基于视频检测技术的交通流量分析方法

基于视频检测技术的交通流量分析方法
基于视频检测技术的交通流量分析方法

车流量检测.pdf

道路车辆检测技术概述 近年来,随着我国交通运输事业的蓬勃发展,智能交通系统(ITS)的研究和应用越来越得到重视,交通运输部于2011年4月颁布了《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》,提出“必须把推进交通运输信息化建设摆在‘十二五’规划中的突出位置”。准确、实时、完整的交通信息采集是ITS的基础,而车辆检测器则是对动态交通信息进行实时采集的基础设施。 随着电子技术、通信技术和计算机技术的不断发展,车辆检测器也由过去比较单一的种类发展为采用不同技术手段,具有多类型、多品种、多系列的交通车辆参数检测器家族。按信息采集方式的不同,可分为固定型检测技术和移动型检测技术。固定型检测技术可分为磁频采集、波频采集和视频采集3类,主要有感应线圈检测器、磁力检测器、微波检测器、超声波检测器、红外线检测器和视频检测器等,目前我国道路监控系统中,使用最多的是感应线圈车辆检测器、视频车辆检测器和微波车辆检测器3种。移动型检测技术目前主要有浮动车法、车辆识别法和探测车法等,运用的技术主要有基于GPS的定位采集技术、基于汽车牌照自动判别的采集技术、基于电子标签(Beacon)的定位采集技术和基于手机探测车的采集技术。 1磁频类车辆检测器 磁频类车辆检测器是基于电磁感应原理的车辆检测器,主要有感应线圈检测器、磁性检测器和地磁检测器等,其中感应线圈检测器是目前使用最广泛的交通流量检测装置。 1.1感应线圈检测器 感应线圈检测器是地埋型检测器,其传感器为一组通有一定工作电流的环形感应线圈。当车辆进入环形感应线圈所形成的磁场时,引起电路中调谐电流的频率或相位变化,检测处理单元通过对频率或相位变化的响应,得出一个检测到车辆的输出信号。感应线圈检测器可直接提供车辆出现、车辆通过、车辆计数及车道占有率等交通流信息。调查表明,用2m×2m的标准感应线圈对交通流量进行检测,其精度可达到98%~99%。通常在同一车道内埋设2个感应线圈,根据测定车辆

道路交通流量监测系统技术手册

道路交通信息监测系统 技术手册 2010年6月

第一部分数据采集器硬件设计 1.硬件结构 2.资源分配 GPIO管脚功能和作用GPIO管脚功能和作用P0.7 GPIO,接LED P1.7 接SHT11的SDA信号P0.6 未用,接PCF8563的CLKOUT P1.6 接SHT11的SCL信号P0.5 IRQ1,接WT3224模块中断P1.5 IRQ2,传感器A的中断信号P0.4 IRQ0,两个传感器同时有效中断P1.4 IRQ3,传感器B的中断信号P0.3 未用,JTAG的TRST信号P1.3 I2C接口的SDA信号P0.2 接外部RAM的BHE P1.2 I2C接口的SCL信号 P0.1 接外部RAM的BLE P1.1 串口TXD信号 P0.0 未用,专门用于下载P1.0 串口RXD信号 P2.7 未用 P2.6 未用P4.0-P4.7 外部RAM的D8-D15 P2.5 配置选通信号,低有效P3.0-P3.7 外部RAM的D0—D7 P2.4 外部RAM的CS信号 P2.3 外部RAM的AE信号 P2.2 外部RAM的RD信号 P2.1 外部RAM的WR信号 P2.0 未用 B.数据采集部分

1) 模拟信号数据采集 ADC0----传感器A的输入信号 ADC1----传感器B的输入信号 ADC2----电池电压 ADC16----ADuC芯片内部工作温度 2) 数字信号采集 SHT11----温湿度采集,由P1.7/P1.6接口 PCF8563----实际时间采集,标准I2C接口 配置信息----由D7—D0数据线连接,由P2.5片选(用GPIO方式采集) C.DAC参考电压输出部分 DAC3 ---- 传感器A的低阀值 DAC2 ---- 传感器A的高阀值 DAC1 ---- 传感器B的低阀值 DAC0 ---- 传感器B的高阀值 DAC输出需要增加一个跟随器以提高阻抗能力 D.I2C接口部分 用于连接实时时钟芯片PCF8563 E.外部扩展存储器RAM部分 外部RAM选用ISSI的IS61WV12816,共有64X16K空间 F.无线通讯模块部分 选用WT3224。 G.电源部分 选用7.4V锂电池,为了保证电源的稳定性,使用BL1085进行稳压到5V给传感器 供电,同时转换到3.3V给主控芯片供电。 H.其它(指示灯和配置) 指示灯共有三个,其中有3.3V电源指示灯、工作状态指示灯、RF模块工作指示灯, 3.3V电源灯可以根据需要使用(实际使用时不需要);工作状态指示灯的表现为工 作时亮休眠时灭;RF模块指示灯为模块工作时亮,RF模块不工作时灭。 3.数据采集部分原理 采用GMR传感器实时采集地磁信号,经放大后送A/D采样,同时送阀值比较电路。当突然来车时,GMR发生变化,阀值比较电路产生信号引起CPU中断,从而获得需要的车流量和相关的车速和车长估计;最后通过RF模块将数据发送出去。 为了避免干扰信号造成GMR信号变化,使用CPU的DAC功能输出跟踪地磁信号的变化;为了省电,主CPU采用休眠模式工作,RF模块只有在发送的时候才打开工作。 另外使用了外部RAM进行数据保存,使用了日历芯片控制程序流程。可以手工配置工作模式、阀值大小和RF模块地址。 第二部分数据采集器软件设计

