交通信息采集系統的研究

...wd......wd......wd...摘要智能交通信息采集系統(IntelligentTransportationsystem，簡(ITS)作為交通系統的，是ITS中實時將信息出處，及時的解析與整合信息的手段之一，ITS的關鍵之一。從更長遠的角度出發，以此視角看交通信息采集技術的開展過程，經過研究人員不斷地總結和開展，研究家們已將視頻方向的交通信息采集技術，和這種技術獲得實時交通信息來源的優勢視為未來獲取交通信息的開展趨勢。實時交通信息數據的采集，包括車輛每時的數量統計、車輛的平均車速以及車型識別等等，這類信息在智能交通監控系統中起著重要的作用。交通類檢測磁器轉機線圈、超音波檢查和微波、紅外線光標等多種方式、而作為視頻堅持測，并以此為根基測定的方式近年來明顯增長，是因為具備大區域診斷、設置等靈活的優勢，這種檢測手段已成為智能交通系統的研究熱點。本篇論文的主要研究工作如下:(1)對交通信息采集系統中的采集技術包括：固定型采集技術、移動型采集技術進展了詳盡的介紹，并且列出了其〔2〕交通信息采集方法根據固定和移動的分類，然后傳統固定式檢測方法作了詳細的分析和研究，比較各種方法的優缺點，并能得到他們的交通參數，性能比較。ABSTRACTIntelligenttrafficinformationcollectionsystem(IntelligentTransportationsystem,JaneasTransportationsystem(ITS),isITSreal-timeinformationinoneofthemeansofanalyticalandintegrationofinformationintime,oneofITSkey.Real-timetrafficinformationdatacollection,includingthenumberofvehiclesallthestatistics,theaveragespeedofthevehicleandvehiclerecognition,andsoon,thiskindofinformationinintelligenttransportationmonitoringsystemplaysanimportantrole.Trafficdetectionmagneticdeviceconnectingcoil,ultrasoundandmicrowave,infraredcursorinavarietyofways,suchasinvideomeasurement,andonthisbasis,todeterminethewayobviousgrowthinrecentyears,becauseofalargeareadiagnosis,Settings,suchastheadvantagesofflexible,thedetectionmeanshasbecomeahotresearchtopicinintelligenttransportationsystem.Thispapermainresearchworkisasfollows:(1)thecollectionoftrafficinformationcollectionsystemtechnologyincluding:typefixedsamplingtechnology,mobiletechnologyhascarriedonthedetailedintroduction,andlistsits(2)thetrafficinformationcollectionmethodbasedontheclassificationoffixedandmobile