T-11-V5-多目标追踪微波车辆检测器技术方案

微波车辆检测器施工方案1. 检测器的功能和原理微波车辆检测器（Microwave Vehicle Detector，MVD）是一种无线电波检测器，可用于车辆的检测和识别。

它的工作原理是利用微波频率的电磁波，通过接收和反射信号来检测车辆的存在和运动方向，从而实现对车辆的检测和监测。

该设备主要由天线、接收器和处理器三部分组成，它可以在不同的环境下进行安装和操作，例如停车场、高速公路收费站和城市交通路口等。

同时，该装置还可以与其他设备，如摄像机和信号灯等配合使用，从而实现更为精确的车辆监测和控制。

2. 施工准备工作的具体步骤在施工微波车辆检测器之前，需要进行一些准备工作，如材料准备和施工前的现场勘查。

具体的准备工作如下：2.1 材料准备在施工前，需要准备好适用于微波车辆检测器的材料和设备，包括：•微波车辆检测器设备•天线和架子•检测器支架和螺栓•电源和连接线•工具和安全装备2.2 现场勘查在施工前，需要进行现场勘查，以便确定设备的最佳安装位置和检测范围。

具体的勘查内容包括：•确定安装区域•测量安装区域的面积•确定车流量和车速通过现场勘查，可以更好地确定设备的安装方法和影响因素，有助于提高工程的质量和效率。

3. 施工步骤与注意事项在掌握了设备的功能和原理，以及施工准备工作后，下面是具体的施工步骤和注意事项。

3.1 安装天线和架子在安装天线和架子时，应根据勘查结果和设备要求确定最佳位置和方向。

安装步骤如下：1.在天线设备上安装架子，将架子放置在车辆通行路口上。

2.将天线放置在架子顶部，并根据拐角等因素进行旋转和调整，最终找到最佳设备方向。

3.通过调整螺栓，将天线牢固地固定在架子上。

注意事项：1.天线的安装高度和位置应该符合设备的要求，以便更好地检测车辆的存在和通过情况。

2.在安装架子时，应注意选择坚固耐用的材料，并根据要求加强其结构稳定性。

3.2 安装检测器在安装检测器时，应根据设备的要求和规格进行安装。

美国Smartsensor 125微波车辆检测器技术方案一、概述智能交通系统主要任务是使交通更安全、更有效率、更可靠、更环保、更节省时间更节省成本。

它包括传感技术和控制系统、先进的通讯手段和计算机信息。

为了协助交通界能够更完美的实现这个目标，美国Wavetronix公司专为 ITS行业研发出一种目前国际上技术最为领先的交通车辆检测器——Smartsensor 125数字双雷达波车辆检测器！采用了革命性的数字双雷达系统，彻底解决了现有市场上微波车检不能精确检测每辆车的速度、车长、类型等功能，HD微波车辆检测器检测精度与线圈检测器精度不相上下，甚至更好；HD微波车辆检测器是目前真正能取代线圈检测器的唯一微波车检， 广泛应用于高速公路、城市道路、桥梁等进行全天候的交通检测，能够精确的检测高速公路上的任何车辆，包括从摩托车到多轴、高车身的车辆，拖车作为一辆车检测。

这种微波检测器可安装在路侧的灯杆上或专门的立柱上，当车辆通过微波发生装置发射的雷达波区域时对车辆进行检测；来自传感器的信号由微处理器进行预处理，并将处理后的数据通过综合通信网上传至监控中心或存储在本地。

下图是产品实物图片：二、产品技术优势：1、享有专利权的数字双雷达波检测技术，与模拟波不同，它每1s发射100万次雷达波可以精确定位车辆，同时可以跨越中央隔离带的防眩板、树丛及隔离护栏等障碍检测到部分被遮挡的车辆，从而大大降低了隔离带对检测精度的影响！2、在一些高速公路或桥梁上，有的路段无法提供3米以上的侧移量，Smartsensor 125则可以解决这一问题，因为它只需要1.8的侧移量，就可以检测所要检测的数据。

3、Smartsensor 125微波车辆检测器可以检测双向10个车道的交通数据，包括车流量、单车速度、平均速度、车型分类、车道占有率等交通数据。

它内部设有两个数字雷达，在检测路面上投映两个微波带，每当车辆经过时，它会根据车辆通过两个雷达的时间精确地计算出每辆车的速度及其它所检测到的交通数据，还可以在管理软件中看到实时的数据。

基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。

本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。

本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。

作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。

本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。

本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。

DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。

本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。

本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。

通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。

本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。

本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。

二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。

V5-ITMS-01V2双核心微波车检器用户手册Ver.2.51.产品简介 (4)2.功能特点 (4)2.1 数据采集和参数设置 (5)2.2 复原能力 (5)2.3 本地操作与自检维护 (5)2.4 控制功能 (5)2.5 其它 (5)3.产品指标 (6)3.1 微波指标 (6)3.2 检测指标 (6)3.3 通信指标 (6)3.4 环境与可靠度指标 (6)3.5 电源指标 (6)3.6 设备指标 (6)4.认证 (6)5.设备安装 (7)5.1 典型设置 (7)5.2 环境选择 (7)5.3 安装高度、角度 (8)5.3.1 侧置距离与安装高度关系对照表 (9)5.3.2 侧置距离与安装高度选用之概测方法 (9)5.4 安装程序 (9)5.4.1 设备组件 (9)5.4.2 安装流程 (9)6.设备调试.................................... . (11)6.1 连接设定 (11)6.2 调试软件与设备连接 (12)6.3 调试软件(GUI)使用说明 (13)6.3.1 基本功能及字段使用说明 (13)6.3.2 弹出式子菜单使用说明 (17)6.4 调试操作流程 (19)6.5 准确度验测 (21)6.6 测试记录文件 (21)6.6.1 统计资料 (21)6.6.2 单车资料 (22)7.设备维护.................................... . (23)7.1 固件版本更新 (23)7.2 设备初步功能简昜检测 (24)7.3 软件故障排查 (26)8.传输缆线 (27)8.1 接线协议 (27)8.2 接线说明 (27)9.维护与服务 (28)9.1 硬件维护需知 (28)9.2 设备识别 (28)9.3 维修运送 (28)9.4 质保 (28)9.5 手册编修日期 (28)附录1：V5-ITMS-01 V2双核心微波车检器故障排查 (29)附录2：微波车检器安装调试记录表 (30)附录3：微波车检器设备失效记录表 (31)1.产品简介V5-ITMS-01 V2为运用调频连续波(FMCW)目标侦测技术之非接触式微波雷达车辆检侧器, 采用最新自主知识产权微波技术，融合双核心数字运算器，兼容侦测、演算与通讯于单一处理器模块。

