CN106875716A - 一种智能交通监控*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能交通监控***，包括安装于车辆上的车载终端装置、设置于道路旁的道路监控装置及与所述车载终端装置和道路监控装置进行无线通信的交通监控中心；所述车载终端装置存储有车辆的身份编码，能够将所述车辆的身份编码上传到交通监控中心；所述道路监控装置用于获取车辆信息并上传到交通监控中心；所述交通监控中心存储有道路三维图，能够根据接收到的所述车辆信息和存储的道路三维图合成道路的三维路况画面并能根据所述车辆的身份编码将三维路况画面反馈给车载终端装置。本发明的有益效果为：实现了交通监控中心对路况的监控和监控信息共享。

Description

一种智能交通监控***
技术领域
本发明涉及交通监控技术领域，具体涉及一种智能交通监控***。
背景技术
随着国民经济的飞速发展，机动车辆和驾驶员的数量迅速增加，道路车流量也急剧增加，道路交通管理面临巨大的交通安全压力，且各种交通违法行为日益严重。如何缓解目前的交通压力，提高管理水平，减少交通事故的发生，越来越成为人们关注的焦点。有关部门虽然已经做了大量的尝试工作，但结果都不是很理想，纠其原因就是缺少路面的实时交通信息数据，如车辆身份、行驶速度、道路车流量等数据无法准确获得。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能交通监控***。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能交通监控***，包括安装于车辆上的车载终端装置、设置于道路旁的道路监控装置及与所述车载终端装置和道路监控装置进行无线通信的交通监控中心；所述车载终端装置存储有车辆的身份编码，能够将所述车辆的身份编码上传到交通监控中心；所述道路监控装置用于获取车辆信息并上传到交通监控中心；所述交通监控中心存储有道路三维图，能够根据接收到的所述车辆信息和存储的道路三维图合成道路的三维路况画面并能根据所述车辆的身份编码将三维路况画面反馈给车载终端装置。
本发明的有益效果为：实现了交通监控中心对路况的监控和监控信息共享。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
车载终端装置1、道路监控装置2、交通监控中心3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能交通监控***，包括安装于车辆上的车载终端装置1、设置于道路旁的道路监控装置2及与所述车载终端装置1和道路监控装置2进行无线通信的交通监控中心3；所述车载终端装置1存储有车辆的身份编码，能够将所述车辆的身份编码上传到交通监控中心3；所述道路监控装置2用于获取车辆信息并上传到交通监控中心3；所述交通监控中心3存储有道路三维图，能够根据接收到的所述车辆信息和存储的道路三维图合成道路的三维路况画面并能根据所述车辆的身份编码将三维路况画面反馈给车载终端装置1。
本实施例实现了交通监控中心对路况的监控和监控信息共享。
优选的，所述交通监控中心3包括第一显示装置，用于对合成的三维路况画面进行显示。
本优选实施例实现了三维路况画面在交通监控中心的显示。
优选的，所述车载终端装置1包括第二显示装置，用于对接收到的三维路况画面进行显示。
本优选实施例实现了三维路况画面在车载终端装置的显示。
优选的，所述道路监控装置2包括第一采集模块、第二速度检测模块、第三轨迹检测模块、第四长度检测模块和第五分类模块，所述第一采集模块用于获取车辆检测数据，所述第二速度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆速度进行检测，所述第三轨迹检测模块用于根据车辆检测数据估算车辆轨迹，所述第四长度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆长度进行检测，所述第五分类模块用于根据所述车辆长度对车辆进行分类；所述第一采集模块采用地磁传感器对车辆进行检测，车头和车尾进入和离开传感器的检测区域时，会产生明显的磁力线扰动，包括第一感知模型确定单元和第二数据处理单元，所述第一感知模型确定单元用于确定传感器节点感知模型，感知模型为：在式子里，Rmax为传感器节点最大探测距离，EH(x)表示检测到车辆的概率，x表示车辆与传感器节点距离；所述第二数据处理单元用于对采集的数据进行处理，分为以下步骤进行：步骤1，对传感器检测到的原始信号数据a(k)进行低通和带通滤波器去噪、降低采样频率、求能量谱处理，得到信号YW(k)；步骤2，对信号采用滑动加权方式进行处理，滑动加权后的信号为：在式子里，δi表示权值，M表示滑动窗口长度。
