CN102024331A - 可用于智能交通信号控制系统的系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于高清视频技术的智能交通信号控制系统，它包括外站设备、通讯网络和中心系统设备三大部分；外站设备以单个路口为单位，每个路口各方向分别安装高清摄像机，摄像机与高清视频检测主机相连并安装于信号机箱内，信号灯接入交通信号控制机，由路口信号机内的网络设备与中心系统互通互联；通讯网络包括三部分，即路口信号机到信号控制通讯单元的网络连接，通讯单元，中心系统设备的内部网络连接；中心系统设备按照功能分为四大类：交通信号控制系统设备、交通违法处理系统设备、交通视频监控系统设备和操作终端。由于本发明利用了高清视频技术，可以实现动态交通流数据的检测，实现交通数据获取和交通执法功能。

Description

可用于智能交通信号控制系统的系统 

技术领域

本发明涉及道路交通信号控制领域以及高清视频检测领域。 

背景技术

随着我国经济社会的不断发展，城市道路交通基本处于饱和状态，道路拥堵以及由此而引发的环境污染、城市运转效率低下、交通事故等已成为制约城市经济发展和社会发展的瓶颈。作为解决城市交通拥堵问题的有效手段，国内众多城市引入了智能交通信号控制系统，典型的有英国SCOOT系统、澳大利亚SCATS系统、美国ACTRA系统、西班牙SANCO系统、海信HSC系统等。现有交通信号控制系统均采用感应线圈作为车辆检测器，而线圈车辆检测器普遍存在易破损、维护成本高、测量数据有限等不足。相比较传统感应线圈而言，高清视频检测技术大大拓展了实时动态交通数据的获取能力，该技术主要是利用安装于车道上的虚拟线圈触发高清视频摄像机进行摄像记录，为交通信号控制系统控制能力的提升提供了条件，本发明尝试采用高清视频摄像机为交通信号控制系统提供动态交通数据提高系统控制能力。 

当前，全国各地众多城市均安装了高清电子警察装置和交通视频监控系统。其中，高清电子警察装置虽然可以实现闯红灯抓拍、超速抓拍、逆行抓拍等交通执法功能，但是无法实现动态交通流数据的检测；而普通交通视频监控系统也无法完成交通数据获取和交通执法功能。 

发明内容

本发明的目的是利用在路口安装高清视频检测摄像机，使用同一视频设备实现综合交通检测，将交通监控视频流传送至交通指挥系统、将交通流检测数据输入至信号控制系统、将交通执法数据传输至交通执法系统，最终搭建基于高清视频的智能化交通信号控制系统。以解决现有技术中，无法实现动态交通流数据的检测，而普通交通视频监控系统也无法完成交通数据获取和交通执法功能。 

为解决上述问题，本发明公开了一种智能交通信号控制系统总体结构，包括外站设备、通讯网络和中心系统设备三大部分，其中： 

外站设备以单个路口为单位，每个路口各方向分别安装高清摄像机，摄像机与高清视频检测主机相连并安装于信号机箱内，信号灯接入交通信号控制机，由路口信号机内的网络设备与中心系统互通互联； 

通讯网络包括三部分，即路口信号机到信号控制通讯单元的网络连接，通讯单元，中心系统设备的内部网络连接。其中，交通信号控制系统的通讯单元采用专用通讯设备；交通违法处理系统和视频监控系统采用综合通讯接入设备； 

中心系统设备按照功能分为四大类：交通信号控制系统设备、交通违法处理系统设备、交通视频监控系统设备和操作终端等。 

优选地，交通信号控制系统，通过网络将路口信号控制机与信号系统连接，并通过这多个系统实施信号监控与控制。 

优选地，交通违法处理系统，采集来自高清视频检测系统的违法记录信息，并对违法信息进行分类、存储、处理。 

优选地，交通视频监控系统，接收来自高清视频检测系统的视频流数据，对视频信息进行存储、转发；并提供视频点播服务，为交通指挥提供便利。 

优选地，操作终端，交通指挥管理人员通过操作终端对系统进行人工干预和指挥调度。 

本发明还公开了一种系统，包括用户操作层、中心控制与数据处理层、通信传输层三个层面，其中： 

该系统软件结构的软件系统采用C/S(客户端/服务器)与B/S(浏览器/服务器)模式相结合的系统结构，以客户端、服务器和通信控制三大模块群构成，可根据不同应用需求，实现从基本交通控制系统监控到智能化综合交通管理的综合平台。 

