12月1日舉行的公交都市創建暨綜合運輸服務示范城市建設工作推進會上獲悉，目前中國內地已有32個城市開通軌道交通，運營總里程超4000公里，位居世界第一位。
據悉，預計到2020年末，全國城市軌道交通運營總里程將超過7000公里，開通城市數達到40個，在方便民眾出行、緩解交通擁堵、減少空氣污染等方面將發揮更重要作用。
一、系統建設面臨問題
作為軌道交通安全運營的重要組成部分，目前我國的軌道交通都安裝了視頻監控系統，實現了對站外、站內、列車等的視頻監控，并發揮了重要作用，但目前軌道交通的視頻監控不少還處在傳統監控的范疇，或多或少都存在一些問題：線路圖像系統各異；線路建設標準及規范不統一；線路硬件設備、應用終端不統一等等。
這些現象帶來現有城市軌道交通的視頻監控管理權限不統一，圖像及攝像機控制權受到很大程度制約；視頻監控功能單一，缺少面向業務的擴展應用等問題，帶來安全隱患或管理效率低下等難題。面對這些挑戰，目前行業從管理部門到企業等都在努力推進這些困難的解決，如新頒布的《國家反恐法》特別強調了反恐怖主義的科學研究和技術創新，對重要場所視頻監控的時間有效性做了要求。毫無疑問，這些將都使更多企業加大技術投入，推出更好的產品與解決方案。
二、用戶需求與特點
隨著城市軌道交通建設的快速發展，用戶的需求也越來越旺盛，而且這些需求已經超越了傳統安防監控的概念。用戶更多希望不局限于視頻監控基本功能，而應解決面向業務上的實際問題，如以提升效率的視頻圖像挖掘，便捷管理的移動端、個性化應用的需求等，主要體現在以下方面。
1.多資源業務的綜合管理
軌道交通的綜合安防系統除了視頻監控外，還包括門禁系統、應急告警系統、消防報警系統、環境與設備監控系統等等，軌道交通的視頻監控系統往往有多個業務單位共同管理或應用，但目前聯網情況不容樂觀，大部分系統平臺都是單獨運行，線路間沒有共享資源，處于原始的獨立運營狀態，給統一管理、整體運營帶來諸多不便。因此現在需要解決如下兩個方面的問題：一是打破原有線路單線單獨監控管理的局限，對相互獨立的安防子系統進行深度整合與集成，實現多子系統進行集中監控與管理；二是鏈接不同的業務單位，全面實現大聯網后多業務單位、多業務的便捷、高效、靈活應用。
為此，視頻監控聯網需要考慮到新舊系統、設備的兼容問題。目前解決方法有很多，比如系統采用網絡化設計，通過TCP/IP即可實現無障礙組網，從而實現兼容數字化、模擬系統的接入；再如已建模擬系統的升級聯網等，系統預留建立開放的應用調用接口體系，保障第三方產品的接入，提供大而廣的一體化完整解決方案。富盛科技公司的軌道交通視頻監控信息、運營平臺基于全網絡化架構建設，可靈活融合模擬、數字以及數模混合系統，可無縫接入市場絕大部分安防廠家、型號產品，實現不局限于運營和安防的資源全面綜合管理與應用。
2. 重視視頻清晰化的規劃更新
目前行業一直行進在視頻不斷清晰化的路上，視頻清晰化主要體現在分辨率的低照度效果等幾個方面：
一是分辨率層面。如從CIF、D1，到720P、1080I、1080P，再到目前已經出現的4K、8K超高清，視頻監控對視頻圖像的清晰度需求是永無止境的，軌道交通行業也如此。視頻監控作為安保的重要證據和原始數據，高清視頻可實現更精確、更高效的視頻應用，同時高清監控也是做好深度智能分析的基礎。
二是低照度效果層面。低照度主要取決于攝像機在較差光線環境下仍可以實現較好的成像效果，隨著技術的成熟，該類產品將成為主流。
此外，因為視頻高清的高碼率特點，其數據帶寬的增加對平臺性能影響比較大，同時也對交換機、編解碼、存儲等設備的性能提出更高要求，在我們規劃設計時需要深度全面的考慮。
3. 基于視頻的智能分析
近年來，隨著軌道交通視頻監控建設需求的日益高漲，軌道交通領域存在人流量大、攝像機多、線路長、范圍廣等特點，僅靠人力監視很難及時、有效地發現異常或威脅事件，當發生事件時難以快速、準確地在海量存儲視頻中搜尋相關事件的信息，因此對于監控規模非常大且必須快速高效發現問題的軌道交通而言，智能化視頻分析是迫切的需求。通過應用智能視頻分析，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，過濾掉大量無效信息，從海量的存儲數據中解脫出來，提升效率，變被動防御為主動防御。
4. 不受束縛的便捷應用
在互聯網時代，人們更希望實現無線、自由、隨時隨地享受數字化帶來的服務。軌道交通建設進入快速發展的階段，軌道交通視頻建設對無線化移動性也呈現出旺盛需求。
