韋明 汪子睿 李東毅 王寧昌
摘要：文章以建設高速公路智慧服務區為目的，介紹了高速公路服務區智慧管理系統架構，探討了AI視頻融合拼接技術、視頻檢測技術、視頻流量分析技術以及視頻車位識別管理技術在智慧服務區的應用，合理利用AI視頻技術可為高速公路服務區運營管理賦能。
關鍵詞：智慧服務區；
視頻融合；
視頻分析；
流量分析；
車位識別
中圖分類號：U491.8A511732
0引言高速公路服務區作為高速公路行人和車輛的集散地，承載了車輛加油充電、行人餐飲休息等多種服務，對車輛進行休整、緩解駕乘人員疲勞，對保障高速公路行車安全有積極的作用。同時，高速公路服務區可以作為當地文化的宣傳名片，能充分展示地域文化，對經濟活動有推動作用。將基于AI的視頻技術應用到常態化服務區管控中，能夠更好地實現對服務區的實時監控、對出現問題的快速處置和精準管控等目標。本文以高速公路服務區智能化運維管理與服務的需求為導向，以創新為動力，以視頻分析、人工智能、數據挖掘等新技術為支撐，設計和構建了高速公路服務區智慧管理系統，打造完善可靠、反應快速的智能風險防控體系，增強服務區管理全過程的規范化、信息化和自動化，提升交通安全生產和防控水平，推進交通運輸科技興安工程的建設進程，并展示了AI視頻技術對服務區的智慧化管理帶來的巨大提升作用［1］。
1高速公路服務區智慧管理系統架構
高速公路服務區智慧管理系統主要由服務區全景視角監控系統、服務區安全管理系統、服務區流量分析系統、停車位管理系統等子系統構成（見圖1）。服務區全景視角監控系統采用視頻拼接技術和AI事件檢測技術對服務區整體進行指揮調度和預警管控；
服務區安全管理系統通過視頻識別技術對進出服務區的兩客一危車輛進行視頻跟蹤和路徑分析，阻止車輛進入危險區域，采用視頻分析技術對服務區加油站進行監控，對加油站使用手機、抽煙、消防滅火器缺失等安全事件進行預警；
服務區流量分析系統對加油站車流，出入口車流進行統計，對商超、餐飲人流進行統計，以提供服務區運營管理數據，提高物質與人員的管理效率；
停車位管理系統對服務區內的停車位和新能源車充電位進行管理，指導服務區指揮中心進行車流量控制，做到公共信息的及時發布，防止車輛擁堵。
2服務區全景視角監控系統
針對服務區廣場監控范圍大、分路監控存在盲區、管理困難、無法統籌等問題。系統采用AI視頻拼接技術，對特征點進行檢測，使用最近鄰方法匹配特征點，求出旋轉矩陣，通過波形矯正、融合拼接，最終將相機場景視頻拼接到一個統一場景，提供服務區實時的全景高分辨率視頻信息，以及服務區廣場的全局指揮調度視角。在全景視角的基礎上，采用yolov5深度神經網絡，對服務區車輛進行車輛識別、車輛跟蹤、車輛測速、碰撞檢測等，對車輛碰撞和超速進行報警，為服務區運營管理提供決策支持。同時匯總各系統間的交互數據，實現資源的統一調度，達到全局聯網布控、緊急事件快速響應、整體聯動指揮的目的。
服務區廣場全景監控系統由出入口的監控相機，服務區全景拼接相機，視頻NVR服務器，視頻分析服務器等組成，全景拼接相機將分離視頻融合拼接成全局視角視頻，接入視頻NVR進行視頻存儲，接入視頻分析服務器進行視頻的車輛碰撞檢測和車輛超速檢測分析，最后通過服務區中央服務器集群，接入調度指揮中心。
采用AI視頻融合技術，使服務區的實時全景監控成為可能，同時利用基于AI的視頻分析技術，檢測服務區出入口車輛超速行為和車輛事故，提高了服務區安全應急處置的響應速度，節約了服務區管理和維護的人力成本。
3安全管理系統
服務區主動安全防控主要涉及危化品車輛（或重點車輛）防控和加油站安全防控。危化品車輛管理系統主要對危化品車輛進行視頻跟蹤和路徑分析，阻止其進入危險區域對公共安全造成威脅。對服務區加油站使用手機、抽煙等危險行為，以及消防滅火器缺失等安全事件進行預警，防止發生危險事件。
3.1危化品車輛管理系統
危化品車輛管理系統，由服務區出入口相機、門架相機、車輛引導屏、車型識別、車牌識別服務器、路徑識別服務器組成。出入口相機將入場車輛側面圖、車頭抓拍圖、車尾抓拍圖傳入車型識別和車牌識別服務器；
識別服務器采用深度學習算法識別側面抓拍圖的車輛車軸和危化品標志；