电梯交通流量分析的计算

电梯交通流量分析的计算步骤 第一步,估算建筑物的总人数 办公楼:8-12平方米/人;住宅楼:3.5人/户;医院住院大楼:3人/床;宾馆:1人/床(高档宾馆0.8人/床);学校:0.8-1.2平方米/人。 第二步,确定电梯的数量 住宅楼:50户/台;出租办公楼:2800-3400平方米/台;公司专用楼:2000-2600平方米/台;宾馆:100个房间/台。 第三步,确定电梯的服务方式 电梯的操纵控制方式有集选控制,并联控制,群控。目前,单梯一般采用微机集选控制,2-3台电梯采用并联,更多电梯时采用群控。 在电梯的操纵控制方面,一些标准的或可选的功能配置在特定的场合下有利用于提高电梯的输效率。电梯在线有专文介绍电梯的功能配置。 第四步,确定电梯载重量 对于一般民用建筑来说,国家标准针对电梯载重量的设定也有相关的要求。首先在设计时要考虑严格按照国家标准的规定进行。 一般来说,速度越高的电梯,要求选择的载重量越大。原则上速度设计在2-2.5米/秒之间的电梯,载重量宜≥1000kg;速度设计≥3米/秒的电梯,载重量宜≥1350kg。一般情况下,星级酒店和甲级办公楼的设计大多选用载重量 ≥1350kg的电梯,以便提高电梯的运载能力,突现建筑物的档次。 第五步,确定电梯的速度 一般情况下,设定15层以上的大楼电梯从基站直驶到最高服务层站所需的时间,最理想的应控制在30秒内,根据目前我国的情况,建议该时间宜控制在45秒内。 电梯速度选择的基准尺度。10层以下1.5m/s;10-20层1.75-2 m/s;20-30层2.5-3 m/s;30-40层4 m/s;40-50层5 m/s;50-60层6 m/s。 第六步,确定乘客候梯时间

交通流量调查与分析

道路交通量调查方法 1.1时间安排 实习时间:2012年6月18-22日 调查日期:交通调查的日期为2012年21日星期四正常工作日调查时间:上午7:30至8:30 1.2调差地点 平安南大街和槐安路交叉口(珠光灯饰城站) 1.3实习目的 交通调查是交通工程学科中的一个重要组成部分,交通工程学的发展在一定程度上依靠交通调查工作的开展和数据资料的积累与利用。交通调查就是通过对多种交通现象进行调查,提供准确的数据信息,为交通规划、交通设施建设、交通控制与管理、交通安全、交通环境保护和交通流理论研究等各方面服务。交通调查实习是在交通工程专业相关主干专业课学习结束之后进行的,该实习在于帮助学生增强感性认识,更好地理解和掌握交通调查的基本原理、内容与方法,培养学生实践和组织能力,帮助学生掌握交通调查技术和技能,为学生今后更好地参加工作打下牢固的业务基础。 1.4调查内容 1、交叉口交通量调查:采用人工计数法,实地调查记录十字型各进口道各流向的车数,调查早高峰交通量的情况。 2、交通延迟调查:采用点样本法实地调查某交叉口延误,并现场记录表。

1.5调查流程 周一:动员大会,宣布调查任务, 周二:完成人员分配,设计调查方案(下午4点组长到交通办公室开会) 周三: 确定调查方案(上午8点全体学生到教室开会) 周四: 实地调查(7:30——8:30) 周五:统计调查数据,撰写实习报告 1.6人员配备及分工 调查班级:交通L092班(共26人) 组长:郭志勇、杨盼盼 1.7注意安全 1. 调查同学站在人行道上,不准站在机动车与非机动车的隔离带上。2.禁止横穿马路,一定要走十字路口的人行横道。

车流量检测代码

#include "ioCC2530.h" #include "LM6059BCW.h" #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define int16 short #define uint16 unsigned short uchar D1[]={"DIANY AZHI: mv"}; uchar D2[]={"shuliang: "}; uint voltage; uchar A1,A2,A3,A4; /****系统时钟不分频 计数时钟32 分频 **************************/ void InitClock(void) { CLKCONCMD = 0x28; //时器计数时钟设定为1M Hz, 系统时钟设定为32 MHz while(CLKCONSTA & 0x40); //等晶振稳定 } /**************************** //初始化LED 控制IO 口程序 *****************************/ void InitLEDIO(void) { P1DIR|=0xff; P0DIR|=0Xfd; } void Init_ADInput() { P0SEL|=0X02; //设置P0.1外部模拟输入 P0DIR&=~0X02;//设置为输入 } uint get_WB() //得到微波信号 { uint16 value; ADCCON3|=0X31; //1.25v内部参考电压,512DEC,12为有效,单通道转换源为AIN1 ADCCON1|=0X30; //ADC启动方式选择为ADCCON1.ST=1事件 ADCCON1|=0X40; //ADC启动转换

