高清治安卡口智能信息识别系统及应用

唐 震，黄烨亮，杨 华

（1.上海市公安局杨浦分局，上海 200240；2.上海交通大学 上海市数字媒体与传输重点实验室，上海 200240）

城市治安与交通管理是现代城市管理的重要组成部分。尤其对于中国特大城市，随着外来人口与汽车保有量的逐年激增，如何更有效地对上述两大问题进行有效治理已成为公安战线必须面对的重要课题。如果不能对其有效解决和根本治理，必将对经济的持续、快速、健康发展构成严重威胁。

治安卡口（检查站、查报站）是指在城市的重要出入口、重要区域内的治安节点以及车流、人流、物流汇集的道路上设立的警察作战单位，其主要职能是检查车辆、盘查嫌疑人与物、截破案件、抓获违法犯罪人员[1]。高清智能化治安卡口是指将网络技术、高清视频监控技术、自动识别技术等公安信息化建设成果引入传统治安卡口工作中，将公安网络中各种信息数据库直接用于卡口民警的日常盘查，改变治安卡口的工作模式和查控方式，实现道路信息实时监控、嫌疑车辆自动识别报警、嫌疑人和物信息远程比对关联查询等功能一体化运行，提高治安卡口查控能力。

以往的公路车辆智能监测记录系统（标清卡口系统）大都是同时记录经过车辆的车头部份特写图像和车辆的全景图像两张照片，实际分辨力最大是768×288。由于图像分辩力不够，全景图像往往只能看清楚车辆外部概貌，特写图像只能看到车头的一小部分。而要在打击、预防涉车犯罪中真正起到有效的作用，需要尽可能多地看清车辆的细节、清楚的车牌号码等信息，并且尽量能在一张图片上表现所有的信息，所以标清卡口系统尽管对于车辆的管理可以起到一定的作用，但不足以满足打击涉车犯罪、治安管理、识别套牌车辆、黑名单车辆等更高层次的需求。

本文的高清治安卡口智能信息识别系统采用先进的、高清晰度的前端图像采集技术，其图片有效分辨力达到200万像素以上，从而解决以往系统前端采集设备成像质量差的弊病，并大大提高高清图像智能信息识别的准确率，同时系统将前端的视频和抓拍图像信息统一传至指挥中心，为指挥中心提供实时的高清全景视频监控和车辆、行人特征信息，高清治安卡口智能信息识别系统为治安管理和防控、打击犯罪提供了有效的技术手段。

1 系统架构

高清治安卡口智能信息识别系统主要包括3个子系统：前端信息采集及识别子系统、数据传输子系统和中心应用平台子系统，如图1所示。

1）前端信息采集及识别子系统

作为本系统建设和应用的基础，实现卡口车辆、行人等图像的捕获，高清晰度采集，高准确度地自动识别车辆特征信息，并实现车辆信息（包括数据和图片）的长时间存储，同时根据实际应用情况采取合适的车检、补光、通信技术。同时，数据采集系统除了实现卡口的图像采集，还应该包括高清全景视频采集。

2）数据传输子系统

数据传输系统主要由光纤网络、光收发设备、核心交换机等组成。信息采集及识别系统和卡口应用平台系统之间一般通过光纤网络连接，采用光纤通信设备实现前端设备和中心系统的网络连通和数据传送。

3）中心应用平台子系统

中心应用平台系统在逻辑上包括数据管理（通信服务与数据服务）、数据存储和综合应用3部分，主要实现所有前端数据的集中式存储、系统数据展示调用、远程嫌疑布控、实时比对报警、数据统计分析、系统管理维护以及与各个外部系统的数据共享和协调联动等功能。一般由数据库服务器、存储磁盘阵列、Web服务器、通信服务器及操作终端等构成，为系统控制中心和各相关业务部门提供数据服务和业务支撑。

