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车流量检测方法纵览

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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

加一个磁场,合金带自身的阻值会发生变化。利用AMR磁阻效应生产的AMR磁阻传感器成功地将三维方向(x,y,z)的单个传感器件集成在同一个芯片上,并将传感器与调节、补偿电路集成,即可检测到地磁范围内低于1高斯的磁场,根据一些铁磁物体对地磁的扰动来检测车辆的存在或识别车辆类型[7~8]。

图1感应线圈检测系统

磁感应检测技术不受恶劣天气气候、日照光线强弱影响,性能稳定,并已经广泛应用在交通数据统计、交通控制和诱导等方面。但由于线圈固定埋设在地面,当车辆违章非正常骑线行驶时,相邻车道的两个线圈均感应到金属车体并产生误判,而且埋设感应线圈后,路面可维修性降低。

1.3 波频检测技术

波频车辆检测是对车辆发射电磁波产生感应的检测方法(多为悬挂式检测系统)。根据发射电磁波的不同可分为雷达(微波)检测、超声波检测和红外检测等。

1.3.1 雷达检测技车辆检测雷达是调频连续波(FMCW,Frequency Modulated Continuous Wave)雷达。该雷达发出的电磁波频率随线性调制信号电压的变化而变化。将该雷达安装在马路边的竖起高杆上,俯向下往各车道发射微波,并接收各车道上车辆反射回来的微波。由于不存在多普勒频移,各车道上车辆和雷达之间的距离不同,反射回来的电磁波与当前雷达发射的电磁波频率之差也不同,雷达通过对中频信号进行频谱分析,并判断各车道对应频率分量的强弱即可知道各车道有没有车辆存在。检测雷达安装示意图见图2。

图2 雷达车辆检测器安装图

车流量检测雷达主要由天线、收发组件射频单元、线性调制FPGA单元、中频放大器、信号处理机、ARM系统控制显示装置等7个单元组成,系统组成见图3[9~10]。

图3 车流量雷达系统框图

1.3.2 超声波检测技术超声波检测器是基于声波的传播和反射原理,通过对发射波和反射波的时差测量实现位移测量的设备。由超声波发生器发射一束超声波,再接收从车辆或地面的反射波,根据反射波返回时间的差别,来判断有无车辆通过。

图4 超声波发射器(探头)的安装示意图

由图4可见,每个车道上的超声波检测装备各有前后二个探头,根据车辆的通过进程,超声波探测结果分为如图5所示的三种形态:①等待车辆;②车辆进入检测区;③车辆到达第二检测点。通分析这三种形态,即可得到整条道路的车辆速度与流量信息等[11]。

图5 超声波探测的三种形态

1.3.3 红外检测技术红外检测器是顶置式或路侧式的交通流检测器,一般采用反射式检测技术。反射式检测探头由一个红外发光管和一个红外接收管组成。由调制脉冲发生器产生调制脉冲,经红外探头向道路上辐射,当有车辆通过时,红外脉冲从车体反射回来,被接收管接收后经过解调、放大、整流滤波后输出一个检测信号送入单片机[12~14]。

显然,以上三种基于波频检测的方法中,由于电磁波在传播过程中会随着传播距离而衰减,回波信号非常微弱,几乎被噪声淹没,而且实际应用中还存在误判、遮挡、安装复杂、不便于维护、车流信息量不足等问题。因此,很多学者将研究目标转向基于视频图像的车流检测。

2 基于视频图像的车流量检测

随着计算机技术、数字图像处理、人工智能和模式识别等技术的发展,计算机视频技术在交通信息检测中占据了越来越重要的地位。目前常用的基于视频车辆检测算法主要有:灰度比较法、背景差法[15]、帧差法[16]、边缘检测法[17]。它通过对数字图像的处理获取交通流量信息,主要有以下优点:

