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        一種多特征量交通檢測系統(tǒng)

        2014-07-09 20:08:59黃丹何春虎李雪
        科技視界 2014年3期
        關(guān)鍵詞:信息系統(tǒng)

        黃丹 何春虎 李雪

        【摘 要】本文結(jié)合多種傳感器技術(shù),對車輛進(jìn)行數(shù)字化與動態(tài)建模,設(shè)計了一種新型的多特征量綜合交通檢測系統(tǒng),可獲取車輛流量、車型、速度、加速度、輪重、軸重、軸組重、總重、當(dāng)量軸次、軸距、車高、車長、車寬、車輛輪廓、通行時間、行駛方向、超重、超速、車牌、車輛圖片等20種車輛交通數(shù)據(jù),大幅提高公路超限檢測、交通情況調(diào)查、公路計重收費(fèi)等領(lǐng)域自動化、數(shù)字化水平,對推動交通檢測領(lǐng)域內(nèi)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展起到重要作用。

        【關(guān)鍵詞】多特征量;交通檢測;信息系統(tǒng)

        0 引言

        隨著世界各國公路交通流量的不斷增長,交通數(shù)據(jù)的自動化獲取成為未來公路交通情況調(diào)查工作的必然選擇。目前國外發(fā)達(dá)國家還在對現(xiàn)有的車輛檢測技術(shù)做進(jìn)一步深入地研究,試圖提高檢測精度,擴(kuò)大使用范圍[1-3]。但是從國內(nèi)實踐來看,多種檢測技術(shù)相互搭配運(yùn)用,是比較現(xiàn)實的做法。每種檢測技術(shù)都有其檢測原理上的限制,因此無法獲得所需的所有交通參數(shù),為了獲取智能交通應(yīng)用所需的所有交通參數(shù),可選擇多種檢測器互相搭配,做到不同的檢測技術(shù)在功能上互補(bǔ)。

        在此前提下,結(jié)合多種傳感器技術(shù),提出一種新型的多特征量綜合交通檢測技術(shù),可獲取車輛全方位交通數(shù)據(jù),對車輛進(jìn)行動態(tài)建模與數(shù)字化,并根據(jù)車輛全方位交通數(shù)據(jù)提出一種基于多特征量的車型自動識別技術(shù)

        系統(tǒng)能提供全方位車輛特征量,可服務(wù)于公路設(shè)計、建設(shè)、運(yùn)營、維護(hù),應(yīng)用在高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)通行費(fèi)拆分、高速公路收費(fèi)站通行費(fèi)全自動計算、自動超限檢測、交通情況調(diào)查、軸載調(diào)查、道路養(yǎng)護(hù)管理等領(lǐng)域,大大提高相關(guān)交通單位自動化、數(shù)字化水平,能更好的維護(hù)公路業(yè)主方、運(yùn)營方及使用方的利益。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        整個系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)三部分組成。

        由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)進(jìn)行多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的采集,包括動態(tài)稱重彎板傳感器數(shù)據(jù)、激光輪廓檢測儀數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等;由數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,得到車輛流量、車型、速度、加速度、輪重、軸重、軸組重、總重、當(dāng)量軸次、軸距、車高、車長、車寬、車輛輪廓、通行時間、行駛方向、超重、超速、車牌、車輛圖片等20種車輛交通數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)將車輛特征數(shù)據(jù)反復(fù)進(jìn)行模型仿真、分組與對比,將融合后的特征數(shù)據(jù)作為最終數(shù)據(jù)。

        1.1 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)

        數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)包括動態(tài)稱重數(shù)據(jù)采集、激光輪廓檢測數(shù)據(jù)采集、車輛視頻數(shù)據(jù)采集三個部分。

        動態(tài)稱重數(shù)據(jù)采集部分包括彎板式傳感器、信號調(diào)理模塊、智能稱重儀器主機(jī)幾大部分。彎板式傳感器將車輛軸重轉(zhuǎn)換為傳感器信號;信號調(diào)理模塊主要用于對傳感器信號轉(zhuǎn)換為有效的電平信號,以及對電平信號進(jìn)行放大、濾波、線性化補(bǔ)償、隔離、保護(hù)等功能,使電平信號符合后端儀器采集卡的阻抗匹配要求;智能稱重儀器主機(jī)是動態(tài)稱重數(shù)據(jù)采集的控制中心,主要負(fù)責(zé)控制原始車輛數(shù)據(jù)的采集、實時處理以及發(fā)送。

