顾怀中：基于视频精确位置的交通信息在交通管控中的应用研究

顾怀中：今天这个题目其实是偶然悟到的，有一次我演讲结束之后发现，精确位置视频采集信息在实践中还可以有更深度的应用，交通管控就是其中之一，所以题目叫《精确位置视频采集信息的交通管控应用研究》，我可能会提到关于精确位置视频信息采集的定义，把内容跟大家分享一下，也想看看大家是怎么理解的。

这个题目提出以后，我认为解决了一个大家最近经常谈论的问题，阿里曾经提过，世界上最遥远的距离却是红绿灯和交通监控摄像头之间的距离。如果用精确位置的视频采集信息就可以把这个距离减少甚至到零。

正好借这个机会跟大家做一个探讨，主要包括三方面的内容，一是，视频信息在交通管控方面的应用现状；二是，精准位置信息与视频流的整合研究；三是，带位置信息的视频流应用研究。

一、视频信息在交通管控方面的应用现状

视频结构化，这个名词最近大家提得很多，很多专家企业对过程视频化的处理，对车辆行为的视频化处理都进行了大量的研究，也取得了很多的经验。通过视频化处理以后，我们可以把交通参与者的特征，包括车型、车牌、车辆行驶轨迹等数据可以提取出来，目前这项技术已经很成熟了，应用场景包括停车事件检测、拥堵事件检测、抛洒物/反光锥检测、占用应急车道事件检测、变道事件检测、车道行人事件检测等等。

这里还关系到一个空间问题，如何通过现有研究，检测到某个地方发生的某个事件是否存在。通过把现有的交通监控做一个标的，把时间、空间信息提取出来，这样一个监控点的记录信息，能否完整地表达这一时间段、空间内发生的所有事情，大家可以好好思考这个问题，我不好讲透，我们跟海康进行过深入的讨论，如果我讲透了，可能要负法律责任，我就不说了，但带着这个思路思考下去，大家可能会有所收获。

二、精准位置信息与视频流的整合研究

通过对交通视频的处理，实现位置信息的精确定位，在检测区域里面可以确定意外事件发生的点位，然后再上传到交通指挥中心。这方面深圳交管局做得相当好，深圳交管局的指挥中心、督查中心，完全构成了一个可以用于实战高效的应用体系。目前我们可以有这样一个图，包括交通事件的处理流程，有了位置信息以后，可以快速地进行实施预案处理。

高精准位置技术发展现状，我在8月份一个报告中提过三个问题：第一，我们要把技术平台展示向工作平台转化；第二，把基础信息的存储往事件流的存储方向转化；第三，把交通互动的信息沉淀在上面。

高精度数据采集，南京采集了大约2000公里的交通设施信息，数据误差大概在20厘米左右，高度误差在20公里以内，如果要进行交通信息的转换，使用常规的技术手段就可以了，比如：

1、采用精度较高的陀螺仪及高精度定位芯片，通过高精度地图获取的GPS数据校准陀螺仪精度。根据方向，俯仰角，转动角度，GPS位置信息换算目标的真实GPS位置数据。

2、通过提取视频画面中的目标实时精确运动坐标，并进行基于目标外观特征建模匹配和时空关系到画面目标关联，连贯呈现车辆在完整道路中的坐标及轨迹、流量、交通事件等信息。

原来看视频主要是看时间线，如果能把空间信息存储到视频流中去，整合之后的数据量将会极大地缩小，这是很关键的技术，包括视频三维建模融合研究，激光点云采集道路、设施等三维立体数据，实现GPS、高度、方向等精准位置信息与摄像机的高度、俯仰角、GPS位置匹配，再通过三维模型获取视野盲区，或通过周边地点关联资源补偿视野盲区。另外，基于高精度地图视频数据提取及应用方向，时间、位置、方向、特征，交通事件态势可以影响规律采集、交通OD分析、车辆实时分析、交通预警、交通仿真的效果。

三、带位置信息的视频流应用研究

视频快速检测、交通事故巡查。基于精准位置的视频跟踪与接力，可以进行路况快速提取、拥堵规律检测；融合高精定位数据拥堵规律分析，包括交通拥堵形成的规律和基于相关联路口的精准规律分析，可以得到单一路口车道级交通拥堵模型，并结合路段区域内的各项延误事件，综合评估并推演得出道路的拥堵规律，结合视频分析结果与视频匹配，最终实现道路拥堵规律的检测及预防。

无人机事故勘查、交通事件时空数据采集。带高精度定位芯片的无人机融合了高精度地图数据，实现对交通事故的勘查，获取事故产生时间、空间，对交通态势产生一定的影响；高速公路路面裂缝、标志标牌移位等勘查及数据自动提取，为道路精准管理养护提供数据支持。

这里有一个问题，视频流与交通仿真信息可以进行实时交换，但是交通信号与监测中心之间不能同时转换，但如果获取了视频监控的位置信息，就可以同步检测到视频监控所获取的所有信息。

地图一定不是静态的，也不是一成不变的。现实世界日新月异，地图也需要同步更新，依据频率不同可分层存储表达，地图从静态走向动态化、可视化是必然趋势。

我就和大家分享这些，谢谢！