车流量检测方法纵览

车流量检测技术综述 胡明亮1,李飞飞 2 ,钟德浩3 (1、江西方兴科技有限公司,江西南昌330003) (2、江西省高等级公路管理局泰井管理处,江西南昌330003) (3、江西省高等级公路管理局瑞赣养护中心,江西南昌330003) 摘要:车流量检测是交通管理与控制的基础。在综述了车流量检测的传统方法、技术特点和 存在的问题后,重点分析了基于视频图像的车流量检测技术,并对其发展趋势进行了展望。 关键词:信息工程;视频图像;车流量检测;数字图像处理 0 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注,如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分,在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来,逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测,获取相关交通参数,以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言,基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科,具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点,并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有:灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高,基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述,并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同,实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术 空气管道检测是接触式的检测方法,在高速公路主线的检测点拉一条空心的塑料管道并作固定,一端封闭,另一端连接计数器,当车辆经过塑料管道时,车轮压到空气管道,管内空气被挤压而触动计数器进行计算车流量的方法。 显然,该方法只能获取单一的车辆信息,且方法繁琐,寿命短,已经被磁感应检测等技术所取代。 1.2 磁感应检测技术 磁感应检测器可分为线圈和磁阻传感器两种。环形线圈检测器是目前世界上应用最广泛的一种检测设备,由埋设在路表下的线圈和能够测量该线圈电感的电子设备组成。车辆通过线圈,引起线圈磁场的变化,检测器据此计算出车辆的流量、速度、时间占有率和长度等交通参数。图1利用一个LC振荡器和一个通用单片机即构成了感应线圈检测系统。当感应线圈的电感L发生变化时,LC振荡器的振荡频率也随之变化,由单片机获取其振荡频率并通过频率变化给出高/低电平信号来判断是否有车辆通过[5~6]。磁阻传感器的基本原理是在铁磁材料中会发生磁阻的非均质现像(AMR)。当沿着一条长且薄的铁磁合金带的长度方向施加一个电流,在垂直于电流的方向施

流量监测交通灯传感器大作业

传感器技术与检测 流 量 检 测 交 通 灯 班级: 学号: 姓名 日期:

一.研究的主要内容 本课题研究的内容有如下几个方面: (1)基于车流量的智能交通灯控制系统的工作原理。 (2)基于车流量的智能交通灯控制系统的硬件设计。 (3)车流量检测原理及其硬件电路设计。 (4)基于车流量的智能交通灯控制系统的程序设计。 二.研究方案 1.系统总体方案 2.车流量检测方案 利用红外线车辆检测器。红外线车辆检测器是利用被检测物对光束的遮挡或反射,通过同步回路检测物体有无。物体不限于金属,所有能反射光线的物体均可被检测。光电开关将输入电流在发射器上转换为光信号射出,接收器再根据接收到的光线的强弱或有无对目标物体进行探测。如当汽车通过光扫描区域时,部分或全部光束被遮挡,从而实现对车辆数据的综合检测。红外线车辆扫描系统提供了车辆轮廓扫描的解决方案,并提供车辆分离信号,同时还能够检测挂钩是否存在及其位置,由于光学产品的高速响应,当车速低于100公里/小时,系统可对车辆间距0.3米车辆实现可靠的分离检测并抓取车辆轮廓数据,当车速低于200公里/小时,对车辆间距0.6米的车辆实现可靠的分离检测并抓取轮廓数据,系统可自动分类超过100种车型,车辆自动分类的准确率超过99%。常利用光电开关技术成熟,高速响应,可输出丰富的车辆数据信息,能可靠检测各种特殊车辆。抗干扰性强,不受恶劣气象条件或物体颜色的影响,安装简便。 采用AT89C51单片机作为主控制器。AT89C51具有两个16位定时器/计数器,5个中断源,便于对车流量进行定时中断检测。32根I/O线,使其具有足够的I/O口驱动数码管及交通灯。外部存贮器寻址范围ROM、RAM64K,便于系统扩展。其T0,T1口可以对外部脉冲进行实时计数操作,故可以方便实现车流量检测信号的输入。 显示部分:采用数码管与点阵LED相结合的方法因为设计既要求倒计时数字输