个人收集整理仅供参考学习交通流量智能检测系统方案2013个人收集整理仅供参考学习交通流量智能检测系统交通诱导系统（TGS, Traffic Guidance System ），是基于电子计算机、网络和通信等现代技术，根据出行者地起讫点向道路使用者提供最优路径引导指令或是通过获得实时交通信息帮助道路使用者找到一条从出发点到目地地地最优路径 . b5E2RGbCAP交通流量智能检测系统是智能化交通系统（ ITMS）子系统之一；它将基础交通流动态信息实时采集，经数据融合处理分析后通过信息网络发布到交通诱导屏、交通广播电台、机动车车载交通信息终端、互联网等处，向广大公众提供包括路况信息、停车信息、交通预告等方位、实时动态地交通信息服务，从而达到疏导交通、缓解拥堵、充分发挥道路和设施系统作用地功能 . p1EanqFDPw随着我国经济快速发展和城市规模不断扩大，各种交通需求不断增加 . 在我国逐渐得到了广泛应用和快速发展 . 车辆检测技术是智能交通系统地重要组成部分，交通智能化管理需要通过车辆检测方式采集客观、有效地道路交通信息，获得交通流量、车速、道路占有率、车间距、车辆类型等基础数据，从而有目地地实现监测、控制、分析、决策、调度和疏导等智能化手段 . DXDiTa9E3d个人收集整理仅供参考学习系统框图说明：雷达系统和户外显示屏系统通过GPRS 模块与主机通信雷雷雷达达达系系系户外显示屏系统统统统户外显示屏系统Internet RTCrpUDGiT采集雷达数据进入数据库分析进行智能分析交通数据计算向户外显示屏系统发送显示信息机中实现在户外显示屏系统中显示交通流量心主显示信息和交通道路选择等信息......机系可根据需要进行管理和调整统Doppler交通流量检测网络仪气象视频网络等数据流量检测子系交互统《原理框架图》交通管理中心信息发布系统交通诱导屏公交通管理部门进行决策分析和交通智能管理、信息发布5PCzVD7HxA 《系统逻辑图》系统构成典型地交通诱导信息发布系统，主要由以下几个部分组成：（1）交通信息采集单元；（2）数据通信传输部分；（3）信息处理与控制计算机（主控计算机）；（4）诱导发布：通过外场诱导显示设备（简单地可变交通信息板和交通诱导显示屏）等发布诱导信息 . （也可以通过车载终端、电台及电视台、 Internet 甚至手机等发布诱导信息）jLBHrnAILg交通信息采集单元交通信息采集实现对系统所需原始数据地采集，如道路现状、交通流量、交通流速、道路占有率等，并形成交通信息数据库，供诱导信息生成模块和UTFGS地其他子系统共同使用 .交通信息采集一般通过交通检测系统来完成. xHAQX74J0X目前国内外在交通检测系统或交通信息采集系统中，大量应用了电磁传感技术、超声传感技术、雷达探测技术、视频检测技术、计算机技术、通信技术等，检测器主要有：电感环检测器（环型感应线圈）、超声波检测器、红外检测器、雷达检测器、视频检测器等. 其优缺点比较如下： LDAYtRyKfE建议采用微波检测 .微波车辆检测器工作原理微波车辆检测器是一种用于检测交通状况地检测器，它利用连续频率调制波（ FMCW）实现对多车道车辆地实时检测.SPECTR检测器发射一束微波同时接收物体（目标）反射波，根据反射回来地波形及频率差异来判别车辆、车型、车速和车道. 所发射微波地中心频率为10.525GHz，频率带宽为40~50MHz，发射地微波断面分辨率为0.6m. Zzz6ZB2Ltk图 2连续频率调制波示意图2．微波特性非接触式微波探测：应用微波原理，侧面安装，通过微波探测得出实时检测结果，与线圈、视频等其它检测方式，具有不破损路面、安装维护不阻断交通、全天候工作、不受环境影响等等优点 . dvzfvkwMI1全天候工作：与其他交通检测技术不同地是，检测器采用了 3 厘米波长地微波，不受雨滴，冰雹和雪花等影响，可以实现全天候工作. rqyn14ZNXI衍射：衍射是指微波绕过阻碍物前进地特性，波长越长衍射越明显. 衍射性能使得检测器能够检测到被大车挡住地车辆（可见光地衍射很小） . 由于被挡住地车辆反射微弱，检测器并不能探测到所有被挡住地车辆，通常 60%被完全挡住地车辆都能被检测到 . 为了降低完全遮挡情况地发生，检测器地安装高度应尽量高，比如高于地面5米. EmxvxOtOco防震性：与其他依赖视角地检测器不同，检测器拥有0.6米地车道距离分辨能力，因此它不会受到安装立柱地晃动而带来地误差影响，部分误差也属于系统误差. SixE2yXPq5技术规格1．微波信号和覆盖区域中心频率10.525Ghz频带宽度40~50Mhz输出功率20mW纵向面作用角度45±5横向面作用角度10±2覆盖范围4~60 米最大可检测车道数8 条2．检测精度检测项目% 错误率单车道地实时检测5%单车道地车道占有率 ( 侧向模式 )5%单车道地车流量 ( 侧向模式 )5%单车道地长车流量 ( 侧向模式 )10%车道探测分辨率 1 米时间分辨率10 毫秒设备尺寸：160x230x240mm重量：3Kg外包装微发泡板防护等级符合 IP-65 标准4．接口标准 RS-232 接口——实时地数据通讯和存储数据下载接口这个接口可以连接 GPRS无线传输模块或有线基带 / 频带 MODEM 进行实时数据传输 . 通讯协议：波特率 9600，数据位 8 ，停止位 1 ，奇偶校验位无 . 6ewMyirQFL各车道 TTL 电平接口——实时电信号5．电源要求工作电压：15~30V，DC功耗：峰值 6W掉电自动恢复： 5 秒内6．环境条件工作条件温度范围：-30 ~ +60 ℃湿度范围：25℃下相对湿度 98%大气压：60~106.7kPa（460~800mmHg）电压波动：±10%风速范围：小于 160 km/h下雪（下雨）：量不大于 100mm/h运输和存储温度范围：-40~80 ℃湿度范围：0-95% RH7．可靠性该设备设计、制造符合交通信号控制设备国际通用规格，在规定条件下工作，可昼夜连续工作，其平均无故障间隔时间（ MTBF）满足：MTBF≧90000 小时 (10 年). kavU42VRUs技术特点1.多道性多数检测器是单道设备，在多车道地公路上应用时，在每一安装处都需由多个检测器单元组成 . 因此带来高额地成本和复杂地安装，并且随着单元和布线地增加使得可靠性下降且更不便于维修 . 检测器能够根据车地长度探测在多达 8 条车道地每一条车道上地车地类型、道路占用率、流量和平均速度 . 由于检测器地安装高度在 5 米左右，所以可方便地放置在现有地电线杆上地 . 多道性使检测器平均在每一条车道上安装地方便性、可靠性、稳定性方面地性能价格比很高. y6v3ALoS892.全天候因为 SPECTR检测器微波感应器使用地是 3 厘米微波，由于微波具有绕射和衍射特性，所以不受兩、雪、冰雹地影响，同时外壳地防水设计，以及防太阳暴晒地特殊材料，检测器无疑是一个全天候地车辆检测器 . 除了微波检测器以外，所有地检测器在天气变化时维持良好地运行都有困难 . 被动视频和短波红外线设备不能在雾、大雨、和雪中运行 . 当早晨和傍晚太阳位置很低时，视频图像系统会出现运行问题（由于它们主要是根据车灯来监测，所以占有率地读入很成问题） .超声波检测器非常容易受到由风引起地震动地影响，从而产生误报 . 