本发明还公开了一种智能交通信号控制系统的硬件设备，包括高清视频综合检测设备，其特征在于，高清视频综合检测设备由监测主机、高清摄像机及镜头、补光灯、红灯信号采集模块、电源控制模块、开关量I/O模块、网络传输设备等组成。 

优选地，监测主机采用高性能工控机。 

优选地，监测主机利用I/O模块采集红灯信号数据，同时通过网络访问高清视频并实时录像，利用高性能的视频检测技术和车牌识别算法检测车的运动状态，然后采用现有技术综合检测车辆的违法行为及通行记录。然后将检测到的车辆通行信息和违法信息，视频信息存储于本地，与中心网络相通时，将违法记录和车辆通行记录上传至中心相对应的服务器，若网络的带宽够的话，可将实时的视频录像上传至中心视频服务器。也可以在中心调用路口的视频录像及实时视频。 

本发明还公开了一种基于高清视频交通数据的交通信号控制方法，利用高清视频获取流量、占有率和平均速度，实时获取准确的车牌信息。 

与现有技术相比，本发明可以实现以下功能： 

1、闯红灯监控功能：通过对高清图像进行区域划分定义虚拟视频检测器，利用图像背景综合分析技术实现车辆存在检测、车辆行驶方向检测等基本检测功能，采用三张500万像素高清照片记录闯红灯车辆信息，符合《GA/T496-2009闯红灯自动记录系统通用条件》要求，三张照片均可可清晰反映红灯信号、车辆类型、车身颜色、道路标线、并均以精确到毫秒的时间记录每张照片的拍照时间。同时，自动生成：记录编号、设备编号、红灯开始时间、红灯结束时间、车牌号码、车牌颜色、车型分类等信息。 

2、其他违法监控功能：采用虚拟线圈检测，运动物体跟踪技术和车牌识别算法相结合的算法来完成交通违法检测，包括占用非机动车道行驶、逆行、违法停车、不按规定车道行驶等，对所有违法行为系统自动记录：记录编号、设备编号、事件开始时间、事结束时间、事件类型、检测地点、检测方向。 

3、车辆通行信息记录功能：通过在每条车道上设置虚拟检测器进行车辆检测，当发现车牌后进行拍照并触发车牌识别功能，确认发现车牌后将照片与相关信息合成，并进行照片存储。图像分辨率为2592×1936，三车道同时监控情况下每车道水平分辨率可达到800点以上，可以清晰记录车牌信息，并可准确识别车牌。车辆通行信息照片格式为两张照片合成，加印精确到毫秒的时间信息、地点信息。 

4、号牌识别功能：车牌识别结果包括号牌号码、号牌颜色、车辆类型、车牌位置信息。车牌识别技术指标符合GA/T 833-2009《机动车号牌图像自动识别技术规范》，白天号牌识别准确率大于等于90％，夜间号牌识别准确率大于等于80％。 

5、交通流检测功能：通过对所有虚拟监测区域的检测状态进行分析处理，形成交通流检测结果，每通行方向最多可设置16个检测器，并可将检测结果通过多种接口方式进行输出。交通流检测结果包括车辆存在信息、流量信息、占有率信息。其中流量、占有率信息的统计周期可通过配置软件进行设置，周期最小周期为1秒，最大周期为1小时。系统交通流检测结果可在本地保存，最大存储时间为1年。 

6、视频流采集功能：对高清视频信息进行视频流采集与记录，视频流采用H264编码方式实时传输至中心交通视频监控系统，采用AVI格式自动存储视频流信息，单文件(2分钟)体积小于60M，系统为录像信息预留1.5T的存储空间，单路视频存储时间可达到30天，系 统最大设计视频处理能力为4路，满负荷情况下4路高清视频录像时间大于7天。所有录像文件均可通过Windows Media player进行播放，文件以视频通道号加记录开始时间命名，每单个文件记录2分钟的高清视频录像。 

7、本地存储功能：监测主机内置2TB硬盘，用于本地数据存储，可提供1个月(含全部记录信息及违法照片)闯红灯及其他违法数据、3天视频录像和1个月(含全部记录信息及照片)车辆通行记录。 

