1、道路交通信息采集与处理 技术新进展,1、信息在ITS中的作用,定义：ITS是将先进的计算机处理技术、信息技术、数据通信技术、自动控制技术、人工智能及电子技术等有效地综合应用于地面交通管理体系中，建立一种在大范围内、全方位发挥作用的准时、准确、高效的交通运输管理体系。,传统交通理论结合信息技术是ITS的显著特点信息是ITS的灵魂，道路交通信息是ITS信息中最基础、最重要的部分ITS的应用范围和应用效果受限于道路交通信息的精细程度,1、信息在ITS中的作用,2、细粒度道路交通信息,信息粒度(information granularity) 是描述信息分辨率的基本指标 。,定义：信息粒度是在基本集(
2、Rough集概念)中具有相同属性值的对象集合，是通过不可分辨性、相似性和函数性等来划分的对象集合；一个基本信息粒度相当于Rough集的一个等价类。,细粒度道路交通信息将极大地改善ITS的应用效果，并影响人们对ITS的理解。,2、细粒度道路交通信息,道路交通信息包括：车型、车速、交通流量、道路占有率、排队长度、交通事件等；精细化这些参数，能够增强信息的表达能力，从而提高ITS的应用水平和服务层次。,传统交通信息获取技术难以满足细粒度道路交通信息获取的要求。,3、道路交通信息获取技术比较,细粒度道路交通信息获取技术的基本要求,全天候无异常工作,使用寿命长、经济性好,信息丰富、直观,视频,感应线圈，
3、压电,感应线圈，视频,视频设备安装方便、检测信息量大、且具有可视性，有着其它检测设备无法比拟的优势。但是，必须开发出先进的视频交通信息采集系统，才能克服跨道误检、光影干扰等问题。感应线圈经济、可靠、全天候工作。必须开发出新新一代感应线圈，才能克服传统感应线圈无法进行车型分类的缺陷。,新一代感应线圈先进的视频检测技术,结 论,保留传统感应线圈的优点: 全天候稳定工作，抗干扰能力强，造价低； 基于感应曲线而非脉冲，因此信息量极大地增加； 突破了传统感应线圈的技术缺陷。,难以进行 车型分类,交通流量检 测精度不高,速度检测 精度不高,通过智能模式识别算 法实现高准确率的 车型自动分类,通过滤波算法克
4、服 车辆间信号的粘连 及侧向干扰现象,通过波峰时间差算法 使速度检测精度显著 提高,“新一代感应线圈”是唯一能区分轮廓相似的客车与货车的交通信息采集技术,4、新一代感应线圈交通信息采集系统,稳定可靠、全天候无异常工作,准确率超过95%的车型分类数据,准确率超过98%的交通量数据,准确率超过95%的车速数据,交通流状态信息,新一代感应线圈的显著特点：几匝导线实现交通信息的准确获取,新一代感应线圈交通信息采集系统技术原理,车型分类实质：利用信号波形进行模式识别,新一代感应线圈交通信息采集系统硬件,待删：单片微型计算机 Micro Controller Unit,感应线圈基频漂移的成因,基频漂移抑制
5、是非常重要和必要的,在理想状态下,无车经过时的线圈电感量L是恒定的，线圈基频也是不变的,实际应用中,错误检测,基频漂移,新一代感应线圈交通信息采集系统硬件,常用的基频漂移抑制方法,1. 基于FIR和 IIR滤波器的基频漂移抑制只适用于截止频率固定的情况，在噪声频率超过其截止频率时，无法发挥滤波作用 2. 基于自适应滤波器的基频漂移抑制需要一个与噪声有关而与信号无关的参考信号 3. 基于小波分解的基频漂移抑制当真实信号和噪声信号的频率较为接近时，该方法容易失效,新一代感应线圈交通信息采集系统硬件,待删：有限冲击响应Finity Inpulse Response,待删：无限冲击响应Infinity
6、 Inpulse Response,基于滚动时间窗聚类分析的基频漂移抑制方法,不同车速情况和干扰因素下，感应曲线的基频漂移信号与车辆感应信号 在频率上，可能出现相似甚至重叠现象 在幅值上，漂移信号幅值通常较小，而车辆感应信号较大,感应信号由基频信号和“异常信号”线性叠加而成；,滚动时间窗聚类分析方法的基本思路：,利用长度为N的时间窗聚类分析方法（K-MEANS） 来识别基频信号和“异常信号”；,用基频信号聚类中心值更新当前基频值；,通过原始信号与当前基频值相减来实现基频漂移抑制。,长度为N的滚动时间窗,聚类分析窗口向前滚动（剔除第一个数据的同时，加入一个新的采样数据）开始新的聚类分析；,新一代
