道路交通信息采集與處理技術(shù)新進展PPT

1、1 1、信信息息在在I I1 1、信信息息在在I I2 2、細細粒粒度度道道定義定義：信息粒度是在基本集信息粒度是在基本集(Rough集概念集概念)中具有相同屬性值的對象集合，是通過不可中具有相同屬性值的對象集合，是通過不可分辨性、相似性和函數(shù)性等來劃分的對象集分辨性、相似性和函數(shù)性等來劃分的對象集合；一個基本信息粒度相當于合；一個基本信息粒度相當于Rough集的一集的一個等價類。個等價類。2 2、細細粒粒度度道道細粒度道路交通信息獲取技術(shù)的基本要求細粒度道路交通信息獲取技術(shù)的基本要求全天候無異常工作全天候無異常工作使用壽命長、經(jīng)濟性好使用壽命長、經(jīng)濟性好信息豐富、直觀信息豐富、直觀視頻視頻感

2、應(yīng)線圈，壓電感應(yīng)線圈，壓電感應(yīng)線圈，視頻感應(yīng)線圈，視頻新一代新一代感應(yīng)線圈感應(yīng)線圈先進的視頻檢測技術(shù)先進的視頻檢測技術(shù)結(jié)結(jié) 論論難以進行難以進行車型分類車型分類交通流量檢交通流量檢測精度不高測精度不高速度檢測速度檢測精度不高精度不高通過智能模式識別算通過智能模式識別算法實現(xiàn)高準確率的法實現(xiàn)高準確率的車型自動分類車型自動分類通過濾波算法克服通過濾波算法克服車輛間信號的粘連車輛間信號的粘連及側(cè)向干擾現(xiàn)象及側(cè)向干擾現(xiàn)象通過波峰時間差算法通過波峰時間差算法使速度檢測精度顯著使速度檢測精度顯著提高提高穩(wěn)定可靠、全天候無異常工作穩(wěn)定可靠、全天候無異常工作準確率超過準確率超過95%的車型分類數(shù)據(jù)的車型分類數(shù)

3、據(jù)準確率超過準確率超過98%的交通量數(shù)據(jù)的交通量數(shù)據(jù)準確率超過準確率超過95%的車速數(shù)據(jù)的車速數(shù)據(jù)交通流狀態(tài)信息交通流狀態(tài)信息新一代感應(yīng)線圈的顯著特點：幾匝導(dǎo)線實現(xiàn)交通信息的準確獲取新一代感應(yīng)線圈的顯著特點：幾匝導(dǎo)線實現(xiàn)交通信息的準確獲取新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)技術(shù)原理新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)技術(shù)原理 新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件待刪：單片微型計算機 Micro Controller Unit 感應(yīng)線圈基頻漂移的成因感應(yīng)線圈基頻漂移的成因基頻漂移抑制是非常重要和必要的基頻漂移抑制是非常重要和必要的在理想狀態(tài)下在理想狀態(tài)下無車經(jīng)過時的線圈電感量

4、無車經(jīng)過時的線圈電感量L是是恒定的恒定的，線圈基頻也是，線圈基頻也是不變的不變的實際應(yīng)用中實際應(yīng)用中錯誤檢測錯誤檢測基頻漂移基頻漂移新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件常用的基頻漂移抑制方法常用的基頻漂移抑制方法1. 基于FIR和和 IIR濾波器濾波器的基頻漂移抑制只適用只適用于截止頻率固定于截止頻率固定的情況，在噪聲頻率超過其截止頻率時，無法發(fā)揮濾波作用 2. 基于自適應(yīng)濾波器自適應(yīng)濾波器的基頻漂移抑制需要一個需要一個與噪聲有關(guān)而與信號無關(guān)的參考信號與噪聲有關(guān)而與信號無關(guān)的參考信號 3. 基于小波分解小波分解的基頻漂移抑制當真實信號和噪聲信號的頻率較為接近時，