8、远程管理与运行监测功能：可实时对运行情况进行监视，监测内容包括视频故障、车牌识别故障、CPU系统负载情况、内存使用情况、硬盘使用情况等信息。 

附图说明

图1为本发明智能交通信号控制系统结构的一种结构示意图； 

图2为智能交通信号控制系统软件结构的结构示意图； 

图3为系统硬件构成图的示意图； 

图4为系统软件流程图； 

图5为车辆团块检测流程图； 

图6为智能交通信号控制框图示意图； 

图7为上下游路口旅行时间获取示意； 

图8为信号控制子区动态OD示意图； 

图9为车辆信息列表结构图。 

具体实施方式

以下结合附图，具体说明本发明。 

参考图1，示出了一种本发明的智能交通信号控制系统结构的结构示意图。它包括外站设备、通讯网络和中心系统设备三大部分。 

外站设备以单个路口为单位，每个路口各方向分别安装高清摄像机，摄像机与高清视频检测主机相连并安装于信号机箱内，信号灯接入交通信号控制机，由路口信号机内的网络设备与中心系统互通互联； 

中心系统包括交通信号控制系统、交通违法处理系统、交通视频监控系统和操作终端；交通信号控制系统由多个信号系统服务器组成，可以包括现有的城市交通信号控制系统，如SCOOT系统、SCATS系统、ACTRA系统或其他可实施网络化交通信号控制的系统。 

通讯网络包括三部分，即路口信号机到信号控制通讯单元的网络连接、通讯单元、中心系统设备的内部网络连接，其中，所述交通信号控制系统的通讯单元采用专用通讯设备，交通违法处理系统和视频监控系统采用综合通讯接入设备。 

参考图2，示出了本发明系统软件结构示意图。它包括用户操作层、中心控制与数据处理层、通信传输层三个层面，软件系统采用C/S(客户端/服务器)与B/S(浏览器/服务器)模式相结合的系统结构，以客户端、服务器和通信控制三大模块群构成。 

用户操作层，由交通管理用户根据业务需要对客户端进行操作，如信号控制、数据分析查询、交通违法统计、设备管理等。 

中心控制与数据处理层，包括实时交通数据的存储和处理，由多个服务器和数据库构成。首先，将来自交叉口的数据分类别存储至数据库；然后由各功能模块通过数据库的数据操作获取各自所需信息，并将结果反馈至用户操作层、存储至数据库。功能模块的选择采用模块化划分，不同城市可以根据需要进行组合。 

通讯传输层，实现中心系统与现场设备的实时数据传输。一方面，将交叉口的交通流数 据、信号控制器状态、高清视频综合监测设备采集到的数据上传至中心；另一方面，将来自中心系统的操作指令下发给信号控制器和高清视频综合监测设备。 

参考图3，示出了本发明系统硬件构成图。它包括高清视频综合检测设备，高清视频综合检测设备由监测主机、高清摄像机及镜头、补光灯、红灯信号采集模块、电源控制模块、开关量I/O模块、网络传输设备组成。 

监测主机采用高性能工控机，高清摄像机采用500万像素视频流，整个硬件设备以网络通信为基础，每个安装于路口的以太网络接口通讯支持主流的TCP/IP、FTP协议，能够方便地实现网络互联。 

监测主机利用I/O模块采集红灯信号数据，同时通过网络访问高清视频并实时录像，利用高性能的视频检测技术和车牌识别算法检测车的运动状态，然后根据车辆的运行方向、角度、面积和车牌信息综合检测车辆的违法行为及通行记录。然后将检测到的车辆通行信息和违法信息，视频信息存储于本地，与中心网络相通时，将违法记录和车辆通行记录上传至中心相对应的服务器，若网络的带宽够的话，可将实时的视频录像上传至中心视频服务器。也可以在中心调用路口的视频录像及实时视频。 

参考图4，示出了本发明的系统软件流程。 

参考图5，示出了本发明的车辆团块检测流程图，其包括以下步骤： 

1)输入一帧图像：借助于Open CV中的运动目标跟踪算法完成对车辆进行处理与跟踪。车辆跟踪算法分为前景检测模块，新团块检测模块、团块跟踪模块、轨迹生成模块和轨迹后处理模块，最后由跟踪流程模块(CvBlobTrackerAuto)把这五个模块连接起来，输出团块(ID：标识符，Pos：位置，Size：大小)， 

