基于车牌识别的长大隧道交通事件估计方法.pdf
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1、物联网技术 2023年/第10期 全面感知 Comprehensive Perception260 引 言20012017 年国内公路隧道共发生 121 起交通事故1,平均每年发生 7 起多事故,事故类型包含追尾、碰撞、撞壁、火灾和翻车等,给人民生命财产安全带来了严重损失。同时隧道内环境相对封闭,发生事故造成的危害较大,如何对突发事件进行检测成为不可忽视的问题2-3,对保障隧道交通安全意义重大4。在事件检测方面,可以通过采集视频图像,用图像处理技术直接对车辆事故、停车、拥堵、慢行、烟气和火灾进行检测5-9,但实时视频检测对计算机的性能有较高要求,在长大隧道中布设多个视频摄像头,设备运行成本较高
2、。人工监控系统是传统的隧管站监控管理模式,具有准确性高的优点,但监控员受生理心理因素等影响易产生疲劳10。多普勒雷达和常规摄像机联动的方式在照度条件恶劣的情况下仍能识别交通事件11,但多个监测点之间检测信息的匹配难度大,对车辆难以进行跟踪检测。基于光纤振动技术的交通事件检测方式精度较低,且布设光纤需要开挖 路面12。本文利用智能卡口摄像机检测速度快、准确度较高的优势,提出一种综合微观单车事件和宏观交通事件的事件估计方法。通过对卡口检测数据进行实时处理,检测交通事件并进行提示,与常规摄像机联动,为隧道交通安全监控系统提供了智能化支持。1 项目背景本项目基于山西省某长大隧道,主要包含卡口数据采集和
3、实时数据处理检测两个部分。与线圈检测器不同,系统采用智能卡口摄像机对经过的车辆信息进行捕获。除了获取基本的流量信息以外,智能卡口摄像机还能获取车型、颜色等信息,最重要的是能够获取车牌号信息,这为后续数据处理工作奠定了基础。系统卡口摄像机的布设示意如图 1 所示。图 1 长大隧道卡口摄像机布设位置示意图长大隧道一般可由接近段、入口段、过渡段、中间段和出口段构成,在这几个分段中,一般而言,接近段的光照条件最好,有利于智能卡口摄像机识别车牌等车辆信息,因而有必要在接近段布设一个卡口摄像机。为了获取车辆驶离隧道的信息,需要在隧道出口段布设一个卡口摄像机。最后在隧道中间段布设一个卡口摄像机,可以对隧道内
4、部上下游交通流变化情况进行基本的分析。2 交通事件监测方案交通事件监测包含单车交通事件感知、整体交通拥堵判断和危险品车辆跟踪三个部分,通过设定定时任务,对卡口车辆信息表数据进行处理。卡口车辆信息表是由智能卡口摄像机采集的信息,主要包含车牌号、车型、抓拍时间和识别卡口号等字段。车辆行基于车牌识别的长大隧道交通事件估计方法王建瑞1,吴格馨2(1.长安大学 电子与控制工程学院,陕西 西安 710064;2.陕西交通职业技术学院 交通信息学院,陕西 西安 710018)摘 要:随着高速公路隧道运营里程逐年增多,对隧道监控的安全性提出了更高要求。为了实现跟踪隧道内单车行驶状态,监控隧道内交通流的动态变化
5、,提出一种对隧道交通事件的估计方法。该方法采用智能卡口摄像机采集车辆信息,对采集数据进行过滤和插补等预处理步骤后,周期性地分路段分车型对采集数据进行计算。以车牌号作为匹配字段,由各个卡口摄像机的单点数据得到单车行驶状态数据,进一步由单车行驶状态数据得到路段交通流数据,最终对隧道交通事件进行估计,使得微观单车事件可感知,整体交通拥堵可监测。结合项目实践,最终实现安全高效的隧道交通事件监控。关键词:隧道监控;交通事件;车牌检测;高速公路;交通流;数据预处理中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2023)10-0026-03DOI:10.16667/j.issn.20