,andthetraditionalstationarytestmethodhasmadethedetailedanalysisandresearch,comparetheadvantagesanddisadvantagesofvariousmethods,andcangettheirtrafficparameters,performancecomparison.1緒論1.1交通信息采集系統與ITS智能交通體系近2014年來，隨著國家的經濟不斷地迅猛開展，人們均走上了小康的生活水平，道路中的車輛也屬于直線型增長，對路網建設的需求逐漸嚴重。因此，在保證提高交通網絡的安全質量以及交通效率的前提下，將城市道路擁堵問題減小到最低，并且怎樣才能做到使得交通信息采集系統不斷地完善與開展、到達交通法律和法規的盡善盡美是現在急需思考的問題。ITS它被稱為智能交通系統，它包括兩個方面的內容，智能交通，智能交通，ITS是一種利用先進的信息技術(包括數據通訊、電腦等)、傳感器技術、自動控制理論、運籌理論綜合運營人工智能等多方面的交通運輸、服務的控制和汽車制造業等可以提高車輛道路和用戶之間選出最優道路，實時的判斷出一個正確有效的綜合運輸體系，最終到達運輸服務、智能型服務和管理。交通信息采集系統是智能交通體系中的根基，且是最為重要的組成局部，其也是某些交通流理論研究、交通運輸規劃和交通管理維護或是道路如何設計的根基性課題。實際道路交通調查和分析，可以掌握交通狀況，明確交通問題的本質，從而提出相應的解決問題的方法;在車輛行駛路段中，對道路中的車輛進展非常全面的、系統的數據收集，再進一步對采集得到的信息進展分析與處理。這樣的手段為交通模型提供了非常可靠地參照依據，也為交通系統的信息采集提供了條件。1.2交通信息汲取的重要性分析1.2.1ITS中的交通信息的地位在以智能型交通信息技術為核心的智能交通系統框架中，將其作為研究，我們都能看到最基本的特點是，用更準確的信息，處理了交通信息的事故。首先需要以管理智能交通系統的情況來看，ITS中主要由4個分系統來構成的，其中包括交通信息的采集模塊、交通信息的解析模塊、交通數據傳送的分系統和交通信息發表的分系統。將交通信息進展收集、傳送、處理、加工和利用及發表，然后采取抑制措施等各種技術手段，通過對信息的處理分析，將信息與加工處理最優化、算法最優化、控制方案等的通過管理措施的指令，以及傳送技術從而能實現各種對終端機的限制，對交通系統的管制。其次，交通管理系統作為城市的中心技術，管理系統其對于交通信息的收集需求顯而易見。此系統會將西信息平臺所存儲的信息，試用合格服務體系的某些核心技術，將交通管理系統的分析技術與信息制作聯合起來。交通信息的就好似智能交通的語言一般，是可以向人們表達交通狀況的錦囊，因此，交通信息現在以及未來，都將是智能交通系統的核心元素。1.2.2多種交通信息的分類以及其需求分析對于ITS系統來說，交通信息可大致分為兩種靜態以及動態。對于靜態交通信息，其實處在交通系統中會維持一定期限穩定不變的信息，例如包括主要公路網信息、交通管理設備信息等交通根基設施信息在內，也會囊括交通道路行駛者的行駛規律以及其在一定期限內的穩定信息，當然也包括了車流量與機動車的初始值。而動態交通信息那么恰恰相反，其是指對于時間與空間而言相對不斷變化的一系列的信息，譬如：交通的維護狀態信息、實時的交通道路環境信息或是交通道路占用率等。在智能交通系統ITS中，這兩種交通信息都是極為必要的，一些相關單位例如交通統計部門、交通道路規劃部門和交通管理局都會因靜態交通信息的直接獲取來掌控整個交通系統；相反另一種動態類的交通信息必須有其適應的技術手段支持，人力物力的匹配和交通整體環境的保障，用不同的方式測得后到達交通信息采集數據大量化、信息類型多樣化、信息準確性高等優點，所以如何將交通系統中的多種多樣信息可靠準確的檢測并呈現出來時ITS系統的一大關鍵因素。