        激光輪廓檢測主要通過電磁波連續(xù)檢測車輛頂部的高度,然后將車輛高度值通過數(shù)學(xué)模型還原成車輛剖面輪廓。根據(jù)測量時間方法的不同,通??煞譃槊}沖式和相位式兩種測量形式,為了實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的測距要求,一般采用相位方式進(jìn)行測量。相位式測距是對電波進(jìn)行幅度調(diào)制并測定調(diào)制波往返測線一次所產(chǎn)生的相位延遲,再根據(jù)調(diào)制波的波長,換算此相位延遲所代表的距離,即用間接方法測定出光經(jīng)往返測線所需的時間。

        車輛視頻數(shù)據(jù)采集主要使用攝像頭完成,對于車道全景數(shù)據(jù)使用標(biāo)清攝像頭,對于車牌識別使用高清攝像頭。

        1.2 數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)

        數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)處理分析手段,從已采集數(shù)據(jù)中分析出車輛特征數(shù)據(jù)。

        動態(tài)稱重數(shù)據(jù)的處理分為軟件濾波、波形匹配、車輛信息獲取三個步驟。軟件濾波使用波峰波谷算法,將原始波形中的各種噪聲、雜波濾除;波形匹配使用過濾后的波形信息,根據(jù)車輛本身的軸特征,以及傳感器埋設(shè)距離等條件,將對應(yīng)的兩個波形匹配為車輛的一根軸;車輛信息獲取根據(jù)車輛運(yùn)動特征,將多根軸匹配為一個車,并得到車輛的相應(yīng)特征數(shù)據(jù)。

        激光輪廓檢測數(shù)據(jù)處理可以得到車輛的長、寬、高信息。其關(guān)鍵點在于激光波形關(guān)鍵點的尋找,使用拐點逼近的算法,可較好的找到波形關(guān)鍵點。

        視頻數(shù)據(jù)的處理需要用到車輛視頻檢測技術(shù)。車輛視頻檢測技術(shù)運(yùn)用模式識別、圖像處理技術(shù),對運(yùn)動車輛連續(xù)圖像幀進(jìn)行分析處理,基本流程主要采用建立圖像背景模型、圖像背景模型的更新、圖像差分處理、圖像二值化、形態(tài)學(xué)濾波、陰影去除、運(yùn)動軌跡跟蹤等軟件技術(shù)和算法,使用標(biāo)清相機(jī)分析連續(xù)圖像幀,識別運(yùn)動車輛,獲取車輛圖像外部輪廓;同時使用高清相機(jī)軟觸發(fā)或硬觸發(fā)抓拍高清車輛圖片,分析抓拍車輛圖像局部紋理,并進(jìn)行車牌識別。

        1.3 數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)

        整個系統(tǒng)主要利用動態(tài)稱重技術(shù)、激光車輛輪廓檢測技術(shù)、視頻車輛檢測技術(shù)獲取車輛特征量,獲取的數(shù)據(jù)中,既有重復(fù)的,也有互補(bǔ)的。

        為了將不同格式多種數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行融合,采取了以下手段:建立日志分析機(jī)制,采用數(shù)據(jù)同步方法,確保不同傳感器獲取的不同數(shù)據(jù)反映的是同一時刻的車輛狀態(tài);針對重復(fù)的數(shù)據(jù),運(yùn)用類比的方法,對重復(fù)的特征量進(jìn)行干擾消除、取舍與校正;設(shè)計特征提取算法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行再次重組;最后根據(jù)多特征量對車輛進(jìn)行建模,得到真正的車輛特征數(shù)據(jù)。

        2 結(jié)語

        整個系統(tǒng)結(jié)合多種傳感器技術(shù),對車輛進(jìn)行數(shù)字化與動態(tài)建模,可獲取車輛流量、車型、速度、加速度、輪重、軸重、軸組重、總重、當(dāng)量軸次、軸距、車高、車長、車寬、車輛輪廓、通行時間、行駛方向、超重、超速、車牌、車輛圖片等20種車輛交通數(shù)據(jù);根據(jù)不同用戶群需求,系統(tǒng)可應(yīng)用于高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)通行費(fèi)拆分、高速公路收費(fèi)站通行費(fèi)全自動計算、自動超限檢測、交通情況調(diào)查、車輛軸載情況調(diào)查、道路養(yǎng)護(hù)管理等領(lǐng)域。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]Giachetti A,Campani M,Torre V.The use of optical flow for road navigation [J]. IEEE Transactions Robotics and Automation, 1998, 14(1):34-48.

        [2]Bertozzi M, Broggi A,F(xiàn)ascioli A,et al.Stereo vision-based vehicle detection [C]//Proceedings of Intelligent Vehicles Symposium. Dearborn: IEEE, 2000: 39-44.

        [3]Bensrhair A, Bertozzi M, Broggi A, et al. A cooperative approach to vision-based vehicle detection[C]// Proceedings of Intelligent Transportation Systems. Oakland:IEEE, 2001: 207-212.

        [責(zé)任編輯:楊玉潔]

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