检测器作为一种真正地实时再现地雷达设备，由于它地波长长，能够全天候工作 . M2ub6vSTnP准确性微波检测器独一无二地区域检测能力可使它从多角度应用，而其它检测器则很难维持这种准确性 .单一车道正向实时探测：速度、车流量精度高于95%侧向 8 车道：错误率低于 5%侧向平均速度：错误率低于 5%侧向车流量、道路占用率、长车流量：错误率低于5%可靠性检测器地外壳采用了符合 NEMA-4X和 IP-65 标准地防水设计，产品经过了交通部交通工程监理检测中心地产品检测，可靠性得到了很好地保证 . 同时，检测器内置蓄电池模块，在发生通信中断或断电地情况下，检测器将采用蓄电池供电，并将数据暂存于自身地存储单元，一旦通信回复正常，检测器就将自己存储地数据重新发送到服务器上 . 0YujCfmUCw灵活多变地通信方式检测器地数据传输有无线和有线两种方式，可以根据不同地应用情况进行灵活选择，其供电也可采用有线供电和太阳能蓄电池两种方式，使得检测器可以灵活地适应不同地复杂应用情况 . eUts8ZQVRd侧向安装所有可选择地检测器都是正向架空安装设备，即仅可安装在标志桥或过街桥上面 . 这就限制了它们在有很多桥或需要在常规路口新建桥地部署 . 进一步说，在安装和维修时，检测器下方地道路必须被关闭. 检测器能够在不中断交通地情况下安装在现有路侧电线杆上地离路检测器，而且安装不会造成交通中断，在安装时最多需要设置施工围栏 . sQsAEJkW5T低价格检测器高地性价比解决方案来自于它平均每条路地低价格，安装简单，免维护，高可靠性和易于快速更换 . 另一个节省开销地优势在于许多种应用中不需要控制器 . 检测器在内部能够处理多种需要地交通参数（如车流量，道路占用率，平均速度和长车数量），因此就去掉了很多高速公路项目中地控制器 . 检测器也是非常容易扩展地，只要用计算机加入或去除一条车道即可，不需要重新安装 . GMsIasNXkA使用方便检测器是可以升级地 . 由于它是基于软件运行地，所以更换它地软件就可以方便地更换它地工作程序 . 检测器软件是不断升级地 . 升级过程仅仅需要更换一块芯片 . 检测器是非常容易维修地 . 出现故障时，可在十分钟内方便快捷全天候地更换一个单元 . 更换下来地故障部件可返厂修理 . TIrRGchYzg方便可选地供电模式检测器可选用多种供电方式，可选用市电供电，也可选用太阳能供电，全面解决了野外供电不方便地问题 .安装调试微波检测器安装示意检测器安装时一定要垂直于路面，且上沿要对准统计车道地1/3 处个人收集整理仅供参考学习垂直路面安装安装角度（上沿对准总测量道路地1/3 ）注意：绿化隔离带或铁栅栏过高对微波检测器有一定地影响微波检测器安装详解（1）侧向安装需要考虑地因素：需要检测地车道数和立柱地位置中间隔离带和路肩宽度地影响（ 2）需要检测地车道数和立柱地位置关系：前文已经说过为了降低大型车完全遮挡情况地发生，检测器安装高度应尽量高，比如高于地面 5 米. 检测器地安装立柱须设置在第一探测区外，后置距离（后置距离，就是距离最近一条需要探测地车道地距离）要能保证波束地投影可以覆盖所有需要检测地车道，同时保证投影与检测道路正交. 根据检测器需要检测地车道数选择合适安装高度和选择合理地后置距离，可以确保更好地收到车辆侧面地反射信号. 7EqZcWLZNX正确地方式应该符合下图地公式.(L+L1)/H = ctg(θ-α/2) L1≥5m ; (L+L1)≤60mL1/H = ctg(θ+α/2)下表给出了立柱地后置距离和安装地高度地设置标准，当后置距离大于 6 米时，立柱高度可适当增加.设备安装参数表检测车道数（条）L1 后置距离（米）H 建议安装高度（米）2-3 4.054 4.556 5.0 5.587.06下图表明检测器地安装位置距离第一车道太近、安装位置太高或视角太小地检测效果 . 扇形代表范围段 . 由于视角太小，车道1和车道 2 共享波段 4. 大车太高可能会使一些信号“扩散”到车道1中.车道 3 内地车辆和隔离带处于同一波段范围内 . 由于视角太小使检测器地覆盖面变小，3 车道地探测不准确，4 车道没在投影范围内而无法探测到 . lzq7IGf02E没有正确安装微波检测器而导致第四车道检测不到中间隔离带和路肩宽度地影响车道中间普通地隔离带和防护栏柱一般不影响检测效果 . 但是如果隔离带和防护栏杆等障碍物距离车道比较近，与邻近车道占据同一波段，就会削弱探测信号 . 在条件允许地情况下，建议采用对向安装检测器地方式来确保检测地精度 . zvpgeqJ1hk以下是实际应用时地安装示意图单向检测 8 车道安装检测器侧向 8 车道检测安装表示了单向安装一台检测器设备检测最大8 条车道时地安装方法. 在此情况下要求中间隔离带不能过高、无树木遮挡并且立柱有足够后置距离 . NrpoJac3v1双向安装对于中间隔离带过高、立柱没有足够地后置距离地情况，可以将两台检测器安装在道路地两侧，这样可以使检测区域很好地覆盖所有地车道 . 但要注意两个检测器不可以水平相对 , 它们之间地错开垂直距离要大于 15 米. 具体如下设计：1nowfTG4KI双向安装示意图如下检测器双向安装表示了双向安装检测器设备检测 8 条车道时地安装方法 . 双向安装可以有效地利用灯柱、路侧护栏柱等后退距离较小设施地安装，有效避免了立柱后置距离不够和隔离带遮挡地问题 . fjnFLDa5Zo龙门架上安装这也是一个有效安装和节省立杆地方法. 但需要注意检测器必须与金属龙门架横杆成一角度且小于15 度. 如图所示 . tfnNhnE6e5高架桥上安装解决在高架桥上因为后退距离和中央分隔带影响，应用两个检测器地方法是交互检测对面车道方法计算车流量 . 如图所示 . HbmVN777sL检测器双向安装互检测在高架桥利用高大建筑地安装方法这种方法是可以借用立杆，但立杆与路肩距离不能超过8 米 .如图所示 .路面有位差地安装如果双向路面有位差且位差不是很高，可以利用一台设备进行双向检测，如图所示 .检测器在较小路面位差情况下安装如果路面级差较大 , 则需要用两台检测器，安装如图所示.检测器在较大路面位差情况下安装以上就是几种典型道路环境下安装应用检测器地方式.检测器典型配置安装工程条件1)立柱选用路侧已有地立柱，或重新立柱；立柱高度参考安装公式，一般为 5.5-8.0米，外径不小于12 厘米 .2)设备供电24V DC/AC，便于取电地地点，可以选在原有车检器附近，或使用太阳能 .3)安装工具安装过程中需要把检测器安装在5 米左右高度，所以需要多向旋转地高车支持 . 或不低于5 米高地人字梯，安装工人安全带和反光背心 . V7l4jRB8Hs4)避雷 / 防浪涌由于一般安装位置位于比较空旷地公路旁，所以需要考虑避雷问题，配合在柱体上安装避雷装置；如安装处电源电压不够稳定，需要添加防浪涌模块，以防大电流击坏设备 . 83lcPA59W95)客户端客户端需要一台计算机来接收数据（ Windows2000 级以上地操作系统） . 如果用户希望采用无线 GPRS传输方式，需要提供固定地公网 IP 地址 . mZkklkzaaP安装点选择1.微波检测器安装点地位置要求请务必满足以下几点：a)微波检测器架设点距被检测车道最近红绿灯路口停车线不小于 90 米，避免车辆拥堵；b)路面应选择平行直道，避免选择在有弯道地路面；c)微波检测器安装位置地正前方不应有树木地遮挡现象，树木遮挡情况严重需另换安装地点，树木遮挡情况不严重经人工修整去掉遮挡后不影响安装架设，可以进行安装，但需要做好记录；AVktR43bpwd)车道中间普通地隔离带和防护栏柱一般不影响检测效果.