2交通信息采集系統中的采集技術2.1交通信息采集技術簡介一個城市如何治理好交通不亞于治理一個國家，而交通信息在交通管制系統中的地位，是交通規劃、交通管理的重中之重。交通信息是城市交通規劃和交通管理的重要根基信息，通過全面、豐富、實時的交通信息不僅可以掌握城市道路的開展現狀，可以做到對交通未來趨勢的促進作用，將此可以作為交通規劃部門以及交通管理局管制路網的可靠依據證明。作為智能交通系統中的重要組成局部的交通信息檢測技術，在未來智能交通系統先進的交通管理系統(ATMS)和先進的交通信息系統(ATIS)中，都將不能離開交通信息的采集，智能交通信息采集系統中的采集技術大體可以分為兩類：一種是固定型，另一種為移動型，且每一類都具有各自的優點。因此綜上所述，交通信息采集技術種類繁多，在如此之多的技術之中無論是在城市道路的路網建設，還是再交通管理或是函數的實現，在未來智能交通系統是非常重要的，是城市交通規劃和道路交通的開展建設科學管理的重要內容。在現代智能交通管理系統的建設過程中，實現實時檢測和評估的交通道路車輛數據收集器那么成為關鍵的一步，其是重要的交通信息數據采集終端，主要功能是統計車輛數和速度，以及為車輛分類，然后分析和計算存在的信息，單位時間的汽車數量，車輛的平均速度，道路擁堵，判斷是否通過通信接口，然后將收集到的數據按照預定的時間處理周期發送到監控中心管理、預警為交通調度和事件提供決策服務。當前國際中，出現了很多種交通流數據收集器：視頻、紅外和微波雷達、感應線圈等，在固定型技術中主要分為三類:磁頻、波頻、視頻。工作地點的變換，將移動型此種技術與固定型技術區分開來，對于這兩類最為常見的技術，本文將會作詳盡介紹。隨著交通檢測器的逐漸成熟和智能交通系統技術的快速開展，城市擁有獨立的交通采集系統的歷史在國外超過80年。自90年代初，在中國，逐步引入由線圈車輛檢測器檢測交通信息的技術，經過十多年的開展，此種技術基本成熟，且性價比高，穩定，抗干擾，但檢測靈敏度低，所以國內城市市場仍在培養階段。2.2固定型采集技術交通系統中按照信息采集器的工作位置可以劃分為固定型與移動型兩類，其中固定型技術可大致劃分為三種類型：波頻、紅外、磁頻。2.2.1磁頻采集技術當公路的車輛的行駛入檢測區域時，在電磁波的電磁感應作用下，交通信息采集檢測器內部的電流會呈現出忽高忽低的跳躍式上升現象，當檢測器中的電流超過了限定的閥值時，那么會觸發檢測器中的記錄儀，完成對車輛通過數目及通過時間的檢測與記錄。電磁檢測器、環形線圈檢測器，作為固定此類技術的一本分主體，是最為主要的工具，通過它們的使用，可使信息的獲取極為便捷。〔1〕環形感應線圈作為世界上使用量最多、規模最大的交通信息系統中的檢測器。環形線圈檢測器是信息檢測采集系統中最為實至名歸的一種感測器。這是一種傳統的交通信息檢測工具。當行駛的車輛通過檢測區域時，較早時間隱藏在路面下的感應線圈會自己啟動，將產生電感量的變化視為首要檢測目標。只要檢測器檢測到這種變化，就會檢測到車輛的行駛事件發生。這不僅立即可以根據改變計算出車輛的通過數、頻率、以及占有率。但單線圈檢測精度較低，因此可以使用雙線圈進展檢測，兩組線圈埋設在同一路面上，之間的距離大約為6m左右，與其他的檢測方法比較，環形線圈交通信息檢測器技術相對容易，可以迅速掌握也更為成熟，并且還具有成本低等特點。〔2〕磁力檢測器磁力檢測器是通過感應磁場的變化來判斷是否有車輛出現的，當行駛車輛進入檢測區域時，會造成地磁場的磁場異常，具體原理為車輛將要進入檢測區域時，區域內的磁力線以中心開場聚集，而進入區域時，磁力線便以中心開場幅散。