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文档简介

几种常见的交通检测器 人们对交通事件检测的方法一般分为直接检测法和间接检测法。直接检测法是通过 监控摄像机采取图像信息,然后根据图像处理的算法提取出图像所包含的交通信息,如 交通流量、速度、占有率等判断是否有交通事故发生;或者通过工作人员巡逻或者路人 观察到有事故发生23。间接检测法则比直接检测法要复杂,首先布设在道路下的检测线 圈采集到交通流参数并将采集到的参数传送给 PC 机,PC 机利用有关的算法分析有没有 事故发生。由于直接检测法所需的工作量比间接检测法大,所以目前世界各国普遍采用 间接监测的方法。间接检测法用到的主要的采集数据的工具就是检测线圈,下面介绍一 下各种交通检测器的工作原理及其优缺点。 (1超声波检测器 工作原理:根据光沿直线传播的原理,当光遇到障碍物时就会被反射回来,同理当超声波遇 到障碍物(车辆)时就会产生一反射波,反射波传送回接收端,根据时间差就可以判断是否 有车辆通过。正常情况下,没有车辆时超声波返回到超声波检测器用的时间比有车辆通过 时用的时间要长,当接收到反射波的事件变短就可以判断出车辆通过。 优点:首先超声波检测器安装在路侧,不用破坏路面;其次,耐用且安装方便。 缺点:易受周围环境的影响,例如温度、雨雪等;其次检测范围有限,检测精度不 高,当有人或者其他动物通过时极可能发生误检。 (2线圈检测器: 环形线圈检测器是最早使用的事件检测器,目前世界很多国家的高速公路仍然在使 用线圈检测器。 工作原理:线圈检测器包含一个长方形或者圆形的闭合线圈,线圈内通有时刻变化 的电流,根据变化的电场会产生磁场,交变的电磁会产生电场的原理,当线圈受到压力 的作用时线圈内的回路电感量会产生变化,进而导致电流的变化,根据电感量是否发生 变化就可以知道是否有车辆通过了。 优点:首先目前线圈检测技术己被世界大部分国家使用,相对来说比较成熟,且价 格相对合理;其次线圈检测器被埋在地下,所以受周围环境的影响很小,且其自身的结 构决定了它很高的稳定性和精确度。 缺点:a. 目前我国的道路修建现状是先将道路铺设好后再埋设线圈,这样在埋设线 圈时就需要再次将路面挖开,埋好线圈后再一次将路面铺好,这种经过挖开然后再次铺 建的路面肯定没有原始的未经破坏的路面经久耐用,而且再次挖开和复建道路必须有足 够的财力支持才可以完成,无形中提高了道路的修建成本。 b.感应线圈虽然埋在地下,但是其主要是根据电流的变化来判断有无车辆通过的, 当外界环境突然变化时就会影响其内部电流的变化,进而造成误判,如气温的骤降就会 影响线圈的正常工作。 c.感应线圈主要根据线圈内部自感应电流的变化来判断是否有车辆通过,受该原理 的限制,当车速过快或者车辆拥堵时,前后车之间的间距很可能会小于 3m,此时,线 圈电流变化很不明显,所以很难准确的判断是否有车辆通过,这样其检测精度就会大大 降低。 d.并不是所有的检测线圈都可以识别邻近车道是否有车辆通过,这就要求工作人员 在硬件或者软件上部分加入可以跨车道判断车辆的部分。 (3)视频车辆检测器 实时交通车辆检测系统是一种计算机处理系统,该系统首先通过视频摄像头获取实 时图像,然后利用视频处理技术对采集的视频进行分析处理,通过观察分析处理后的结 果,统计有多少辆车该路段行驶,车辆的型号是什么,车辆的行驶速度是多少等交通参 数,以达到更加直观更加及时的掌握交通运行状况Sao 工作原理:在道路上架设摄像机,在摄像机可以扑捉到的范围内埋设线圈,当车辆 通过时,线圈产生一信号来启动摄像机,摄像机启动拍摄车辆的运行状态,并将运行状 态传送至监控室的 PC 机上,在 PC 机上用软件对这一视频进行处理得到车辆的运行参 数,如车速、占有率等。 优点:视频检测器采集的视频都是实时的可以人眼观察到的,这样检测到的交通事 故更加可靠和直观;视频检测用到的摄像头安装在道路的两侧,安装方便,当摄像机出 现故障时,维护也很方便,且摄像头的铺筑范围比较广,这样相邻的两个摄像机之间的 距离就可以隔一段距离,减少了成本;由于是人工观察视频判断是否有事故发生,所以 与其他检测器相比检测精度更高as 缺点:当有大雾、暴雨、雪等恶劣天气时,视频摄像机的观察范围受到影响,给检 测带来困难,另外,对人员的责任心和素质要求比较高。 2.3 交通检测系统处理技术 目前高速公路最常用的检测器是感应线圈检测器和视频检测器,由上节分析可知这 两种交通检测器都有各自的优缺点,单独使用任何一种都不能达到最理想的检测效果。 如仅使用视频检测器,当雾天、雨雪风沙等能见度比较低的天气时,则会影响其检测效 果; 同理,只是用线圈检测器,当车流量很大时也无法检测出精确的结果。 本文所设计的交通事件检测系统应用线圈交通检测器对交通事件来进行检测,通过 使用 TransModer 交通仿真软件仿真交通事故,计算出感应线圈的布设间距,通过观察 检测线圈采集到的车速、流量等数据判断是否有交通事故发生,再通过调用事件发生路 段的现场视频对事件的具体情况(事件种类、道路通行能力等 )进行直观的判断。 