1.能够提供高质量的图像信息,信息量大,可以高效、准确、可靠地完成道路交通的监视和控制工作。

2.安装视频摄像机方便、经济,现在国内许多城市道路已经安装了摄像机监控系统。

3.计算机视觉和数字图像处理技术发展迅速,满足了系统实时性、可靠性方面的要求。

基于视频图像的车流量检测技术的基本思想是在视频图片中的每条车道上设置一个固定区域作为虚拟的检测线,再对该区域内图像进行处理,完成对车辆信息的获取。背景差法将当前输入帧图像与背景图像进行差值计算,以分离出车辆。但背景图像需要实时刷新,影响因素较多。帧差法则是对相邻两帧图像进行差值计算,但不能支除摄像头抖动引起的干扰,对静止或速度慢(两帧图像中车辆运动位移不明显)的车辆无法有效检测。边缘检测法通过对帧图像进行边缘检测,以提取车辆的边缘特征进行识别。该方法可在不同的光线条件下进行检测,但对于车辆边缘不明显或存在道路隔离带等干扰物体时可能造成漏检和误检。以上三种传统方法的算法流程见图6。

图6 三种方法算法流程图

针对传统方法的不足,文献[18]通过分析光照、车道和阴影等模型间的关系来判断车辆的存在,提出了基于彩色虚拟检测线的交通流信息视频检测方法。文献[19]结合边缘检测法,在算法中采用

预估校正、相关性修正等措施对帧差法进行改善。文献[20]实时自动提取和更新背景边缘并采用动

态开窗的方式,利用边缘信息作为车辆特征,提出了基于边缘信息的背景差车流量检测方法。文

献[21]结合光流法,根据光流场的信息判断车辆通过,提出了基于虚拟线圈的光流法车流量检测方

法。文献[22]利用摄像机标定原理,根据成像模型提出了基于计算机视觉的车流量检测算法。

3 基于视频图像的车流量检测研究展望

基于视频图像的车流量检测技术有着广阔的应用前景,对城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设、交通流的基础理论与控制等都有着积极的支持作用。但是,在绝大部分实际应用中都有漏检、误检问题,基于目前已提出的各种方法,尚无一种能得到完美的解决,这也给进一步的研究提出了挑战。目前,基于视频图像的车流量检测研究主要集中在以下几个方面。

3.1 改进图像处理方法

基于视频图像的方法中,图像处理过程均是它们的基础。图像处理涉及噪声、光照条件变化、多物体遮挡、误识别以及图像处理速度与质量问题。同时,为了获取诸如车辆速度、加速度等更多的信息,有些学者将研究目光转向光流法和计算机视觉理论[23]。

为了改进图像处理的质量和速度,提高抵抗噪声、光照条件变化等因素影响的能力,有些学者提出将图像处理的抽像层次提高到线的层次,计算直线和曲线的线流场,或是将基于特征的方法和基于光流场的方法相结合起来。文献[24]认为点-线对应是对图像运动中孔径问题最可靠的解决办法,提出了线性规划点-线对应的方法计算运动。文献[25]利用Hough变换点-线对偶性提出了空间直线的表示方法及直线线流场的解释,并就直线线流场的计算做了研究。文献[26~28]给出了适合光流计算中二次曲线坐标概念,提出用分段二次曲线描述边缘,并计算得到二次曲线的光流。

采用物体上的线作为图像处理的特征基元,从理论上说,至少有两个优点:一是从噪声图像中进行特征线的提取将比点更加稳定,对噪声的敏感程度也将降低;二是物体上的线(特别是棱线)是物体的稳定特征,它几乎不受光照条件的影响。随着线流场理论的不断完善、增加更多的约束信息以及计算方法的不断改进,该方法将有很强的实际应用意义。

3.2 采用立体视觉的方法

现有的视觉监控中,几乎所有的研究都是基于单目影像对运动物体的监测与跟踪,所得到的运动信息存在一个深度尺度因子,要想得到绝对移动量,需要一个附加条件。立体视觉研究的是由多目视频图像获取物体三维几何信息的方法,它符合人们观察物体的习惯,也能获得三维物体的景深信息。建立双目或多目立体视觉运动分析所要解决的核心问题是模型中的立体匹配问题。

3.3 人工神经网络等方法的应用

人工神经网络是一个超大规模非线性连续时间自适应信息处理系统。近年来,基于人工神经网络的目标检测方法得到了极大的发展[29~31]。基于人工神经网目标检测方法的基本思路是将每帧图像分割为m×n个图像块,预处理后将这些图像块投影到一个线性滤波器组,得到不同的图像模式;然后把这些不同的图像模式根据预先计算得到的聚类原形进行分类;最后用训练得到的神经网络分类器来判断图像模式是否包含目标。随着神经网络技术的发展,必将推动对车流量检测技术的发展。