基于地磁信号的检测准确率超过了感应线圈和视频摄像头等传统设备，本优选实施例道路监控装置的第一采集模块采用地磁传感器对车辆进行检测，提高了车辆检测准确度；车辆感知模型根据车辆与传感器的距离确定车辆检测概率，更为准确的反映了传感器在检测过程中的实际情况；数据处理采用滑动加权对信号进行处理，消除了突发噪声的影响，道路监控装置获取了更为准确的检测数据，为后续检测奠定了良好的基础。
优选的，所述对车辆速度进行检测采用以下步骤进行：步骤1，设定信号幅值阈值LG(k)，当前信号采样连续超过阈值认为有车辆存在，当信号连续低于阈值认为车辆不存在，其中，根据YW′(k)的变化对LG(k)进行更新，阈值初始值假设为Y0，采用下式对LG(k)进行更新：在式子里，G为阈值更新延迟，α和β为更新因子，其中，0＜α＜1，β＞1；步骤2，假定幅值阈值获取检测信号开始时间和截止时间分别为tstart和tdown，则速度为：在式子里，dA,B表示两个传感器之间的距离，ΔtB和ΔtA分别表示传感器B和传感器A的时钟和标准时钟的差值，tB,start和tA,start分别表示传感器B和传感器A的检测到车辆的开始时间，tB,end和tA,end分别表示传感器B和传感器A的检测到车辆的截止时间。
本优选实施例道路监控装置的第二速度检测模块对阈值进行更新，能够适应实际检测环境中背景噪声的变化，极大提升了车辆检测的鲁棒性，保证了车辆检测的准确性和可靠性；第二速度检测模块在对车辆速度进行求取的过程中，考虑了传感器的时钟同步问题，消除了时钟差，得到了更为准确的车辆速度检测。
优选的，所述第三轨迹检测模块包括第一模型建立单元和第二模型简化单元，所述第一模型建立单元用于建立车辆轨迹检测一般模型，所述第二模型简化单元用于建立与车道平行的车辆轨迹检测模型：所述建立车辆轨迹检测一般模型为：设传感器网络由m个节点组成，在固定的时间间隔内对车辆进行周期性的检测并将检测结果上报汇聚节点，得到m维向量集S＝(+1,0,-1)m,其中，0表示空闲没有发现车辆，+1表示车辆向着传感器节点的检测范围方向移动，-1表示车辆往远离传感器节点检测范围的方向移动，根据向量集S以及对应的时间戳对车辆轨迹进行估算。所述建立与车道平行的车辆轨迹检测模型为：车辆的运行轨迹与车道平行，汇聚节点在固定的时间间隔T内对车辆数据以一定的频率采样，采样结果可表示为二元检测序列ZC(tj)：在式子里，s(tj)为根据幅值阈值检测到的车辆存在性状态输出，tj表示采样时刻。
本优选实施例道路监控装置的第三轨迹检测模块实现了车辆轨迹估算，对于道路监控装置获取交通流具有重要意义，其中，一般模型能够对于各种轨迹进行估算，具有普适性，简化模型能够对车辆运行与车道平行时的车辆轨迹进行估算，提高了计算效率，节省了时间。
优选的，所述对车辆长度进行检测采用以下方式进行：若传感器节点p和q在某时刻分别检测到车头进入和车尾离开事件，分别对应阈值检测中车辆的地磁扰动信号首次超过阈值和最后一次低于阈值的时刻，则车辆的长度PJ可采用下式计算： 在式子里，T0、P0分别为标准温度、标准气压，T、P分别为实际环境中的温度、气压，dp,q表示两个传感器节点p和q之间的距离，doff表示车辆偏移两个传感器连线的距离，Rp和Rq分别表示车辆与传感器节点p和q的距离，RN表示误差调整参数，
本优选实施例道路监控装置的第四长度检测模块在对车辆长度进行检测的过程中，引入误差调整参数，减少了经车辆的磁扰动特征信号计算得到的磁性长度与车辆实际长度的误差，由于磁信号受到环境因素的影响，将温度和气压作为依据对误差调整参数进行计算，获得了更为准确的车辆长度。
采用本发明智能交通监控***对交通状况进行监控，当阈值更新延迟取不同值时，对交通拥堵时间和交通事故率进行统计，同采用其它车辆检测***相比，产生的有益效果如下表所示：
G 交通事故率降低 交通拥堵时间缩短
10 30％ 36％
15 25％ 32％
20 20％ 30％
25 18％ 27％
30 15％ 25％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种智能交通监控***，其特征是，包括安装于车辆上的车载终端装置、设置于道路旁的道路监控装置及与所述车载终端装置和道路监控装置进行无线通信的交通监控中心；所述车载终端装置存储有车辆的身份编码，能够将所述车辆的身份编码上传到交通监控中心；所述道路监控装置用于获取车辆信息并上传到交通监控中心；所述交通监控中心存储有道路三维图，能够根据接收到的所述车辆信息和存储的道路三维图合成道路的三维路况画面并能根据所述车辆的身份编码将三维路况画面反馈给车载终端装置。
