机电源的控制，通过网管对开关量的控制，实现对前端网络摄像机的远程重启，极大的保证了系统的稳定性。u 多业务带缓存光纤收发器带有缓存功能，采用网络缓冲平滑处理技术，对高清网络摄像机的网络流整形和流控，避免了在网络传输过程中因传输码流过大导致的网络阻塞和设备瘫痪。多业务带缓存光纤收发器是针对监控高清网络视频信号进行设计的产品，在传输过程中对视图：多业务综合传输网管系统频信号不做任何拆封包的处理，使视频信号可以最快速的传输至监控

32、机房接收设备，减少传输过程中造成的非实时性。u 中心接收端采用数字矩阵机架，采用支持热拔插的插卡式结构设计，取代了传统的二次汇聚型交换机的功能并不造成任何传输延时，支持三层路由，所有视频信号汇聚至千兆网口进行输出，使视频监控系统可独立运行，避免了传统模式中核心交换机其他业务出现问题从而影响视频信号质量的问题。u 数字矩阵机架带有网管功能，可对前端接入业务和光纤链路进行管理，实时了解设备运行状态，高效的保证了故障的快速定位恢复。4.3. 中心子系统1.2.3.4.4.1.4.2.4.3.4.3.1. 系统结构中心子系统是核心业务处理中心；完成前端数据信息、事件录像、交通参数数据的接收、处理及存储

33、，实时展示各系统和前端采集设备状态以及对系统的日常管理；能够根据业务要求，提供综合查询功能，为业务分析提供参考依据。同时可存储前端子系统上传的交通参数和交通事件报警数据，提供给管理者进行数据检索、查询、输出，并可形成各种类型统计分析报表。实现事件检测系统与上端业务管理系统和控制系统的联动控制功能。中心子系统的硬件构架主要是由数据接入服务器、中心事件检测器（集中式架构采用）、WEB服务器、数据服务器、 磁盘阵列、客户端及本地网络设备等部分组成。4.3.2. 后端存储本系统采用技术领先磁盘阵列存储方式，可根据最终系统的规模实现分布存储，虚拟化集中管理。录像存储采用高清网络摄像机或编码器到IP-SA

34、N端到端的存储，通过视频监控专网完成传输和转发交换而不是服务器进行转发，有效避免存储服务器所带来的存储的可靠性问题，避免大量部署流媒体转发服务器而造成管理困难、维护困难、能耗大、占用大量机房空间等问题；录像数据采用更先进的数据块存储，录像数据可以即时回放，随时录随时看，不存在文件形成的时间周期问题。本系统主要存储类型及容量测算方法如下：1) 事件触发短录像按每个点位每天交通事件不超过200频次，事件录像质量按照长度不超过5分钟，文件大小不超过10MB计算，则存储不少于360天记录所需的存储空间为：录像：10M200次360天0.9（损失率）1024M=781GB2) 交通数据及日志信息按每点位

35、交通数据、日志信息，每分钟一个数据包每天24小时计算，每天约产生不超过3000条数据链，每条数据链约为0.9KB，则连续存储5年*360所需的空间如下：数据：0.9K3000条24小时360天5年0.9（损失率）1024K1024M =124GB3) 每1路视频的后台存储空间需求为：781G+124G =905G则后台中心总存储量为905G视频数量=X4.3.3. 系统互联1) 数据库级访问共享本系统可按照用户需求，基于大系统数据库构架方式，将本系统所生成或上传的交通事件报警信息、报警录像索引信息、交通统计数据等结构化数据按照约定的格式写入相应的数据库，由上端或平级管理业务系统按照相应的规则进

36、行实时数据访问控制。该类型适用于系统间数据信息的共享，具有实施难度小、实时性高的优势。2) 私有协议访问共享基于本系统SDK开发包所支持的数据访问、设备控制级共享方式。上端系统根据我公司SDK开发包将本系统数据、访问控制接口等内嵌至上端管理系统或平级的业务关联系统中，从而实现互联互控。该共享方式所构建的大的综合管理系统具有整体性好、系统结合紧密、用户操作方便的优势。第五章 .前端建设对于事件检测和交通参数检测系统而言，可能会对其造成影响的主要因素概括起来主要有两个，即：车辆的遮挡、车辆的阴影。因此，我们在进行前端建设尤其是摄像机安装位置时，应予以充分考虑。5.5.1. 车辆遮挡遮挡对于视频检测

