基于监控视频的异常行为检测技术研究

为了提高铁路视频监控的智能化,解决监控场景异常行为的自动检测和告警问题,设计并开发一套基于监控视频的异常行为检测及告警系统。系统采用B/S架构体系及高性能的异常行为检测算法和自动告警逻辑,可以实现对监控视频的实时检测和实时告警。在客户端提供灵活的系统配置模块和报表、告警管理模块,可以满足不同客户的需求。通过试用,系统可以在很大程度上降低人力成本,提高车站等公共场所的安全保障工作质量,同时也显现一些问题,并根据具体问题提出后期的解决方案。     

基于卷积神经网络的列车实时客流检测算法

城市轨道交通作为城市公共交通系统的主体,在缓解交通出行压力、促进城市发展中具有十分重要的作用。科学精准的测算列车实时客流,对改善城市轨道交通客运服务水平,发展低碳、环保的绿色出行模式具有重大意义。为此,提出基于卷积神经网络的城市轨道交通列车实时客流检测算法,实现列车监控视频视野内乘客数量的实时检测。基于成都地铁1号线车载监控视频建立列车客流图像数据集,以剔除全连接层的VGG-16网络作为算法基础框架,提取输入图像的边缘、角点等浅层细节特征;将多尺度卷积层和膨胀卷积结构融合构建乘客多尺度特征感知模块,在保持图像分辨率的同时,通过不同的感受野增强尺度上下文信息的提取性能,提升网络对乘客尺度变化的鲁棒性;构建特征融合网络将网络浅层提取的细节特征与上采样后的深层语义特征嵌入融合,提升小尺度乘客目标的计数精度和特征图的信息丰富度。实验结果表明：所提算法在城市轨道交通列车场景下的检测精度得到显著提升,平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差指标分别达到了1.1%,1.8%和5.4%,同时单张图像检测速率低于60 ms,能够满足列车客流检测的实时性需求;且算法在2个标准人群数据集Shanghai...     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

基于视频摘要的地铁工程施工项目安全培训素材获取方法

利用地铁工程施工现场的监控视频作为培训素材来源，对视频中发生险兆事件的危险区域进行识别划分，检测运动目标并根据跟踪算法识别工人轨迹。基于视频摘要提取技术提取现场险兆事件的视频关键帧，进而生成动态和静态视频摘要。利用武汉某地铁车站施工现场基坑临边高处坠落险兆案例生成动态视频摘要，更新施工工人个性化培训案例素材库，解决传统安全培训图片式、漫画式素材单一及获取困难等问题。     

采用区域预设优化的铁路沿线视频防抖方法

根据铁路沿线视频监控中监控场景固定及火车频繁经过场景干扰严重这两大特点,提出既能发挥特征点匹配法自身优势,又能去除火车运动干扰的视频防抖处理方法。对监控场景中不会被经过的列车所遮挡的区域预设感兴趣区域,列车所遮挡的区域为非感兴趣区域;采用特征匹配法结合感兴趣区域,对有、无列车遮挡2种情形分别加以处理。实验结果表明该方法抗干扰能力强,针对铁路沿线视频监控抖动处理具有良好的效果。     

高速铁路周界入侵视频图像样本库

随着高速铁路的大规模建设与运营,视频监控系统在铁路沿线的应用规模越来越庞大,产生的视频数据爆炸性增长。基于图像的目标检测算法能及时发现监控画面中入侵高铁周界的异物,对保证安全运营具有重要意义。通过建设高铁周界入侵视频图像样本库,利用统一的高铁场景视频图像数据、目标检测算法、算法运行环境和算法评价标准,测试不同场景、天气下目标检测算法的功能有效性和现场适用性,为相关部门提供智能分析算法的标准化测试,以推动铁路视频图像分析的快速发展。     

