一种基于分布式控制的视频数据智能监管方法及系统与流程

本发明涉及视频监控数据管理，具体为一种基于分布式控制的视频数据智能监管方法及系统。

背景技术：

1、etc门架系统，是一种高速不停车收费的设施，目前，etc门架系统已成为高速公路信息系统的关键基础设施，具备分布广泛，多系统协同部署等特点，因此，强化etc门架系统智能建设，提升etc门架系统边缘计算能力，拓展etc门架系统在事件监测、交通量调查、气象监测等方面应用，对提升高速公路关键点段的流量监测、事件识别、安全预警和应急处置能力，提升路网运行智能化水平方面将发挥重大作用，基于etc门架系统的视频事件监测分析平台建设将是高速公路etc门架系统智能化建设的重点方向。

2、etc门架系统的视频事件监测分析平台是通过摄像机和计算机模拟视觉功能，分析摄像机拍摄的道路交通的视频图像，检测运动物体/非运动物体在检测区域内的活动变化，从而实现对车辆、行人等交通目标的检测，分析、判断交通行为内容，完成交通事件的信息采集、分析与存储工作。

3、目前etc门架系统的视频事件监测分析系统还存在一些需要改进的地方，具体有以下几个方面:增强实时性：对于交通管理来说，实时性是非常关键的。平台应具备更强的实时处理能力，以便快速响应各种交通事件，减轻交通拥堵，提高道路安全；智能化升级：利用人工智能和机器学习技术，平台应具备更强的自主学习和优化能力。通过不断学习和改进，平台能够更加精准地识别各类交通事件，提供更科学、合理的决策依据；

4、在当下使用场景下出现部分司机为了逃避高速费“蹭etc”的行为，他们首先瞄准好装有etc的车辆，待车辆进入etc感应区域栏杆打开，通过紧跟或瞬间变道等危险方式蹭刷别人的etc，对高速公司交通管理造成了不少阻碍。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于分布式控制的视频数据智能监管方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于分布式控制的视频数据智能监管方法，方法包括：

3、步骤s1：依次从分布设置于目标区域内的各个etc门架系统中，调取历史车载电子标签识别响应记录和历史监控视频流；

4、步骤s2：对历史监控视频流，基于历史车载电子标签识别响应记录进行监控视频序列截取，根据在各监控视频序列中包含的车辆信息，与从相应历史车载电子标签识别响应记录中提取得到的车辆信息所呈现的差异情况，对特征视频监控序列进行判断识别；

5、步骤s3：分别对发生在每一特征视频监控序列中的特征etc通行事件进行事件信息梳理，分别对每一特征视频监控序列进行事件预警半径的识别提取，对特征etc通行事件进行特征预警半径的判断识别；

6、在首页可查询告警中心：在告警中心中包含告警结果列表和检索功能，支持用户查看告警信息详情，通过检索功能可以查看特定时间内生成的告警信息，同时支持组合查询；运维中心：包含运维监控和告警详情，提供系统组网拓扑、运维告警统计和各节点设备关键服务进程节点硬件的运行监控，支持用户查看边缘智能节点和系统服务历史运行状态，支持查看设备运维告警详情；系统配置：配置中心包括设备管理，算法管理和分组管理模块。配置中心提供针对平台配置，可以添加管理视频流设备、算法服务、视频流分组和针对视频设备编辑告警规则，告警结果会显示在首页和告警中心，在节点管理中，可通过添加多个计算节点形成高性能计算集群，提供算力横向简易扩展，通过输入节点名称和网内ip地址即可添加新的节点，平台支持实时/轮巡规则设置，根据实际场景需要可灵活设置视频拉流时间、每秒帧数和间隔时间；