道路交通流量分析

问题描述 交通拥堵是困扰当前城市交通的重要难题,随着国民经济的快速发展和城市化进程的不断加快,我国的机动车的拥有量及道路交通流量都必将会急剧地增加,日益增长的交通需求和城市道路基础设施建设将会成为当前城市交通的主要矛盾,因此,交通拥挤和阻塞现象必然会频繁发生。 在很多城市的交通拥堵问题,严重地影响了人们的日常出行活动,造成了时间的浪费、工作的耽误,直接或间接的带来了相当大的经济损失,制约了城市经济的发展。 问题定义及分析 交通拥堵是指在一定时间内想要通过某路段的车辆总数(交通需求)超过了某路段在该段时间内道路所能通过的最大车辆总数(道路的通行能力),从而导致车辆滞留在道路上的交通现象。 道路对交通的供给,是通过道路的通行能力来反映的,导致路段单元道路通行能力变化的原因有很多,主要有以下几个方面: 1)驾驶员和行人等的安全交通意识,如闯红灯、超车等 2)非机动车对交通的影响 3)雨、雪、雾等恶劣天气的影响 4)交通事故 5)道路本身的通行能力 车辆在以自由状态行驶的时候,时间是与距离成正比的,但是在实际的城市道路中,车辆不可能以自由状态行驶。行驶过程中会受到各种干扰因素的影响,或多或少的阻碍了车辆运行过程中的通畅程度。 路段行驶时间和流量的关系建模 进行道路交通流量分析建模的主要目的: 1)分析目前交通网络的运行状况 2)发现当前交通网络的缺陷,为后面交通网络的规划设计提供依据 3)评价交通网络规划方案的优劣性、合理性

4)最大限度的减少交通阻塞的发生,提高交通系统服务水平 由交通流理论可知,交通量(Q)、速度(V)和密度(K)三参数之间的关系为 () 1Q KV =其中,Q 为路段的车流量,K 为路段车流密度,V 为路段行车速度。 当某一段公路上的交通量逐渐增大,达到/1Q C =时,道路上的车辆将开始产生拥挤,此时所计算到的交通密度称为最大密度,用j K 来表示,而j K 所对应的交通量就是路段通行能力C 。此时如果该路段的车辆仍不断增加,将最终导致交通阻塞,从而使速度最后达到零,整个路段道路(车道)被车辆全部占据,我们称此时道路上的交通密度为交通阻塞密度(又称为最大密度max K )对应的交通量显然为零。理论上通过该路段的时间为无限长,这种规律关系见下图。 又由速度-密度的线性关系表达式可知 ()() max 2f f V V K V K K =-其中,f V 为自由流行驶时的行车速度,max K 为路段拥堵到流量为0时的车流密度,其它的同式(1) 由(1)式和(2)式可知路段流量和路段车流密度之间的关系为 ()() 2max 3f f V Q K V K K K =-

交通量分析及预测

交通量分析及预测 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第三章交通量分析及预测 公路交通调查与分析 3.1.1调查综述 交通调查的目的是了解现状区域路网的交通特性,掌握路段交通量及其特征。通过交通调查来分析路段交通量及车种组成、时空分布特征等,了解区域交通发生、集中及分布状况。 本项目有关的交通调查主要是交通量调查。 交通量调查是收集沿线主要相关道路的历年交通量状况,交通量的车种构成以及有关连续式观测站点的交通量时空变化特征等资料。 相关运输方式的调查与分析 拟建项目X922荔波县翁昂至瑶山(捞村至瑶山段)公路改扩建工程路线起点位于荔波县捞村,顺接X922翁昂至捞村段,终点位于荔波县瑶山与X418平交,终点桩号K20+。路线推荐方案全长公里。 根据贵州省公路局及地方观测点提供的交通量统计资料,现有与该项目相关的公路主要有X922翁昂至捞村段(原Y101乡道),X418线。公路沿线历年的交通量观测值见表3-1。 表3-1 X922捞村至瑶山段(原Y007乡道)公路历年平均交通量单位:辆 /日

注:表中数据除混合车折算值为按小客车为标准的折算值外,其余均为自然车辆数。 预测思路与方法 3.3.1 交通量预测的总体思路 公路远景交通量的预测,是为正确制定公路修建计划提供分析基础,为项目的决策提供依据。 根据对项目所在地区社会经济和交通运输调查的资料分析,计划建设的荔波县瑶山至捞村改扩建公路工程是荔波县境内的重要公路项目。本项目的建设,将有力地促进公路沿线工业和乡镇的社会经济及交通运输发展、为精准脱贫提供交通保障。 预测远景交通量一般由趋势交通量、诱增交通量和转移交通量三部分组成。 趋势交通量是指现有公路交通量按照它固有的发展规律、自然增长的交通量。 诱增交通量是指公路的开通,使它所覆盖的影响区内经济和交通体系的深刻变化,诱使经济、产业迅猛增长,则会新产生交通量。 转移交通量是指公路建成后,由于竞争关系而从其它运输方式(铁路、水运和航空)转移过来的交通量。对本项目而言,由于没有与本项目有竞争关系的其它运输方式存在,因此本项目不考虑转移交通量。 根据分析,本项目的远景交通量主要由趋势交通量和诱增交通量组成。 3.3.2 交通量预测方法及步骤 由于该项目属于老路改造工程,大部分为改造路段,且公路沿线均设有交通观测点,因此该项目不作OD调查,采用沿线历年断面交通量与影响区社会经济的发展情况及规划,进行相关分析,预测未来特征年的远景交通量。 交通量预测 3.4.1 预测年限和特征年确定 根据交通运输部交规划发[2010]178号文件发布的《公路建设项目可行性研究报告编制办法》的规定,公路建设项目交通量的预测年限为调查年到项目建成后20年;