磁力檢測器現有兩類：一類為兩軸式的磁通門檢測器，其通過感應豎直方向的磁場變化檢測車輛，兩個次級線圈垂直安裝，分別感知豎直放向與水平方向，只要兩個方向中的一個信號超過了預先設定的門限值，輸出電壓便會保持不變；另一類為磁力探測器，其既能感應到非常強大的磁場變化；也可感應到相鄰車輛行駛道路的幾乎微弱的磁場變化。2.2.2波頻采集技術波頻采集技術根據檢測器的不同大致可分為兩類：這兩類包括有：微波檢測器與超聲波檢測器。〔1〕微波檢測器微波檢測器其本質其實為一個用來探索發現物體的工具。其功能是雷達功能。其會不停歇的向行駛車輛發射微波，并且進展調整頻率的動作。當車輛行駛進入檢測區域時，微波經過由車輛阻擋而發生反射，而發生屢次反射會產生頻率偏移。這時由此種頻率偏移，經過處理以及鑒定之后，再加工放大輸。此后，輸出的檢測信號，用來到達檢測交通信息的初衷。微波探測器采集系統一般由微波探測器，安置支架、串行數據傳輸線、程序軟件組成。當車輛通過監測區域時，安裝在路邊或道路側上方框架的微波探測器，然后使用串行數據電纜連接微波探測器和通訊設備，在探測器上，然后使用軟件行初始化設置，便可以進展道路信息的檢測，包括車流量、車輛速度、道路占用率等參數。〔2〕超聲波檢測器波頻檢測技術的另一采集設備是利用超聲波來進展信息的收集。其通過對車輛的原始形狀對超聲波產生的影響，將超聲波的變化來檢測車輛的進入，其具備既存在著發射功能也具備接收技能。一般檢測器安布在路段的側上方或是頂端，它會持續的將超聲波分割并且發射出去，已到達檢測車輛信息的初衷。2.2.3視頻采集技術視頻檢測技術較之上面的兩種檢測技術擁有諸多優點：首先其容易施工且不會破壞路面，其次視頻檢測系統中包含多種不同種類攝像頭，可以實現不同車輛信息的檢測，另外其檢測區域也可實現最大化檢測并且維護方便等等。視頻檢測方法可大致分為三種：光流法、背景消除法、相鄰幀差分法，視頻檢測系統主要由攝像頭、檢測器、通信模塊組成，其工作原理是通過在計算機顯示器實行虛擬車輛檢測器的設置，虛擬檢測器實為一個矩形區域，檢測器會對背景圖像的灰度值進展統計，當到達一定的門限值時，再結合計數器、時鐘等設備從而獲得車輛信息，基于視頻檢測技術的諸多優越性，本文在以下章節會進展詳盡的介紹。REF_Ref389528625\r[1]2.2.4固定型采集技術的優缺點在不同道路、天氣等的條件下，車輛信息被由固定型檢測技術檢測到的精度也有所不同，其的安裝方式、成本以及檢測的精準度也有所不同，以下將介紹不同檢測技術的優缺點：2.3移動型采集技術采集信息的探測器會將使用在不同的地方，他們不會在固定的位置進展運作。將工作地點不斷變化的技術，稱之為移動型的檢測技術。以下，本文將會介紹關于移動型技術的一些細節。到現在為止，移動技術主要有基于GPS〔全球定位系統〕的采集技術、基于浮動車的移動型技術。2.3.1基于GPS的采集技術GPS是一個現已應用在廣泛領域，能夠實現實時定位的移動采集技術，其是由許多衛星來組成的。基于GPS的采集技術通過代表車輛位置的三種信息：汽車所在的經緯度、記錄時間、坐標高度，經計算機將地理信息進展記錄后，每一顆衛星都將不斷地向接收機發送參數信息，從而提取車輛信息。2.3.2基于浮動車的采集技術基于浮動車技術的移動型采集技術，是指記錄在交通流中離散的浮動車輛位置、速度、行駛時間預測等，利用這些信息來推測交通網絡流動狀況。此種移動型技術基本對車輛自身不做任何要求，浮動車與一般車型沒有本質區別，是利用GAPS技術來對車輛進展實時位置信息的跟蹤。2.3.3移動型采集技術的優缺點移動型采集技術優缺點圖示：3車輛檢測系統隨著國家開展迅猛飛進，使用視頻手段來進展交通信息的獲取顯現的尤為重要。車輛的檢測，它是一種把視頻圖像解析方法，類型識別相結合的新型技術,優化了因此傳統的車輛檢測系統很難操作。