7、步骤s4：将特征预警半径反馈给etc门架系统的管理终端，实时对每一台驶入etc通行车道的车辆，评估在到达etc感应区域后发生特征etc通行事件的可能性指数；

8、步骤s5：将每一台驶入etc通行车道的车辆所对应的可能性指数反馈给etc门架系统的管理终端，辅助etc门架系统完成车辆通行管理。

9、优选的，步骤s2包括：

10、步骤s2-1：依次从对应任意etc门架系统的每一历史车载电子标签识别响应记录中，获取与etc门架系统之间建立识别响应的每一个车载电子标签所对应的车辆信息，捕捉每次进入etc感应区域的车辆通过相应的车载电子标签，与etc门架系统之间建立识别响应时所对应的时间戳t1，捕捉相应etc门架系统中的自动栏杆机在基于每一车载电子标签完成一次升降后所对应的时间戳t2；

11、步骤s2-2：调取任意etc门架系统的历史监控视频流，从历史监控视频流中截取出若干段对应时间周期为[t1,t2]的历史视频监控序列；其中，一段历史视频监控序列对应一条历史车载电子标签识别响应记录；

12、步骤s2-3：将在任意历史视频监控序列中通行经过自动栏杆机的车辆，设为对应任意历史视频监控序列的第一特征车辆，将从对应任意历史视频监控序列的历史车载电子标签识别响应记录中，提取得到与etc门架系统建立识别响应的车载电子标签所对应的车辆，设为对应任意历史视频监控序列的第二特征车辆；

13、步骤s2-4：当任意历史视频监控序列中的第一特征车辆与第二特征车辆的车辆信息不相同，判断在任意历史视频监控序列中存在特征etc通行事件，将任意历史视频监控序列，设为特征视频监控序列。其中，第一特征车辆与第二特征车辆的车辆信息不相同包括两种情况：其一，第一特征车辆的车辆量n＝1，第二特征车辆的车辆量n＝1，第一特征车辆与第二特征车辆所对应的车辆信息不同，其二，第一特征车辆的车辆量n＝2，第二特征车辆的车辆量n＝1，其中一台第一特征车辆与与第二特征车辆所对应的车辆信息不同；

14、因为在现实场景中，“蹭etc”的车辆的具体行驶行为方式包括紧跟目标含有etc的车辆和瞬间变道后，抢目标含有etc的车辆的车道的方式，因此，在相应视频监控序列中对特征etc通行事件进行判断提取的过程中，需要分情况分析，使得对特征视频监控序列的提取没有遗漏。

15、优选的，步骤s3包括:

16、步骤s3-1：分别对任意特征视频监控序列进行视频分帧提取，从任意特征视频监控序列中，分别提取出第一车辆、第二特征车辆于时间戳t1时所处的车身位置，将第一车辆对应的车身位置设为第一特征车身位置，第二特征车辆对应的车身位置设为第二特征车身位置；

17、步骤s3-2：分别在第一特征车身位置和第二特征车身位置中，对四个轮胎的中心位置点进行标记，分别将对第一特征车身位置和第二特征车身位所标记的四个轮胎的中心位置点进行相连，得到对应第一特征车身位置的第一矩形，对应第二特征车身位置的第二矩形；

18、步骤s3-3：捕捉在第一矩形中，每一条边长的中点，识别第二特征车身位置的中心位置点，将所述中心位置点分别与第一矩形中每一条边长的中点相连，得到四条连接线段，将所述四条连接线段按照线段长度从低到高进行排序，获取由对应后三条连接线段的中点所构成的封闭图形，将第二特征车身位置的中心位置点距离所述封闭图形的最短距离，作为从所述任意特征视频监控序列中提取得到的事件预警半径；

19、通过上述方式可使得，最终从所有特征视频监控序列中提取得到的事件预警半径，所呈现的是在发生“蹭etc”现象之前的相关车辆之间的相对摆放关系；

20、步骤s3-4：遍历从所有特征视频监控序列中提取得到的所有事件预警半径，提取最大的事件预警半径，设为特征预警半径。

21、优选的，步骤s4包括：

22、步骤s4-1：设置单位周期，每当捕捉到某车辆开始驶入etc通行车道，捕捉某车辆开始驶入etc通行车道时对应的时间戳te，获取某车辆在时间戳te时对应的车速v，根据车速v，以及当前位置距离etc感应区域的总路长，评估得到某车辆到达etc感应区域所需的总时长td；