車牌識別服務器識別車頭抓拍圖、車尾抓拍圖的車輛車牌，指示車輛引導屏引導車輛進入指定區域；
路徑識別服務器根據門架相機視頻，匹配危化品車輛車牌，實時跟蹤并檢測車輛偏離車道，指示引導牌對司機提示，同時向指揮調研中心報警，以快速處置危險事件。
對危化品標志，使用支持向量機SVM算法，對危化品字符集進行訓練，能快速準確地識別出危化品類型。對車輛車輪采用OPENCV霍夫圓檢測算法，識別出車輛車軸，并根據車軸位置識別出車輛車型。
采用AI視頻技術對危化品車輛進行識別，讓服務區對危險車輛的管控更高效智能，降低了危險車輛帶來的風險，給服務區的安全運營提供了巨大保障。
3.2加油站安全管理系統
加油站安全管理系統，利用收費站的監控相機，進行吸煙行為檢測、煙火檢測、滅火器檢測等。主要由部署在匯聚監控相機視頻的網關服務器組成，網關服務器采用yovov5深度神經網絡算法，以香煙、手機、行為姿勢、煙霧、滅火器等圖片進行訓練，對識別結果進行行為分析處理，根據識別到的位置匹配坐標，識別出危險行為，并上報中心平臺。
采用AI視頻技術對加油站安全事件進行識別，提高了服務區加油站的預警速度，降低了異常事件發生的概率，同時提供了處置安全事件的執法依據，使服務區管理更高效、更經濟。
4服務區流量分析系統
服務區流量分析系統，主要對加油站和出入口的車流進行統計，對商超、衛生間人流進行統計，以提供服務區運營管理數據，提高物質與人員的管理效率。此外，根據流量數據，應用車流、客流分析模型，對其進行大數據整理、分析、挖掘，使服務區管理部門能更好地進行服務區運營管理，提供公眾出行信息發布服務，同時進行商業拓展。
4.1車流分析
車流分析系統主要監控服務區出入口與加油站出入口，車流分析服務器通過攝像機監控視頻，依賴yolov5深度神經網絡算法，采用全天候各種光照場景下的車輛素材進行學習，識別出車輛、車牌、車型等結構化信息，統計車流量。中央服務器根據車流繪畫車流熱度曲線，根據出入車流數據，提供服務區的改擴建依據和日常運營管控數據。
采用AI視頻技術統計服務區出入車流，能及時對擁堵事件做出預警，使服務區對車輛的交通進行有效管制，也為服務區運營和改擴建提供數據支持。
4.2人流分析
人流分析系統主要監控服務區餐廳、商業區視頻。統計進入商業區的客流量，結合銷售數據，分析商超客流數據，實現商品優化和布局優化，引導服務區進行優化管理。其主要由人流識別服務器組成，采用高精度實時人體檢測算法，與各種場景開源數據集訓練，同時采用多尺度方法，優化小目標檢測，達到人流的精準統計。
采用AI視頻技術，使服務區能實時監控人流量，能快速地對人流進行限流和疏通導流，避免核心區域人群因過于密集造成安全隱患，對疫情防控有重要作用。利用人流數據，提供服務區商超的運營管理依據，使服務區的管理更智能高效安全。
5停車位管理系統
針對服務區停車位管理困難、泊位信息更新不及時、運營維護管理難、高峰期充電樁排隊長等問題，采用深度神經網絡算法，在監控畫面自動識別停車位和充電樁，以及泊位停車狀態和充電樁使用狀態，建立停車位信息的及時發布方案。停車位車輛識別，主要采用卷積神經網絡，對各角度車輛數據集圖片和視頻進行訓練，檢測各種車輛對象和邊界，以達到車輛的實時精確識別。
采用AI視頻技術管理服務區的停車位和充電樁位，能極大地降低服務區停車場和充電樁的運維成本，使服務區內的車位信息得到及時發布，提升服務區基礎服務的服務質量。
6結語
合理利用AI視頻分析技術，能解決服務區運營管理中的各種難題，有效整合服務區的信息資源，使服務區運營更經濟、預警更及時、運行更安全、管理更高效、維護更方便。打造智慧服務區，為公眾出行提供更好的服務，也為人工智能技術的推廣起到了很好的示范作用，為國家交通建設注入新活力。
參考文獻
［1］ 楊武，李軍，劉雨薇.高速公路智慧服務區建設與發展思考［J］.交通企業管理，2020（1）：5-8.
基金項目：中央引導地方科技發展專項“廣西智慧道路機電系統新技術綜合平臺建設”（編號：桂科ZY20111015）
作者簡介：韋明（1973—），高級工程師，主要從事高速公路建設技術管理工作。