37、产品在流量检测中的影响是致命的，对于一般具备遮挡处理能力的产品而言，要求相邻车道中最大车辆通过时不得影响相邻车道的1/3 比例，再严重的遮挡就很难起到作用，主要源于该情况下打破了按一定像素比例划分车道的逻辑，很难同时兼顾到大车和小车。对于运作比较周全的项目而言，该问题多会在工程环境上加以优化，如：调整立杆高度、摄像机角度、视域范围等。通常项目而言遮挡分为两种情形，即车辆前、后遮挡和大型车与小型车之间造成的横向遮挡。前者多发生于城市交通环境，车流量大、车速低、跟车间距小时将造成前后行驶的2辆或多辆车误检为1辆。后者则多发生于高速公路或主干线，大型的集装箱或者、客运车等由于摄像机的视角差造成大车与

38、小车粘联。5.2. 阴影干扰阴影可分为运动型阴影和环境阴影，前者指车辆运动阴影，由于阳光照射车辆产生阴影干扰，阴影方包括：车辆左侧阴影、右侧阴影，车头阴影、车尾阴影，所造成的影响也不尽相同。左、右侧阴影主要影响相邻车道的检测精度，而车头、车尾的阴影在大流量低速行驶中会影响前、后车辆的分离效果。但是通常来讲针对每路图像的阴影变化有明显的规律可循，且这种规律具备长效性和可预见性。如，南北向高速路中，以由北向南车流为例：上午阴影在车辆的右侧，而下午则在车辆的左侧，中午时左、右阴影则明显削弱再配合经纬度的变化规律、车道尺寸等进行计算就可以在逻辑处理上有所作为。而对于环境阴影，主要会造成图像明暗度发生不

39、规则的变化，大范围的阴影可能会造成事件误报率的上升以及远端事件的漏报现象。该问题的解决主要须从现场选址时加以避免，如：远离山封、山坡、树木、高压线塔、灯杆、楼宇等大型、永久性阴影源头。5.3. 立杆架设高速公路应用领域主要包括三类安装环境，即：高速路面、桥梁、隧道。不同的安装环境在工程应用中所实现的功能也有所差异，主要取决检测摄像机安装数量及设计要求等。 1.2.3.4.5.5.1.5.2.5.3.5.3.1. 路面检测设计摄象机架设条件选择性较好，一般可选择中央隔离带“T”型立杆或路侧“”型立杆，摄像机高度通常低于10米，摄像机纵向覆盖范围理论要求不超过立杆高度的15-20倍，横向涵盖所要检

40、测车道。检测点分布状况各项目差异较大，多数项目检测点间隔在5-10公里，近期的项目也有2公里间隔，以实现全程检测为目标。 对于交通流数据检测精度要求较高的设计方案中，要求摄像机覆盖范围他控制在150以内，以保证车辆在整个图像中的所占比例适中，同时还可以避免低车速、大流量时车辆前后遮挡造成检测精度下降。摄像机的安装位置以能避免下图中车辆左右遮挡为最佳目标。 以事件检测为主的检测摄像机高度在10-15米时，要求视域根据外场实际状况控制200米-350米之间，过长将会导致远端误报警率上升，造成系统可靠性降低。 摄像机的安装位置：对于事件检测时要求相对宽泛，可以为路面正中，也可以为稍偏中央隔离带一侧，

41、主要减少路面大型车道对小型车道造成的遮挡问题。而对于交通参数检测，则建议以路面正中上方架设，已取得最佳的交通参数精度。5.3.2. 桥梁检测设计大型桥梁无缝隙检测，与路面检测要求差异不大，工作环境均为室外环境。主要区别在于桥梁路段相对封闭，检测点一般分布比较密集，多以实现全区域事件检测为目标。个别路段可能会出现永久阴影遮挡和夜间照明影响，均需要在系统算法和工程实施中加以考虑。 路面室外环境检测中，检测摄像机多采用低照度、高灵敏度的彩色工业摄像机，特点是：参数设置丰富，比常规的监控摄像机夜间灵敏度更高，所能适应的照度要求更低。一般夜间无照明环境下的多以车头（车前照灯）检测为主，设置参数为：快门1

42、/120-1/50；对比度8：2或7：3；自动增益关闭；白平衡自动。而检车尾时多适用于夜间有辅助照明设施，或灯光干扰较为复杂的情况下，该环境下通过调节大部分视域内可以看清车辆尾灯，甚至可以看到车辆的主要轮廓。参数设置与以上基本类似，但是自动增益通常要视具体状况适当打开一部分，以增加系统对车辆尾灯灯光的捕获能力。5.3.3. 隧道检测设计隧道特别是超长隧道的全区域覆盖检测，与室外环境截然不同，且隧道内摄像机的安装方向均为检车尾方式。隧道内由于摄像机高度受限，最高约为5-6米，且多为隧道右侧壁安装，易造成大型车道遮挡快车道。隧道内为24小时不同级别的灯光照明，灯光切换最易引起检测设备误报警出现。同