智能交通信息采集系統,將視頻數據中包含的視覺內容,然后把視頻信息自動分析和研究和信息提取的特征。因此，相關職能部門，便可通過這種視頻技術，將車輛的各種各樣的數據提取主來，通過視頻技術搜羅到相應信息。3.1車輛的檢測原理因項其實，實際的車輛檢測就是把車輛的各種各樣的特征進展收集、歸納，例如車輛的視頻圖像進展提取。首先要將采集的對象的圖像進展一種處理，此為數字化的，使用這種方法可以很容易的將計算機的計算簡化，車輛的區分步驟包括三步：車型的斷定、圖像分割、車輛信息跟蹤。車輛圖像采集的過程是把收集到的圖像用攝像鏡頭拍攝后，傳送到計算機進展分析與計算。基于計算機只能夠處理分析數字信號，因此必須要把視頻圖像進展抽樣工作，和量化工作，成為數字信號后的視頻圖像被計算機再次分析。i=f(x,y)用作圖像的表達，其中圖像中的點位黃亮度是用f(x,y)來表示的，我們的眼睛在感知自然界的萬物時，圖像是不連續連續的，我們稱之為模擬圖像，基于此種模擬圖像的連續性特點，計算機是無法進展識別的。必須將連續的信號進展加工處理，離散化的采樣，空間中的這種抽樣點叫做采樣點。在空間離散的二維矩陣：之后由許多樣本點：這是收購后的圖像：每個采樣點的亮度值是連續變化的模擬：我們把每個樣本點進展量化。REF_Ref389532590\r\h[7]運動車輛檢測是利用視頻序列圖像的時間域以及空間域信息把運動車輛在視頻背景圖像中提取出來的技術。一個使用的車輛檢測系統應該滿足很多的要求：1〕能夠正確判斷此時有無車輛；2〕完成車輛計算，顯示車輛通過量以及交通信息的各種參數；3〕計算非常容易，能有有效的進展車輛數據分析。(一)背景差分法背景調查評分方法是通過當前圖像和背景減法圖像檢測運動目標的方法：是一種常見的視頻檢測算法檢測方法。處理措施的每個像素在圖像和背景圖像減法,如果差異大于設置值被認為是背景像素沒有標識。目前有很多方法提取背景圖像,簡單的在不移動對象~背景圖像,用來測試每個圖像減法的運動對象。另一種方法提取背景圖像的方法是基于幾幀或數十幀圖像的形成背景,使用測試后每一幀更新背景圖像。這種方式,減去麻煩的背景,但建設背景,需要一定數量的時間急劇變化干擾更敏感。(二)邊緣檢測法針對城市交通的無序性又很復雜，行為判斷中運動目標的不靜止性，文中利用角點特點的平移、自由變換長度、旋轉等不變特征。使用運動車輛的Harris角點特征對行駛不停的這種特點，為了獲取改變傳統的光流法過程中利用了跟蹤手段，研究學者們提出了使用邊緣手段進展檢測，可以對車輛的目標REF_Ref389531168\r[3]分塊車輛,主要是面對的困難是，連接區域在一個前面屏幕分為許多地區,有多少數量的車輛的運動。其次是分區邊界每輛車的位置在哪里,最后是區分不同的車輛,保持車輛,被遮擋的車輛,不同的圖像值可以給對象的位置,操作的結果的信息,如大小、形狀參數。3.2背景圖像的生成在交通繁忙的時段，如果可以得到重要的交通信息，那么可以極大的簡便交通管里方式，而交通圖像的獲取也十分重要，因此交通背景圖像的生成也屬于主要模塊。必須從統計的方向出發，在圖像中因為行駛的車輛在一段時間后是可以忽略的。根據在視頻技術中獲得的圖像，將其按照一定的順序排列，將他們出現的頻次進展統計。因為車輛類型很多，因此在統計過程中，路面上的某些同類車輛相互重疊的幾率就會很小。從而，在一段時間內，圖像中很多像素點重復幾率比較少幾乎沒有。其中出現最多，即在統計直方圖中，處于最大峰值的值對應的一般為路面本身的值，這個方法的問題在于，當道路十分繁忙時，統計直方圖中峰值的會受到削弱，甚至不再是最大值。