4 结语

车辆检测技术因其能够为交通监控管理与车辆控制提供有效准确的数据依据,有效地保障交通的顺畅与行车安全,达到改善交通环境的目的而被越来越多的交通管理部门所使用。基于视频的车流量检测技术以其直观明了,安装方便和维护费用相对较低等优点,成为了最有前途的大范

围采集交通数据的技术。

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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

小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测

%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);

d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end

汽车检测站设计文献综述

学院 文献综述 题目汽车检测站设计 姓名徐金权 专业机械设计制造及自动化 学号 7 指导教师郭磊魁 日期2016年12月16日

汽车综合性能检测站设计 一、前言 汽车检测站是综合运用现代检测技术,对汽车实施不解体检测、诊断的。它具有现代的检测设备和检测方法,能在室检测出车辆的各种参数,并诊断出可能出现的故障,为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于,能提高维修效率,并对维修质量进行监管,从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作,如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站,这是摆在广大汽车运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段,应着眼于国成熟的设计方案,充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化,拿出合理且具有前瞻性的设计方案。

汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术和生产单项检测设备。60年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等,这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60年代后期,国外汽车检测诊断技术发展很快,并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机电一体化检测技术。例如:非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70年代以来,随着计算机技术的发展,出现了汽车检测诊断、数据采集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。在此基础上,为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线,使汽车检测制度化。 国发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术,为满足汽车维修需要,当时交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪,点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展,科学技术在各个领域都有了快速的发展,汽车检测与诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上,交通部自1980年开始,有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站,取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中,也建成了许多安全性能检测站。到2004年底,全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站,部队,石油,冶金,外贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此,目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此,全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展,对保证在用汽车技术状况良好,监督维修质量,保障行车安全起到了非常重要的作用。同时,也促进了汽车诊断检测技术的发展。

空气流量计的检测方法

空气流量计的检测方法 空气流量计基本结构及性能特点随着对发动机汽车尾气排放要求的提高,越来越多的发动机采用精密的空气计量传感器计量进入发动机的空气量,发动机ECU 根据空气计量传 感器信号初步设定基本供油量,以满足发动机各种工况空燃比,进而保证发动机各种工况对混合气的要求。 空气流量计分类:按测量空气流量的方法可分为两种:①直接测量方法传 感器一一空气流量计。②间接测量方法传感器一一进气歧管压力传感器(负压传感器)。直接测量方法传感器按其测量信号转化形式又可分为3种。 (1) 机械式空气流量计,即可动叶片式空气流量计。其特点是将燃油泵控制开关、空气温度传感器、CO 调节器及空气流量计等功能融为一体,结构较复杂,但精度较高。不过由于叶片具有弹簧阻力增加了进气阻力,使它对发动机在急加速时的响应不够理想,故现在很少使用。 (2) 卡尔曼涡流式空气流量计。它是通过采集涡流频率完成空气流速测量,主要是通过光电(如丰田车型)和超声波采集(如韩国现代、日本三菱等)进气涡流,具有进气阻力小、计量准确的特点,但因其结构复杂、不耐振动且造价高,现已逐步被热线式空气流量计取代。 (3) 热线式空气流量计。热线式空气流量计按其热线形又分为 3 种。 ①热丝式一一将加热丝均匀分布在计量通道内。热丝式空气流量计(图1) 精度高、分布均匀,可精确计量空气量,但由于热丝很细(0.01~0.05mm)且暴露在空气中,在空气高速流动时,空气中的沙粒很容易击断热丝。 ②热膜式——将加热丝印刷在一块线路板上,并将线路板固定在空气通道中间。由 于热丝被固定且受到保护膜的保护,寿命提高,但由于保护膜热传导 较差,影响计量精度。

智能交通管理网络系统中城市道路监控设计.