车流量检测技术综述

车流量检测技术综述 胡明亮1,李飞飞2 ,钟德浩3 (1、江西方兴科技有限公司,江西南昌330003) (2、江西省高等级公路管理局泰井管理处,江西南昌330003) (3、江西省高等级公路管理局瑞赣养护中心,江西南昌330003) 摘要:车流量检测是交通管理与控制的基础。在综述了车流量检测的传统方法、技术特点和 存在的问题后,重点分析了基于视频图像的车流量检测技术,并对其发展趋势进行了展望。 关键词:信息工程;视频图像;车流量检测;数字图像处理 0 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注,如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分,在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来,逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等[1~2]为代表的多种交通检测技术[3]。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测,获取相关交通参数,以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言,基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科,具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点,并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有:灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法[4]等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高,基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述,并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同,实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用,把远程的目标图像(原始数据)传送到监控中心,由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”,让监控人员及时全面地了解所发生的事件:“什么地方”,“什么时间”,“什么人”,“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中,目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下: 背景减除背景减除(Background Subtraction)方法是目前运动检测中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据,但对于动态场景的变化,如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上,背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像,即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的,一旦建立之后,对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感,比如阳光照射方向,影子,树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型,以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分(Temporal Difference 又称相邻帧差)方法充分利用了视频图像的特征,从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像,若仔细对比相邻两帧,可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分,并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法,即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

线性代数实验题04-交通网络的流量分析

数学实验报告 学号: , 姓名: , 得分: 实验内容:实验题:交通网络流量分析问题(线性方程组应用) 城市道路网中每条道路、每个交叉路口的车流量调查,是分析、评价及改善城市交通状况的基础。 问题:某城市有下图所示的交通图,每条道路都是单行线,需要调查每条道路每小时的车流量。图中的数字表示该条路段的车流数。如果每个交叉路口进入和离开的车数相等,整个图中进入和离开的车数相等。 求(1)建立确定每条道路流量的线性方程组; (2)分析哪些流量数据是多余的; (3)为了唯一确定未知流量,需要增添哪几条道路的流量统计。 解: (1)由题意得:x1+ x7=400 x1+ x9= x2+300 x2+100=300+ x11 x3+ x7=350+ x8 x4+ x10= x9+ x3 x11+500= x4+ x12 x8+ x5=310 x6+400= x10+ x5 x12+150= x6+290

整理得: x 1+ x 7=400 x 1- x 2+ x 9=300 x 2+ x 11=200 x 3+ x 7- x 8=350 -x 3+x 4+ x 10- x 9=0 -x 4+x 11- x 12=-500 x 5 +x 8=310 - x 5+x 6- x 10=-400 -x 6+ x 12= 140 将方程组写成矩阵向量形式为AX = b 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 400 x 1 1 -1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 300 x 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 200 x 3 A= 0 0 1 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 b= 350 X= x 4 0 0 -1 1 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 x 5 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 1 -1 -500 x 6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 310 x 7 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 -400 x 8 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 1 140 x 9 x 10 x 11 x 12 在MATLAB 环境中,首先输入方程组的系数矩阵A 和方程组右端向量b A=[1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0;1,-1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0;0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0;0,0,1,0,0,0,1,-1,0,0,0,0;0,0,-1,1,0,0,0,0,-1,1,0,0;0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,1,-1;0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,1,0,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,1] b = [400;300;200;350;0;500;310;-400;140] 解得 x 1=- x 9+500 x 2=200 x 3=- x 9+ x 10- x 12

车流量检测雷达

佰誉达 车流量检测雷达 (本产品已通过国家道路交通安全产品质量监督检验中心公安部交通安全产品质量监督检测中心认证) 用户手册 佰誉达科技 深圳

目录 一、微波车流量检测雷达概述 (1) 1.1用途 (1) 1.2描述 (1) 1.3技术指标 (2) 1.3.1微波指标 (2) 1.3.2检测指标 (2) 1.3.3通信指标 (2) 1.3.4环境与可靠性指标 (2) 1.3.5电源指标 (2) 1.3.6物理指标 (3) 1.4应用领域 (3) 1.4.1路口模式(城市交通) (3) 1.4.2高速公路(城市交通、高速公路) (3) 1.5典型应用 (3) 1.5.1路口模式(城市交通) (3) 1.5.2路段模式(城市交通、高速公路) (4) 二、微波车流量检测雷达的安装 (6) 2.1设备组成 (6) 2.2设备安装 (6) 2.3工程安装 (7) 2.4雷达接口 (7) 三、微波车流量检测雷达的调试及使用 (7) 3.1软件运行环境 (7) 3.2软件安装 (8) 3.3软件使用说明 (8) 3.3.1主界面 (8) 3.3.2 设备参数 (8) 3.3.3雷达参数 (9) 3.3.4 安装参数 (9) 3.3.5 连接雷达 (10) 3.3.6按钮功能说明 (10) 3.3.7 车道计数 (11) 3.3.8 车道流量统计直方图 (11) 四、微波车流量检测雷达数据传输 (11) 4.1雷达数据传输模式 (11) 五、微波车流量检测雷达故障排除 (12) 附录1 (12)

