智能运输系统概论第4章

智能运输系统概论（第三版）普通高等教育“十一五”国家级规划教材21世纪交通版高等学校教材杨兆升于德新主编史其信高世廉主审智能运输系统概论目录第1章绪论第2章智能运输系统的体系框架第3章智能运输系统的理论基础第4章交通信息采集与处理技术第5章通信技术第6章车辆定位技术第7章网络技术第8章数据库技术第9章新技术在智能运输系统中的应用第10章交通信息服务系统智能运输系统概论第4章交通信息采集与处理技术概述4.1交通信息采集技术4.2交通信息处理技术4.3智能运输系统概论4.1概述交通信息是城市交通规划和交通管理的重要基础信息。通过全面、丰富、实时的交通信息不仅可以把握城市道路交通的发展现状，还可以对未来发展进行预测，从而为城市交通规划和管理部门的正确决策提供科学依据。交通信息服务是智能运输系统（ITS）功能的一个重要方面，先进的交通管理系统（ATMS）和先进的交通信息系统（ATIS）等都离不开交通信息。动态交通流诱导功能作为智能运输系统的核心之一，也是以实时的交通信息为基本前提的。交通信息采集与处理技术对城市的交通规划、路网建设、交通管理、智能运输系统功能实现都是非常重要的。智能运输系统概论4.1概述交通信息可以分为静态交通信息和动态交通信息。静态交通信息：在一个较长时间段内相对稳定的交通信息，包括：包含有路网信息和交通管理设施信息等的交通基础信息；道路交通量和车辆保有量等统计信息；交通参与者出行规律信息等。获得主要是通过建立基础信息数据库。动态交通信息：是交通系统中随时间和空间变化的交通信息，主要包括：道路网交通流状态特征信息、交通事件信息、车辆及驾驶员的状态信息、道路环境信息以及交通动态管理控制信息等。（本书研究）智能运输系统概论第4章交通信息采集与处理技术概述4.1交通信息处理技术4.3交通信息采集技术4.2智能运输系统概论4.2.1交通信息非自动采集技术交通信息采集方法有人工记数法、试验车移动调查法、摄影法、车辆检测器测定法、GPS浮动车法、手机定位法、遥感图像处理等。非自动采集技术自动采集技术非自动采集技术不具备自动采集的功能，采集过程依赖人工操作，一般适用于做短期交通调查，不适用于实时交通信息采集。交通流量的非自动采集方法包括人工记数法、试验车移动调查法和摄影法。智能运输系统概论速度的非自动采集方法包括了划线量测法、雷达测速法、光电管法、摄影法、车辆牌照识别法、浮动车法、跟车法等。划线量测法、雷达测速法、光电管法、摄影法适用于地点车速的测量；车辆牌照识别法、浮动车法、跟车法等适用于行程车速、区间平均车速的调查。交通流密度的非自动采集方法主要有出入量法和摄影法。出入量法，是一种测定道路上两断面间无出入交通的路段内现有的车辆数，计算该路段交通密度的方法。摄影法又可分地面和航空摄影观测法。4.2.1交通信息非自动采集技术智能运输系统概论4.2.2交通信息自动采集技术交通信息自动采集技术：路基型交通信息采集技术车基型交通信息采集技术空基型交通信息采集技术路基型交通信息采集技术目前实用的路基型交通信息采集技术：感应线圈检测器、超声波检测器、磁力检测器、红外线检测器、微波雷达检测器、视频检测器、道路管检测器、声学检测器等检测器法以及车辆牌照自动匹配法、车辆自动识别法等。智能运输系统概论感应线圈检测器目前使用最为广泛的交通流量检测装置，安装为地埋型。利用埋设在车道下的环形线圈对通过线圈或存在于线圈上的车辆引起电磁感应的变化进行处理而达到检测目的。超声波检测器通过接收由超声波发生器发射的超声波束和车辆反射的超声回波来检测车辆。由车道上方的超声波探头向下发射一束超声波，车辆通过这些波束时，引起波束反射回发送部件，通过判断信号与原反射回波信号在时间上的差异来检测车辆数和车辆类型。路基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论磁力检测器通过检测磁场强度的异常来确定车辆出现，属于被动接收设备，采用地埋型安装。对流量的检测精度较高。优点是价格便宜，安装容易，特别是地磁检测器。红外线检测器包括主动式红外线检测器和被动式红外线检测器，采用非地埋式安装。