智能交通管理网络系统中城市道路监控设计 随着机动车数量的逐年增长,城市交通问题也日益突现出来。交通拥挤,车流不畅,大大影响了人们的出行速度,进而降低了生产和工作效率。因此,城市交通拥挤问题成为当今我国城市发展的重要问题。实践证明,解决城市交通问题的有效方法是在现有交通基础设施的基础上,提高交通管理水平,达到从根本上解决问题的目的。先进的交通管理系统可以有效提高城市现代化交通的有效利用率和交通流量,减少道路的交通拥挤程度,交通事故的发生率以及由于交通拥挤交通事故等造成的出行延误。城市智能交通管理系统正是通过对高科技、高水平的技术的应用,来提高交通管理系统的工作效率,达到改变城市交通混乱的局面。 智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统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系统。城市智能交通系统是由交通信息采集和信息处理、决策、发布两部分组成。交通信息实时采集系统是交通路面的高清数字化视频系统采集。通过实时交通视频实时检测,记录来往车辆类型、车速等数据,将各监测点的各时段车辆行驶状态、车型种类、违法类型、平均车速、车流量、堵塞路口及路段的交通情况准确、快速、实时地发往交通指挥中心。道路交通信息接收、处理和发布系统是通过设置的交通信息采集网络,获取各种实时道路交通情报,经过综合处理和分析等,及时发布路面交通状况信息,向交通参与者提供有关信息,方便其选择出行路径。对采集来的信息通过计算机程序筛选处理,配合综合交通信息平台、GIS电子地图、交通疏导的决策支持 等综合信息处理,分析得出整个交通的动态交通流分布状况和交通管理的预警信息,最后形成一目了然的诱导信息。 智能交通把交通信息统计系统和电子警察执法处罚系统引入到城市道路监控中,实现了城市道路的点面结合式监控,提高了城市整体安全防范水平,缓解了日益严重的交通压力,加强了驾驶员遵守交通法规的意识,降低了恶性事件发生率。下面主要介绍交通监控的几个系统及应用:

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

汽车检测技术标准

汽车检测技术标准 第一章概述 1、汽车检测(vechicle inspection):1、汽车不解体 2、利用汽车检测设备和计算机技术 3、对 汽车性能进行快速、准确、定量的检测4确定汽车技术状况或工作能力的检查和测量5、汽车继续运行或进厂维护或修理提供可靠的依据 2、汽车检测的目的:1、预防故障。2、建立科学的汽车维修体系。 3、汽车检测的分类:1、汽车安全环保检测(年检,安全性、环保性)。2、汽车综合性能检测 (动力性、燃料经济性、安全性、环保性、可靠性、操纵稳定性)。 4、检测参数:1、工作过程参数(发动机功率、制动力)2、伴随过程参数(振动、噪声、异响) 3、几何尺寸参数(气门间隙、自由行程)。 5、检测参数的选择原则:1、灵敏性:检测参数相对于技术状况参数的变化快慢。2、单值性: 单调性,汽车技术状况参数:初始值uf终了值ue的范围内,检测参数的变化不应出现极值(即dP/du≠0)3、稳定性:在相同的测试条件下,多次测的统一检测参事的测量值,具有良好的重复性。 6、检测参数标准的类型:国家标准(GB)、行业标准(JT-交通,/T-推荐性)、3、地方标准 (DB)、企业标准(Q/…) 7、检测参数标准的组成:初始值、许用值、极限值。 8、测量:利用测量仪表通过实验和计算方法获取检测参数的量值。 9、汽车检测设备的组成:试验条件模拟装置、取样装置、附加装置、测量系统。 10、测量系统的组成:传感器(把非电物理量转换成电量信号的一种变换器)、信号调理电路、 测量仪表。 11、信号调理电路:传感器输出的信号各种形式的信号处理(如电量转换、阻抗转换、离 屏蔽、小信号放大、温度补偿、滤波和调制等)将其调整为适合后续处理电路(A/D卡)应用的规范信号(0~5V、0~10mA及4~20mA等电信号)。(热电偶) 12、智能仪表与虚拟仪表:智能仪表(微处理器与电子仪器相结合的产物)、虚拟仪表(计算 机和电子仪器结合的产物)。区别? 13、汽车检测线的检车单元布置的4个原则:1、对现场的环境污染最小。2、对检测精度影响 小。3、应考虑每个检车单元的检测等时行。4、空间布置上要合理,不能发生空间上的干涉,占地面积少。 第二章发动机性能检测 1、发动机综合检测仪的组成:信号拾取系统、信号与处理系统、采控显示系统。 2、起动系测试前的连接:蓄电池电压拾取器、起动电流拾取器。 3、充电系测试前的连接:蓄电池电压拾取器、充电电流拾取器、充电电压探针。 4、无外载测功:无外部负荷时,猛踩加速踏板,发动机突然加速所发出的动力除克服各种阻力 外,有效转矩全部用于加速自身各运动部件的运转,即发动机以自身运动部件为负载加速运转。 5、无外载加速时间测功法的原理:在节气门全开时,测量在给定转速范围(n2-n1)内的加速时间 Δt。点火系的点火脉冲一缸信号拾取器夹在一缸高压线上获取发动机的转速信号;当驾驶员迅速踩下油门,发动机转速迅速升高,计算机自动判断转速并且分别记下转速从n1到n2时的时间t1和t2。计算功率。 6、无外载加速时间测功法用哪些拾取器?一缸信号拾取器。