一、微波车流量检测雷达概述 1.1用途 车流量检测雷达是拥有完全自主知识产权的新型微波车辆检测器,利用雷达线性调频技术原理,对路面发射微波,通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析,检测车流量、速度、车道占有率和车型等交通流基本信息的非接触式交通检测器。检测器主要应用于高速公路、城市快速路、普通公路交通流量调查站和桥梁的交通参数采集,为交通管理提供准确、可靠、实时的交通情报,为实现交通智能化提供技术支持。 1.2描述 车流量检测雷达是一种工作在微波频段的雷达探测器。雷达向路面连续发射线性调频微波波束,车辆通过微波波束时反射信号,根据反射信号检测目标是否存在并计算其交通参数。每隔一定时间(1s-1000s)将各种交通流参数信息通过数据通道传输到指挥控制中心。它能可靠的检测与区分公路上的任何车辆,包括从摩托车到多轴、高车身的车辆以及拖车等,检测路上每一车道所通过的车流量、车辆速度、车道占有率、车型分类等参数。 检测器雷达采用的是中心频率为24GHz的微波信号,因此具有高频微波的所有特性,自主开发的雷达信号分析处理算法检测精度高,检测范围宽,可以跨越道路中央隔离带的防眩板、树丛及金属护栏等障碍物检测到驶过的车辆,大大降低了隔离带对检测精度的影响。同时,由于微波对环境干扰不敏感,使得其在各种天气气候条件下都保持准确的检测。 检测器采用了创新的软件设计理念,将车道的静态划分和动态划分结合起来,在使用前静态划分车道,并在使用中根据车流的实际情况调整车道的划分,对跨车道行驶的车辆可通过模糊判断,合理的将该车划分到最近的一个车道,而不会检测为两辆车,解决了城市复杂交通情况下的应用问题。 综合来说主要有以下特点: 1)自主研发,可根据需求更改数据输出接口和协议,且支持远程软件控制; 2)安装方便,维护简单。 3)高适应性,在恶劣气候条下稳定工作,不受风、雨、雾、冰雹等影响。 4)自动车道识别功能,实现0后置距离的安装。

车载车流量监控系统方案

车载车流量监控系统使用说明书

1. 车载车流量监控系统 随着现代社会人民生活水平的提高,经济的快速发展,交通拥挤、道路阻塞频繁发生,为了阻止交通拥堵现象的进一步恶化,各国政府启动智能交通计划。 智能交通系统的关键在于交通信息的采集,开发成本低、可大量布设到各个路口的基于无线传感器网络的车流量监控系统,通过控制交叉口合适的信号参数,使不同方向的车流在时间上隔离,控制车流的运行秩序,实现交叉口车辆运行的安全、有序,是解决交通拥挤的一种基本手段。 2.车载车流量监控系统编写背景、目的及意义 2.1编写背景 在汽车内安装无线通信模块,使汽车通过自身安装的传感器节点或道路基础设施上安装的无线传感器节点感知行驶途中的各种信息,已经成为提高行驶安全和城市的交通性能的一种重要手段。[1]大量的车辆传感器节点通过车上以及道路基础设施上安装的无线通信设备,可构成车载无线传感器网络[2],通过车辆之间的中继传输得到全面的城市交通信息。 车载无线网络可以让行驶者或交管部门得到车辆的状态数据和城市的交通数据。车辆状态数据包括行驶时的各种内在状态、比如位置或快慢等;交通数据包括交通流量或路面状况等。除了车上安装的传感装置外,驾驶员也可以通过对道路和交通的观察,获知复杂事件,如发生的交通事故、比较危险的路段等即时事件。 世界各国的研究机构在近年来对车载无线传感器网络持续关注,美国联邦通信委员会(FCC)1999年在5.9GHz的频谱上为智能交通通信分配了75MHz的带宽[3],并制定了DSRC协议。这个75MHz的频带包括了7个10MHz的信道,另外还提供了1个信道用于传递控制信息和6个信道传递服务信息。DSRC协议是一个

