基于AI技术的泉城地铁线网视频系统及运营场景分析与应用

　　1、项目背景

　　截止目前，济南轨道交通运营线路共有3条，为济南轨道交通R1号线、R2号线、R3号线一期，运营里程共计84.1公里。

　　根据济南市城市轨道交通规划(2020-2025年)，陆续建设3号线二期、4号线一期、6号线、7号线一期、8号线一期、9号线一期共6个项目，全长约159.6公里。项目建成后，形成8条线路，总里程243.7公里城市轨道交通网络。

　　城市轨道交通视频监视系统是维护城市轨道交通运行和保证运输安全的重要手段。传统视频监视系统多为事后追溯，人工发现事件为主，缺乏对事件的主动识别，不能满足复杂的运营应用场景需求;随着城市线网的发展和监控点位不断增多，存储分辨率从720P到1080P到4K日益增加，同时要求的存储时间过长，带来存储空间不断加大;未来城市轨道交通全自动运行、城轨云等新技术的不断推广，视频规模的不断变大，视频数据的应用环境也会发生较大变化，基础的视频数据安全不容忽视。

　　本项目旨在解决海量存储带来的投资过高问题，旨在利用AI技术达到保护乘客和运营人员的目的，并依托AI技术实现异常场景诊断和异常事件提前感知预防。

　　依托本项目线网视频AI业务平台系统的高度集成化、自动化、智能化的优势，大幅降低运营部门的日常工作量、提高信息化和事件分析水平、实现提质增效、安全可靠，对保障轨道交通的安全运营，确保畅通的城市交通，具有重要经济效益和社会意义。

　　2、详细内容

　　项目系统总体应用架构采用云边端相结合的应用方式：

　　在线网中心部署线网级视频监控系统实现对全路网视频数据统一管理，线路侧视频系统直接接入线路网络化视频平台，通过线路视频接入服务器，实现车站、车载实时视频图像调看，云台控制、存储图像的检索、回放及下载等功能。

　　同时在线网中心部署基于视频AI技术的创新业务中台，实现基于场景是AI算法模型训练，算法场景共享，对全路网的所有AI摄像机、视频分析服务器、人脸识别服务器,人员轨迹追踪服务器(本文统称AI设备)的设备状态进行监控，分析任务的运行状态监控;对全路网中的所有AI设备进行统一的业务配置，包括智能场景分析任务规则的配置，分析任务的启动、停止控制，分析任务执行时间计划;对全网所有AI设备算法进行同步升级、算法统一管理等。

　　充分挖掘车站、场段等边缘端场景，与远端融合实现AI智能检测事件预警及事件提取工作，实现基于现场事件的实时检测、事件资料的提取，事件资料与线网视频平台、AI中台的协同，构建事件大数据库。

　　配置移动端应用系统，实现场景巡视，登录鉴权，获取可预览摄像机的列表信息，进行随时随地巡视;接收报警，报警内容包括(报警地点、报警内容、报警时间，报警截图)，对报警事件的相关视频片段解码进行回放，预览实时视频;自动获取此类报警事件的的处理预案与步骤;具备录音，录像功能，可以随时拍照，录制的音视频，移动端可以进行后期播放;运营人员去现场处理报警，待事件处理完毕后，将处理过程中的文字、录音、录像、照片等进行打包、压缩、进行电子归档，并上传到后台平台，支持断点续传功能。

　　本系统总体业务框架为以智能视频压缩平台、线网中心视频平台、移动应用平台、视频内容安全为基础支撑;以应用场景核心，构建基于视频AI技术的创新业务平台。

　　通过视频AI技术的创新业务中台，向上可以支撑智慧应用业务系统，实现算法共享、场景共生，业务融合，逐步实现业务环境的数字化、业务流程的数字化，助力城市轨道交通数字化发展。

　　3、主要创新成果

　　本工程以集约、节约、高效、智能、安全、乘客满意为出发点，基于人工智能视频存储压缩算法、信息安全、CCTV系统AI算法、移动应用、大数据，进行一个基础平台建设和四大技术方向研究和应用。