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

交通流量的神经网络预测研究

交通流量的神经网络预测研究 [摘要]交通流量预测问题是交通信息预测的核心问题,进行交通流量预测理论体系的研究,对于改善我国交通拥堵问题具有十分重要的学术价值和现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上,对已有的交通流预测方法进行了分类分析和介绍,并利用神经网络的方法来对交通流量进行预测分析。基于交通流量的集中分布特点并结合实际交通流量观测数据,我们采用了分区间段进行数据整理,将BP神经网络应用于交通流量预测的过程,通过对比预测结果,验证了BP 神经网络具有良好的预测效果。 [关键词]交通信息交通流预测 BP神经网络

Research on neural network prediction of traffic flow [Abstract] Traffic flow forecasting is the core problem of traffic information prediction,theory system in the prediction of traffic flow,is very important for improving our countrytraffic congestion has academic value and practical significance.Th is paper based on summarizing the domestic and foreign research results,analyzes and introduces the existing traffic flow forecasting methods, andanalysis to predict the traffic flow by neural network. based on centralized distribution of traffic flow and combined with the actual traffic flow data. We use the inter partition of data processing during the process of BP neural network can be used to traffic flow prediction by comparing the predicted results ,proves that BP neural network has the good forecast effect. [Keywords] Traffic Information Traffic flow Prediction BP neural network

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。

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展,交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来,世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法,试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域,几十年来,专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上,讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代,我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段,交通量预测主要采用个别推算法,又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象;间接法则是以运输量作为研究对象,最后转换为路段交通量。 进入90年代后,我国的公路建设项目,特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测,该法以机动车出行起讫点调查为基础,包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。

几十年来,世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测,总结起来,大概可以分为六类模型:基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点,下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测,它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单,但精度较差,虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题,但静态的预测有其先天性的不足,因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟,用于交通流预测,所需的检测设备比较简单,数量较少,而且价格低廉,但缺点也很明显,主要是适用性差、实时性不强,单纯依据预先确定的回归方程,由测得的影响交通流的因素进行预测,只适用于特定路段的特定流量范围,且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时,