7、感应线圈交通信息采集系统硬件,线圈检测器实测数据,基于滚动时间窗聚类分析法 得到的基频漂移曲线,车辆感应数据当前频率值与当前基频值之差,车辆感应曲线,车辆感应信号,基于滚动时间窗聚类分析的基频漂移抑制方法,新一代感应线圈交通信息采集系统硬件,基于小波分解的车辆感应数据滤波,车辆感应数据中夹杂着噪声信号,小波分解把信号分解成低频的“近似信号”和高频的“细节信号”,对上一级信号进行1/2抽样,数据滤波与压缩,新一代感应线圈交通信息采集系统硬件,车型分类核心模块,软件功能模块图,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,车型分类最重要的 3 个过程：,信号预处理与特征提取 特征优选 模式识别,新一代感应线
8、圈交通信息采集系统软件,车型分类的第1个过程 基于模型库的数据预处理和特征提取,模型库,样本集,计算模型,特征集（属性集）,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,车型分类的第2个过程 基于信息增益的特征优选,为避免信息冗余，提高模式识别算法的学习和分类性能，必须进行特征优选 以信息增益来度量特征值包含的分类信息大小 以信息增益值的大小来确定特征值是否被选择不同应用环境，“有用的特征值”可能不同,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,定义1 设X是取有限个值（共n个）的随机变量，pi =P X=xi ，i = 1, 2, n，则X的熵定义为：,其中，对数的底a可为任意正数，一般取2。规定当pi=0时
9、， 上面定义的熵称为Shannon熵，它度量了训练样本的纯度。,车型分类的第2个过程 基于信息增益的特征优选,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,定义2 一个属性A相对样本集S的信息增益Gain(S,A)定义为：,其中，Values(A)是属性A所有可能值的集合，Sv是S的值为v的子集，即 。,车型分类的第2个过程 基于信息增益的特征优选,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,特征集（R）,信息增益值计算及特征选取,新特征集（Q）,信息存在冗余,信息增益值大于某个阈值 则被选择,Q 为R的真子集,信息增益越大，代表特征属性提供的分类信息越多。,车型分类的第2个过程 基于信息增益的特征优选,新一代
10、感应线圈交通信息采集系统软件,学习和解释现实世界中的复杂传感器数据，人工神经网络(ANN)是目前已知的最有效的方法,一般BP网络模型,存在问题: 对于输出层的任何神经元来说输入层到隐层的连接权值和阈值是公共的，这说明对每一种模式的学习都会反复修改这些权值和阈值，网络难以收敛。,车型分类的第3个过程基于ANN的模式识别,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,当隐层、输出层分别采用sigmoid和线性激励函数时，目标误差函数表示为：,神经网络对N种模式的识别问题本质上是求解一组连接权值和阈值，使(3)式成立。,（3）,车型分类的第3个过程基于ANN的模式识别,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,（4
11、）,（4）式是不等式组（3）的一个子式，（4）式的解未必是（3）式的解；反过来（3）式的解必定同时满足（4）式。因为（3）式受多个条件的限制，因此无解的可能性比任何一个子式都大。,只考虑某一支输出，即将某模式e和e区分开（此时为两种模式的识别问题），则网络应得到一组权值和阈值满足下式：,车型分类的第3个过程基于ANN的模式识别,新一代感应线圈交通信息采集系统软件,新一代感应线圈交通信息采集系统车型分类流程,功能,实时采集流、密、速、车型等多种参数； 远程数据传输、远程控制； 数据分析、报表制作； 其它功能。,指标,车流量检测准确率： 98； 车型识别准确率： 95 %； 车速检测准确率： 95
12、 % 。,新一代感应线圈交通信息采集系统应用情况,广东省公路交通数据处理分析系统； 厦门市道路智能交通管理系统； G107广州黄埔交通量观测站； G105广州钟落潭交通量观测站； G106广州龙归交通量观测站； 东莞市虎门镇道路交通协调控制系统 ,新一代感应线圈交通信息采集系统应用情况,现场环境及设备安装,G107广州市黄埔交通量观测站,新一代感应线圈交通信息采集系统应用情况,系统主机,信号处理分析仪,多通道信号处理器,程序界面,新一代感应线圈交通信息采集系统认证,车型识别检 测报告,新一代感应线圈交通信息采集系统认证,车速检测报告,车速检测准确率超过99%。,新一代感应线圈交通信息采集系统认