43、时车辆经过检测区域造成的反光、倒影，以及彩色车道指示灯、情报板等复杂光源环境，都会视频检测系统的可靠性有一定的干扰。 根据以往的经验隧道内误报警多为灯光切换造成的停止报警和大型车辆顺序遮挡照明灯光造成的反向移动倒影造成的逆行误报。 因此，摄像机的安装应避免视域内出现车道信号灯、室外信息显示屏、近距离的照明灯光直射等。目前，隧道内检测摄像机分为两类，一种：监控用黑白摄像机，优点是可以适应低照度、灯光照明不足的环境，在同样的照度环境下可以得到对比度更高的检测图像。同时，图像基于灰度、黑白色调，有效避免了车道灯、彩色情报板等造成的多种颜色光源的干扰。但是，该类型摄像机通常设置参数比较有限，功能应用上

44、仍然以满足监控性能为主导，个别的检测所需的参数需求难以得到满足。 隧道内彩色检测摄像机，由于隧道内照明条件限制，彩色摄像机在此环境下应用需要打开AGC，造成信噪增加或造成干扰光源增强，必然使得误报率上升。故，也有很多隧道采用了低照度的黑白摄像机，隧道内摄像机的架设相对复杂，主要原因是隧道内的高度有限，而且设备架设还要充分考虑到后期的维护成本问题。其具体建议参考下图： 隧道内多摄像机无缝覆盖示意图5.4. 视域范围通常来讲，检测视域的大小和摄像机假设高度、镜头参数关系非常密切。在立杆高度固定的前提下，镜头变焦范围越大、镜头的视觉夹角变小，要获得更大的检测视域需要将摄像机抬高，会导致立杆附近区域的

45、检测盲区也会加大。反之，镜头参数固定的条件下，增加摄像机的架设高度也可以扩大检测视域。考虑上述因素，建议在保证立杆安全的范围内适当提高摄像机架设高度，以获得较为理想的检测视域。以项目经验和立杆特性来看，高度在12-15米较为适宜，既可以满足全程监控对于视域的基本需求，又可以保证立杆有足够的支撑强度。摄像机在立杆15米基础上，配合低照度、高灵敏度的检测摄像机以及8-48MM的手动变焦镜头，最佳检测视域可控制在300米-500米范围，可实现全区域的交通事件检测和交通流量检测功能。第六章 .系统功能6.6.1. 前端监测功能6.1.1. 交通事件监测系统视不同的路段特征和应用需求，可对发生在高速公路

46、、城市路段、隧道及桥梁等交通区域的异常交通事件自动检测、自动报警、实时记录。系统可对路段异常停车、低速车流、超速车辆、排队超限、车辆逆行、能见度异常、行人穿越、路面遗撒等常见交通事件进行自动检测、实时报警、过程记录。中心管理平台可实时接收发生在道路前端的异常事件报警信息，自动确定事件发生的物理位置并与GIS系统联动显示，可以通过管理平台自动联动相关联位置的CCTV摄像机或球机或云台近距离查看、大屏幕或主监画面锁定实时监控）进行实时现场任务调度。系统可对交通事件自动进行触发式录像，可记录事件发生前5-300秒和事件后5-300秒整个事件发生的过程。具体功能如下所述。 车辆停驶：车辆在检测区域内停

47、车或出现事故，确认车辆停驶的报警时间1-120秒可调； 违法停车：车辆在禁止停车的区域滞留，停车时间、停车区域可编辑设定，可与其他关联系统实现报警联动； 车辆逆行：车辆在检测区域内逆行或倒车，确认时间、行驶距离阀值可调； 遗撒物：车道内货物遗撒、车辆碎片等报警，判断时间、大小阀值可调； 车辆慢速：视域内出现持续低于最低限速行驶车流，或行驶速度低于系统设置的报警速度，报警阀值可调，报警持续时间可设定； 超速检测：可基于雷达、线圈等辅助触发手段以及视频检测的方式对视域内超速车辆进行报警，基于百万像素的高清视频系统可支持车牌捕获功能，作为违法取证依据。系统可对单车车辆超速进行预警，后者统计区间内平均行驶速度进行预警检测。 排队超限：检测区域车辆通行不畅且车辆排队长