通常情況下監控目標或是攝像機往往是固定的，而無線化可實現視頻監控中心的移動。城市軌道交通視頻監控一般包括兩部分：車站內監控和列車內監控。通常站內監控通過在站臺、站廳內安裝攝像機來實現。而無線視頻傳輸技術實現對運行中的列車車廂內的實時監控，使控制中心能夠在第一時間內了解現場情況，并迅速做出總體指令和解決措施。
5.數據資源的安全可靠
城市軌道交通行業對數據存儲、數據安全的管理有非常高的要求。系統需要具備高性能、高可靠性、大容量等特點，并且需要有很好的可擴展性，支持存儲設備的集中管理和維護，并能針對全線路及各車站乃至每個監控點的存儲計劃、存儲策略等進行有效管理。
視頻監控中的存儲已經成為存儲應用中的一個重要分支，目前主要采用的存儲方式有前端分布式存儲、后端集中存儲和云存儲。其中云存儲技術很火熱，但目前仍存在一些問題，比如云存儲技術沒有統一標準，云存儲數據安全性需要進一步提升等。軌道交通視頻監控數據在存儲時間方面也較高的要求，比如普通存儲為30天，事件存儲為90天等。
三、今后趨勢與方向
作為城市公共交通系統的一個重要組成部分，我國軌道交通建設正在迎接大規模發展，對于企業而言這是機遇也是挑戰。目前軌道交通的視頻監控不再僅滿足于“看得見，看得清”，如何解決面向用戶的“便捷應用、效率提升”才是軌道交通視頻監控發展的不變真理。而其中涉及的新需求、新技術的研究與應用不局限于如下幾個方向。
1.基于視頻智能的深度學習
在現階段城市軌道交通安防建設中基本都提出了對智能視頻分析的需求，目前視頻監控已經實現的應用主要有逆行檢測、周界報警、音視頻診斷、入侵報警、滯留檢測、物品遺留、人流統計、絆線報警、人臉識別等，但由于監控現場環境因素限制，目前智能分析可靠性還不高。
隨著云計算、大數據、物聯網等先進技術的發展，智能分析算法的不斷發展、成熟，通過檢測視頻中目標的運動特征屬性，并采用行為分析、關聯跟蹤、視頻檢索等高級智能分析算法，結合電子地圖、傳感器等其他技術，實現入侵檢測、物體追蹤、人流控制、非法滯留以及判斷搜查可疑分子等行為事件的智能視頻監控，可有效地提高城市軌道交通安全防范綜合治理的能力。未來視頻監控系統將從根本上改變前端信息采集、數據傳輸、數據存儲的方式和結構，有效提高視頻監控的智能化分析可靠性，智能軌道交通視頻監控將向著更加集成化、智慧化的方向發展。
2.面向大數據的有效挖掘
安防行業已經從IT化走到DT化，未來數據在行業中的作用舉足輕重。伴隨著對數據和有效信息利用要求的提高，云存儲、云計算和大數據也開始同步發展起來。隨著軌道交通視頻監控范圍的擴大、前端監控點數量的增加，也出現多方面問題，比如視頻數據爆炸式增長、圖像視頻數據難以理解和識別等，因此云計算大環境下采用視頻結構化存儲,大數據分析應用等新技術將可以解決該問題。
數據量的巨大使系統面臨不斷存儲擴容問題，但簡單添加存儲節點只是增加了一個獨立系統，各個存儲點間都是獨立的，存儲資源難以有效融合和利用，存儲設備無法統一管理，其性能和容量也都不能均衡。而云技術采用虛擬集群的方式，把所有存儲節點組成一個虛擬池，可實現各個存儲節點自動遷移和負載均衡，系統具有高可靠性，從而提高海量數據的查詢和讀寫。另外，云存儲技術具有更高的數據安全性與可靠性，這對于城市軌道交通視頻監控系統產生的海量數據，云計算的這種并發處理優勢體現得更加明顯。但數據本身不是目的，應用才是。通過智能分析技術，對視頻監控系統中存儲的大量數據進行分析以獲得大量的結構化數據。通過對這些數據進行分析挖掘，以實現視頻監控的進步：高效事前預警、事后分析，為軌道交通視頻監控業務帶來歷史性變革。
3.基于“互聯網+移動”的便捷應用
在“互聯網+”時代，移動網絡、智能分析、云技術、物聯網等創新技術的快速發展，推動著互聯網與各行各業的深度融合。移動視頻監控是這個時代下安防監控的必然發展趨勢。通過移動應用可實現與軌道交通用戶的溝通以改善運輸服務，除了提供大眾資訊信息外，還有出行引導等功能。用戶可通過移動終端查閱列車時間信息、到站時間、車廂人數信息、政府公告、出行參考、股票信息、旅游信息、媒體資訊、廣告等實時多媒體信息，在火災及阻塞、恐怖襲擊等情況下，提供動態緊急疏散指示。
在軌道交通領域，移動視頻監控技術的應用只是初級階段，新興科技的發展將帶動移動監控業務的發展。未來5G時代的來臨，結合互聯網、可穿戴行業的創新，軌道交通移動視頻監控前景將超出想象。
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