23、步骤s4-2：根据总时长td设置单位周期，从时间戳te开始，每间隔单位周期，以某车辆当前所处车身位置的中心位置点为中点画一次圆，其中，所画圆形的半径长为特征预警半径，将每一次所画圆形作为特征预警区域，对在每一特征预警区域内包含的部分车身所对应车辆进行信息识别；

24、步骤s4-3：设对某车辆从驶入etc通行车道开始，至导致etc感应区域为止，总共作n个特征预警区域，能识别到含有其他车辆的部分车身的特征预警区域的总个数为m，在m个特征预警区域中，连续从k个特征预警区域中能识别出属于同一车辆的部分车身；

25、步骤s4-4：评估某车辆在到达etc感应区域后发生特征etc通行事件的可能性指数为β＝k×(m/n)；

26、若m/n的比值越大，意味着在某车辆驶入etc感应区域之前，存在被“蹭etc”现象的可能性越高，k值越大，说明在某车辆驶入etc感应区域之前的行驶过程中，存在“蹭etc”行为的车辆的可能性越高。

27、优选的，步骤s5包括：

28、步骤s5-1：设置指数阈值，当驶入etc通行车道的某车辆所对应的可能性指数大于指数阈值，提醒位于当前服务亭内的工作人员；

29、步骤s5-2：同时反馈etc门架系统再次进行车载电子标签的识别响应，根据最新与etc门架系统建立识别响应的车载电子标签的信息，反馈管理终端对自动栏杆机的升降状态进行调整。

30、为更好的实现上述方法，还提出了一种视频数据智能监管系统，系统包括：视频数据监调取模块、特征视频监控序列判断提取模块、特征预警半径判断识别模块、特征etc通行事件评估管理模块、etc通行管理模块；

31、视频数据监调取模块，用于依次从分布设置于目标区域内的各个etc门架系统中，调取历史车载电子标签识别响应记录和历史监控视频流；

32、特征视频监控序列判断提取模块，用于对历史监控视频流，基于历史车载电子标签识别响应记录进行监控视频序列截取，根据在各监控视频序列中包含的车辆信息，与从相应历史车载电子标签识别响应记录中提取得到的车辆信息所呈现的差异情况，对特征视频监控序列进行判断识别；

33、特征预警半径判断识别模块，用于分别对发生在每一特征视频监控序列中的特征etc通行事件进行事件信息梳理，分别对每一特征视频监控序列进行事件预警半径的识别提取，对特征etc通行事件进行特征预警半径的判断识别；

34、特征etc通行事件评估管理模块，用于将特征预警半径反馈给etc门架系统的管理终端，实时对每一台驶入etc通行车道的车辆，评估在到达etc感应区域后发生特征etc通行事件的可能性指数；

35、etc通行管理模块，用于将每一台驶入etc通行车道的车辆所对应的可能性指数反馈给etc门架系统的管理终端，辅助etc门架系统完成车辆通行管理。

36、优选的，特征视频监控序列判断提取模块包括视频序列截取管理单元、特征视频监控序列识别单元；

37、视频序列截取管理单元，用于对历史监控视频流，基于历史车载电子标签识别响应记录进行监控视频序列截取；

38、特征视频监控序列识别单元，用于根据在各监控视频序列中包含的车辆信息，与从相应历史车载电子标签识别响应记录中提取得到的车辆信息所呈现的差异情况，对特征视频监控序列进行判断识别。

39、优选的，特征预警半径判断识别模块包括事件信息梳理单元、特征预警半径识别单元；

40、事件信息梳理单元，用于分别对发生在每一特征视频监控序列中的特征etc通行事件进行事件信息梳理；

41、特征预警半径识别单元，用于分别对每一特征视频监控序列进行事件预警半径的识别提取，对特征etc通行事件进行特征预警半径的判断识别。

42、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明以高速公路etc门架系统为基础，涵盖多种路网运行状态、交通事件的监测分析算法，通过对高速公路监控设备视频进行特征etc通行事件的监测分析，针对特征etc通行事件触发告警，为面向安全的交通信息服务应用提供全方位数据支撑，实现在etc门架系统端的车路信息的准确及时交互，将助力路网运行安全水平与通行效率的大幅提升。