5、該方法容易失效頻率較為接近時，該方法容易失效 新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件待刪：有限沖擊響應(yīng)待刪：有限沖擊響應(yīng)Finity Inpulse Response 待刪：無限沖擊響應(yīng)待刪：無限沖擊響應(yīng)Infinity Inpulse Response 基于滾動時間窗聚類分析的基頻漂移抑制方法基于滾動時間窗聚類分析的基頻漂移抑制方法 不同車速情況和干擾因素下，感應(yīng)曲線的基頻漂移信號與車輛感應(yīng)信號u在頻率上，可能出現(xiàn)相似甚至重疊現(xiàn)象 u在幅值上，漂移信號幅值通常較小，而車輛感應(yīng)信號較大感應(yīng)信號由基頻信號和“異常信號”線性疊加而成；滾動時間窗聚類分析方法的基本思路：

6、利用長度為N的時間窗聚類分析方法（K-MEANS） 來識別基頻信號和“異常信號”；用基頻信號聚類中心值更新當前基頻值；通過原始信號與當前基頻值相減來實現(xiàn)基頻漂移抑制。長度為N的滾動時間窗聚類分析窗口向前滾動（剔除第一個數(shù)據(jù)的同時，加入一個新的采樣數(shù)據(jù)）開始新的聚類分析；新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件線圈檢測器實測數(shù)據(jù)線圈檢測器實測數(shù)據(jù)基于滾動時間窗聚類分析法基于滾動時間窗聚類分析法得到的得到的基頻漂移曲線基頻漂移曲線車輛感應(yīng)數(shù)據(jù)車輛感應(yīng)數(shù)據(jù)當前頻率值與當前基頻值之差當前頻率值與當前基頻值之差車輛感應(yīng)車輛感應(yīng)曲線曲線車輛感應(yīng)信號車輛感應(yīng)信號基于滾動時間窗聚類

7、分析的基頻漂移抑制方法基于滾動時間窗聚類分析的基頻漂移抑制方法 新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件基于小波分解的車輛感應(yīng)數(shù)據(jù)濾波基于小波分解的車輛感應(yīng)數(shù)據(jù)濾波車輛感應(yīng)數(shù)據(jù)中夾雜著噪聲信號噪聲信號 小波分解小波分解把信號分解成低頻的“近似信號”和高頻的“細節(jié)信號”對上一級信號進行對上一級信號進行1/2抽樣抽樣數(shù)據(jù)濾波與壓縮數(shù)據(jù)濾波與壓縮新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)硬件硬件車型分類核心模塊車型分類核心模塊新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟

8、件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件特征集（特征集（R）信息增益值計算及特征選取信息增益值計算及特征選取新特征集（新特征集（Q） 信息存在冗余信息存在冗余信息增益值大于某個閾值信息增益值大于某個閾值則被選擇則被選擇Q 為為R的真子集的真子集新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件l學習和解釋現(xiàn)實世界中的復(fù)雜傳感器數(shù)據(jù)，人工神經(jīng)網(wǎng)

9、絡(luò)學習和解釋現(xiàn)實世界中的復(fù)雜傳感器數(shù)據(jù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( (ANN) )是是目前已知的最有效的方法目前已知的最有效的方法新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件11 21112222221()21exp()1()21exp() 1SAMPLEHIDDENINSAMPLEHIDDENINjddd Rj Rijiji Rjddd Rj Rijiji RNwEtrx wwEtrx wE21212()21exp()SAMPLEHIDDENINNjdNNNdd Rj Rijiji RNNwtrx wEEEE新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件21

10、()21exp()SAMPLEHIDDENINejdeeeedd Rj Rijiji RwEtrx w新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)軟件軟件新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)車型分類流程新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)車型分類流程新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)應(yīng)用情況應(yīng)用情況新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)應(yīng)用情況應(yīng)用情況新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)應(yīng)用情況應(yīng)用情況新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)認證認證新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信

