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基于AR的交通可视化管控系统与关键技术研究

随着社会经济的快速发展,城市规模不断扩大,城市人口和机动车保有量迅猛增长,交通需求与道路交通设施之间的矛盾日益突现。如何利用交通信息化的技术和成果,有效提升路网的服务水平和运行效率是一大核心难题。

纵观近年来智能交通系统建设,尽管取得了可喜的成绩,但国内外领先的技术、先进的理念、优秀的应用模式等元素实战化应用进展仍然相对迟缓。随之而来的是各种问题:

传统道路交通监测手段存在范围小、无法统筹宏观与细节、无法通过视频有效理解视频内容、无法直观呈现监控画面中的大量信息。 业务孤岛和数据孤岛急剧增长,缺乏统一应用、展示和整合的手段。 缺乏数据的整合与分析,积累的大量数据得不到有效的应用,给交警的业务带来极大的不便。 一、基于AR技术的交通可视化管控系统

增强现实(Agmented Reality,简称AR),是近几年来的一个研究热点,有着广泛的应用前景。增强现实技术是由虚拟现实技术(Virtual Reality,简称VR)发展而来的,但与传统的虚拟现实不同,VR技术就是在计算机中构建一个完全虚拟的世界。而AR是利用虚拟世界来加强现实,增强了用户对现实世界的感知能力与交互能力。比如在真实的建筑物上面加入一些虚拟的标签,通过虚拟标签还可以查看标签链接的信息。目前大多数的AR系统采用头盔显示器实现虚拟信息与真实场景的融合,利用高性能计算机跟踪定位设备以及人机交互设备完成场景识别与信息的增强。近年来,机器智能的发展使得计算机对人类自然意识的理解越来越可靠,从而使智能交互有了从实验室走向实用的契机。AR与人工智能结合,对智能交通新应用将产生深远影响。

基于AR技术的交通可视化管控系统是将AR与、业务平台结合,充分利用现有的智能交通先进技术、设备与业务平台,通过研究虚拟标签的增强现实标注技术、增强现实摄像机的3D自动定位技术、无人机、汽车电子标识等新技术,实现业务系统深度融合、信息资源共享,有效提高整体与各子系统效能的发挥,以视频码流作为地图真实指挥场景,服务于交管指挥中心,开创指挥中心城市交通指挥管理的新模式,提升交通的服务水平和运行效率。

1.系统总体架构设计

系统的组成主要分为前端设备、子业务系统或后台服务、大数据分析、应用层和展示层。每个层次按照不同的功能又分为不同的应用模块(如图1所示)。

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图1 系统总体架构图 各层分别执行以下功能:

(1)前端设备

前端设备主要是各个外场设备,包括信号控制、电子警察、车辆卡口、视频监控、微波检测、视频检测、浮动车、RFID、移动终端、无人机等。

(2)子业务系统或后台服务

主要对应前端设备的系统或者后台服务平台。

(3)大数据分析

通过数据接入服务,实现大数据管理、检索等系列大数据分析。

(4)应用层

应用层包括态势研判、指挥调度、车辆查控、违法处理、统计分析、数据挖掘等各类应用。

(5)展示层

展示层主要提供控制及展示,可以单屏显示,控制和展示都使用一块屏,视频、地图、控制、高低点、人脸等均在一块屏上显示,也可以根据需求将不同的信息推送到其他的屏幕上去,目前最高可采用1机3屏的模式,使用1块控制屏,推送信息到2块展示屏。

2.系统功能设计

(1)全息监测

系统通过增强现实技术,能对监控范围内各种感兴趣的交通要素和对象以信息标签的形式直观呈现在系统界面内,并支持信息标签搜索、标签分级、标签跟随等功能,实现虚实结合、时空一体的道路信息可视化管理。在标注的形式上,除了简单的静态标签,云行系统还能够动态显示信号灯的状态、车流量等标签,包括一些交通统计研判数据等都可以在整个视频画面中一一展现,充分做到标签的智能化和数据的可视化。系统可以把握交通各种微观环境,再加上实时的全域警情推送和播报,实现了交通数据多元化的监测。

(2)全景巡视

系统所配置的高点摄像机可以进行高空360度全视野瞭望,针对一些需要重点关注的低点区域,可以通过直接在系统内调看低点的摄像机、车载摄像机、执法记录仪、无人机等联网设备的视频画面。实现高低联动,既能掌控整体,又能兼顾局部,达到立体监控的效果。高点单元可对重点区域进行全局监测,可在监测画面上鸟瞰整个监测区域的道路、建筑物、标志物等,如果发现突发事件,可立即在视频画面上通过视频接力的方式找到距离突发事件最近的低点监测单元进行快速调看。同时,系统提供多种界面展现方式,如一机多屏、画中画等给客户带来最直接、最方便的监控和业务操作体验。

(3)全时指挥

系统支持实时可视化警力调度功能,通过对接警员携带的手持警务终端、对讲机、执法记录仪等设备,进行地理位置信息的坐标映射,能实时定位出警员在视频画面中的具体位置,指挥中心人员可根据现场实际情况调整警力分布,指挥员可点击标签获取警员相关信息,进行警力调配和视频联动。另外,通过高点单元的智能标签技术,支持在视频画面上增加静态标签和动态标签,支持标签检索、定位、目标测量、方位感知等,协助现场的指挥调度,真正做到把握全局、控制局部。

