城市交通區間測速算法研究

孫靜

（遼寧對外經貿學院，遼寧 大連 116052）

城市交通區間測速算法研究

孫靜

（遼寧對外經貿學院，遼寧 大連 116052）

區間測速系統是基于先進的車輛抓拍技術、車輛牌照自動識別技術、網絡通訊技術，來實現的一種新型的超速違法取證系統.該系統通過計算車輛通過路段平均速度的方式來判斷是否超速，有效解決了單點測速的易躲避性，更有效地控制超速與減少超速等違法行為的發生.本文主要針對區間測速系統中的車輛的平均速度測定方法進行了詳細的探討與研究.

區間測速；車輛；速度

1 前言

目前區間測速已不算是什么新名詞了，國內已有越來越多的城市和地區如上海、杭州、青島、大連等都已采用區間測速這種形式作為一種有效的違法取證模式.

通過安裝在高速公路上的車輛自動抓拍系統，連續不斷地捕獲車輛圖片、識別和記錄多個斷面上實時通過的車輛信息，包括車輛號牌、通過時間、車輛全景圖片、各斷面點速度等，將這些信息通過網絡（有線或無線）上傳至中心處理平臺，比對同一車輛在同方向兩個斷面的通行時間，再根據兩個斷面間的距離來計算該車輛通過此路段的平均速度，最后根據平均速度判斷是否超速.如存在超速行為則自動將違章車輛的數據及圖片等相關信息通過后臺管理平臺進行聲光報警，并可根據需要以短信的形式發送給附近和現場的值勤交警，或將信息發布在高速公路顯示屏上，以對違章車輛進行及時告知和警示更多的車輛.系統處理得到的所有違章車輛及相關圖片將作為違章信息源提供給違章系統作進一步處理.

2 系統總體結構及主要功能

區間測速系統包括前端抓拍部分和中心管理部分.前端抓拍部分主要完成車輛檢測、圖片抓拍、網絡傳輸等.中心管理部分主要完成車輛的車牌識別及對比、平均速度計算、違章圖片的形成、數據加密驗證以及對數據的綜合應用等.系統的主要功能主要包括以下幾方面：

2.1 卡口功能

系統每個抓拍單點可以對每一輛已過此點的車輛進行抓拍，圖片通過網路傳輸到中心管理平臺進行存儲，相關部門則可以通過客戶端對圖片進行查詢.

2.2 車牌自動識別功能

車牌自動識別功能是區間測速系統的重要部分，區間測速的實現依靠優秀的車牌識別系統，只有在車牌識別準確率高的前提下，區間測速才有好的效果.

2.3 單點測速功能

此系統能夠實現每個抓拍單點的測速，檢測方式的不同也決定了測速方式的不同.線圈檢測方式，采用雙線圈或者三線圈來測速；雷達采用微波測速，測速精度相對較高；而視頻檢測采用視頻方式測速.

2.4 區間測速功能

在中心平臺軟件上可以通過區間段和車牌檢索，實現車輛通過某個區間段平均速度的計算，并可檢索關聯車輛通過兩個測速記錄點的照片和通過時刻的點速度.

顯然，如果沙特將石油作為扭轉當前局面的重大措施確實發揮了顯著作用。這也進一步凸顯了在美國致力于將伊朗原油出口降至零的環境下沙特對國際原油市場的重大影響力。沙特也似乎是在警告美國和叫嚷對其實施制裁的國家，如果你們膽敢實施制裁，沙特就將拿起石油武器進行應對，將國際原油價格推向各石油消費國難以承受的高位。盡管沙特使用石油武器應對可能的制裁具有正反兩面性，但沙特已經暗示了其以此應對潛在制裁的決心，既然能夠增產，同樣能夠減產。

3 車輛速度計算算法研究

3.1 段內平均車速與瞬間平均車速

在區間測速系統中如何規定此區間車輛的平均速度是至關重要的，因為此平均速度一經確定，其它通過此區間的車輛就要在這個規定的速度內行駛，否則就視為超速行駛.所以說某一車輛在某一時刻的車速并不是重點，該車輛在這一區間內的平均車速才是我們系統探討與研究的重點.在確定某一區間的平均車速時，如果只片面的用單個車輛的速度來體現多個車輛的速度特點是不妥當的，因此針對這一缺點我們可以測量一定數量的車輛速度值實驗的基礎數據，然后對于獲得的基礎數據來計算機其平均數值，最后確定此區間的平均車速.區間車輛的平均速度分為:段內平均車速，是指車輛在某一時間段內通過設置在公路兩端的卡口與監控設備測量到的所有車輛的車速度的平均數值.段內平均車速體現的是大面積車流在不同的時段內的車輛速度.瞬間平均車速，是給定的一特殊公路段的某一測量處，某一特定的時間點處所有測得車輛速度的平均數值.本文著重討論的是段內平均車速.段內平均車速的實現方法按照其實現原理可以分為以下兩種算法:

3.1.1 區間起始點估算法

該算法的基本原理是:我們將某一區間路段的起始點各設置兩個地下感應線圈，并在感應線圈所對應的路面上畫出兩條虛擬檢測線，通過這虛擬檢測線就可以計算出區間起始點之間的距離s.由設置在地下的感應線圈可以測量到通過起始點感應線圈的車輛速及通過感應線圈的時間（如：通過終點處的時間為t 2，通過始點的時間為t 1），我們就可以計算機出這一區間路段的時間之差為△t=t 2-t 1，再用兩點間的距離s除以時間差△t就可以測得車輛的平均速度V.

3.1.2 車型估算法

車型估算法主要有兩種方法：一是通過道路監理部門我們首先得到該道路路段的車型組成比率，在進行平均速度測量時我們將所有經過該路段的車輛，一律取標準車輛的長度，通過設置在路段某一處的卡口設備測量出車輛駛入區間路段的時間值與駛出區間路段的時間值，用車輛的長度和駛入與駛出時間計算出車輛的行駛速度.然后依據車型組成比率，對結果進行驗證與對比，換算成該檢測線上的不同類型車輛的平均速度.該方案的優點是計算的工作量比較小，缺點是有一定的測量的結果并不精確，但在只要我們測量的車輛的數量足夠多時，計算的結果是比較接近準確值.另外一種方法是在測量前首選創建建種車型長度數據表，當區間路段內有車輛駛入時，通過視頻監控系統對檢測區域的車輛進行圖片提取進而對駛入的車輛進行車型判斷，然后查找車型長度數據表，查詢出該車輛的長度數值后，結合此車輛的駛入時間和駛出時間差值，計算出車輛的行駛速度.該方法與上一種方法相比較來說是測量的結果比較精確，但是該方法計算機起來比較復雜，而且計算的工作量較大.

3.2 算法原理

該算法的基本原理是:系統設置多個檢測區域Area.分別記錄出車輛駛入第一個檢測區域（Area1）的駛入時間t1，并將其存入后臺數據庫中；以此類推記錄下進入每一個檢測區域車輛的駛入時間（如:t2,t3,t4……），通過測量得到的時間值我們可以計算出該車輛經過任意兩個設置的檢測區域的時間差△t，從通過求平均值的方法計算機出平均時間差，這樣我們再通過多個檢測區域間的距離來計算出該車輛在兩個檢測區域之間的平均速度.判斷車輛駛入檢測區域是要所設置在卡口處的監控攝像頭返回的圖像來判斷的，其中攝像頭標定方案如圖1所示.

圖 1攝像機標定圖示

我們要檢測的區間路段的區間距離可以通過攝像機獲得的相關的參數并通過公式計算得到.如圖1所示：攝像機的距離地面的為高度（h）、視場角度（FOV）α、一條檢測線對應的角度β/r，q代表長度為l的區域所包含的行像素的數目；r是圖像的垂直分辨率.公式（1）為某一個檢測的區間路段的區間距離：

l=htan[arctan(d/h)+qβ/r]-d公式（1）

由公式1我們可以測量到任意兩相鄰的區間路段area1、area2之間的距離L，然后我們再測量出車輛到達area1、area2之間的時間差便可以計算出車輛的速度,具體實現方法如下：

（1）記錄下某一車輛到達區間路段AOIn的時間Tstar (tn).

（2）記錄下車輛到達區間路段AOIn+1的時間Tstar (tn+1)，此時可以得到車輛的速度計算公式如式（如：公式2），公式中N為車輛出現的次序號.

V(N)=1/（Tstar(tn+1)-Tstar(tn)）（公式2）

（3）統計出某一段時間內車輛數目N，利用函數Car-Speed(N)求取平均車輛速度.

3.3 算法流程圖

根據以上算法描述，車輛速度計算的流程圖如圖2所示：

圖2 車輛速度計算流程圖

4 結束語

本文主要介紹了區間測速系統的總體結構與主要功能，并針對區間測速系統中的車輛速度的測定的的算法進行了詳細的描述.

〔1〕徐曉夏,陳泉林.智能交通監控系統中的自適應背景更新算法研究[J].上海大學學報（自然科學版），2003（10）.

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1673-260 X（2012）09-0015-02