CN112258834A - 基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理*** - Google Patents

基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理*** Download PDF

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许泸军
欧阳旭
徐洪昌
李永飞
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Abstract

一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，包括对象识别与数据处理模块、多传感器数据推送模块、数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、事件检测模块、事件取证模块，以及数据持久化、事件上报、设备触发、事件推送和数据平台组成的管理平台；本发明提供了一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，基于针对传感器集群的多传感器数据融合，并针对融合数据进行统计、判断。

Description

基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***
技术领域
本发明涉及一种智慧交通***，是一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，基于针对传感器集群的多传感器数据融合，并针对融合数据进行统计、判断。
背景技术
智慧交通***是未来交通***的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理***而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理***。
发明内容
为了克服已有智慧交通***的不足,本发明提供了一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，基于针对传感器集群的多传感器数据融合，并针对融合数据进行统计、判断。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，包括对象识别与数据处理模块、多传感器数据推送模块、数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、事件检测模块、事件取证模块，以及数据持久化、事件上报、设备触发、事件推送和数据平台组成的管理平台；
将传感器数据进行推送，通过数据采集模块从传感器集群数据源种采集原始数据；采集过后的数据通过数据预处理程序对原始数据做分组、矫正、过滤，使数转化成智慧交通***结构化数据；数据融合模块针对雷达数据、视频监控数据，进行数据分组，数据融合，将单一点位的设备数据与上下游设备数据进行融合，形成区域性数据；对融合数据进行拥堵事件、停车事件、超速事件、低速事件、未保持安全距离、实线变道事件，事件检测到后通过视频设备进行事件取证，将取证后的事件数据进行存储持久化，将事件上报至客户端，推送给第三方***使用，同时根据不同事件制定的设备联动策略，分别触发相应的设备改变状态，在数据平台中显示所有交通事件数据。
进一步，所述对象识别与数据处理模块中，从传感器设备获取原始传感器数据，将原始数据中超出区域的数据进行过滤剔除，对区域内数据进行边缘检测，将闭合数据进行对象识别，识别出来的对象进行历史数据追踪，追踪到的数据进行结构化缓存进行下一次数据追踪使用。
再进一步，所述多传感器数据推送模块中，设备推送有两种模式，被动拉取模式：在接收到采集模块的拉取请求后，根据不同的数据请求返回相应的数据；主动推送模式，在采集模块建立长连接之后，按照约定时间间隔主动将数据推送给数据采集模块。
所述数据采集模块中，通过读取配置中心设备配置，发现新设备，从线程池中取出线程，与设备建立长连接，判断判断接收数据是否超时，如果超时将断开连接并重新建立连接，将接收的数据进行解包。
所述数据预处理模块中，将采集的数据通过配置中心关联到数据上，根据配置判断数据是否需要车道处理、方向处理、位置校准、速度校准，异步将需要处理的数据进行处理，将处理的数据与原始数据进行整合。
所述数据融合模块中，接收预处理数据，通过配置中心将配置与数据关联，判断是否需要融合雷达与视频数据，如果需要首先将对应的雷达与视频设备进行绑定，根据时间段、数据精度条件进行数据统合，并进行时间融合；判断是否需要区域数据统合，若需要将同区域内的数据进行数据融合，并推送区域融合数据给相关模块，若不需要区域融合，则直接推送融合数据给相关模块。
所述事件检测模块中，接收融合数据，通过配置中心将配置与数据关联，写入缓存队列，并将队列进行排序，从第一条数据取出进行异步事件判断；若达到某个事件触发条件后进行事件帧堆积，事件堆积是为了提高事件准确性所作的特殊处理，当数据堆积到预设值后将进行事件推送判断，在某些情况下放弃上报部分事件，通过事件判断后事件数据进行推送。
