薛大暄 劉金剛

摘? 要： 為了降低交通監(jiān)控系統(tǒng)中單一傳感器的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提出基于數(shù)據(jù)挖掘的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)。在監(jiān)控環(huán)境中安裝并配準(zhǔn)視覺交通監(jiān)控設(shè)備，通過對(duì)交通監(jiān)控系統(tǒng)的視頻攝像等多視角傳感器的數(shù)據(jù)挖掘與集成，提取監(jiān)控目標(biāo)的信息特征。以提取的特征結(jié)果為基礎(chǔ)，通過目標(biāo)匹配及相同目標(biāo)數(shù)據(jù)融合兩個(gè)步驟得出交通監(jiān)控的信息融合結(jié)果。經(jīng)過對(duì)比實(shí)驗(yàn)得出結(jié)論：與傳統(tǒng)信息融合技術(shù)相比，將設(shè)計(jì)的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)中有效地降低了誤報(bào)率和漏報(bào)率。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘; 交通監(jiān)控; 監(jiān)控信息; 信息融合; 信息處理技術(shù); 監(jiān)控精度

中圖分類號(hào)： TN948.64?34; TP277? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）13?0088?04

Research on traffic monitoring information fusion technology based on data mining

XUE Daxuan， LIU Jingang

（Information Engineering College， Capital Normal University， Beijing 100048， China）

Abstract： A traffic monitoring information fusion technology based on data mining is proposed to reduce the false alarm rate and missing alarm rate of the single sensor in the traffic monitoring system. The visual traffic monitoring equipment is installed and registered in the monitoring environment， and then the information features of monitored targets are extracted by data mining and integration of the multi?perspective sensors like video and camera shooting in the traffic monitoring system. On the basis of the extracted feature results， the information fusion results of traffic monitoring are obtained by the two steps of target matching and data fusion of the same targets. It can be concluded from the contrastive experiments that the application of the proposed traffic monitoring information fusion technology to the monitoring system can effectively reduce the false alarm rate and missing alarm rate in comparison with the traditional information fusion technology.

Keywords： data mining; traffic monitoring; monitoring information; information fusion; information processing technology; monitor accuracy

0? 引? 言

交通是從事旅客和貨物運(yùn)輸及語言和圖文傳遞的行業(yè)，主要可以包括運(yùn)輸和郵電兩個(gè)方面，在當(dāng)下的國民經(jīng)濟(jì)中可以當(dāng)作第三產(chǎn)業(yè)。按照交通運(yùn)輸?shù)念愋涂梢詫⒔煌ǚ譃殍F路、公路、水路、空路和管道五種方式，而當(dāng)下交通主要指的是日常交通[1]。為了維持交通秩序，中國制定了相關(guān)的交通法律，并設(shè)置相關(guān)的監(jiān)控系統(tǒng)約束道理交通安全。交通監(jiān)控主要依賴相關(guān)的監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行，設(shè)置的監(jiān)控點(diǎn)主要分布在車流、人流相對(duì)集中的道理交叉口和重點(diǎn)路段上，監(jiān)控設(shè)備將采集到的圖像傳輸?shù)降缆繁O(jiān)控指揮中心，輔助相關(guān)的值班人員及時(shí)了解各個(gè)區(qū)域的路面運(yùn)行狀態(tài)。通過對(duì)交通監(jiān)控信息的分析，可以及時(shí)調(diào)整各路口的車輛流量，確保交通通暢。除此之外，當(dāng)?shù)缆翻h(huán)境中出現(xiàn)交通事故或違章情況，也可以以交通監(jiān)控的結(jié)果為依據(jù)，提高公安機(jī)關(guān)執(zhí)法辦案的水平及效率。然而單一視角的交通監(jiān)控設(shè)備會(huì)由于角度與視線的問題致使監(jiān)控結(jié)果出現(xiàn)偏差，為此需要在交通監(jiān)控系統(tǒng)中增加硬件設(shè)備，并利用相應(yīng)的信息融合技術(shù)來提高監(jiān)控信息的準(zhǔn)確度和精度。