2 关键技术及分析

2.1 触发技术

常见卡口触发技术有以下3种：

1）线圈触发

线圈触发是一种传统的成熟车辆检测技术。线圈检测基于电磁感应原理，当车辆通过时，车辆自身铁质切割磁通线，将导致环形线圈回路电感量的变化，从而检测出车辆的存在。

其主要优点是对机动车触发准确率高，技术原理比较简单以及应用成熟。

随着客户对卡口的要求越来越高，其缺点也越来越明显。根据线圈检测的原理，不能实现对非机动车与行人进行有效的检测。因为行人基本不会引起磁场变化，而非机动车引起的变化很小，不能达到检测器灵敏度的最低限。

另外，采用线圈检测方式：（1）施工复杂，需要破路，安装过程对可靠性和寿命影响很大；（2）系统结构复杂，故障率高，线圈间有可能出现相互干扰；（3）破路后经车压易引起路面沉降，线圈会断裂而失效，在车辆多或有重型卡车的路上尤其严重；（4）线圈会老化，老化后易受损，维护成本高；（5）抓拍单帧图片有时会导致漏车，无法扩展应用。

2）全视频触发

全视频检测是最新的检测技术，它对连续的视频流进行分析，覆盖整个视场的目标。全视频检测技术对视频、图像处理、目标检测与跟踪等方面技术要求比较高。要对多帧图像连续识别处理，对处理能力要求比较高。

系统不需要接收外部触发信号控制其进行图像的采集，由车牌识别系统本身自行完成对输入视频流的检测分析，并由算法控制其自身，自行决定抓拍图像，并进行识别。其优势在于不依赖外部硬件来触发信号，只需接入视频信号便可自行完成从采集图像到完成识别的全部功能。

全视频触发方式可以抓拍包括机动车、非机动车、行人在内的所有运动目标。避免了前面提到的外部触发方式中所涉及到的外部触发信号源装置的使用年限、安装调试、维护等工作，不会造成对监测点路面的破坏。其施工、安装、调试方便，不受线圈、车辆检测器、前车挡后车、后车跟前车太近等问题影响。由于系统对每一帧图像都进行采集，分析图像，定位车牌，识别车牌，经多次识别车牌号码选取结果最好的识别结果为最终的车牌识别结果输出。因为是多次识别，所以能有效地避免前车挡后车的现象，同时多次识别能提高车牌识别率。

其缺点是由于对每帧均进行识别处理，算法复杂性较高，对硬件性能要求比较高。同时其抓拍准确率性能依赖于视频分析算法的性能，如果算法设计不当，则可能导致漏拍或者误拍。

3）线圈+全视频触发

线圈+全视频触发同时工作的方式使系统的触发可靠性更高，在机动车捕获方面互为补充，提高机动车捕获率。线圈捕获率基本不受气候等环境影响，全视频提高了前车挡后车、后车跟前车太近等情况下的捕获率。在机动车道有非机动车与行人的情况下，线圈触发不能捕获，全视频触发则可以很好地捕获。采用线圈+全视场多目标跟踪的全视频触发方式，可以有效消除误触发与多触发现象，满足对各种目标的捕获率要求。

2.2 补光方式

根据不同的功能要求，结合环境保护要求及防扰民要求，采用合适的补光方式。目前，常用的补光方式如下：

1）曝闪灯补光（高强度气体放电灯）

利用电子激发气体发光，瞬间产生强光。例如35 W氙气灯能产生3 200 lm的强光，亮度提升300%。曝闪灯在视场照度提升方面有着明显优势，可以通过曝闪灯补光看清机动车前排司乘人员的特征。但曝闪灯补光会给人以曝闪的感觉，对环境有一定程度的光污染，需要通过技术及工程设计，限定曝光的范围及角度，使用恰当的曝闪灯进行补光。

2）LED灯补光

LED光源，绿色环保、光线柔和、功耗低、寿命长，是未来照明的发展方向。

在LED补光方式中，有一种可控窄脉冲高亮度LED灯补光方式，与摄像机同步触发。该技术脉冲时间1 ms，仅为普通闪光灯的1/3；亮度高，色温高达5 600 K，图像色彩还原性好；长寿命，其寿命大于50 000 h，而且其寿命与频闪次数无关；对周围环境和驾驶员的正常通行无影响。由于采用窄脉冲频闪方式，在保证瞬时亮度的同时，其平均功耗仅为约35 W，节省能源，保护环境。但LED补光在夜间成像质量上目前尚无法达到曝光灯的水平。同时，LED灯可以给监控视频提供补光，而曝光灯则不能。