REF_Ref389531703\r\h[4]3.3交通視頻圖像刷新技術由于在交通系統中的各種場景中，會受到各種各樣的因素制約交通視頻背景圖像的提取：其中涵蓋了陽光照射、陽光的強弱關系、拍攝角度的變化，以及當有云層出現時，遮擋的面積等等，當然還包含許多不可知的因素。在路面潛在出現的因素是不可預知的，一般情況下這種變化都是比較緩慢的，但是這類慢變化會對視頻背景減法提取信息的輸出影響較大。為了能夠使得交通信息采集系統可以不連續的，且穩定又可靠地工作，必須將攝像頭采集的視頻圖像做到不斷地、實時更新。背景圖像更新的算法在圖像像素根基上進展平均值的加權計算，因此計算量十分龐大。在普通的情況下，背景圖像略去某些光線的細微變化外，其他的變化都是十分慢速的，所以作為研究，我們將每200幀的背景圖像進展一次更新，將此作為更新頻率，將加權的權重設定在2的負整數次冪，這樣便可以降低計算時間，從而把程序作以優化，采納了移位計算，這樣極大的提高了計算的效率。圖像更新公式為：for(i=0;i<DemarcatememWidth*DemarcateHeight；i++)lptDetmarcateback[i]=((lptDetmarcate[i]+63*(lptDetmarcateback[i]/64=(lptDetmarcate[i]-lptDetmarcateback[i]/64+lptDetmarcateback[i]；在以上所描述的車輛檢測過程中，對無背景圖像的修正法簡單探討之后，我們再來對另一種視頻背景圖像更新方法作出簡要的探討：此種技術吸收了無背景圖像法的優點，還攜帶了車輛檢測的反響數據。另外，在某些情況下，有些變化是極為迅速的，譬如我們舉個例子，在西安美術學院一側的天橋上進展視頻圖像收集時，路段內出現了一輛灑水車經過監控區域。這輛灑水車使路面出現了很明顯的變化在短時間內，同樣的情形也可能發生在下雨,等天氣狀況進展定期更新。而在更新之后沒有及時的做出車輛的跟蹤，將背景圖像錄入，因此基于以上原因會出現諸多的錯誤檢測。綜上所述，為了解決此類問題，可以設計一個車輛背景圖像跟蹤反響系統，將更新過的背景圖像作權重的調整、更新頻率的設定。或者再次放棄原有的背景圖像，將更新過后的圖像重新生成背景的視頻圖像，用來趕上圖像的變化。在校準擁有陰影的路段視頻中，將更新過后的視頻圖像處理后，仍然出現某局部畫面要暗于實際的路面，因此怎樣處理此類問題還有待討論。3.4交通視頻圖像的采集與傳送以視頻圖像采集為核心的信息技術的優勢十分之多，本章節將對視頻交通信息采集系統進展詳盡的分析。以核心技術視頻技術的交通信息采集系統，可區分為三大模塊:采集單元、視頻影像傳輸單元、交通信息媒介提取單元。采集模塊中的采集設備包含：CCD攝影機、相機、影響采集卡，CCD攝像機在采集模塊中就好似眼睛，它通過對光線變為電荷并將其存儲之后進展轉移，是非常理想的攝像元件。類別包括彩色攝像機和黑白相機相機:能獲取有顏色圖片的攝像機適合明亮的顏色如何區分對象和服裝等。而傳輸模塊那么包含一些光纖、光端機等設備，光纖即為光導纖維的簡稱，它是光纖通信的傳輸媒介。REF_Ref389531746\r\h[5]使用光纖作為傳輸視頻的工具除了需要一定數量的光纖作為線路布放，另外還必須獲得將光信號轉變為電信號的設備，譬如光電轉換收發設備，即光端機。光端機作為光電轉換器材，由光發射與光接收設備，光發射與接收設備是由輸入方電路以及光電轉變電路構成，通過均衡—碼型變換—擾碼—編碼，這種方法是輸入電路的主要手段。緊接著，光電轉換設備將輸入的信號轉換成適合在光纖中傳輸的碼型，轉換器將編制過后的碼型變為數字信號再設定發光器件的光強，最后電信號變為了光信號在光纖傳輸系統中進展傳遞。3.5交通視頻圖像的處理為了提高圖像質量,我們必須消除和抑制干擾信號,這一過程被稱為將圖像中噪聲去除或者將所得視頻圖像變的更為平滑的處理技術。