信息融合技術(shù)是將多傳感器信息源的數(shù)據(jù)和信息加以聯(lián)合、相關(guān)及組合，獲得更為精確的位置估計(jì)及身份估計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)交通環(huán)境及其重要程度的實(shí)時(shí)、完整評(píng)價(jià)的處理過程[2]。信息融合技術(shù)具有冗余性、互補(bǔ)性等特點(diǎn)，同時(shí)可以拓展監(jiān)控的覆蓋范圍、增強(qiáng)交通監(jiān)控系統(tǒng)的識(shí)別能力。傳統(tǒng)的信息融合技術(shù)包括加權(quán)平均融合技術(shù)、最優(yōu)加權(quán)融合技術(shù)以及自適應(yīng)信息融合技術(shù)，然而傳統(tǒng)信息融合技術(shù)中均存在融合效率低的問題，為此需要利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)挖掘是與計(jì)算機(jī)技術(shù)相關(guān)的方法，通常是指從大量的數(shù)據(jù)中通過特有的算法搜索出隱藏于其中信息的過程。將該方法應(yīng)用到交通監(jiān)控信息融合技術(shù)當(dāng)中，可以提升對(duì)交通目標(biāo)的快速搜索，從而提高信息融合技術(shù)的實(shí)現(xiàn)效率。

1? 交通監(jiān)控信息融合技術(shù)設(shè)計(jì)

1.1? 安裝與配準(zhǔn)視覺交通監(jiān)控設(shè)備

交通監(jiān)控系統(tǒng)中需要安裝的硬件監(jiān)控設(shè)備包括兩個(gè)方面：一個(gè)為高清網(wǎng)絡(luò)視覺圖像攝像機(jī)，主要用來采集交通路面上的實(shí)時(shí)道路信息[3]。該攝像機(jī)可以實(shí)現(xiàn)大范圍立體角度內(nèi)的光譜信息收集、變換、傳輸、處理以及顯示;另一個(gè)硬件設(shè)備為數(shù)字高清網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)，除了可以實(shí)現(xiàn)小范圍的錄像之外，還可以存儲(chǔ)一定容量的數(shù)據(jù)。在監(jiān)控系統(tǒng)中攝像機(jī)與傳感器的設(shè)置個(gè)數(shù)在2個(gè)以上，實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)控的多源數(shù)據(jù)采集，交通監(jiān)控設(shè)備在實(shí)際工作過程中的運(yùn)行流程如圖1所示。

監(jiān)控設(shè)備安裝完畢后，需要對(duì)其進(jìn)行配準(zhǔn)處理，多監(jiān)控設(shè)備的配準(zhǔn)是為了獲得無誤差量測(cè)轉(zhuǎn)換信息所采用的數(shù)據(jù)處理過程，分別從時(shí)間和空間兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控設(shè)備以及信息融合相關(guān)設(shè)備的配準(zhǔn)[4]。將采集到的視頻數(shù)據(jù)與信息存儲(chǔ)到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，作為信息融合的初始信息數(shù)據(jù)集。

1.2? 挖掘交通監(jiān)控信息數(shù)據(jù)

按照數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)原理，可以將其步驟劃分為：定義問題、建立數(shù)據(jù)庫、分析數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、建立挖掘規(guī)則和實(shí)施。在此次交通監(jiān)控信息數(shù)據(jù)的挖掘中，以視覺交通監(jiān)控設(shè)備采集到的監(jiān)控圖像信息組成的數(shù)據(jù)集作為搭建的數(shù)據(jù)庫[5]。在此基礎(chǔ)上，分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并剔除掉數(shù)據(jù)庫中的無效數(shù)據(jù)。將處理完成的數(shù)據(jù)庫用[Ii]表示，在一個(gè)預(yù)先定義的規(guī)則[I1?I2]中，規(guī)則的前件用[?]前的事務(wù)[I1]表示，規(guī)則的后件用[?]后的事務(wù)[I2]表示。按照規(guī)定的關(guān)聯(lián)規(guī)則在交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫中挖掘?qū)?yīng)的待融合數(shù)據(jù)。