2.3.1 交通视频的检测技术 随着社会的逐渐发展,交通安全越来越受到人们的重视,尤其是 Zo12 年包茂高速 陕西省段连续发生的几起重大交通事故更引起了相关部门的重视。虽然现在大部分高速 公路都安装有视频摄像头,但是由于采集的视频图像数据量大等一系列原因,使得大部 分图像数据仅是传到高速公路监控中心,或者交通事故发生后再调用视频图像作为交通 事故分析的参考而没有得到很好的应用。在本文中,将某一高速路段作为试验路段,将 试验路段的视频资料利用 matlab 软件进行处理,作为线圈检测器的辅助依据。 4.1 运动目标检测常用的方法 一幅图像包括静止的背景和相对背景运动的前景,将背景和前景分割开来并对分割 后的前景做进一步处理使其成为若干独立目标的技术就叫运动目标检测;运动车辆检测 的步骤主要是分割背景与前景,去除干扰信号,最后跟踪处理真实目标,如下图 4.1 所 不: 图 4.1 目标检测与提取框图 杨梅三十页 运动目标检测主要有帧差法和背景相减法两种方法36 。 4.1.1 帧差法 对视频序列中两帧或几帧图像相减并对其差异进行检测和提取的方法叫做帧差法 f=l。帧差法的基本流程如下图 4.2 所示: 一_仁一二彝 匕 b 17 i一 形态学处理 联通域分析 判别 图 4.2 帧差法基本原理图 首先,利用公式(4-1)计算第 k 帧与第 k-1 帧图像的差分图 Dk,若 D、中像素值的 差绝对值大于闽值,则是前景像素,否则即是后景像素;然后利用式(4-2 对 D、二值 化得 Rk,对 Rk 进行处理和分析,将连通部分的面积与给定闽值进行比较,大于闽值则 是检测到的目标;帧差法程序简单,易于实现,实时性好,是检测运动目标的最基本的 方法s Dk x Y)一.fk x Y)一.fk- x Y) ( 4-1) 。 、二,:)一01Dk(xY)是在假设的条件下方可成立的,在现实生活中,图像尤其是高速运动的物体灰 度很难与约束方程相匹配;其次,约束方程要求式(4-4 必须是可微分的,这就需要 对图像数据进行预处理,以避免混叠效应;第三,在现实生活中噪声无处不在,因此找 到一幅没有一点噪声的图像是不可能实现的43 4.1.4 各种算法的比较分析 在衡量车辆检测算法性能时,鲁棒性、准确度、处理速度是主要的 3 个指标,算法 的鲁棒性即算法能自动、连续地工作,对于如噪声、光照、天气等因素的影响不太敏感; 2 算法的准确度即当有车辆通过时检测到的车辆数与实际通过的车辆数的百分比,准确度 高的算法检测百分比自然也就高;算法的实时性是指当问题出现时,是否能在第一时刻 发现并解决问题,这对交通事件的实时检测而言非常关键。根据这 3 个指标分别对论文 介绍的 3 种算法的性能加以比较。 能否高效率、高速度不停的运作是评价一个算法好坏的主要标准,如果算法对外界 的变化如光照变化、噪声影响、恶劣天气等不太明敏感,则该算法就可以自动连续的工 作; 当有车辆通过时利用某交通检测算法能及时准确的检测到车辆的状态,则说明检测 算法准确度高、速度快、漏检和误检率比较低。帧差法受外界环境的影响不大,当外界 干扰增大或者明暗程度变化时,帧差法仍可以使用,且其性能没有多大变化,但是,当 车辆静止时用帧差法就无法检测到,并且帧差法受时间间隔和车速的影响比较大,如果 车辆速度比较大或者相邻帧时间间隔比较小,相邻两帧变化有可能会过小或者前后两帧 无重叠,此时用帧差法就达不到检测的效果44。背景差分法简单,快速,准确率高,该 方法要求要检测的物体必须是静止且不受噪声干扰的,在这种理想状态下,对要处理的 图像进行背景差分,背景可以被完全去掉,仅剩下需要的车辆信息,但是在现实环境中, 完全静止无噪声的环境是很难找到的,并且背景差分法对外界环境的依赖性比较大,当 口光照射角度变化、恶劣天气或者物体运动过于频繁时,背景图像不唯一,故用背景差 分法不能检测出运动目标45 。光流场法适应性强,既能在静态背景下工作也能在动态背 景下工作,还可在摄像机运动的情况下工作,工作环境的变化不影响其工作。但是光流 场的计算公式要求检测物体表面是光滑变化的,可靠性差,抗干扰能力差,事件消耗量 比较大,不能实时反应交通数据变化,且对硬件要求较高,该方法目前还在实验阶段, 尚未广泛应用46。用表 4.1 对上述三种算法进行比较 表 4.1 各种算法性能的比较 检测算法帧差法背景差分法光流法 连续工作高 低 低 准确性 低 高 高 处理速度快 快 漫 通过以上分析对比可知,每种算法都有优缺点,我们要根据自身的需要来选取算法,本 文选取的是帧差法。 由于隧道内环境与隧道外环境差异大,所以驾驶员在隧道内的车辆行驶也与隧道外有很大 区别。 1.在一般情况下不允许有变道发生,车辆必须按照自己的形成道

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