6、95-1302.2023.10.007收稿日期:2022-11-10 修回日期:2022-12-222023年/第10期 物联网技术全面感知 Comprehensive Perception27驶状态表是隧道中车辆经过各个卡口的时间,主要包含车牌号、车型、各个卡口的抓拍时间等字段信息。车辆事件表为单车交通事件的记录表,有事件类型、车牌号、进入隧道时间等字段信息,其中事件类型有单车超速、单车速度过低和危险品车辆丢失等。交通流信息表包含各时间段内各卡口的累积流量、分路段平均行程时间、分路段密度、分路段分车型空间平均速度等交通流信息。交通事件表记录了交通流拥堵信息,主要包含时间段开始时刻、拥堵路段编
7、号等字段信息。整体交通事件监测信息流如图 2 所示。图 2 数据库信息流示意图2.1 单车交通事件感知隧道属于封闭道路,正常情况下,经过一定时间,驶入隧道的车辆会从隧道出口段驶出。在隧道内部,车辆不可能凭空产生,也不可能凭空消失,累积输入流量应为累积输出流量和隧道内部交通量的求和。同时,智能卡口摄像机捕获的车辆信息是无方向的,而单洞隧道车辆行驶方向统一,车辆不允许掉头,这为利用智能卡口摄像机识别交通流量提供了可能。如此即可以默认假定,单车在隧道内行驶的过程中,经过下游卡口的时间始终大于经过上游卡口的时间。空间平均速度也应大于等于 0,可以根据计算所得单车车速判断车速是否过高或过低,若车速过高或
8、过低则为单车交通异常 事件。利用卡口车辆信息表估计单车交通事件的具体流程如 图 3 所示。通过设定定时任务,读取最新时间段内的卡口车辆信息表,按照识别卡口号进行分组,若为入口卡口号,则向车辆行驶状态表中插入一条新的记录,否则应按照车牌匹配的原则,更新车辆行驶状态表中对应卡口的时间,再由已知的区间路段长度计算单车区间平均速度,判断车速是否过高或过低,并将异常事件写入车辆事件表。2.2 整体交通拥堵判断由于隧道内道路通行能力是有限的,当交通流量增加到一定程度时,容易发生交通拥堵现象。此时交通流状态直接表现为密度偏大,因而可以将检测密度与拥堵密度指数作比较的方式来判断是否发生交通拥堵。拥堵密度指数可
9、以由最小车头间距推出,而最小车头间距可以由停车视距 得到。图 3 单车交通事件处理流程设隧道内车辆间的停车视距为 Lmin(单位为 m),计算公式 如下:Lvtvgxlsmin=+22 (1)式中:v 为行车速度(单位为 km/h,当车速 80 km/h 时,取车速值的 85%,否则取车速值的 90%);ts为制动时间(单位为 s);x 为最小安全间距(单位为 m);l 为汽车长度;g为重力加速度(单位为 m/s2);为轮胎与路面间的纵向附着系数。隧道内道路为沥青路面,值取 0.38。驾驶员注意力不集中情况下的制动时间取 2.5 s。隧道内拥堵状态下的最小安全距离取 0 m。行车速度取隧道内最
10、小限速 50 km/h。车长按照标准小汽车长度取值 4 m。经过单位换算后,Lmin为 56.2 m。由式(2)进一步计算出隧道内拥堵密度指数为kmax=17.8 辆/km,当检测得到的计算密度大于此拥堵指数时,则判断有交通拥堵发生。kLmaxmin=1000 (2)整体交通拥堵判断的处理流程如图 4 所示。由于在隧道中,车辆行驶过程中会出现相互遮挡,或者由于光照不足等原因,卡口摄像机会出现漏检的情况,造成单车路径匹配过程中时间戳的缺失。因而首先从卡口车辆信息表中读取最新时间段内的数据并进行数据插补,提取各个卡口的车辆数据,利用车牌信息进行分区段匹配。进一步周期性地分路段分车型计算交通流流量、
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