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

基于视频的车流量检测

文章编号:100128220(2004)0420404205 基于视频的车流量检测 ①彭仁明1,贺春林2 (11四川绵阳职业技术学院,四川绵阳621000;21西华师范大学计算机学院,四川南充637002) 摘 要:介绍了目前基于视频的车辆检测算法的优点和缺点,在此基础上提出了一种新的算法,该算法自适应能力强,计算量小,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数,实现车流量计算、车速估计.采用了预估校正和相关性修正等措施,提高了检测精度,为交通监控系统提供实时有效的交通参数. 关键词:视频;数据流;相关性;修正 中图分类号:TP399 文献标识码:A 1 引 言 随着经济的发展,人民生活水平的提高,汽车保有量大幅增加,怎样安全高效地对交通进行管理,就显得非常重要.解决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS ),其中车辆检测系统是智能交通系统的基础.它为智能控制提供重要的数据来源[1-3]. 作为ITS 的基础部分,车辆检测系统在ITS 中占有很重要的地位,目前基于视频的检测法是最有前途的图1 检测算法流程Fig.1 The flow of defection alg orithm 一种方法,它是通过图像数字的方法获得交通流量信息, 主要有以下优点:(1)能够提供高质量的图像信息,能高 效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作. (2)安装视频摄像机破坏性低、方便、经济.现在我国许多 城市已经安装了视频摄像机,用于交通监视和控制.(3) 由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作,有利于实 现道路交通网的监视和控制.(4)随着计算机技术和图像 处理技术的发展,满足了系统实时性、安全性和可靠性的 要求. 目前常用的基于视频的车辆检测方法主要有:灰度 比较法、背景差法、帧差法、边缘检测法.灰度比较法采用 对路面和车辆的灰度统计值来检测车辆.但它对环境光 线的变化十分敏感.背景差法计算当前输入帧与背景图 像的差值,以提取车辆,但背景图像需实时刷新[3],其检 测精度很大程度上依赖于背景图像的可靠性.帧差法是 将相邻两帧相减,对保留的运动车辆信息进行检测,环境 光线变化对其影响不大[4].然而当摄像头的抖动引起相 邻两帧背景点的相应“抖动”时,该方法不能完全将背景 滤除,从而引起误判,而且对于静止或车速过慢的车辆, 该方法不能有效检测.边缘检测法能够在不同的光线条 件下检测到车辆的边缘,利用车体的不同部件、颜色等提 供的边缘信息可进行静止和运动车辆的检测[5],但是对①收稿日期:2004-09-02 作者简介:彭仁明(1969-),男,四川广安人,绵阳职业技术学院讲师,主要从事电子类教学和科研工作. 第25卷Vol 125 第4期No 14西华师范大学学报(自然科学版)Journal of China West Normal University (Natural Sciences )2004年12月Dec 12004

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

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

汽车检测站设计文献综述

昆明学院 文献综述 汽车检测站设计 徐金权 机械设计制造及自动化 0237 指导教师郭磊魁

日期2016年12月16日

汽车综合性能检测站设计 汽车检测站是综合运用现代检测技术,对汽车实施不解体检测、诊断的机构。 它具有现代的检测设备和检测方法,能在室内检测出车辆的各种参数,并诊断出可能出现的故障,为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于,能提高维修效率,并对维修质量进行监管,从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作,如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站,这是摆在广大汽车 运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段,应着眼于国内成熟的设计方案,充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化,拿出合理且具有前瞻性的设计方案。

汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50 年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项 检测技术和生产单项检测设备。60 年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等,这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60 年代后期,国外汽车检测诊断技术发展很快,并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机 电一体化检测技术。例如:非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70 年代以来,随着计算机技术的发展,出现了汽车检测诊断、数据采 集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。 在此基础 上,为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线,使汽车检测制度化。 国内发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术,为满足汽车维修需要,当时 交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪,点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展,科学技术在各个领域都有了快速的发展,汽车检测与 诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上,交通部自 1980年开始,有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站,取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中,也建成了许多安全性能检测站。 到2004 年底,全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400 余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站,部队,石油,冶金,外 贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此,目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此,全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展,对保证在用汽车技术状况良好,监督维修质量,保障行车安全起到了非常重要的作用。同时,也促进了汽车诊断检测技术的发展。 我国检测站的发展现状 虽然经过十几年的发展,我国的检测站在规模和检测技术层面上取得了令人瞩目的成绩,但在汽车检测行业,我国仍存在诸多问题,应看到与国外的差距。 王秉圣认为我国检测站存在的问题有:(1)行政执法部门经营综检站。交通主