2.根据权利要求1所述的智能交通监控***，其特征是，所述交通监控中心包括第一显示装置，用于对合成的三维路况画面进行显示。
3.根据权利要求2所述的智能交通监控***，其特征是，所述车载终端装置包括第二显示装置，用于对接收到的三维路况画面进行显示。
4.根据权利要求3所述的智能交通监控***，其特征是，所述道路监控装置包括第一采集模块、第二速度检测模块、第三轨迹检测模块、第四长度检测模块和第五分类模块，所述第一采集模块用于获取车辆检测数据，所述第二速度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆速度进行检测，所述第三轨迹检测模块用于根据车辆检测数据估算车辆轨迹，所述第四长度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆长度进行检测，所述第五分类模块用于根据所述车辆长度对车辆进行分类；所述第一采集模块采用地磁传感器对车辆进行检测，车头和车尾进入和离开传感器的检测区域时，会产生明显的磁力线扰动，包括第一感知模型确定单元和第二数据处理单元，所述第一感知模型确定单元用于确定传感器节点感知模型，感知模型为：在式子里，Rmax为传感器节点最大探测距离，EH(x)表示检测到车辆的概率，x表示车辆与传感器节点距离；所述第二数据处理单元用于对采集的数据进行处理，分为以下步骤进行：步骤1，对传感器检测到的原始信号数据a(k)进行低通和带通滤波器去噪、降低采样频率、求能量谱处理，得到信号YW(k)；步骤2，对信号采用滑动加权方式进行处理，滑动加权后的信号为： 在式子里，δi表示权值，M表示滑动窗口长度。
5.根据权利要求4所述的智能交通监控***，其特征是，所述对车辆速度进行检测采用以下步骤进行：步骤1，设定信号幅值阈值LG(k)，当前信号采样连续超过阈值认为有车辆存在，当信号连续低于阈值认为车辆不存在，其中，根据YW′(k)的变化对LG(k)进行更新，阈值初始值假设为Y0，采用下式对LG(k)进行更新：
在式子里，G为阈值更新延迟，α和β为更新因子，其中，0＜α＜1，β＞1；步骤2，假定幅值阈值获取检测信号开始时间和截止时间分别为tstart和tdown，则速度为：在式子里，dA,B表示两个传感器之间的距离，ΔtB和ΔtA分别表示传感器B和传感器A的时钟和标准时钟的差值，tB,start和tA,start分别表示传感器B和传感器A的检测到车辆的开始时间，tB,end和tA,end分别表示传感器B和传感器A的检测到车辆的截止时间。
6.根据权利要求5所述的智能交通监控***，其特征是，所述第三轨迹检测模块包括第一模型建立单元和第二模型简化单元，所述第一模型建立单元用于建立车辆轨迹检测一般模型，所述第二模型简化单元用于建立与车道平行的车辆轨迹检测模型：所述建立车辆轨迹检测一般模型为：设传感器网络由m个节点组成，在固定的时间间隔内对车辆进行周期性的检测并将检测结果上报汇聚节点，得到m维向量集S＝(+1,0,-1)m,其中，0表示空闲没有发现车辆，+1表示车辆向着传感器节点的检测范围方向移动，-1表示车辆往远离传感器节点检测范围的方向移动，根据向量集S以及对应的时间戳对车辆轨迹进行估算；所述建立与车道平行的车辆轨迹检测模型为：车辆的运行轨迹与车道平行，汇聚节点在固定的时间间隔T内对车辆数据以一定的频率采样，采样结果可表示为二元检测序列ZC(tj)：
在式子里，s(tj)为根据幅值阈值检测到的车辆存在性状态输出，tj表示采样时刻。
7.根据权利要求6所述的智能交通监控***，其特征是，所述对车辆长度进行检测采用以下方式进行：若传感器节点p和q在某时刻分别检测到车头进入和车尾离开事件，分别对应阈值检测中车辆的地磁扰动信号首次超过阈值和最后一次低于阈值的时刻，则车辆的长度PJ可采用下式计算：在式子里，T0、P0分别为标准温度、标准气压，T、P分别为实际环境中的温度、气压，dp,q表示两个传感器节点p和q之间的距离，doff表示车辆偏移两个传感器连线的距离，Rp和Rq分别表示车辆与传感器节点p和q的距离，RN表示误差调整参数，
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