(4)全程管控

系统通过与交警现有子系统的对接,提取对交通管控指挥调度最有价值的运行数据、报警、布控信息等资源,在交通运行监测阶段实现监控区域内的交通信号联网控制和交通诱导信息发布,在交通违法事件处理阶段实现违法事件的快速处理、对关注车辆进行快速布控。除此之外,还能实现特勤警卫路线跟踪来保障重特大特勤任务顺利完成。

(5)全域研判

系统致力于把握重点和全域的整体交通态势,从只关注当前监控画面的传统监控形式升华到不仅关注重点区域,还对全域进行各种交通研判的综合监测。实现了面向交通宏观与微观环境的态势分析,并对各种全域各种车辆和交通大数据进行综合研判与展示,同时针对重点区域与热点区域能进行一些用户需要的主题分析。

(6) 全业务门户

系统可以集成交通管控业务界面,交通管理者不再需要单独到每个子系统上查看相关信息,所有的重要信息都能结合当前全局监控视频画面直观展示,实现了智能交通系统全面对接、交通研判信息全景展示、交通事件全面处理、应急指挥调度全局联动。

二、关键技术研究 1.基于实时视频的AR增强现实技术

基于AR摄像机,通过支持富文本的虚拟标签对视频背景信息进行结构化描述,丰富的标签能够展现区域内详尽的建筑物、道路和交通运行信息,使得背景信息可搜索、可定位,并能实现GPS坐标映射、方位感知、视频联动等功能,实现实时图像与信息的结合,使得传统的监测视频升级为实时视频型电子地图。不仅实现标签高精准的定位与跟随,更是将标签信息蕴含于视频码流中,改进了AR标签信息在经过第三方视频平台共享转发或穿透安全边界后丢失的现象。

基于实时视频的AR增强现实技术能将视频里的各种信息以更加直观的方式呈现,并且可以向视频中补充与视频和业务相关的各种多源异构信息,使得传统的视频监控变成一个监测与信息汇聚完美结合的平台。

2.基于视频地图引擎的VGIS平台技术

VGIS(Video Geographic Information System)视频地理信息系统,VGIS平台以视频为基础,以AR技术为核心,以地理信息技术为支撑,提供实景地图服务、地理位置信息定位服务、数据服务,以服务于各种交通业务应用、信息共享和决策支持的可视化。

3.3D自动定位技术

研究3D自动定位技术,在视频设备内置高精度可变倍镜头,利用坐标自标定算法实现标签位置的实时更新,当监控球机转动机构旋转、焦距倍数变化时,增强现实摄像机所标注的虚拟标签可自动准确地跟踪定位于被标注的静态物体上。

4.视频结构化描述技术

视频结构化描述技术是对视频内容信息提取的技术,对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等方法,将监控视频转化为人和机器可理解的信息,并进一步转化为公安实战所用的情报信息,实现视频数据向信息情报的转化。

5.交通大数据技术

研究基于全体系交通大数据的超融合技术,在交通数据的感知上,实现传统交通检测数据、AR增强现实视频数据、汽车电子标识数据、互联网交通数据、其他相关数据(如交通环境数据、其他业务部门数据)等全体系全类型的交通数据的采集和感知,在数据的分析上,实现复杂交通数据融合的融合模型,如传统交通检测数据与汽车电子标识数据的融合、传统交通检测数据与互联网数据的融合等,最后运用大数据技术实现交通大数据的深度应用。

6.汽车电子标识技术

汽车电子标识技术能将车辆注册信息写入电子车牌内芯片,由读写器读出车辆相关信息后,再通过通信技术把车辆相关的信息传输给后台计算机进行处理,最后得到最实时、真实的交通数据。汽车电子标识能够实现快速识别、安全可靠、识别率高等特点,并且能够配合其他车辆信息采集方法(如视频、卡口采集),识别套牌车辆、检查盗抢车辆,实现城市车道级交通流量全覆盖采集,为车辆的精细管制、车辆的交通诱导、交通管理方面的决策制定提供支撑。

7.交警巡查机器人技术

交警巡查机器人是一款综合运用物联网、人工智能、、大数据等技术,集环境感知、认知决策、行为控制为一体,具备自主感知、自主行走、自主保护与互动交流等能力的智能机器人。将交警巡查机器人与AR技术结合,在视频画面内呈现当前环境中部署的机器人及交通警察位置和相关信息,在如发现异常情况,机器人可自主到达现场,亦可通过平台快速调度最近的警力进行支援,极大地满足了交警部门的实战需要。多传感器系统保证了全天候条件下的机器人自主运动和执行任务能力,确保在暴雨和风雪天气下的机器人既定计划执行既定任务,极大地缓解了交警压力和劳动强度,可部署到主要的交通路口、机场、码头、车站等区域协助交警完成交通巡查、抓怕、违停驱离、临时布控、交通管制等工作。

三、结语

AR与人工智能、大数据、业务平台的结合,被认为是能够改变下一代交互体验的新技术,是改变下一代交通管理工作开展模式的新技术,将对交通管理模式创新产生革命性影响。

 

 

 

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