視頻圖像的諸多噪聲中，有著許多減除噪聲的方法，圖像的平滑制作能夠在空域和頻域,應該最大化不損害圖像邊緣和圖像細節為原那么。圖像平滑技術的類別可分為兩種,一種是全球平滑,這種方法的圖像作為一個整體或大量的圖像校正消除噪音。如維納濾波、最小二乘濾波方法。這些方法的應用難點在于信號和噪聲統計模型,因為對于大多數圖像,很難用簡單的隨機過程來準確地描述統計模型。REF_Ref389531994\r\h[6]計算的方法是非常大的,難以滿足實時要求。另一種圖像,一些小的鄰域像素的像素操作,這種方法的優點是能夠并行處理多個像素,計算效率高,可實現實時處理。因為交通視頻圖像通常是在自然條件下收集的,因此不可防止的存在噪聲,根據噪聲的特點和平滑的過濾器可以選擇不同的方式。4交通數據采集4.1視頻檢測區域的信號產生原理移動目標檢測視頻圖像序列的一般步驟包括:目標識別和分割,目標特征和當前位置,預測下一個位置和跟蹤移動目標。交通流，比方果使用傳統方法，您將需要跟蹤每個車道多個目標同時，您還需要考慮的過程中圖像中跟蹤過程中車輛運動姿勢，大小變化，識別目標并不是統一的模板，如果你想實現高精度、實時要求并不容易，本文根據圖像特征的車輛從當地形象的顏色變化對違反探測和跟蹤車輛，以防止復雜的目標識別和分割，保證檢測精度的根基上快速運輸計算。系統的核心思想在車道上設置多個“監測區〞(只對監控區域的圖像處理)，2d圖像信號到一個一維的時間信號，如電磁感應線圈，然后監測時間信號來判斷是否有車輛通過，并完成速度測量和分類模型(根據導體，連通域的大小，復雜性，或輪廓特性，等等)。4.2車流量統計監控區域的時間視頻圖像序列生成的輸出信號是整個系統的根基，實現交通流參數檢測、監測區域的輸出信號在正確的軌道車輛系統的關鍵。在處理獲取的交通信息數據之前，需要將此視頻信息處理系統進展重新啟動，〔即是:圖像幀與幀之間、信號之間的差異是用來減去背景自己適應的差異，以用來調整〕，抑或是將信號的噪音強弱，把整個交通信號的電平進展調整，進展的調整有以下幾個方面：交通數據車輛參數的檢測，所輸出的信號將屬于同一類別中，分別為車輛之間的信號，信號和噪聲的差異。統計車流量的計算方法需要很多重要的數據信息，且必須使用以下工具：1)輸出信號判斷價值——關閉輸出信號強度的監測區域福建價值判斷;2)圖像特征提取方法-“RGB圖像數據差異分數〞和“差異圖像RGB統計〞兩種特征提取方法;3)最大的容錯車輛跟蹤誤差可能站在極限的過程;4)最低可靠性——車輛通過監測區域時最弱的信號強度或最短的時間，以確保正確區分車輛和噪音;5)正負獎懲政策，以確保正確的軌道車輛，并排去除噪聲信號的影響。4.3車型的分類與識別交通系統模型反映了汽車的形狀和大小,根據車輛的長度和區域分為三種類型的大、中、小型。車輛檢測識別是智能交通(ITS)組成局部，用于車型識別的傳感器主要有:紅外傳感器、壓力傳感器、超聲傳感器、微波傳感器、環形線圈傳感器等，目前使用較多的是環形線圈，其基本工作原理是:將環形線圈埋設在車道的路面下，通過饋線與檢測系統相連，當有車輛從環形線圈上方通過時，車體底盤的鐵磁材料與環形線圈產生感應，使得環形線圈的電感量發生變化，這一變化可以由車型識別儀中的檢測卡檢測到。REF_Ref389532590\r[7]本文根據車型區分的手段分為以下幾個基本步驟:1，在系統初始化時,幾種模型,根據自定義這幾個模型的車輛跟蹤區域底部的車輛的長度、寬度,根據這些模型長度,寬度信息的幾個模型的判斷條件確定。2，獲取車輛的長和寬，使用背景分差手段，當車輛行駛過跟蹤區域底部時進展信息獲取。3，根據車輛的長短和維度，判定決斷車輛的車型：由于1類(小)、2類(中)、3類(大)、4類(超長)等幾種車型在長和寬等方面存在著較大的差異，因此利用該方法能很好地區分開來。