网络流量监测的常用的四种方法

网络流量监测的常用的四种方法 网络流量检测对于企业网络管理员来说算是必要的技术之一,通过网络流量检测可以使得网络安全管理员监控企业网络存在的异常与威胁。下面是几种常用的流量监测分析手段。 基于小草上网行为管理软路由的流量监测 小草上网行为管理软路由是专业的企业局域网流量控制管理软件,基于应用、员工、部门、流控策略等多角度全方位分析网络流量;每5秒刷新一次,实时透视网络流量;快速发现网络问题和迅速定位网络故障;并且能够实现企业带宽流量的智能管理,科学合理的分配企业流量! 基于硬件探针的监测技术 硬件探针是一种用来获取网络流量的硬件设备,使用时将它串接在需要捕捉流量的链路中,通过分流链路上的数字信号而获取流量信息。一个硬件探针监视一个子网(通常是一条链路)的流量信息。对于全网流量的监测需要采用分布式方案,在每条链路部署一个探针,再通过后台服务器和数据库,收集所有探针的数据,做全网的流量分析和长期报告。与其他的3种方式相比,基于硬件探针的最大特点是能够提供丰富的从物理层到应用层的详细信息。但是硬件探针的监测方式受限于探针的接口速率,一般只针对1000M以下的速率。而且探针方式重点是单条链路的流量分析,Netflow更偏重全网流量的分析。 基于流量镜像协议分析 流量镜像(在线TAP)协议分析方式是把网络设备的某个端口(链路)流量镜像给协议分析仪,通过7层协议解码对网络流量进行监测。与其他3种方式相比,协议分析是网络测试的最基本手段,特别适合网络故障分析。缺点是流量镜像(在线TAP)协议分析方式只针对单条链路,不适合全网监测。 之基于SNMP的流量监测技术 基于SNMP的流量信息采集,实质上是测试仪表通过提取网络设备Agent提供的MIB(管理对象信息库)中收集一些具体设备及流量信息有关的变量。基于SNMP收集的网络流量信息包括:输入字节数、输入非广播包数、输入广播包数、输入包丢弃数、输入包错误数、输入未知协议包数、输出字节数、输出非广播包数、输出广播包数、输出包丢弃数、输出包错误数、输出队长等。相似的方式还包括RMON。与其他的方式相比,基于SNMP的流量监测技术受到设备厂家的广泛支持,使用方便,缺点是信息不够丰富和准确,分析集中在网络的2、3层的信息和设备的消息。SNMP方式经常集成在其他的3种方案中,如果单纯采用SNMP 做长期的、大型的网络流量监控,在测试仪表的基础上,需要使用后台数据库。

数字图像课程设计 监控视频中道路车流量检测系统设计

山东建筑大学 课程设计说明书 题目:监控视频中道路车流量检测系统设计课程:数字图像处理课程设计 院(部):信息与电气工程学院 专业:电子信息工程 班级:电信 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期:2013年6月

目录 摘要································································································II 1 设计目的 (1) 2 设计要求 (1) 3 设计内容 (2) 3.1运动车辆检测算法比较 (2) 3.2形态学滤波 (5) 3.3车辆检测 (6) 3.4车辆计数 (9) 3.5软件设计 (9) 总结与致谢 (10) 参考文献 (11) 附录 (12)

摘要 获得实时的交通信息是当前各种检测方式的前提,但是现有的信息采集方式并不能满足交通管理与控制的需求。随着计算机技术的快速发展,基于视频的检测技术在交通中得到了广泛的应用,同其它检测方式相比,它具有检测范围大、设置灵活、安装维护方便、检测参数多等优点。基于图像处理的视频检测方式近年来发展很快,已成为当今智能交通系统的一个研究热点。本论文对视频交通流运动车辆检测的内容进行了深入地研究。结合视频图像详细的介绍了视频检测中的背景更新、阴影去除、车辆分割等关键技术和算法,介绍了视频检测的方法。最后在MATLAB的平台上进行了系统实现设计。实验结果表明,该算法具有一定的可行性,能够快速的将目标参数检测出来关键词:MATLAB;帧间差法;车辆检测

随着经济的发展,人民生活水平的提高,汽车保有量大幅增加,怎样安全高效地对交通进行管理,就显得非常重要.解决这一问题的关键是建立智能交通系统(ITS),其中车辆检测系统是智能交通系统的基础.它为智能控制提供重要的数据来源 作为ITS的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前基于视频的检测法是最有前途的一种方法,它是通过图像数字的方法获得交通流量信息,主要有以下优点:(1)能够提供高质量的图像信息,能高效、准确、安全可靠地完成道路交通的监视和控制工作.(2)安装视频摄像机破坏性低、方便、经济.现在我国许多城市已经安装了视频摄像机,用于交通监视和控制.(3)由计算机视觉得到的交通信息便于联网工作,有利于实现道路交通网的监视和控制.(4)随着计算机技术和图像处理技术的发展,满足了系统实时性、安全性和可靠性的要求 2 设计要求 通过对视频流中的车辆进行检测和跟踪,准确地统计每个车道流量、平均车速、平均车道占有率、车队长度、平均车间距等信息为交通规划,交通疏导和车辆动态导航领域提供一系列指导。 设计车辆检测与识别方法和车流量统计方法,实现监控视频中道路车流量检测。通过实验验证检测精度。

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