道路视频监控系统现状及趋势分析

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1、道路视频监控系统现状及趋势分析一、全数字化远程集中监控模式最能满足当今道路监控需求目前,普遍为世界各国城市道路监控系统解决方案所采用的方式基本上可分为三种,第一是基于旧有传统的模拟监控模式的城市道路监控系统,第二是以数字录像系统为核心的新一代数字化视频监控,再者就是以高清视频网络监控为核心的最新全数字化远程监控模式。1.传统的模拟监控扩展方式这是一种目前仍在大部分国内外城市道路监控普遍运行的监控系统模式。传统的模拟监控模式在过去十年间最为盛行,而最近几年则因数字化监控盛行而日渐衰微。传统模拟方式是以主要路口及重点道路为设置原则,由于监控点和监

2、控中心之间通常相距几公里甚至几十公里,常态的规划方式是在监控点和监控中心之间布设光纤电缆作为传输介质,光纤电缆两端以光端机作为视频/控制信号转换设备。2.以数字录像为系统核心的新一代数字化视频监控方式与传统的模拟监控模式相比,该系统传输架构上其实在前端部分是相似的,也是以有效传输距离100米~400米的同轴电缆及在监控点和监控中心之间布设光纤电缆方式来传送前端信号,再以DVR数字硬盘录像机进行视频集中监控管理。在道路监控应用中,DVR数字录像机可以放置在道路监控前端和摄像机相连,也可以将视频信号数字化压缩后送到后端DVR录像机上,再加上通过城

3、市电信网络或其布建公私网络信道上传到最末端的监控中心,这样可以不必全段传输,也使系统结构简化。3.以高清视频网络监控为核心的最新全数字化远程集中监控模式最新一代道路全数字化远程视频监控系统是以IP网络为核心架构,以数字图像处理技术为主,再结合网络光电传输、数字化影像压缩与解压缩处理、嵌入式运算系统、电信传输网络与自动化人工智能等技术为一体的数字监控方式,它不仅具有上一代数字化视频监控所具有的快速运算处理能力、数字讯号抗干扰能力与高清视频影像及多路影像集中监控等优点,更可以透过网络结构,实现高宽带网络传输。在城市道路监控应用中,这种方式可以利用

4、周边环境中最便捷的电信网络路由,实现城市道路监控摄影机和监控中心的即时影像连接。通过对三种视频监控模式的分析与比较,以网络监控为核心的全数字化远程视频集中监控模式具有便捷、经济、灵活、功能全面等特点,最能满足当前道路监控应用的需求。  二、高清图像采集与智能分析技术结合让道路监控“如虎添翼”  为了在各种复杂的道路环境下使得采集的视频图像质量更清晰、更准确,系统对道路监控摄像机的性能要求越来越高,产品形态也更加专业化和系列化。  1.高速工业摄像机助力“抓拍”  车辆的测速以及驾驶员的驾驶行为成像都是道路监控所涉及到的范围,如果利用普通摄像技

5、术进行抓拍高速行驶的车辆会遇到许多技术困难。如检测、监控的精确同步问题,智能交通的高速成像问题等。车速到一定程度后,图像就不清晰,车牌信息模糊更为严重,所以,利用高速相机进行成像成为道路交通监控的必然选择。高速相机不仅可以清晰地获得被测运动目标的图像,还可以更确切地测得运动目标的运动参量,很大程度上克服了普通相机的局限与不足。因此,高速相机不仅可以抓拍汽车的高速行进过程,还有效地解决了夜间或阴天等环境下的成像问题,真正意义上实现了全天候道路监控。  2.低照度摄像机或将解决频闪问题  低照度摄像机一般无需辅助灯光就能够辨别低照度环境下的物体。

6、它主要依靠自身的性能来实现在微弱光线下获得较好的监控效果,使其对外部环境依赖较小,在特殊场合能实现隐蔽监控。  在“平安城市”、金融、酒店、高速公路等领域,对摄像机性能要求比较高,常规型摄像机难以满足24小时连续监控的需求,所以低照度摄像机成为一些项目的首选——既能保证监控效果,又能简化系统构成和提供较高的可靠性。不过由于低照度摄像机可靠性、性能要求都比较高,因此价格也相应高于普通摄像机,用户预算也要更多一些。  3.智能分析技术与视频监控整合渐入佳境  智能视频分析技术源自计算机视觉与人工智能的研究,这一研究应用于智能交通,可借助计算机强大

7、的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息,自动分析、抽取视频源中的关键有用信息,从而使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛,也使“智能视频分析”计算机成为人的大脑,拥有更为“聪明”的学习思考方式。  高清视频技术可以给我们带来清晰的、高质量的交通信息视频源,而智能分析技术则可以通过智能化的信息挖掘给交通管理部门带来多样化的应用。没有高质量的视频源,视频智能分析就会因为视频分辨率的问题导致准确率下降;相反没有视频智能分析,那交通行业的高清视频应用就仅仅停留在“看”的初级阶段,而不能上升到“用”的高级阶段。  需要注意的一点是,目前道路交通

8、中的卡口抓拍、超速抓拍、电子警察等绝大部分还是标清产品,各地将逐步用高清产品替代标清产品,因此,希望在不久的将来,整个智能交通行业将会迈入真正的高清化、数字化。  

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