4.4行人與車輛排隊信息提取在高速公路路段中檢測行人的數據信息，這一數據的提取對于交通系統來說也是由為重要的。在高速路段，行人是不被允許踏入的，為了行人們的安全性因素考慮，交通系統在這里提供了行人們的安全保障。當行人踏入高速公路的檢測區域時，電子告警系統會發出報警信號，這時視頻圖像會立即顯示到顯示器，促使交警部隊們的實時監控。在車輛檢測系統中，光流法的優點是可以對獨立的物體進展監控,在實際地點不用知曉任何有關于其的信息,也可直接提取到所需要的數據。并且還可以用于行人檢測攝像機運動的情況下,但是很多計算和實時處理的使用。和使用的當前幀和背景圖像減法背景幀差分法。識別方法,使用一般的分類方法,如支持向量機、神經網絡、后驗檢測(多項式分類器和多層感知器)智能交通事件檢測方法來確定感興趣的領域是埋在交通道路環形線圈,即在主要的交通要道,嵌入相距的距離幾個環形線圈,通過分析環形線圈的監測結果,確定交通或停車。這種方法有一些局限性:1、需要更多的環形線圈數量,建設、維護成本高,2、錯誤報警,必須通過警方通過視頻檢測系統來處理。3、停車占地較小,我們通過視頻檢測的方法收集交通事件信息,包括檢測非法車輛和行人的經過。例如停車、逆行等。車輛排隊是一種常見的交通事件，特別是在道路修建、天氣惡劣、發生交通事故等情況下，車輛排隊更為常見，并同時對線圈的檢測結果分析，如果幾個線圈同時長時間檢測到有車，那么判斷為車輛排。REF_Ref389533447\r[9]使用該方法主要有幾個缺點:1，檢測范圍太小且有限，需要的環形線圈數目眾多，安裝、維修護理成本高；2，由于線圈出現故障時也會產生誤檢，所以對檢測到排隊信息還需通過視頻監控進一步確認，將前后兩幀圖像對應像素點的灰度做差，然后統計灰度差超過所設閉值的像素點數量，再根據這個數量值來判斷前后兩幀圖像是否發生變化。REF_Ref389537374\r[11]4.5交通事件檢測在路網建設中，路段內不僅包含了交通信息如何采集的問題，還囊括了隨機的交通事件此類信息，譬如比較經常發生的案例：車輛擁堵、路人經過、以及違規車輛出現等，這些均包括在高速公路交通事件之中。就目前常見的高速公路車輛檢測案例：違規停車、逆行判定、行人經過，在這里作簡單介紹。〔1〕違章停車、逆行判斷在違章諸多問題中，以交通視頻圖像為例，由于行人在視頻圖像中的變化也就是運動速度不快，使用背景幀差分法的效果要優于鄰幀法。在人體的特征類型選取上，因為在視頻圖像中能夠看簡單的行人范圍不大，因此對于人體德爾輪廓清晰度要求較高。本文這里對于行人檢測算法不作過多的描述，因為行人的檢測需要基于背景差分法的使用，在這里便不贅述了。以上只作簡單討論，我們所采用的行人檢測方式主要包括以下幾點：1，通過背景幀差分，獲取當前幀中的運動前景為參考，采用分塊統計的方法，判斷每個運動區域的面積大小，另選取面積與行人面積相差不大的運動區域計為pk(=1，2…區域的編號)，記錄相應的位置、面積大小。REF_Ref389533609\r[10]5.論文總結本人在此篇論文的撰寫中，首先簡單的描述了交通信息在智能交通管理的重要性，交通管制是一個較為復雜的問題，涉及到車流量、車輛類型、車輛在某一道路的占用率等等許多方面的，因此得到的結論是交通信息采集系統的研究是極為重要的。之后，在描述了重要性之后，便對交通系統中的技術展開描述。還對交通信息采集系統里的主體檢測技術，進展比照并進一步分析，詳細介紹了其優缺點。并最終以交通信息的獲取方式為視頻圖像處理，進一步的由于它的諸多優越性而展開分析。最后，在結尾本人對于交通系統常見數據提取的主要問題作以描述，包括：車輛的檢測判斷，其中包括圖像獲取、圖像傳輸、背景圖像更新等方案。接著又基于各種交通數據的提取作了簡要介紹。雖