主动式红外线检测器中，用于测量车辆出现等交通参数。被动式红外线检测器检测器检测范围内的车辆、路面及其它物体自身散发的红外线和它们反射的来自太阳的红外线。路基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论微波雷达检测器连续波多普勒雷达和调频连续波雷达。微波雷达检测器可通过发射不同的雷达波的波形获取交通参数，为非地埋式安装，可安装在单车道中央的上方以检测该车道的交通参数，还可在多车道道路的路边安装以测量多条车道上车辆的交通参数。路基型交通信息采集技术微波雷达的工作原理4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论视频检测器视频图像处理技术是将一段道路的交通状况摄成图像，并将原有的道路和路旁景物图像迭加在图像上而检测出交通流量和速度的新兴技术，能提供道路上的交通状况数据。道路管检测器适用于交通量不大情况下的短期交通数据的采集。道路管检测器埋设在车道下方，沿道路横向布置。声学检测器检测来自车辆内部和车辆轮胎与地面接触等多个来源的声音信号，可检测车辆通过、车辆出现及车速等交通参数。路基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论车基型交通信息采集技术包括基于GPS浮动车的交通信息采集技术和基于手机定位的交通信息采集技术。基于GPS浮动车的交通信息采集技术在车辆上装备GPS接收装置，以一定的采样时间间隔记录车辆的三维位置坐标和时间数据，这些数据传入计算机后与地理信息系统的电子地图结合，经过重叠分析计算出车辆的瞬时速度及通过特定路段的行程时间和行程速度指标。车基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论基于手机无线定位的交通信息采集技术通过车辆内部的手机，利用无线定位技术探测车辆的位置，从而获得交通信息。除了可以采集行程时间和车速等交通信息，还可以进行出行OD数据的采集。利用车辆上手机沿路基站发生切换（Handover）的信息，可估算出路段的行程车速。切换是指在通话过程中，为了保持通话的连续性，当手机的当前服务基站信号强度衰减到一定程度时，手机选择新的基站作为当前服务基站的过程。车基型交通信息采集技术GSM/CDMAnetworkSegment1Segment2Segment3Segment4Segment5Segment6基站1………基站2基站n中心定位计算服务器移动定位中心中心定位计算服务器交通共用信息平台信号信号信号经度、纬度、速度、时间第三方信息采集公司路段速度、行程时间GSM/CDMAnetwork手机无线定位方法系统框架4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论空基型交通信息采集技术研究主要集中于遥感技术，通过高空摄影技术，捕捉地面发来的各种波段的光子形成不同种类的图像。遥感数据可分为遥感卫星数据、临近空间数据和航空数据。从遥感图像中获取交通数据可以分为两种：一种是从遥感图像中自动或半自动提取道路信息，建立较大区域内的道路网；另一种应用是从遥感图像中获取交叉口排队长度、路段车流密度等具体数据。下面分别对基于遥感技术的道路图像提取技术和路段交通密度进行介绍。4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论基于遥感技术的道路图像提取技术数字图像灰度是计算机进行图像处理的基础，计算机对图像进行处理实际上就是对图像的灰度数据进行处理。图像增强处理是数字图像处理的基本方法之一，目的是突出需要的信息，弱化或消除不需要的信息，即干扰信息。道路上的车辆信息使得道路的颜色特征不是很均匀，所以需要对图像进行去噪处理。去噪算法多种多样，如中值滤波、均值滤波、小波变换去噪等等。空基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术智能运输系统概论基于遥感技术的道路图像提取技术城市遥感图像中，异物同谱的现象很普遍，因此可以应用数学形态学，根据这些干扰信息的形态特征选取合适的结构元素，对图像进行适当的形态学运算处理，识别出干扰信息，进而去除它们。