1.3? 提取監(jiān)控信息數(shù)據(jù)特征

交通路面中無論是車輛還是行人都處于移動(dòng)的狀態(tài)，因此需要將同一個(gè)目標(biāo)的不同角度信息識(shí)別出來，再進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息的融合[6]。若要識(shí)別交通監(jiān)控視頻中的目標(biāo)，首先需要將對(duì)應(yīng)目標(biāo)的數(shù)據(jù)特征提取出來，并以此作為標(biāo)準(zhǔn)識(shí)別其他角度上的畫面信息。監(jiān)控信息數(shù)據(jù)特征的提取過程如圖2所示。

按照?qǐng)D2中的提取流程實(shí)現(xiàn)對(duì)交通監(jiān)控圖像中輪廓特征的提取，在此基礎(chǔ)上通過檢測(cè)圖像中的運(yùn)動(dòng)物體實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)車輛的特征提取[7]。使用的提取方法為運(yùn)動(dòng)分割方法，利用當(dāng)前監(jiān)控畫面與背景圖像的差分實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。單一監(jiān)控設(shè)備的背景圖像在短時(shí)間內(nèi)固定不變，設(shè)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像為[G（x，y）]，相應(yīng)的背景圖像用[B（x，y）]表示。比較當(dāng)前交通監(jiān)控設(shè)備的采集圖像與背景圖像，確定實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像中各個(gè)像素的變化情況，并利用式（1）提取出交通監(jiān)控圖像的基本運(yùn)動(dòng)特征。

式中：[t]為交通監(jiān)控的時(shí)間;[Dt（x，y）]為固定監(jiān)控設(shè)備對(duì)應(yīng)的背景圖像;TH表示像素移動(dòng)的門限值[8]。綜合輪廓特征與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征的提取結(jié)果，即可得出監(jiān)控信息數(shù)據(jù)特征的綜合提取結(jié)果。

1.4? 融合多視角交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

多視角交通監(jiān)控信息融合技術(shù)中，不同角度與位置上的監(jiān)控設(shè)備設(shè)置的參數(shù)不同，導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)可能是實(shí)時(shí)的或非實(shí)時(shí)的，同步或者異步的[9]。為此將交通監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)信息抽象為數(shù)據(jù)層、特征層和決策層。多視角信息時(shí)數(shù)據(jù)融合的加工對(duì)象、協(xié)調(diào)優(yōu)化與綜合處理是信息數(shù)據(jù)融合的核心，為此可以以提取的特征結(jié)果為基礎(chǔ)，分別從多個(gè)層次方面實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的融合。具體的數(shù)據(jù)融合過程如圖3所示。

1.4.1? 目標(biāo)匹配

目標(biāo)匹配的目的是識(shí)別不同交通監(jiān)控設(shè)備中的同一目標(biāo)，在當(dāng)前監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)集中的圖像[Gt]中，存在特征向量的區(qū)域[R（p）]的前景像素定義為[p（x，y）]，且另一個(gè)監(jiān)控設(shè)備采集的任意一個(gè)監(jiān)控圖像對(duì)應(yīng)的像素定義為[px，y]，兩者之間的相似度可以用式（2）計(jì)算：

式中參數(shù)[N]表示像素的鄰域半徑。除了特征匹配度之外，[T]為距離相似測(cè)度函數(shù)，表達(dá)式為：

式中：[ΔP]，[ΔV]與[ΔC]分別表示圖像中的位置變化值、速度變化值以及顏色變化值[10];[α]，[β]與[γ]為對(duì)應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，且三者的參數(shù)之和為1。將式（3）的求解結(jié)果代入到式（2）中，即可求出不同交通監(jiān)測(cè)設(shè)備采集圖像之間的相似度，若相似度高于80%，則判斷為同一目標(biāo)，可以進(jìn)行下一步的信息數(shù)據(jù)融合處理[11]。