但是如果隔离带和防护栏杆等障碍物距过高，就会削弱检测信号.在条件允许地情况下，建议采用对向安装地方式来确保检测地精度. ORjBnOwcEd注意：安装点选择不合适，会影响雷达地检测精度.2.安装高度与退后距离为了降低大型车完全遮挡情况地发生，雷达安装高度应高于地面 5 米.雷达地安装立柱需设置在第一探测区外，后置距离（后置距离，就是距离最近一条需要探测地车道地距离）要能保证波束地投影可以覆盖所有需要检测地车道，同时保证投影与检测道路正交.根据雷达需要检测地车道数选择合适安装高度和选择合理地后置距离. 2MiJTy0dTT表 2-1 给出了立柱地后置距离和安装地高度地设置标准，当后置距离大于6 米时，立柱高度可适当增加，当道路中央有较宽隔离带时，后置距离应适当加宽 . gIiSpiue7A表 2-1 设备安装参数表注意：后置距离与安装高度选择不合适，会影响雷达地检测精度.3.杆件要求立柱选用路侧已有地立柱，或重新立柱.a)高度：参考安装公式，一般为 5.5-8.0 米b)外径：不小于 12 厘米c)接地电阻：小于 4 欧姆d)防雷：安装有避雷针4.适配箱安装智能交通微波检测器地部分配件需按安装在适配箱中，适配箱应固定在杆件 3 米高地位置 .适配箱可选配ITMS-01 智能交通微波检测器提供地标准适配箱，适配箱安装原理如图2-2 所示；如有特殊需要，也可自行定制合适地适配箱. uEh0U1Yfmh图 2-2 适配箱安装原理图适配箱内安装有：电源防雷器，串口浪涌保护器，接线柱，电源插座，空气开关，传输设备(串口服务器、 DTU 等 )和传输设备地电源适配器 . IAg9qLsgBX5.防雷器安装串口浪涌保护器安装串口浪涌保护器线路连接，如图2-3 所示：图 2-3 串口浪涌保护器接线图串口浪涌保护器一端有两个DB9 插针，分别标记为RS422 和RS232，接智能微波检测器电缆地 RS422 串口线（ 5 芯）和RS232串口线（ 3 芯） .WwghWvVhPE串口浪涌保护器同一端有一个基地端子，通过接地线将其与适配箱中地接地端子相连 .串口浪涌保护器地另一端有两个 DB9 插座，分别标记为 RS422 和 RS232.其中，标记 RS422 地 DB9 插座通过数据线，连接传输设备（串口服务器 ,DTU 等） . asfpsfpi4k注意： DB9 插针插座连接后，用中号十字螺丝刀拧紧DB9 壳体.电源防雷器安装注意：在直流供电情况下，不接电源防雷器 .引入电源与检测器电源线直接相连 . 电源防雷器线路连接，如图 2-4 所示：ooeyYZTjj1图电源防雷器接线图电源防雷器地一端有一个 3 芯电源插针，分别标示为“L ”、“N”、“G”，接智能微波检测器电缆地电源线（红线 h，蓝线 i ，黄线 Z）.红色电源线为火线，与“ L ”插针连接；蓝色电源线为零线，与“ N ”插针连接；黄色电源线为电源地，与“G”插针连接.同一端还有一个电源开关，用于控制电源防雷器对外电压输出与否 .电源防雷器地另一端有一个 4 芯电源插针，分别标示为“ L ”、“N”、“G”、连接电源防雷器输入电缆 .“L ”插针连接火线；“N”插针连接零线；“G”插针连接电源地 . 警告：请务必按照上述连接方式进行电源线地连接，电源线连接关系不对会导致检测器主机板地损坏，严重时会烧毁整台检测器 .不正常连接，后果自负 .警告：严禁将火线（电源防雷器电源输入标识 L ）、零线（电源防雷器电源输入标识 N）接在设备地线（电源防雷器电源输入标识 G）上 . BkeGuInkxI调整角度拧松水平定向螺丝，水平转动检测器，使检测器微波发射方向垂直于道路方向 .对准之后，拧紧水平定向螺丝 .拧松仰角定向螺丝，竖直转动检测器，如道路在 4 车道以内，使检测器微波发射地中心线对准检测区域地中间位置；如道路超过 4 车道，使检测器微波发射地中心线对准道路近处1/3 地位置.然后拧紧仰角定向螺丝.PgdO0sRlMo数据通信传输部分无线网络方案由于流量检测器分布分散、需要传输地数据量不大，拟采用无线传输（ GPRS、CDMA等）. 通过无线网络将所有流量检测器地数据上传到控制计算机（服务器），在控制计算机上对收集到地数据进行加工处理，把处理结果再通过无线网络发布到各处诱导屏上 . 3cdXwckm15无线串口传输设备GPRS/CDMA 无线数传可以让工业用地RS232/485/RS422串口设备地串口通信立即转换为GPRS/CDMA 无线通信地设备，内置 TCP/IP 协议，实现串口数据透明传输.可用于电力系统自动化、工业监控、交通管理、金融、证券等部门、工厂、车间、矿井、银行等工业领域 .无线数传利用 GPRS/CDMA 网络平台实现数据信息地透明传输，特别适合中心对多点、点多分散地中小数据量地传输.h8c52WOngM无线串口传输设备对于提示信息、公告信息等，也可以通过无线网络发布到各处诱导屏上 .1.检测器地数据分为两种（1）实时数据，主要用于现场调试（2）周期统计数据，重点数据，用于实际交通状况分析2.数据地三种处理方式（1）实时传输各车道数据（2）周期统计并定时传输周期数据包（3）周期统计并将数据包存储于检测器内存储器中3.数据地用途（1）常见地数据用途有，调查分析、实时控制指挥如重修某条道路，对此道路进行流量分析，一边得出新地且科学地道路建设方案 .如十字路口控制，可进行长时间地数据统计，得出相对优化地配时方案，也可实时路口统计并控制信号机工作 .如城市道路信息诱导地项目方案，可使用微波检测器进行流量统计并分析道路信息，并实时地发布相关道路信息 .如高速公路运行状况实时分析，等等.（2）如果我们采集数据仅作为调查分析，建议采用上述第三种数据处理方式，将数据存储再微波检测器内存储器中，这样系统前端相对比较简单，仅检测器和供电即可，当需要下载数据时且在存储器存储容量周期内（比如检测周期为 30 分钟，存储器可存储 1 个月地数据包），带上工作笔记本（需有串口），将串口插上，通过数据下载软件即可将数据包全部下载 .v4bdyGious（3）如果我们采集数据需要做实时地道路状况分析，那需要有多个检测器分布于不同地道路，并采用相同地且相对较短地时间周期，进行采集数据，并将数据包传回指挥中心，通过对单个检测器数据包地分析，可得出此检测器监控道路地道路信息，通过对多个检测器数据包地分析，可得出多条道路地道路信息，综合分析可达到点、线、面地道路指挥控制 .J0bm4qMpJ92.4 信息处理与控制计算机（主控计算机）数据通过有线或无线地传输网络传输到控制中心后，用户端就可以通过安装数据库应用分析软件进行数据地分析和管理了. XVauA9grYP以下是我们提供一个典型地用户端数据库应用软件.为了满足公路管理部门地不同用户对于数据地浏览和操作，软件系统采用了B/S 结构，即任何一个用户，只要通过浏览器即可访问数据库，同时，针对不同地用户，也有访问权限控制，以保证数据地安全 . 这种结构，很好地保障了系统地可扩展性. 数据库采用Microsoft地 SQL Server2000 ，数据管理软件地界面如图6-1 所示 . bR9C6TJscw图 6-1数据管理软件界面此外，该软件还可根据不同用户地需求进行定制. 我们地数据传。