所述事件取证模块中，接收到事件数据后，通过配置中心将配置与数据关联，连接事件对应的NVR设备，写入事件队列；若未达到图片张数，则进行视频流取帧进行事件现场截图，休眠预设值后继续截图；同时进行预设时间进行判断，达到预设时间后将事件从队列中取出，同时下载事件发生的前后时间段的视频，将图片与视频作为事件证据，最后推送给应用平台和第三方平台。
本发明的技术构思为：目前雷达监控***具有白天黑夜均能探测远距离的目标，有一定的穿透能力，而且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点。视频监控***具有目标区分准确、取证容易的特点，优势互补，将两种监控***数据融合，同时针对设备的单一点位，数据不互通的缺点，将同一条道路上所有类型设备集群数据在***种进行整合与融合，形成点、线、面的融合数据，可以根据上游数据实时调整下游状态，并控制下游相应设备(情报板、警示灯、可变车道)改变状态与预警信息显示。
本发明的有益效果主要表现在：根据道路上的雷达与视频监控设备数据，检测道路上的事件，并联动道路上其他设备，完成事件报警、事件预警的功能。
附图说明
图1是基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***的总体架构图。
图2是对象识别与数据处理流程图。
图3是多传感器数据推送流程图。
图4是数据数据采集流程图。
图5是数据预处理流程图。
图6是数据融合流程图。
图7是事件检测模块流程图。
图8是事件取证模块流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图8，一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，包括对象识别与数据处理模块、多传感器数据推送模块、数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、事件检测模块、事件取证模块，以及相应的数据持久化、数据推送、设备触发和管理平台以及数据平台，
交通事件识别与处理***建立在传感器集群之上，设备提供数据识别与数据处理，将传感器数据进行推送，后端通过数据采集模块从传感器集群数据源种采集原始数据，该模块支持多设备同时采集，断线重连等功能，可以分布式部署；采集过后的数据通过数据预处理程序对原始数据做分组、矫正、过滤，使数转化成智慧交通***结构化数据，此模块同时也为了满足不同设备数据结构不一致导致的***差异性做了统一处理，便于***中统一使用；数据融合模块针对雷达数据、视频监控数据，进行数据分组，数据融合，将单一点位的设备数据与上下游设备数据进行融合，形成区域性数据；对融合数据进行拥堵事件、停车事件、超速事件、低速事件、未保持安全距离、实线变道等事件，事件检测到后通过视频设备进行事件取证，将取证后的事件数据进行存储持久化，将事件上报至客户端，推送给第三方***使用，同时根据不同事件制定的设备联动策略，分别触发相应的设备(情报板、警示灯、可变车道)改变状态，最终可以在数据平台中显示所有交通事件数据，方便直观查看。
参照图2，所述对象识别与数据处理模块中，从传感器设备获取原始传感器数据，将原始数据中超出区域的数据进行过滤剔除，对区域内数据进行边缘检测，将闭合数据进行对象识别，识别出来的对象进行历史数据追踪，追踪到的数据进行结构化缓存进行下一次数据追踪使用。所述传感器设备包括雷达集群、相机集群和其他传感器集群(地磁、测速仪等)
参照图3，所述数据推送模块中，设备推送有两种模式，被动拉取模式：在接收到采集模块的拉取请求后，根据不同的数据请求返回相应的数据；主动推送模式，在采集模块建立长连接之后，按照约定时间间隔主动将数据推送给数据采集模块。
参照图4，所述数据采集模块中，通过读取配置中心设备配置，发现新设备，从线程池中取出线程，与设备建立长连接，判断判断接收数据是否超时，如果超时将断开连接并重新建立连接，将接收的数据进行解包。
参照图5，所述数据预处理模块中，将采集的数据通过配置中心关联到数据上，根据配置判断数据是否需要车道处理、方向处理、位置校准、速度校准，异步将需要处理的数据进行处理，将处理的数据与原始数据进行整合。
参照图6，所述数据融合模块中，接收预处理数据，通过配置中心将配置与数据关联，判断是否需要融合雷达与视频数据，如果需要首先将对应的雷达与视频设备进行绑定，根据时间段、数据精度条件进行数据统合，并进行时间融合；判断是否需要区域数据统合，若需要将同区域内的数据进行数据融合，并推送区域融合数据给相关模块，若不需要区域融合，则直接推送融合数据给相关模块。
参照图7，所述事件检测模块中，接收融合数据，通过配置中心将配置与数据关联，写入缓存队列，并将队列进行排序，从第一条数据取出进行异步事件判断；若达到某个事件触发条件后进行事件帧堆积，事件堆积是为了提高事件准确性所作的特殊处理，当数据堆积到预设值后将进行事件推送判断，在某些情况下放弃上报部分事件，通过事件判断后事件数据进行推送。
参照图8，所述事件取证模块中，接收到事件数据后，通过配置中心将配置与数据关联，连接事件对应的NVR设备，写入事件队列；若未达到图片张数，则进行视频流取帧进行事件现场截图，休眠预设值后继续截图；同时进行预设时间进行判断，达到预设时间后将事件从队列中取出，同时下载事件发生的前后时间段的视频，将图片与视频作为事件证据，最后推送给应用平台和第三方平台。