2.3 检测模式前后端选择

前端检测模式是将视频检测器放置在前端机柜内，在前端完成检测识别并将识别结果传输到中心。

后端检测模式是通过专用光纤网络传输原始视频流到中心，需要在中心建立机柜或机架放置视频检测器，在后端完成识别并将识别结果传输给中心。

两种方式各有优缺点，但前端检测方式更加经济，扩建系统更容易，响应速度快，符合分布式的原则，系统更可靠。

2.4 视频检测设备

常见的视频检测设备如下：

1）工控机

优点：常用的视频检测设备，应用简单，处理速度快，升级换代比较容易。

缺点：不适合在室外震动高温多尘环境下工作，稳定性差，易出现故障损坏；出现故障时自动恢复能力差，功耗高，散热效果差，使用寿命短；体积比较大，安装需要较大的室外机箱。

2）DSP智能工业相机

优点：将视频采集与运算集成到一台设备上，简化系统结构，提高了集成度；采用工业元器件，适合室外震动高温多尘环境下工作。

缺点：由于高度集成，体积小，使用特定的处理芯片，在运算速度方面比较差，只能处理相对比较简单的运算，可以处理线圈触发抓拍，使用视频虚拟线圈触发时效果不理想，难以达到高捕获率，在功能扩展上受到限制；另外，DSP设备出现故障，需拆除杆上的相机，调试维修比较困难。

3）嵌入式主机

优点：采用高可靠、低功耗的嵌入式设计，机壳表面散热（无风扇设计），可以在野外高污染、多尘、高低温的恶劣环境下长时间可靠工作；采用高端高性能处理芯片，处理速度快；采用嵌入式Linux操作系统，开机运行释放到内存，速度快、资源利用率高、稳定可靠、无病毒、防侵入，并且在断电恢复后能够迅速自启动；安装调试比较容易。

3 实战应用分析与策略

3.1 布防原则

卡口智能信息识别系统是利用先进的视频检测技术、计算机图像处理计术及计算机智能分析技术，对监控路面过往的机动车、非机动车及行人进行连续全天候实时记录，计算机根据所拍摄的图像进行车牌自动识别，并能进行车辆动态布控，对超速、逆行等违法以及被盗抢、肇事逃逸、作案嫌疑车辆进行报警，通过光纤网络将各个监控点信息实时传送到中心。卡口智能信息识别系统的有效布防既要满足空间上全局范围的出入口和重点区域的布防，也要注重单一布防点细节特征信息的提取和分析。因此，布防的原则主要兼顾以下两个方面：

1）“抓全局”空间区域的有效布防——“点”与“面”的兼顾

“面”指的是本区关键出入口，如主要路段、环路、国道、干道的出入口；

“点”指的是案件多发地段、事故多发地段、重点单位地段。

2）“重细节”全局特征的有效提取和分析——“高清”与“智能”的结合

（1）高清晰的图像采集和监控[2]

高清卡口系统采用先进的、高清晰度的前端图像采集技术，其图片有效分辨力比常规的标情系统提高数倍，从而解决以往系统前端采集设备成像质量差的弊病，同时本系统还将前端的全景视频图像信息统一传至中心，为中心提供实时的视频监控。另外，系统可以实现对道路交通相关区域的实时全景监控，对各种交通行为进行自动记录取证，对嫌疑车辆进行自动布控，并在两端出入口执勤点进行拦截等功能，满足公安部门对打击涉车犯罪、治安管理、识别套牌车辆、黑名单车辆等更高层次的需求。

（2）智能化的信息处理和识别[3]

系统以车辆（机动车和非机动车）检测、牌号自动识别、行人监控为核心，结合定点抓拍功能和视频监控功能，对卡口截面场景进行全面的特征分析、信息提取和识别。主要体现在“动”（连续的高清视频片断）与“静”（车辆号牌、车型、车标、车颜色等特征信息的全面提取；司机、非机动车和行人的信息提取）的有效结合，来满足公安部门实战应用的需要。