基于粒子群算法的智能车辆多目标跟踪作者：孙柱赵强张娜朱宝全王娜来源：《森林工程》2020年第04期摘要：针对智能车辆在公路行驶过程中对其他运动车辆的实时跟踪问题，提出基于离散二进制粒子群算法的多目标物体跟踪方法。

本文通过基于雷达数据建立跟踪目标的状态方程和测量方程，将雷达多个扫描周期的测量数据进行关联，形成含有可能轨道的多种假设，利用似然率对轨道进行评分，形成混合整数线性规划问题，并采用离散二进制粒子群算法进行求解。

解决各个时刻测量值和目标的关联问题，实现对跟踪目标的轨道判别。

最后通过在MATLAB 中进行仿真，验证了算法的有效性。

关键词：智能车辆;多目标跟踪;多假设跟踪;卡尔曼滤波;粒子群算法Abstract：Aiming at the problem of simultaneous tracking of other vehicles in the process of intelligent vehicles driving on the road， a multi-object tracking method based on binary particle swarm optimization is proposed. In this paper， the state equation and measurement equation of tracking target are established based on radar data， the measurement data of multiple scanning periods of radar are correlated to form a variety of assumptions with possible orbit， and the orbit is scored by likelihood ratio to form a mixed integer linear programming problem， which is solved by discrete binary particle swarm optimization algorithm. The problem of correlation between the measured value and the target at each time is solved， and the track discrimination of the tracking target is realized. Finally， through the simulation in MATLAB， the data results verify the effectiveness of the algorithm.Keywords：Intelligent vehicle; multi-objective tracking; multi-hypothesis tracking; Kalman filtering; particle swarm optimization0 引言智能汽車在自动驾驶时必须要具有的环境感知功能是智能车辆跟驰、超车及二次路径规划的前提。