　　(1)首创研发线网视频监视系统基础平台，支持20条地铁线的接入能力、具备与地铁指挥中心的接口，构建了非结构化数据的态势感知技术，可全息感知安全、数据状态、压缩态势、AI任务、业务流程。

　　(2)首次提出了应用基于AI分析的智能视频压缩系统，实现视频存储的压缩功能，空间节省率不低于80%，具备在现有H264\H265等编码基础上的二次混合压缩能力，大大降低存储空间，实现降本增效，解决了地铁行业存储硬件投资过大的难题。

　　(3)开发了基于视频AI技术的创新业务中台，支持机器学习、图像处理、深度学习、transformer等多种算法，结合业务应用场景进行业务智慧应用，业务场景30个，解决了地铁行业异常厂家态势感知缺失导致运营效果和服务水平不高的难题。

　　(4)研制应用移动端硬件，搭建AI中台与业务融合的桥梁，建设接收告警、处置告警、视频事件识别、事件辅助处理、及时沟通及应急指挥、事件智能归档及评估等模块，实现AI与业务全面融合。

　　(5)研究应用视频安全模块，打造用户及视频安全体系，实现用户数字证书管理，视频信息的数字签名验证、指令信息的数字签名。

　　系统支持的应用场景及AI分析要求，根据客运、调度、车辆和场段、维修等专业的特征和需求，切实达到可用性、能用性、可靠性等指标，并具备长期演进的使用价值和实用价值。

　　通过统一建设线网级基于视频的AI技术的创新业务中台，将AI核心能力、服务输出以及软硬件方案整合，形成一个多接入方式、多能力和多后台服务管理的一体化AI能力支撑中台。依托AI技术创新应用中台提供的AI模型一站式开发能力，结合地铁专业领域知识，形成智慧地铁各业务领域的智能化、创新性解决方案;全面赋能地铁运营、企业管理、设备运维、乘客服务等业务创新，并持续优化、持续进化济南轨道AI能力体系;推动城市轨道交通的数字化转型，向智慧运营的形态转变。

　　4、突出业绩

　　为提高运营人员效率、提高异常场景感知能力，智慧视频创新性地以节约视频存储空间为出发点，完成 30 余个业务场景的梳理、AI 模型研发、掌中宝的接口开发 适配，实现济南地铁 1、2、3 号线全线网 8262 个摄像头的汇聚，支持远期 20 条线路的接入能力，并将信号推送至省应急厅、省交通厅等政府部门。完成首创的视频数据压缩存储系统的研发，通过自研的移动终端实现运营业务闭环、绩效评估等功能。系统可实现节约 90%的峰值存储空间，降低 84%的建设成本，提高运维工作效率 70%，经济和社会效益显著。从优化算法模型持续提高可靠性，从可视统分，动态预测，设备维护，数据订阅等维度提供更好的服务;完成 30 个异常场景的数据采集、标注、训练、优化、部署、接口开发、异常数据推送等功能，实现运营公司接受异常场景、处置异常场景的自动化，算法的准确率不低于 90%。 本次项目的建设主要包括线网视频监视系统、存储视频压缩子系统、视频内容安全子系统、基于视频 AI 技术的创新业务中台和移动端软件。建立统一的软件平台集成 线网视频监视系统、存储视频压缩子系统、视频内容安全子系统、基于视频 AI 技术的 创新业务中台和移动端软件，在同一平台实现上述功能并做好接口预留。

　　5、社会影响

　　本项目旨在解决海量存储带来的投资过高问题，旨在利用AI技术达到保护乘客和运营人员的目的，并依托AI技术实现异常场景诊断和异常事件提前感知预防。

　　依托本项目线网视频AI业务平台系统的高度集成化、自动化、智能化的优势，大幅降低运营部门的日常工作量、提高信息化和事件分析水平、实现提质增效、安全可靠，对保障轨道交通的安全运营，确保畅通的城市交通，具有重要经济效益和社会意义。