基于视频的运动人体检测技术研究

基于视频的运动人体检测技术研究 摘要在视频监控领域中,快速准确地检测出运动人体,是后续进行运动分析的初级处理。本文将单摄像头拍摄的视频流,首先转换成静止的图像帧,通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建,背景减除来进行运动目标检测,并通过图像后处理技术,将运动人体快速准确地检测出来。通过对公共视频数据库及自拍视频的检测实验,均得到了较理想的运动人体图像,证明了该技术的可行性。 关键词视频序列;运动人体;MATLAB;目标检测 前言 当今社会,智能视频监控已分布到各行各业,是安全防范系统的重要组成部分。运动人体的检测是视频监控系统进行运动分析的最底层,是后续进行各种高级处理如目标分类、行为理解等的基础。本文以视频监控系统的应用为目的,将单摄像头拍摄的彩色视频流,首先转换成静止的图像帧,通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建,背景减除来进行运动目标检测,并通过图像后处理技术,检测到了较理想的运动人体图像。 1 运动目标检测 背景减除是当前最简单也是最常用的一种检测方法。该方法通过将当前图像帧与背景图像的灰度值直接进行相减操作,并将得到的差值与某一阈值T进行比较,大于阈值T的即被认定为是目标点,赋值为1;反之,认定为是背景点,赋值为0,进而检测出运动人体目标。 1.1 中值法背景建模 根据视频序列的特点,在时间序列上,运动人体经过视频图像上某一位置的时间是非常短暂的,大部分时间在该位置上显示的都是背景图像,因此本文利用中值法[1-2]来进行背景模型的重新建立,该方法能够利用图像序列中的一部分图像重新构造出精确的背景图像。其思想就是将图像序列中的部分图像按照其中像素的顺序进行排列,然后选出中间的像素值以此作为背景图像中对应位置处的像素值,遍历图像序列中所有的像素,即可以获得精确的背景图像。 1.2 差分及二值化 采用前述的背景减除法对图像进行差分操作,得到的差分结果为灰度图像,而在后续的处理过程中,用到更多的是二值化图像。将灰度图像进行二值化的常用方法是阈值分割法,其中阈值的选取至关重要。 根据阈值选取的不同一般分为局部阈值算法和全局阈值算法。全局阈值算法

基于视频的车流量检测算法研究

西南交通大学 毕业设计(论文) 基于视频的车流量检测算法研究 专业: 自动化 指导老师: 侯进 二零一零年六月

西南交通大学本科毕业设计(论文)第I页 院系信息科学与技术学院专业自动化 年级2006级姓名安伟 题目基于视频的车流量检测算法研究 指导教师 评语 指导教师(签章) 评阅人 评语 评阅人(签章) 成绩 答辩委员会主任(签章) 年月日

毕业设计任务书 班级自动化2班学生姓名安伟学号2006 专业自动化 发题日期:2010 年1月1 日完成日期:2010 年6 月15 日 题目基于视频的车流量检测算法研究 题目类型:工程设计√技术专题研究理论研究软硬件产品开发 一、设计任务及要求 车流量信息是交通控制中的重要信息,其检测在智能交通系统中占有重要地位。基于视频图像处理技术的车流量检测系统,通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入,经过对视频图像的处理分析可以进行车流量的实时检测。基于视频的车流量检测系统有易安装、维护及实现方便等明显的优势,非常有利于交通系统的管理及控制。具体要求如下: 1. 对图像进行预处理 2. 进行车流量的统计 3. 人机界面简单清楚友好 二、应完成的硬件或软件实验 采集视频图像,对图像进行分析处理,完成车流量的统计,与实际通过车辆数目比较,分析本系统的正确检测率。 三、应交出的设计文件及实物(包括设计论文、程序清单或磁盘、实验装置或产品等) 1. 毕业设计论文(必须完全符合学校规范,内容严禁有丝毫的抄袭剽窃) 2. CD-R(含论文,程序,程序使用说明书,演示视频,盘面注明姓名,专业,日期) 3. 英文翻译按学校规定,导师无特殊要求