11、息采集系統(tǒng)認證認證車速檢測準確率超過車速檢測準確率超過99%99%。新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)新一代感應(yīng)線圈交通信息采集系統(tǒng)認證認證基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型白天白天圖像圖像獲取獲取背景背景夜間夜間圖像圖像獲取獲取背景背景基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型基于高斯分布假設(shè)的背景自回歸估計模型基于紋理分析與灰度共生矩陣的光影消除基于紋理分析與灰度共生矩陣的光影消除基于紋理分析與灰度共生矩陣的光影消除基于紋理分析與灰度共生矩陣的光影消除陰影消除陰影消除基于紋理分析與灰度共生矩

12、陣的光影消除基于紋理分析與灰度共生矩陣的光影消除車燈照明光斑及路側(cè)燈陰影消除車燈照明光斑及路側(cè)燈陰影消除 基于基于KalmanKalman濾波的車輛檢測與軌跡跟蹤濾波的車輛檢測與軌跡跟蹤交叉口排隊長度的視頻檢測算法交叉口排隊長度的視頻檢測算法路面背景路面背景車道線邊緣檢測車道線邊緣檢測二值化路面背景二值化路面背景停車線和車道分隔線檢測結(jié)果停車線和車道分隔線檢測結(jié)果車道分隔線和停車線檢測車道分隔線和停車線檢測）（）（）（）（）（）（ftan2tanBBftan2tanfBBftan2tanBBftan2tanfBBhAAAAAAl0l0k0k0l0k0kl圖像距離到空間距離的映射圖像距離到空間距

13、離的映射排隊長度檢測結(jié)果排隊長度檢測結(jié)果050100150200250300102030405060708090100排隊長度檢測結(jié)果排隊長度檢測結(jié)果亮度值曲線亮度值曲線050100150200250300102030405060708090100排隊長度檢測結(jié)果排隊長度檢測結(jié)果亮度值曲線亮度值曲線0501001502002503000102030405060708090100 排隊長度檢測結(jié)果排隊長度檢測結(jié)果亮度值曲線亮度值曲線車輛牌照的特征車牌字符屬于印刷字符，字符筆畫中蘊含有豐富的角點，且分布密集而規(guī)則。基于字符角點信息特征的車牌定位基于字符角點信息特征的車牌定位 基于雙向判決快速基于雙

14、向判決快速Hough變換算法的車牌矯正變換算法的車牌矯正 統(tǒng)計模式識別用概率統(tǒng)計模型得到各類別的特征向量分布，以取得分類的功能 結(jié)構(gòu)模式識別漢字圖形含有豐富的結(jié)構(gòu)信息，可以設(shè)法提取含有這種信息的結(jié)構(gòu)特征及其組字規(guī)律，作為識別漢字的依據(jù) 字符輪廓反映字符圖像的結(jié)構(gòu)用標準化后的輪廓距邊框的距離描述車牌字符出現(xiàn)不同程度的模糊、筆畫之間粘連，使得字符的輪廓在一些細節(jié)上出現(xiàn)突變或丟失。小波變換多分辨分析恰好能起到濾波的作用，把高分辨率的信號進行分解，提取出低分辨率的主體輪廓和高頻細節(jié)。將待識別字將待識別字符的多尺度符的多尺度輪廓特征與輪廓特征與模板字符的模板字符的多尺度輪廓多尺度輪廓特征進行比特征進行比較，根據(jù)相較，根據(jù)相似度確定待似度確定待識別的字符識別的字符先進的視頻交通信息采集系統(tǒng)先進的視頻交通信息采集系統(tǒng)應(yīng)用情況應(yīng)用情況先進的視頻交通信息采集系統(tǒng)先進的視頻交通信息采集系統(tǒng)應(yīng)用情況應(yīng)用情況地點：黃埔隧道地點：黃埔隧道 時間：時間：2004年年4月月10日日22:42:32 速度：速度：98km/h地點：廣州市越秀橋地點：廣州市越秀橋 時間：時間：2006年年6月月13日日09:21:12 粵粵A 5K9