2)判断此团块是否在车道内，若团块中心点位置P(x，y)，车道矩形为左上角点First(f_x，f_y)，右下角点为Second(s_x，s_y)，判断可根据如果f_x＜x＜s_x并且f_y＜y＜s_y，那么就认为点P(x，y)在矩形车道内。 

3)若车辆在车道内，就判断该车是否已在车辆信息列表中存在，如果存在，那么只需要添加位置就可以了；如果不存在，那么需要新增一个ID，同时车道中的车辆计数器加1，并添加相应的信息。其中信息列表的结构如图9所示。 

4)为了实现分车道统计车流量，车道占有率，计算车速，采用不同的统计方法： 

流量：根据图像的处理输出的团块的ID，位置，大小等信息来判断其是否经过我们设定的车道(感兴趣区域)，从而进行分车道车流量统计，而对于车道占有率PV，根据我们获得视频帧数nFrame和统计到的车流量T即可很容易的计算出来PV＝T*25/nFrame辆/秒； 

车速：对于车速的测定我们主要是根据判断车辆进出车道(感兴趣区域)所用的时间t和车道的长度l pix来进行图上测定的，即v＝l/t； 

逆行：根据采集到的车辆的位置点来进行判断，首先判断交通流的方向，判断好交通流的方向后用位置坐标做差法判断车辆是否逆行； 

5)根据判断车辆是否走出视野，运用车辆信息列表中的位置信息，绘制出车辆经过的轨迹； 

6)将相应的车道信息(如车道号，车速，车道占有率，车流量)等相关性的信息写到图片上实现显示； 

7)再读取一帧图像继续执行以上操作。 

参考图6，示出了一种点控的智能交通信号控制方法的框图，其包括以下步骤： 

(1)根据路口交通工程设计，按照路口历史交通流量对路口进行渠化，并设置相位、阶段和放行顺序； 

(2)利用视频检测系统的高清摄像机，通过虚拟线圈获取交通流量数据、占有率数据、平均速度数据； 

(3)根据路口交通情况确定交通控制方式： 

当路口平均饱和度小于50％时，采用感应VA控制模式：为各相位确定最小绿时间T_min、最大放行时间T_max和步进时间T_step，当最小绿时间T_min结束时若视频检测器检测到有车辆存在则增加步进时间T_step直至最大放行时间T_max，否则更换新相位。 

当路口平均饱和度大于80％时，采用多时段定周期控制模式：根据不同时段路口各方向流量不同确定放行时间计划，通常可将时段划分为早高峰时间、上午平峰时间、中午低峰时间、下午平峰时间、晚高峰时间、晚间平峰时间和夜间低峰时间； 

当路口平均饱和度大于50％小于80％时，采用阶段时间自适应控制模式，即相位、阶段和相序不变，但需根据交通情况调整阶段时间和周期长，每5分钟优化一次。优化方法如下： 

$\max .S(k+1)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{S}_i\left(k\right)\×\frac{t_i(k+1)}{T(k+1)}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\frac{F_i\left(k\right)}{F_{i\max }}\×\frac{t_i(k+1)}{T(k+1)}$

st.S_i(k)＜0.85 

$T\left(k\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{t}_i\left(k\right),$ t_i(k+1)＝t_i(k)+Δt 

其中，S_i(k)为方向i的饱和度；F_i(k)为k时刻方向i的流量(辆/小时)；F_imax为方向i的通行能力(辆/小时)；t_i(k)为方向i的绿灯时间；T(k)为周期长；Δt为步进值，取2秒。 

参考图7，示出了一种基于高清视频检测的干线上下游路口旅行时间获取示意图。 

现有城市交通信号控制系统的线控方式，根据路口之间的浮动车调查数据确定干线中上下游路口之间的相位差。道路上不同时刻交通流量不同、平均速度不同，因此，干线路口之间的旅行时间随时间变化而变化。由于交通调查一般在高峰时间、平峰时间等抽样时间进行，时间粒度较大，不能从根本上反应干线上车队行进速度变化所导致的相位差变化。 

本系统中通过高清视频检测系统的车牌识别信息，可以获知同一车辆在通过干线上不同路口之间的具体时间，且精确到毫秒，因此，干线上不同路口之间的旅行时间能够被精确得 到。 