第14期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023作者简介:崔瑞(1997 ),男,山东德州人,硕士研究生;研究方向:计算机科学技术㊂∗通信作者:贾子彦(1981 ),男,山西太原人,副教授,博士;研究方向:计算机科学,物联网㊂一种多摄像头车辆实时跟踪系统崔㊀瑞,贾子彦∗(江苏理工学院,江苏常州213000)摘要:随着城市人口的增加,越来越多的车辆使得城市的交通状况越来越复杂㊂针对传统的车辆检测中出现的跟踪车辆易丢失㊁跟踪精度低等问题,文章提出一种基于多摄像头的车辆实时跟踪检测方法,从多角度对运动车辆进行跟踪㊂在分析YOLOv5算法的基础结构后,文章针对车辆尺度变化大的特点,充分利用YOLOv5算法检测轻量化㊁速度快㊁实时性强的性质,并在此基础上利用多个摄像头之间的单应性矩阵来确定车辆位置的变化㊂结合颜色特征识别和车辆特征识别对车辆进行重识别,不仅提高了运行速度,而且满足了实时性和准确性的要求,有效解决跟踪车辆易丢失的问题,获得了较为成功的车辆实时跟踪效果㊂关键词:多摄像头;YOLOv5;单应性矩阵;特征识别中图分类号:TP391㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀随着城市现代化㊁智慧化进程不断加快,城市车辆的使用也越来越普遍,监控摄像随处可见㊂与此同时,车辆的系统管理正在向智能化过渡㊂多摄像头环境下的目标车辆的检测和跟踪已经日益引起高度重视,成为当下的研究热点㊂目前,智能视频监控主要有两大关键技术:一是对运动目标的识别跟踪;二是对目标行为的定义[1-2]㊂多摄像头车辆识别与跟踪是现代智能交通系统中研究的重点内容㊂在多摄像头的切换过程中,可能出现因目标车辆的外形检测发生变化导致错检㊁漏检的情况㊂尤其是在十字路口等事故高发地点,监控视频背景复杂㊁目标车辆遮挡等问题也对识别跟踪的准确度及误检率提出了巨大的挑战[3-4]㊂对于同一车辆在多摄像头重叠监控区域下的定位,不仅是区别于单一摄像头车辆的识别与定位,而且也是多个摄像头车辆的识别与定位的难点所在㊂对于同一车辆的识别既包括对同一车辆在不同摄像头监控区域下的匹配确定[5],同时也包括对车辆出现被遮挡状态时的判断,通过对车辆的行驶状态和被遮挡情况的分析判断,完成同一车辆在不同监控区域下的连续识别与跟踪㊂针对上述问题,本文提出一种多摄像头车辆实时跟踪系统㊂该方法首先采用车辆检测算法进行车辆的识别,同时结合多个摄像头之间的单应性矩阵来确定多个摄像头重叠区域下同一车辆的位置,然后结合HSV 颜色空间和车辆特征来进行车辆的匹配,提高车辆的识别匹配精度,最后将特征识别和全卷积网络的跟踪算法结合起来,实现多角度对车辆的实时跟踪㊂本文的应用场景以十字路口为主㊂本文提出的车辆跟踪流程如图1所示㊂图1㊀车辆跟踪流程1　多摄像头车辆识别与定位1.1㊀车辆检测模型㊀㊀YOLO算法系列在车辆检测方面有着非常显著的识别能力㊂近些年来,随着科技的发展和变迁, YOLO算法系列不断地更新换代,而YOLO系列近几年最新推出的YOLOv5模型则是更加适合当代工程和实际应用的需求㊂目前,YOLOv5算法有4个不同的版本,每个版本之间的网络结构有些许的差别[6]㊂本文采用的YOLOv5s算法是4个版本中网络最小的版本,主要以检测像车辆等之类的大目标为主㊂相对于其他的版本,YOLOv5s的检测速度快,识别准确度比其他算法高,非常适合在嵌入式设备中应用㊂本文对出现在交通视频中的各种交通车辆进行检测,选择YOLOv5s 结构进行研究㊂YOLOv5s网络主要有3个组成部分㊂(1)Backbone:提取特征的主干网络,主要用来提取图片中的信息以供后面的网络使用㊂常用的Backbone有resnet系列(resnet的各种变体)㊁NAS网络系列(RegNet)㊁Mobilenet系列㊁Darknet系列㊁HRNet系列㊁Transformer系列和ConvNeXt㊂主要结构包括focus㊁conv㊁bottle-neckcsp和空间金字塔层㊂(2)Neck(空间金字塔池化):它是通过将图像特征进行糅合并重新组合成一个新的网络结构,将提取到的图像特征传递到预测层㊂(3)Head:主要是针对图像的特征进行预测,然后生成检测框并且预测其类别㊂本文的车辆检测方案使用改进后的YOLOv5s检测算法对车辆数据集进行训练,并引入CA注意力机制,用改进后的检测模型对相关的车辆数据集进行测试,经过实验验证提高了检测精度,更好地完成车辆检测目标㊂1.2㊀多摄像头空间模型的确立㊀㊀单应性矩阵能够将十字路口4个摄像头之间的相互关系形象生动地表达出来,通过将拍摄到的同一车辆不同角度的图片进行像素坐标之间的变换,能够实现车辆在不同监控角度下的像素位置的转换,从而实现同一车辆在不同监控视角下的车辆位置的定位㊂在通常情况下,单应性矩阵一般采用人工标定的方法来进行特征点之间的匹配,但是由于人工标定会产生一定的误差,导致得出的单应性矩阵也存在一定的误差㊂因此,鉴于这一问题,本文采用精确的棋盘格来求取匹配点,结合张正友棋盘标定的方法,求取相对准确的单应性矩阵㊂首先,打印一张8ˑ8的黑白相间的棋盘方格;其次,将打印好的棋盘格放置在十字路口的中间,用4个方向的摄像头对其进行拍摄;然后,对4个视角下的棋盘格图片进行特征点的检测;最后,根据棋盘格中获取的匹配点求取4个摄像头之间的单应性矩阵㊂通过模拟十字路口4个摄像头同时对视野区域内的棋盘格上特征点求取单应性矩阵,对同一标定点在4个摄像头之间的空间位置进行定位㊂本文根据实际十字路口的环境,按照一定的比例搭建了十字路口的实际模型进行研究㊂本文采用UA-detrac车辆检测数据集与自建数据集进行三维空间模型构建,求取单应性矩阵㊂在自建数据库中,在模型上放置标记物进行标记,按照东西南北4个方向分别标定为1㊁2㊁3㊁4号摄像头,同时以第3摄像头为基准,分别求取1㊁2㊁4号摄像头与该摄像头的转换矩阵H13㊁H23㊁H43㊂自建数据库的标定如图2所示,红圈表示选取的特征匹配点㊂图2㊀人工标定图其他视角到该视角的转换矩阵为:H13=0.00020.00140.0025-0.00140.00840.0011-0.00120.00040.0001éëêêêùûúúúH23=0.0015-0.00230.0028-0.00430.00550.0012-0.0020-0.00280.0010éëêêêùûúúúH43=-0.00580.00140.0063-0.00940.00660.0066-0.001000.0010éëêêêùûúúú经过本文实验证明,与人为标定特征点求取单应性矩阵的方法相比,用棋盘标定通过特征点之间的匹配进行单应性矩阵的求取精度会更高,这是由于相对于人工标定,采用棋盘标定的方法,匹配点的数量更多,相互之间匹配点的位置关系会更加准确,减少了人为标定方法产生的误差,同时还提高了求取单应性矩阵的准确性㊂1.3㊀车辆颜色特征匹配㊀㊀车辆的颜色特征能够更加直观地反映车辆的外部整体信息,通常采用RGB颜色空间与HSV颜色空间来提取车辆的颜色特征㊂RGB 颜色空间和HSV 两个颜色空间虽然都是用来表示图像的颜色特性㊂相比而言,RGB 颜色空间获取车辆的颜色特征更加准确㊂HSV 颜色空间更容易被人眼所接受,从而更方便人们观察㊂因此,本文首先通过RGB 颜色空间获取车辆的全局外观颜色特征,之后再转换到HSV 颜色空间进行颜色特征的量化,车辆的颜色特征可以直观地反映车辆的全区信息,由于HSV 颜色空间可以对颜色空间进行量化,降低颜色空间的特征维数,从而减少提取匹配的计算量,提高算法的运算效率㊂HSV 颜色空间具有自然性,与人类的视觉神经感知接近,反映了人类对于色彩的观察,同时有助于查找图像㊂由此分析,本文采用了基于HSV 颜色空间模型对车辆的全局外观进行颜色提取㊂通常来说,拍摄到的车辆图像基本都是以RGB 的方式保存㊂图像从RGB 颜色空间转换到HSV 空间㊂RGB 颜色空间将图片进行R㊁G㊁B 的3种通道的划分,设(r ,g ,b )分别是一个颜色的红㊁绿和蓝颜色的坐标,他们的值是0~1的实数,令max 等于r ㊁g ㊁b 3个分量中的最大值,min 等于r ㊁g ㊁b 3个分量中的最小值,则从RGB 颜色空间到HSV 颜色空间的变换过程可用如下公式来表示:h =00if max =min 600ˑg -b max -min +00,if max =r and g ȡb 600ˑg -b max -min+3600,if max =r and g <b 600ˑg -b max -min +1200,if