最后，需要对过滤出道路的遥感图像进行二值化分割，即把灰度图像转化为二值图像。遥感图像中地物信息识别结束以后，往往要建立相应的地理信息数据库，需要对图像进行细化操作。空基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术输入灰度图像图像增强（直方图均衡化）图像灰度反转（如有必要）填补道路空洞或去除车辆噪声（灰度闭运算）识别建筑物等明显干扰信息（开运算）道路延伸方向1道路延伸方向2………道路延伸方向n边界信息增强（选取合适尺度、方向结构元素闭运算）边界信息增强（选取合适尺度、方向结构元素闭运算）边界信息增强（选取合适尺度、方向结构元素闭运算）过滤道路的对象（选取合适尺度、方向结构元素)过滤道路的对象（选取合适尺度、方向结构元素)过滤道路的对象（选取合适尺度、方向结构元素)图像二值化图像二值化图像二值化不同道路延伸方向图像合成去除建筑物等干扰信息（已识别）闭运算填补空洞，开运算去除毛刺（选取合适结构元素）图像细化道路图像提取基于遥感技术的道路图像提取技术的提取流程智能运输系统概论基于遥感技术的路段交通密度的提取技术空基型交通信息采集技术4.2.2交通信息自动采集技术全彩卫星图像GISGIS应用（路段的位置和方向信息）ROI发掘线的提取滤波车辆队列背景估计及对比函数确定最小二乘结合车辆假设验证单车辆假设边的检测及宽度函数确定车辆数路段长度路段交通密度基于遥感技术的路段交通密度提取技术流程图智能运输系统概论第4章交通信息采集与处理技术概述4.1交通信息处理技术4.3交通信息采集技术4.2智能运输系统概论4.3.1交通信息预处理技术技术体系结构交通信息的种类和采集形式各不相同，由于种种误差的存在，在进一步处理和使用这些数据之前，首先必须对其进行检索，排除错误数据。此外在实际的数据采集中，由于检测器故障、天气状况或通信系统故障等原因所造成的数据缺失，也应采用一定的技术方法对其进行修复或提供代替数据。以上过程称之为交通信息预处理。预处理是交通信息处理必不可少的前置工作，主要包括异常交通数据处理和缺失数据处理。异常交通数据处理主要指平滑异常数据；缺失数据处理主要指修复残缺数据。智能运输系统概论方法主要有阈值法、交通流机理法、置信距离检测法、格拉布斯统计法、有序样本聚类算法等。采用阈值法和交通流机理法结合的方法处理后的数据足以满足下一步处理（如数据融合）所需的数据精度，该方法能够根据交通流的实际情况判断采集来的数据是否合理，是简单常用的方法。置信距离检验法用来判断来自于同一断面的多传感器信息是否可用于融合，排除大误差值，以极大限度地提高融合后数据的精度。异常交通数据处理4.3.1交通信息预处理技术智能运输系统概论格拉布斯准则是建立在统计理论基础上的较为合理的判断方法。但在做统计学处理时，值的选取带有一定的主观因素，容易导致误判，所以该方法不是最佳的。采用有序样本聚类算法时可以把一天的流量曲线、占有率曲线和速度曲线分成许多小的具有相同交通特性的时间段，然后在这些小的时间段中根据其交通特点来定位隐含的错误或异常数据，该方法在实际计算中所需循环次数随着数据总数和分割种数成阶乘地增长，所以给计算机的实现造成很大难度。异常交通数据处理4.3.1交通信息预处理技术智能运输系统概论方法主要有历史均值法、车道比值法、时间序列法、自相关分析方法、遗传算法等。历史均值法直接采用或者按照比例采用历史上相应时刻的值代替缺失数据，但是如果交通状况发生了变化，将大大降低其估计精度。车道比值法是根据历史统计的车道之间的流量比值，对缺失的数据进行估计，结合历史统计规律和当前流量数据，精度比较高。时间数列法是把当前采集的交通变量看作时间序列，并结合历史数据对缺失的数据进行预测估计。缺失数据处理4.3.1交通信息预处理技术智能运输系统概论自相关分析是以自相关系数测量时间序列中各元素之间相关关系的方法，再根据此相关关系填补缺失数据。基于遗传算法的组合模型综合利用各种单一算法的估计结果，然后加权平均，其中最优权的确定利用遗传算法，组合