基于LiDAR傳感器的道路停車數量統計方法

基于LiDAR傳感器的道路停車數量統計方法

許多城市的交通事故和交通堵塞都是由停車造成的。據統計，30%左右的交通事故與停車數量有關。該數據表明，改進停車管理就可以使整個交通狀況得到明顯改善，從而改善交通、節約燃料、減少排放。因此，對不同智能停車場解決方案、停車政策和停車數量統計進行了研究。停車場通過IR傳感器等設備很容易收集到停車數量，但是收集道路上的停車數據非常具有挑戰性。

利用LiDAR（激光雷達）傳感器來完成道路停車數量的統計。在試驗車上安裝兩個LiDAR傳感器記錄3D點云，LiDAR傳感器可提供更詳細和更精確的三維地表地形數據，并依據3D點云提取停車統計數據。提取過程基本上分為對象分割和分類兩個步驟。對于對象分割，由于單個LiDAR傳感器測量的點云超過5億個點，因此需要對數據進行分割，將該區域劃分成25m×25m的子空間，采用區域生長方法（將具有相似性質的像素集合起來構成區域）來提取地表面區域信息并且分離出不同的對象。對于對象分類，首先采用主成分分析法將點云的眾多局部特征和全局特征進行降維，然后采用隨機森林分類器通過降維后的局部特征和全局特征來識別車輛形狀，并通過比較兩個LiDAR傳感器的點云排除移動車輛。

為了測試所提出方法的有效性，在長達5.5km的道路上進行測試評估，其中包括住宅區和商業區。結果顯示,在大多數情況下,該方法可以準確地檢測停放車輛數量，具有一定的適用性。由此，政策制定者可以通過這些停車統計數據，調整當前的停車規則和政策以減少交通堵塞等現象。

F.Bock et al.2015 IEEE 18thInternationalConference on Intelligent Transportation Systems，2015.

編譯：孫堅