max =g 600ˑg -b max -min +2400,if max =b ìîíïïïïïïïïïïïïs =0,if max =0max -min max =1-minmax,otherwise{ν=max输入的车辆图片的颜色特征通常用颜色直方图来表示,它的算法简单,速度较快㊂它具有尺度平㊁平移和旋转不变形的特征,在特征提取㊁图像分类方面有着非常好的应用㊂本文通过HSV 颜色空间对多组相同车型不同颜色和相同颜色不同车型的车辆分组图片进行颜色特征的提取和匹配㊂本研究对UA -detrac 车辆检测数据集和自建模型拍摄的多角度下不同颜色的车辆进行颜色特征提取,并计算其颜色相似度㊂对比结果如表1所示㊂表1㊀颜色特征相似程度对比结果测试数据颜色特征相似度第一组红色车辆车辆1-车辆20.975车辆1-车辆30.964车辆1-车辆40.834车辆1-车辆50.435第二组蓝色车辆车辆1-车辆20.954车辆1-车辆30.963车辆1-车辆40.945车辆1-车辆50.364第三组橙色车辆车辆1-车辆20.986车辆1-车辆30.963车辆1-车辆40.895车辆1-车辆50.382通过表1的颜色特征相似度的结果可以看出,颜色特征相似度越大,表示两辆车之间的相似程度越高㊂相同的一辆车在4个方向下的相似度的范围均在0.8以上,颜色相似的两辆车之间的相似度均在0.8以下㊂颜色不同但是车型相同的两辆车之间的相似度均在0.6以下㊂由此可知,颜色特征可以用来区分车型相同或相似但颜色差别大的车辆㊂同一辆车在不同摄像头的监控视野内由于拍摄角度的问题会出现导致同一辆车的颜色特征存在一定的差异的情况发生㊂若是直接将相似度设置为0.8可能会存在在不同的监控角度下,同一车辆被漏检的情况㊂若阈值设置得过低又可能误检一些颜色相近的车辆㊂只是颜色特征识别并不能满足不同角度下车辆的匹配,存在一定的缺陷,因此还需要通过局部特征的匹配来提高匹配的精度㊂1.4㊀SURF 特征匹配㊀㊀鉴于颜色特征能针对局部特征对于颜色信息不区分这一缺点进行补充,而SURF 的特点是具备光线照射㊁角度的调整以及尺寸不变性,速度比较快而且相对比较稳定㊂由于仅是局部特征或者仅是全局特征很容易发生在多摄像头切换角度时出现跟踪错误的信息,从而导致跟踪失败㊂因此,本文将全局特征和局部特征结合起来,从而提高匹配的准确性㊂相对而言,SURF 特征提取的数量虽然比SIFT 特征提取少很多,但还是存在错误匹配的情况㊂因此,本文根据SURF 的算法特性,特征匹配点之间的欧式距离越近,相似度越高,匹配得越准确㊂对匹配点之间的欧氏距离进行筛选,选择合适的阈值,对欧式距离进行排序,从而选出最优的SURF 特征匹配点,减少匹配的误差,降低错误匹配的概率㊂2　融合多特征与全卷积孪生网络的跟踪算法㊀㊀因为在多摄像头切换角度时对同类型的车辆误检㊁漏检的情况时有发生,所以本文对全卷积孪生网络跟踪算法中的图像特征向量相似度与多特征融合进行改进,并引入注意力通道机制网络结构,针对错检㊁漏检的情况进行改进,提升准确度㊂使用上述提到的HSV颜色特征提取和SURF特征作为匹配的特征,与全卷积孪生网络跟踪模型计算的相似度进行结合,即使在发生目标车辆部分遮挡的情况下,在切换到另一角度的摄像头时仍然能对同一车辆继续进行定位跟踪㊂在出现完全遮挡的情况或者在多摄像头角度切换后,目标车辆短时间内未再次出现的情况下仍然继续工作,在等待目标车辆再次出现时,继续对目标车辆进行定位检测与跟踪,以保证目标车辆的持续跟踪㊂跟踪模块首先利用全卷积网络训练的跟踪模型提取目标车辆图片,通过提取检测车辆图像的特征向量,计算目标车辆与待检测车辆之间的相似度,然后通过HSV颜色空间得出车辆的全局特征的相似度,最后对SURF特征进行车辆的局部特征匹配,过滤掉错误的匹配点,提高准确度,因为SURF特征点之间的距离长短表示特征点之间匹配值的高低,所以在所有检测到的车辆中选择特征点之间距离最短的也就是匹配值最小的目标车辆,对目标车辆进行定位,并利用上述计算的3种目标车辆判断的值对初定位的目标车辆进行阈值比较处理,从而最终定位目标车辆㊂目标车辆实验结果如表2所示㊂表2㊀在自建数据库上的实验结果(单位:%)车辆ID Car1Car2Car3Car4Car5定位成功率96.8497.2393.4297.2689.73跟踪成功率94.1593.5889.5694.4588.533　结语㊀㊀本文提出的多摄像头车辆实时跟踪系统,通过多个摄像头之间的单应性矩阵对十字交通路口的车辆进行定位,并结合颜色特征和SURF特征进行匹配,利用多特征和全卷积孪生网络相结合的跟踪模型,得到最终的检测结果,在车辆的检测和跟踪程度上有一定的提高㊂该系统在一定程度上解决了因遮挡问题造成的误检㊁漏检的问题,提高了检测精度和跟踪的准确性㊂根据实践表明,本文提出的方法效果比单一摄像头的检测方法更加可靠㊂参考文献[1]刘建.基于多摄像头的视频跟踪智能算法研究[D].上海:东华大学,2017.[2]罗凡波,王平,梁思源,等.基于深度学习与稀疏光流的人群异常行为识别[J].计算机工程,2020 (4):287-293.[3]李成美,白宏阳,郭宏伟,等.一种改进光流法的运动目标检测及跟踪算法[J].仪器仪表学报,2018 (5):249-256.[4]王朝卿.运动目标检测跟踪算法研究[D].太原:中北大学,2019.[5]张富凯,杨峰,李策.基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法[J].计算机工程与应用,2019(2):12-20.[6]鲍金玉.基于视频分析的车辆智能检测技术研究[D].北京:北方工业大学,2019.(编辑㊀王永超)A real time vehicle tracking system with multiple camerasCui Rui Jia Ziyan∗Jiangsu University of Technology Changzhou213000 ChinaAbstract With the increase of urban population year by year more and more vehicles make urban traffic conditions more and more complicated.Aiming at the problems of tracking vehicles easy to lose low tracking rate and poor real-time performance in traditional vehicle detection a multi-camera based vehicle real-time tracking detection method is proposed to track moving vehicles.After analyzing the basic structure of the YOLOv5algorithm and considering the large scale variation of vehicles the YOLOv5algorithm is fully utilized to detect the properties of lightweight fast speed and strong real-time.On this basis the homography matrix between multiple cameras is used to determine the changes of vehicle bining color feature recognition and vehicle feature recognition vehicle rerecognition not only improves the running speed but also meets the requirements of real-time and accuracy effectively solves the problem that tracking vehicles are easy to lose and finally achieves a more successful real-time vehicle tracking effect.Key words multiple cameras YOLOv5 monography matrix feature recognition。