3.2 综合应用

1）实时报警

业务支撑系统根据实时检测到的黑名单车辆、套牌车、交通事件等以声光报警方式通知用户，用户根据收到的报警信息区分其严重程度以采取合适的处理方案进行处理。

2）轨迹分析

刑侦、经侦、禁毒业务部门比较关心嫌疑车的运行轨迹和出没规律，系统提供了相应的行车轨迹分析功能。

对于指定的嫌疑车辆，系统可以在GIS电子地图上实时显示该车的当前通过位置，并进行准确标记；也可搜索该车在所辖区域内历史通行记录，自动绘制车辆的历史行车轨迹，协助公安部门进行案件分析和拦截布控。

3）车辆布控报警

为了打击违法犯罪以及对突发事件进行跟踪处理，通过该功能协助警方对涉案车辆或者重点关注车辆进行布控跟踪，当被布控车辆出现在该系统所设摄像机覆盖范围内时，摄像机捕捉布控车辆信息并进行报警，将报警信息实时推送到客户端。

嫌疑车辆布控是系统的基本功能，但由于公安各业务部门对嫌疑车辆的定义和关注程度不同，嫌疑车辆布控需要分级分用户。

4）查询功能

车辆特征查询：通过车辆固有属性（车身颜色、所属地、车牌号等）进行系统数据查询，查询结果以抓拍图片方式显示。

非机动车辆特征查询：通过非机动车、人的颜色，时间和地点对系统数据查询，查询结果以抓拍图片方式显示。

套牌车查询：提供用户对于套牌历史查询以及对于未处理的套牌嫌疑进行确认操作。

车辆区域性查询：一段时间内通过指定断面的每辆车的经过次数；一段时间内在某几个区域内按指定规则出现的车辆。

违章车辆查询：通过车辆固有属性（车身颜色、所属地、车牌号等）、违章行为、违章时间等条件进行系统数据查询，查询结果以抓拍图片方式显示。

5）数据统计[4]

系统支持高清、标清数据的统计功能，可以按照小时、日、周、月、季度、年进行固定模板统计，也可自定义时间段统计。统计对象包括车流量（分地点）、报警类型、布控单位等。

可根据报警地点统计结果进行治安黑点地区的摸查，报警时间段统计结果确定治安事件常发时间分布，便于公安部门合理安排警力资源，采取有效措施，有效遏制治安事件发生。

统计结果可以图表方式进行显示，也可用折线图、柱状图、立体柱状图、饼状图等方式进行直观展示。

6）车辆关联性分析功能

针对嫌疑车辆可能会结队出行的特点，在刑侦等业务应用时，确定特定嫌疑车辆后，通过数据挖掘技术，在海量的车辆通行数据中搜寻和分析在多个监测点与嫌疑车辆相邻的车辆号牌，能够找出与嫌疑车辆有关联的车辆，从而获取破案线索。

7）交通事件管理

通过事件类型、事件发生的时间等信息进行查询，以图片形式显示，可以下载事件录像视频进行查看。可以编制和修改事件处理预案。

4 结束语

治安卡口是城市治安防控体系建设中的重要组成部分。随着经济和社会的发展以及城市化进程的加快，治安防控体系的建设也将进一步深入，治安卡口的功能将不断提升，其综合化、智能化是必然的发展方向。如何运用高科技的手段，从观念、制度、管理和技术上来解决治安卡口信息识别系统存在的问题，提高监控图像信息识别的准确度为实战服务，是包括公安工作在内的公共管理工作所面临和亟待思考解决的一个重要课题。

[1]叶 坚，王海.智能化治安卡口的作用及其发展走势[J].江苏警官学院学报，2008，23（6）：118-123.

[2]毛晓东，樊亚文.高清视频监控技术在城市公共安全中的应用[J].电视技术，2010，34（4）：103-105.

[3]KASTRINAKI V，ZERVAKIS M，KALAITZAKIS K.A survey of video processing techniques for traffic applications[J].Image and Vision Computing，2003，21（4）：359-381.

[4]刘海峰，郭宝龙，冯宗哲.治安卡口系统中基于内容的图像数据库的应用[J].计算机工程及应用，2002（17）：251-253.