基于智能视频识别技术的机车司机行为辨识系统的设计与实现

介绍了基于智能视频识别技术的机车司机行为辨识系统的组成,该系统工作流程主要分为模型训练和实时视频司机行为分析。其中,模型训练基于6A系统视频监控子系统的大量视频数据,通过图像输入、图像标注、前向卷积网络模块、数据后处理模块、反馈网络模块5个流程后输出模型。该系统大大降低视频监控人员的工作量,并对机车司机不安全行为及时提示,保障运行安全。     

轨道交通列车视频监控系统的集成与实现

视频监控包括车站视频监控及列车视频监控。列车视频监控对车载设备硬件的设计与安装、车载设备性能及网络构成等都提出了更高的要求。结合视频监控系统数字化、网络化、冗余化的思想,阐述了轨道交通列车视频监控系统的集成与实现方案及其重要性。该系统的发展和应用,能够完善地铁图像信息通信应急保障机制,提升处置突发性重大事件的快速反应及处理能力,并为列车无人驾驶的工程实践奠定基础。     

基于火场信息的地铁车站智能疏散技术研究

火灾是城市轨道交通车站内影响最为严重的事故之一,科学合理的安全疏散方案是突发火灾时确保乘客出行安全的重要保障。然而,目前地铁车站火灾疏散方案中的疏散路线难以根据火场情况动态调整。针对地铁车站疏散路径固定单一的弊端,基于地铁车站内的监控系统,利用计算机视觉技术识别人员分布信息和火灾发生位置,建立空间拓扑模型,利用改进的蚁群算法规划出耗时最短且转弯次数较少的疏散路线,实现站内乘客更科学高效的疏散,最后通过3个场景的案例应用验证本文所提疏散方法的有效性。     

基于深度学习的车站旅客密度检测研究

车站旅客密度是智能客运车站的重要基础信息。首先阐述模式识别、深度卷积神经网络、实时检测算法在图像检测领域的发展历程,并重点分析Faster-RCNN算法和SSD算法的原理;然后定义车站旅客密度检测评价指标,并对VOC数据集下训练的模型进行试验测试;最后构建车站行人数据集,用Faster-RCNN算法训练模型,模型在低密度场景和高密度场景的检测准确率分别为88%和85%。结果表明:公开数据集VOC下训练的模型无法直接用于车站旅客密度检测,基于车站行人数据集和Faster-RCNN算法训练的模型可满足现场需求。     

智能视频监控技术在铁路车站的应用研究

通过分析车站视频监控现状以及智能视频监控技术的优势,结合铁路客运车站的实际需求,提出铁路车站智能视频监控系统的组成、架构及应用场景,为智能车站信息系统建设提供参考,以便更好地将新技术运用于智能车站的建设,全面提升铁路车站管理水平。     

基于智能视频分析的铁路入侵检测技术研究

针对视频监控系统人工监视容易产生疏漏的问题,研究在铁路场景下基于智能视频监控图像序列处理和分析的识别物体入侵行为检测技术,给出铁路入侵物体检测、定位与跟踪的适用算法,实现基于轨迹点行为模型的入侵行为分析与理解。设计和开发了基于OpenCV的铁路入侵检测实验平台,在此平台上实现背景建模、运动检测与跟踪等项功能,初步实现了对入侵行为的识别、分析以及对危险行为的报警。     

基于卷积神经网络的航拍视频轨道异物检测方法

针对无人机航拍视频轨道异物检测存在动态背景及异物类型多样等问题,提出了一种基于CNN(卷积神经网络)的航拍视频轨道异物检测方法：对航拍单帧图像采用Canny边缘检测、概率Hough变换、线段筛选等确定轨道区域;采用改进的MobileNet CNN模型对轨道区域图像进行单帧图像异物检测分类;利用视频的帧间相关性优化单帧检测结果,得到最终的视频轨道异物检测结果;并采用自建的实拍轨道区域图像数据集进行试验。结果表明,该方法适用于航拍视频中存在多种类型异物的情况,并能实现有效检测。     