根据这一数据优势，基于高清视频交通数据的交通信号控制系统采用时变相位差方法来进行干线协调，具体方法如下： 

(1)选定干线路口，确定摄像机ID号、路口检测器ID号等基本信息； 

(2)设置放行阶段、相位和相序，并保证干线路口保持周期时长相同或倍周期长； 

(3)对连续通过干线相邻路口的车辆进行车牌识别，将车牌识别数据进行打包，打包数据中至少包含车牌号、通过路口编号、通过时间等关键数据； 

(4)比对车牌号和通过路口编号，计算通过上下游相邻路口的时间差； 

(5)以5分钟为单位，计算车辆通过上下游路口的平均旅行时间； 

(6)将上下游路口的平均旅行时间与当前上下游路口的相位差相比较，若旅行时间误差连续3次大于当前相位差的10％，则更新相位差；否则回到(2)继续进行统计计算。 

参考图8，示出了信号控制子区动态OD示意图。现有城市交通信号控制系统的面控方式，通过划分交通信号子区、在各子区中选择关键路口并以关键路口为基准进行子区信号控制。其中，关键路口通常以流量、饱和度等指标的大小来确定，并无明确的理论依据。 

本系统中通过高清视频检测系统的车牌识别信息，可以获知同一车辆在通过干线上不同路口之间的具体时间，且精确到毫秒，即每辆车所经过的路径都能被准确跟踪。因此，当确定信号面控区域后能够准确的知道车辆通过该区域的具体行踪，一方面能获知受控交通信号子区的动态OD，另一方面同时能够计算出同一OD对在该受控子区内的路径选择概率。基于此，可以利用复杂网络的介数理论确定出该区域的关键路口。 

城市交通系统本身是由道路系统、流量系统和管理系统组成的一个典型的、开放的复杂巨系统，城市交通网络可映射为复杂加权网络，即：交叉路口或小区可对应于节点，街道或道路对应于边，车辆在边上行驶遇到的阻抗对应于边的权重。交通网络本质上的非同质拓扑结构，决定了网络中每个节点的重要程度是不同的，选择节点介数作为节点重要度评估指标。 

节点介数普通定义为网络中节点对最短路径中经过节点i的个数占所有最短路径数的比例。为方便应用，本系统将“最短路径”确定为信号控制区域内车辆通过的路径，并改进节点介数定义如下： 

用g_st，i表示节点对s和t路径经过i点的路径数，n_st表示节点s和节点t之间存在所有路径的路径数，则节点i的介数为： 

$C\left(i\right)=\underset{s<t}{\mathrm{\&Sigma;}}{g}_{\mathrm{st},i}/n_{\mathrm{st}}$

通过比较受控子区内C(i)的大小即可确定出关键路口。 

由此，可确定基于高清视频交通数据的交通信号控制系统面控方法如下： 

(1)选定信号控制子区，确定摄像机ID号、路口检测器ID号等基本信息； 

(2)对连续通过干线相邻路口的车辆进行车牌识别，将车牌识别数据进行打包，打包数据中至少包含车牌号、通过路口编号、通过时间等关键数据；比对车牌号和通过路口编号，根据公式2确定控制子区内的关键路口； 

(3)设置关键路口的放行阶段、相位和相序，根据公式1确定该关键路口的基本周期时长；并保证区域路口保持周期时长相同或倍周期长； 

(4)以关键路口饱和度控制在90％为目标，根据公式1优化子区周期时长，每5分钟优化一次； 

(5)以关键路口为基准，优化各个交叉路口的绿信比，绿信比的优化目标位使各方向交通流的最大饱和度尽可能小；继续运行(4)。 

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，本领域技术人员应该明了其不仅局限于这些实施例，而是可以用多种其他形式实现。 

Claims (5)

1.一种系统，包括：用户操作层，由交通管理用户根据业务需要对客户端进行操作；中心控制与数据处理层，包括实时交通数据的存储和处理；通讯传输层，实现中心系统与现场设备的实时数据传输。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统的软件结构所采用的软件系统采用C/S(客户端/服务器)与B/S(浏览器/服务器)模式相结合的系统结构。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，中心控制与数据处理层包括多个功能模块，由各功能模块通过数据库的数据操作获取各自所需信息，并将结果反馈至用户操作层、存储至数据库。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统由客户端、服务器和通信控制三大模块群构成。

5.权利要求1、2、3中所述的系统在交通信号控制系统中的应用。

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