Claims (8)

1.一种基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述***包括对象识别与数据处理模块、多传感器数据推送模块、数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、事件检测模块、事件取证模块，以及数据持久化、事件上报、设备触发、事件推送和数据平台组成的管理平台；
将传感器数据进行推送，通过数据采集模块从传感器集群数据源种采集原始数据；采集过后的数据通过数据预处理程序对原始数据做分组、矫正、过滤，使数转化成智慧交通***结构化数据；数据融合模块针对雷达数据、视频监控数据，进行数据分组，数据融合，将单一点位的设备数据与上下游设备数据进行融合，形成区域性数据；对融合数据进行拥堵事件、停车事件、超速事件、低速事件、未保持安全距离、实线变道事件，事件检测到后通过视频设备进行事件取证，将取证后的事件数据进行存储持久化，将事件上报至客户端，推送给第三方***使用，同时根据不同事件制定的设备联动策略，分别触发相应的设备改变状态，在数据平台中显示所有交通事件数据。
2.如权利要求1所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述对象识别与数据处理模块中，从传感器设备获取原始传感器数据，将原始数据中超出区域的数据进行过滤剔除，对区域内数据进行边缘检测，将闭合数据进行对象识别，识别出来的对象进行历史数据追踪，追踪到的数据进行结构化缓存进行下一次数据追踪使用。
3.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述多传感器数据推送模块中，设备推送有两种模式，被动拉取模式：在接收到采集模块的拉取请求后，根据不同的数据请求返回相应的数据；主动推送模式，在采集模块建立长连接之后，按照约定时间间隔主动将数据推送给数据采集模块。
4.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述数据采集模块中，通过读取配置中心设备配置，发现新设备，从线程池中取出线程，与设备建立长连接，判断判断接收数据是否超时，如果超时将断开连接并重新建立连接，将接收的数据进行解包。
5.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述数据预处理模块中，将采集的数据通过配置中心关联到数据上，根据配置判断数据是否需要车道处理、方向处理、位置校准、速度校准，异步将需要处理的数据进行处理，将处理的数据与原始数据进行整合。
6.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述数据融合模块中，接收预处理数据，通过配置中心将配置与数据关联，判断是否需要融合雷达与视频数据，如果需要首先将对应的雷达与视频设备进行绑定，根据时间段、数据精度条件进行数据统合，并进行时间融合；判断是否需要区域数据统合，若需要将同区域内的数据进行数据融合，并推送区域融合数据给相关模块，若不需要区域融合，则直接推送融合数据给相关模块。
7.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述事件检测模块中，接收融合数据，通过配置中心将配置与数据关联，写入缓存队列，并将队列进行排序，从第一条数据取出进行异步事件判断；若达到某个事件触发条件后进行事件帧堆积，事件堆积是为了提高事件准确性所作的特殊处理，当数据堆积到预设值后将进行事件推送判断，在某些情况下放弃上报部分事件，通过事件判断后事件数据进行推送。
8.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合技术的交通事件识别与处理***，其特征在于，所述事件取证模块中，接收到事件数据后，通过配置中心将配置与数据关联，连接事件对应的NVR设备，写入事件队列；若未达到图片张数，则进行视频流取帧进行事件现场截图，休眠预设值后继续截图；同时进行预设时间进行判断，达到预设时间后将事件从队列中取出，同时下载事件发生的前后时间段的视频，将图片与视频作为事件证据，最后推送给应用平台和第三方平台。
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