1.4.2? 相同目標(biāo)數(shù)據(jù)融合

相同目標(biāo)的所有信息分別從像素層、特征層和決策層三個(gè)角度實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合。其中，像素層是最低層次的融合，直接在交通監(jiān)控設(shè)備采集到的原始觀測(cè)信息層上進(jìn)行融合;特征層融合采集到的信息進(jìn)行特征分類與分析，并在一定很程度上進(jìn)行信息壓縮，便于實(shí)時(shí)處理[12];決策層是在目標(biāo)匹配的基礎(chǔ)上，建立對(duì)所觀察對(duì)象的初步結(jié)論，接著通過各個(gè)交通監(jiān)控設(shè)備關(guān)聯(lián)進(jìn)行局部決策層的融合處理，最終獲得交通監(jiān)控信息融合結(jié)果。

2? 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

為了檢測(cè)設(shè)計(jì)的基于數(shù)據(jù)挖掘的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)的應(yīng)用效果，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并應(yīng)用在實(shí)際的交通監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中。選擇車流量大的交叉路作為此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象，將具有較高性能的交通監(jiān)控器按照?qǐng)D4中的方式安裝在指定的位置上，并調(diào)整到工作模式。

在硬件設(shè)備安裝并調(diào)試完成的情況下，將其連接到交通監(jiān)控環(huán)境中心的主機(jī)中，并通過對(duì)應(yīng)的界面顯示出來，其結(jié)果如圖5所示。

在此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)中設(shè)置傳統(tǒng)的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)作為實(shí)驗(yàn)的對(duì)比技術(shù)，兩個(gè)信息融合技術(shù)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境與相關(guān)數(shù)據(jù)參數(shù)相同，以此保證實(shí)驗(yàn)變量的唯一性。分別將兩個(gè)交通監(jiān)控信息融合技術(shù)應(yīng)用到監(jiān)控環(huán)境當(dāng)中，手動(dòng)控制交通車流的運(yùn)行情況，并設(shè)置多個(gè)交通違規(guī)情況。通過監(jiān)控系統(tǒng)的告警次數(shù)證明設(shè)計(jì)的信息融合技術(shù)的應(yīng)用效果，為了避免實(shí)驗(yàn)偶然性對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生的影響，設(shè)置多次實(shí)驗(yàn)，以得到準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)與計(jì)算得出實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表1所示。

將實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果輸入到第三方統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中，統(tǒng)計(jì)出交通監(jiān)控結(jié)果的漏報(bào)率與誤報(bào)率。通過計(jì)算，傳統(tǒng)交通監(jiān)控信息融合技術(shù)的漏報(bào)率為18.3%，誤報(bào)率為11.7%;而基于數(shù)據(jù)挖掘的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)的漏報(bào)率與誤報(bào)率分別為3.3%和1.6%，相比之下分別降低了15%和10.1%。由此可以證明設(shè)計(jì)的基于數(shù)據(jù)挖掘的交通監(jiān)控信息融合技術(shù)可以有效地提升交通監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)控精度與準(zhǔn)確性。

3? 結(jié)? 語

本文以多視角攝像機(jī)的交通監(jiān)控為研究背景，基于數(shù)據(jù)挖掘的研究策略，提出對(duì)應(yīng)的信息融合方法，即將單個(gè)攝像機(jī)的信息融合處理和多個(gè)攝像機(jī)的信息融合處理兩個(gè)過程相結(jié)合。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的信息融合技術(shù)的有效性，顯著提高了對(duì)交通監(jiān)控目標(biāo)的監(jiān)控精度，也較好地對(duì)目標(biāo)的完整狀態(tài)進(jìn)行了描述。然而在實(shí)際的運(yùn)行過程中，監(jiān)控結(jié)果會(huì)由于環(huán)境的影響而導(dǎo)致信息融合結(jié)果產(chǎn)生誤差，因此需要在未來的工作中深入開展研究。

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