13、证,基于轨迹跟踪而非基于虚拟线圈 强鲁棒性检测 采集多种交通参数,5、先进的视频交通信息采集系统,基本假设： 在一定的环境下，背景上某象素点的值是高斯分 布的； 对于运动物体来说，由于其本身的光学不均匀性， 作用于背景点的效果属于随机干扰。,基于高斯分布假设的背景自回归估计模型,基于高斯分布假设的背景自回归估计模型,白天 图像,获取 背景,夜间 图像,获取 背景,基于高斯分布假设的背景自回归估计模型,方法：通过小波变换提取纹理，再利用灰度共生 矩阵对纹理进行分析。,基于纹理分析与灰度共生矩阵的光影消除,基于纹理分析与灰度共生矩阵的光影消除阴影消除,基于纹理分析与灰度共生矩阵的光影消除车灯照明光
14、斑及路侧灯阴影消除,Kalman滤波是一个对动态系统的状态序列进行线性最小方差误差估计的算法，能够预测实际道路上行驶的车辆的状态。,基于Kalman滤波的车辆检测与轨迹跟踪,交叉口排队长度的视频检测算法,路面背景,车道线边缘检测,二值化路面背景,停车线和车道分隔线检测结果,车道分隔线和停车线检测,图像距离到空间距离的映射,排队长度检测结果,第1车道排队长度检测结果,排队长度检测结果,亮度值曲线,第2车道排队长度检测结果,排队长度检测结果,亮度值曲线,第3车道排队长度检测结果,排队长度检测结果,亮度值曲线,车辆 牌照 的 特征,车牌字符属于印刷字符，字符笔画中蕴含有丰富的角点，且分布密集而规则。
15、,基于字符角点信息特征的车牌定位,车牌定位分割结果,不同定位算法准确度的比较,基于双向判决快速Hough变换算法的车牌矫正,Hough变换对直线的检测具有很强的鲁棒性，其原理是将图像平面中的点映射到参数空间，对参数空间的点被映射到的次数进行统计，以此判断直线的存在。 双向快速判决算法：通过Soble变换及梯度方向缩小搜索范围，再利用Hough对候选目标进行最终判定。,车牌矫正试验结果,车牌字符识别方法研究,统计 模式 识别,用概率统计模型得到各类别的特征向量分布，以取得分类的功能,结构 模式 识别,汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据,
16、字 符 轮 廓,反映字符图像的结构 用标准化后的轮廓距边框的距离描述 车牌字符出现不同程度的模糊、笔画之间粘连，使得字符的轮廓在一些细节上出现突变或丢失。,小 波 变 换,多分辨分析恰好能起到滤波的作用，把高分辨率的信号进行分解，提取出低分辨率的主体轮廓和高频细节。,将待识别字 符的多尺度 轮廓特征与 模板字符的 多尺度轮廓 特征进行比 较，根据相 似度确定待 识别的字符,基于字符方向轮廓小波分解的字符识别方法,字符识别结果,参考字符的方向轮廓及小波多尺度轮廓,京珠高速公路温泉隧道交通事件检测系统 广州市黄埔大道交通违章判别与取证系统 广州市越秀桥违章变线判别与取证系统 江西省鹰潭市电子警察系
17、统 广东省虎门大道交通信息采集系统 湖南长沙市电子警察系统 ,先进的视频交通信息采集系统应用情况,先进的视频交通信息采集系统应用情况,违章照片,地点：黄埔隧道 时间：2004年4月10日22:42:32 速度：98km/h,违章照片,地点：广州市越秀桥 时间：2006年6月13日09:21:12 粤A 5K901压线,6、多源信息的深度融合,单一信息源的检测方式 检测效果容易受传感器本身的性能质量和外界环境的影响 当传感器出现故障时，系统则无法正常工作 各种传感器均存在一定的局限性,信息互补 冗余备份,感应线圈克服了视频无法全天候工作的缺陷 视频克服了感应线圈无法准确识别跨线行驶的车辆的问题 视频检测车辆的外部轮廓和色彩特征，并且能进行车牌识别，感应线圈检测车辆的底盘特性，且对车辆存在的检测具有高度的可靠性，因此二者具有很强的信息互补关系,视频感应线圈的数据融合,基于移动与固定检测的路网交通流建模及动态A*诱导算法研究（国家自然科学基金项目） 面向出行者的交通信息模型与诱导理论及应用研究（广东省自然科学基金项目） 细粒度交通信息获取与深度融合技术装备的开发与应用（广州市科技攻关项目） 广州市ITS共用信息平台数据融合技术攻关及应用示范（广州市“十五”攻关ITS应用示范项目） G107夏园交通量观测站 华南理工大学珠江南路观测站 ,视频感应线圈的数据融合研究及应用情况,谢 谢,