微波交通检测器应用方案江苏志德华通信息技术有限公司1．Tracteh T-11微波交通检测器简介1．1概述Tractech T-11微波交通检测器（以下简称T-11），是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。

T-11微波交通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，提供车流量、速度、车道占有率和车型等实时信息，此信息可通过串行通信线路连接到其它系统，为交通控制管理，信息发布等提供数据支持。

T-11可安装于路侧立柱或类似结构上，具有安装维护方便，不破坏路面，不影响交通，技术先进，成本低等特点。

图1-1 产品外形图1．2设备特性1)多道性市场上部分检测器是单道设备，在多车道的公路上应用时，在每一安装处都需由多个检测器单元组成。

因此带来高额的成本和复杂的安装，并且随着单元和布线的增加使得可靠性下降且更不便于维修。

T-11 能够根据车的长度探测多达12 条车道的每一条车道上的车道占用率、流量和平均速度。

多道性使T-11平均在每一条车道上的性能价格比比较高。

2)全天候T-11作为一种真正的实时再现的雷达设备，由于它的波长长，能够全天候工作。

不受天气的影响。

3)可靠性产品经过了公安部交通安全产品质量监督检测中心的产品检测，可靠性得到了很好的保证。

同时，T-11内置存储单元，在发生通信中断的情况下，T-11将数据暂存于自身的存储单元。

该设备设计、制造符合交通信号控制设备中国通用规格，在规定条件下工作，其平均无故障间隔时间（MTBF）满足：MTBF≥90000小时(10年)。

4)灵活性T-11的数据传输有无线和有线两种方式，可以根据不同的应用情况进行灵活选择，其供电也可采用标准供电和太阳能蓄电池供电两种方式，使得T-11可以灵活的适应不同的复杂应用情况。

物体检测中的多目标追踪方法应用教程在计算机视觉领域中，物体检测和目标追踪是两个重要的任务。

物体检测旨在识别图像或视频中的物体，并标注其边界框。

目标追踪则是在连续帧中跟踪目标的位置、大小和形状。

多目标追踪方法结合了这两个任务，旨在同步检测和追踪多个物体。

本文将介绍一些常见的多目标追踪方法及其应用。

一、基于卡尔曼滤波的多目标追踪方法卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的递归滤波器，已被广泛应用于目标追踪领域。

它通过将目标的位置和速度建模为状态向量，并利用观测模型预测目标的下一帧位置。

卡尔曼滤波方法通常与其他物体检测算法（如YOLO、SSD等）配合使用，以提供更准确的目标位置。

1.1 YOLO-DeepSORTYOLO（You Only Look Once）是一种快速的物体检测算法，能够在一次前向传播中同时识别多个物体。

DeepSORT结合了YOLO和卡尔曼滤波器，实现了在视频中跟踪多个目标的功能。

首先，YOLO用于检测视频帧中的目标，并提取目标的特征向量。

然后，这些特征向量通过卡尔曼滤波进行相关匹配，并根据该匹配计算目标的速度和位置。

最后，使用匈牙利算法解决多目标关联问题，即确定每个目标在连续帧中的轨迹。

1.2 SORTSORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种基于卡尔曼滤波的实时目标追踪算法，与YOLO等目标检测器结合使用。

SORT通过递归贝叶斯估计目标状态来预测下一帧的目标位置。

在每帧中，使用匈牙利算法将当前检测结果与已跟踪目标进行关联，并根据关联结果更新卡尔曼滤波器的状态和协方差矩阵。

SORT具有较快的执行速度和较好的目标追踪性能，在实时应用中得到广泛应用。

二、基于深度学习的多目标追踪方法随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标追踪方法也逐渐受到关注。

这些方法通过训练神经网络来学习目标的特征表示，从而实现多目标的准确追踪。

2.1 DeepSORTDeepSORT是Deep Association Metric Learning（深度关联度量学习）与SiamRPN++（一种基于深度学习的目标跟踪器）相结合的方法，能够在复杂场景下实现高准确性和高计算效率的多目标追踪。