基于局域网的列车视频监控系统

目前地铁车站内的视频监控系统技术已趋于成熟，而列车内视频监控在国内还刚刚起步。本文结合现有的通信网络技术，提出一种基于局域网的新型列车视频监控系统，并展望列车视频监控系统和列车通信网络的未来发展。     

大型活动期间地铁车站客流预测方法研究

以中国进出口商品交易会(广交会)为研究对象,对大型活动期间地铁车站客流组成及其分布特征进行了分析,并基于历史客流数据提出广交会期间车站客流量的提取方法.基于灰色预测理论构建了广交会期间地铁车站客流量预测模型,依托2018年秋季广交会期间地铁车站客流数据对该模型进行了验证.结果 表明,所提方法可高精度预测广交会期间的地铁车站客流量.     

使用夜视技术看护青藏铁路

由于青藏线环境恶劣，人工进行铁路巡检工作极其艰难，借助先进的视频监控系统技术来看护青藏铁路必不可少。青藏铁路全线建成视频监控系统后，将实现在全线的无缝视频覆盖，通过无缝视频系统实时观察列车的运行情况，查看铁路线路的环境状况以及车站等重点区域的实时图像。[第一段]     

基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法

随着地铁隧道服役时间增长,隧道衬砌在多因素影响下病害频发,对隧道结构及临近附属设施造成不良影响,严重危及到行车安全。因此,亟需精确高效的地铁隧道病害及设施检测技术。然而,地铁隧道存在内部环境复杂,附属设施与衬砌病害纹理及灰度相似、目标尺度不一等检测难点,传统的人工巡检及数字图像处理方法均存在局限。针对上述问题,提出一种基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施及衬砌表观病害检测模型。针对设施及病害的位置特征引入坐标注意力(Coordinate attention)引导模型对目标区域赋予更高权重,抑制背景噪声;采用Bi FPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)特征融合网络提升小目标病害检测效果;并利用Ghost Bottleneck替代部分卷积减少模型参数,提高检测效率。为验证改进后模型检测性能,进行现场实验,构建样本数量为843的地铁隧道衬砌图像数据集。并采用随机裁剪、镜像翻转等数据增强方法,将样本量扩充至4 072。数据集上的实验结果表明,改进模型的平均精度均值(m AP)可达89.2%,较原模型提高了3.7%,有效提升了隧道环境中小目标病害...     

城市轨道交通公安视频监控系统联网方案探讨

以武汉地铁公安视频监控联网方案为例,分析了异构平台联网的难点.介绍了武汉地铁公安视频监控联网平台的功能,分析了已建和在建线路的视频监控系统接入联网平台的方式.DB 33/T 629.1-2007《跨区域视频监控联网共享技术规范》是唯一被实践证明能够成功解决异构平台互连互通的标准,能够解决当前监控行业的关键问题——互联互通,实现纵向联网、横向跨区域图像共享的需求.     

地铁视频监控系统需求分析

从地铁视频监控系统的多级组网、冗余性、集成度、网络管理功能、多系统融合等方面对地铁视频监控平台软硬件的需求进行分析,构建专业、统一、共享、可靠、安全和高度可扩展的视频监控数字化平台,涵盖地铁各车站、车辆段,平台预留其他业务部门、系统接入条件,并预留视频监控系统扩充能力,提供良好的可扩展性。     

铁路客站视频监控前端的设置方法与技术展望

铁路旅客车站视频监控系统作为一种有效的安防技术手段,不仅能够辅助客运作业人员实时监视车站内的情况,对于预警、取证及指挥救援工作也提供了有力的保障。首先针对铁路旅客车站的几种典型应用场景,提出相适应的视频监控前端设备的选型及布点方式,再结合京张高铁项目,阐述智能视频分析系统的功能和设计原则,最后对视频监控领域新技术、新设备的铁路行业应用进行展望。