交通流量对速度的影响

有的国家是靠右行驶的交通规则,有的国家是靠左行驶的交通规则。无论是那种交通规则,目前各国都是保持各自的习惯不曾改变,在本篇文章中,就让我们用数学的方法告诉大家,到底是是靠右行驶的交通规则好还是靠左行驶的交通规则有点多。一、问题重述问题A:除非超车否则靠右行驶的交通规则 在一些汽车靠右行驶的国家(比如美国,中国等等),多车道的高速公路常常遵循以下原则:司机必须在最右侧驾驶,除非他们正在超车,超车时必须先移到左侧车道在超车后再返回。 建立数学模型来分析这条规则在低负荷和高负荷状态下的交通路况的表现。你不妨考察一下流量和安全的权衡问题,车速过高过低的限制,或者这个问题陈述中可能出现的其他因素。这条规则在提升车流量的方面是否有效?如果不是,提出能够提升车流量、安全系数或其他因素的替代品(包括完全没有这种规律)并加以分析。 在一些国家,汽车靠左形式是常态,探讨你的解决方案是否稍作修改即可适用,或者需要一些额外的需要。 最后,以上规则依赖于人的判断,如果相同规则的交通运输完全在智能系统的控制下,无论是部分网络还是嵌入使用的车辆的设计,在何种程度上会修改你前面的结果? 二、问题分析 从题目要求中我们能很明确的知道解决这个问题必须从三个方面入手。 问题一:建立一个建立数学模型来分析除非超车否则靠右行驶这条规则在低负荷和高负荷状态下的交通路况的表现。我们可以考察一下流量和安全的权衡问题,车速过高过低的限制,或者这个问题陈述中可能出现的其他因素。这条规则在提升车流量的方面是否有效?如果不是,提出能够提升车流量、安全系数或其他因素的替代品(包括完全没有这种规律)并加以分析。 问题二:在一些国家,汽车靠左行驶是常态,那么是否只需对我们的方案稍作修改,就可以用在靠左行驶交通规则的国家中呢?,或者需要一些额外的需要。 问题三:无论是靠右行驶,还是靠左行驶,都依赖于人的判断,如果相同的交通运输完全在智能系统的控制下,不管在部分网络还是嵌入式用的车辆的设计,在何种程度上会修改你前面的结果? 三、建立模型 3.1.问题1:交通右行的规则在交通流量高负荷和低负荷路况下的表现。 3.1.1问题的提出 高速公路专供汽车高速行驶,交通量远高于普通公路。也就是说,高速公路是通过高速来大幅度提高通行能力的。因此,保证高速公路高效运行是高速公路建设和运营的基本要求。众所周知,中国、美国等国家车辆是靠右行驶的,而一些国家车辆是靠左行驶的,对于靠左右行驶,每个国家都有它的优特指出。我们知道,车速与安全有密切的关系,车速越高,行在交通管理及尽管高速公路道路条件良好,发生事故时严重程度也越大。驶危险性就越高, 设施方面也是尽可能保障行车安全,但高速公路较高的车速还是会带来潜在的安全问题。根据交通流理论,只有在最佳车速时才能获得最大的交通量。该最佳车速应该接近道路的设计时速。而高速公路会面临高负荷或低负荷交通量,既要遵循右行原则,又要保证高速公路大流量的要求及足够高的行车速度,就需要权衡安全性、车流量和车速之间的关系。 在行车安全的诸多交通环境因素中,高速公路交通流量的增大,往往导致高速公路长时间的拥堵,干扰了交通流的正常运行,降低了道路的通行能力。一些研究资料表明,美国对交通量和事故件数关系的统计,事故件数随着日平均交通量的增加而增加。所以,针对交通流对安全产生的影响分析,以交通安全为前提,研究交通状况与车速的关系。

车流量检测系统设计

车流量检测系统设计 随着我国经济的快速发展交通安全的有效保障显得尤其重要,并且对交通管理的要求越来越高。与此同时各种各样的道路监控设备也应运而生。雷达监控系统视频监控系统地表传感系统激光检测系统等相继应用。由此计算机科学与现代通信等高新技术运用于交通监控管理与车辆控制以保障交通顺畅及行车安全。而实时获取交通车流量的车辆检测技术是是进行交通管理必不可少的一个步骤。随着我国城市车辆使用的增多道路状况同时也变得复杂如何对道路车流量进行实时监控对统计、预测道路交通状况十分重要并且同时这也是对道路车辆运行情况高效调度的一项十分的重要参考依据。而且当前对道路监测多使用视频方法有事还可能采用人工计数方法此方法对每条公路在某个时间段车辆行驶情况不容易做到长时间、高效的统计。因此我们需要进行一种低成本、高准确率的智能识别装系统的设计由此促进对高速路口交通情况的检测水准。 本文设计了一种基于A T89C51单片机的车速检测系统。其主要原理是将红外传感器测得的电平信号传递到单片机中通过单片机判断处理、计数等功能实现车流量的检测。本系统传感电路采用的的是红外传感矩阵利用单片机实时对传感器的输出数据进行连续读取通过特定的算法处理数据然后送显示或者发出报警信号。本系统致力于为路口车流量的监控服务从而形成对路口行车的科学管理减少交通事故的发生。 1、工作原理及总体方案选择 1.1车流量监测系统的工作原理 红外线矩阵法是一种利用红外传感器组成的红外线矩阵检测设备检测道路上机动车流量和车速的方法。它是利用红外线发射和接收方向较强的特点在车辆经过的路面上安装密度适当的几排红外线发射接收电路由此组成红外线矩阵红外线检测矩阵由两排嵌入路面内的接收器和安装在其上方几米处的发射器组成两排接收器之间的距离为0.5到2米每排接收器由若干间隔0.2到0.9米的接收管和接收电路组成。接收管在没有遮挡的情况下可以接收发射器发出的信号接收电路中产生低电平接收管在受到遮蔽的状况下下收不到发射器发出的信号接收电路中出现高电平信号。因此根据车辆驶入、通过、驶出检测区域以及车辆行驶方向并排行驶车辆的流量等情况引起的矩阵内部各测试点高低电平信号的变化经过硬件电路设计和软件编程计算方法,最终统计计算出经过该测量区域内双向并排经过的多辆车的车流量测量。 1.1.1系统总体模块设计 本系统是利用单片机并且采用模块化设计来设计车流量检测系统只要有车辆经过就会挡住两个发射和接收红外线传感器之间的传感信号这样就能根据车量的流动情况对车流量进行检测。当然对于正常的情况下还会有并行的车量经过本系统也做了设计。系统的总体模块图如下图1

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