CN104008649A - 利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明所述的利用雷达跟踪技术快速发现行车道异常停车原因的系统及方法，其中的行车道包括大桥、隧洞、快速路等。利用雷达跟踪模块的连续跟踪技术，实时监测到进入雷达跟踪范围内的车辆是正常行驶还是处于停止状态。当车辆处于停止状态时：立即判断车辆正前方的车辆是否处于停止状态，如果车辆紧邻正前方有车处于停止状态说明是道路拥堵所导致的停车；如果车辆紧邻正前方没有停止状态的车辆，说明该车辆为异常停车，便向监控中心发送车辆非正常停止的报警信息。为了获取车辆异常停车的原因，在向监控中心发送报警信息的同时，采集包括异常停车车辆图像在内的图像信息发送至监控中心。监控中心收到图像信息后可以根据图像信息的记载内容得知车辆异常停车的原因，从而可以及时采取相应的措施。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，具体是一种利用雷达跟踪技术快速发现行车道异常停车原因的系统及方法。
背景技术
随着城市规模的不断扩大，交通需求快速增长，道路交通拥堵日益严重。为了缓解交通拥堵许多城市在都修建了跨海、跨江大桥，或者穿山修建了隧洞，这些大桥隧洞建成后都成为城市的快速路，交通流量非常大，一旦有异常停车不能快速发现及时处理就会引发一个路段或一个区域范围内的交通产生大面积的拥堵，降低了大桥、隧洞的通行能力，给人们的出行带来极大不便。要提高道路通行效率，就必须快速发现并处理意外事件导致的非正常停车。
现有专利文献CN101763728A公开了一种利用设在路段上的车辆检测器进行检测路段拥堵的方法，主要原理是：系统由车辆检测器及与之相连接的检测信号分析处理单元构成，车辆检测器设置在被检测交通流向路段上，分析处理单元具有一个车辆检测器检测信号输入接口以及一个交通拥堵报警信号输出接口，分析处理单元预设拥堵报警阀值Ｔａ及报警解除阀值Ｔｂ，从车辆检测器被占用起监测，若在≥Ｔａ时间隔内车辆检测器始终被连续占用，即发出交通拥堵报警信号；从连续占用车辆检测器时间段≥Ｔａ的车辆离开车辆检测器时计，若再未有车辆检测器被连续占用时间≥Ｔａ情况发生，即累加车辆检测器的空闲时间至报警解除阀值Ｔｂ，发出解除报警信号。在该技术方案中，存在以下问题：1、检测区域只设在道路的断面上；2、检测范围只能是一台车；3、当该车道拥堵时，拥堵排队的车辆中的一台车必须停在检测范围内；4、检测时间长，为了防止误报警，设定的报警阈值时间长；5、无法对大桥、隧洞、快速路上因各种原因导致停车但车辆没有停在检测范围内，同时又没导致交通拥堵的异常停车进行报警。因此其准确性和及时性都存在较大缺陷。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有技术中，不能对大桥、隧洞的每一台车辆进行全程实时跟踪问题，同时也不能够实时、快速的发现判断是异常停车的原因，从而提供一种利用雷达跟踪技术快速发现行车道异常停车原因的系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明提供一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统，所述行车道包括大桥、隧洞、快速路，包括:
雷达跟踪模块，对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪；
第一判断模块，用于判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态；
第二判断模块，用于在所述第一判断模块判断某一车辆出现停止状态时，判断在该车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态；
报警模块，在有车辆为停止状态且前方无紧邻的停止车辆时发出报警信息至监控中心，提示该车辆为异常停车；在停止车辆前方紧邻车辆为停止状态时发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵；
若干视频采集模块，对雷达跟踪范围内的行车道实现全程图像采集，当行车道有异常停车时，采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因。
所述报警模块预存有判断阈值T，当车辆停止的时间超过所述判断阈值T时，认为该车辆为非正常停车。
所述判断阈值T大于或等于3秒钟。
所述判断阈值T为5秒钟。
本发明还提供一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，所述行车道包括大桥、隧洞、快速路，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪；
S2：判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S3，否则返回步骤S1；
S3：判断处于停止状态的车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S5，否进入S4；
S4：发出报警信息至监控中心，提示该车辆为非正常停车；采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因；
S5：发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵。
所述步骤S4中具体包括：设定判断阈值T，当车辆停止的时间超过所述判断阈值T时，认为该车辆为非正常停车。
所述步骤S4中：所述判断阈值T大于或等于3秒钟。
所述步骤S4中：所述判断阈值T为5秒钟。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
(1)本发明所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统及方法，利用雷达跟踪模块的连续跟踪技术，可以实时监测到进入雷达跟踪范围内的车辆是正常行驶还是处于停止状态。由于采用雷达跟踪技术，能够对大桥、隧洞中的车辆实现连续跟踪，因此无论是快速路还是大桥、隧道中发现拥堵，都能够及时发现。当车辆处于停止状态时：立即判断车辆正前方的车辆是否处于停止状态，如果车辆紧邻正前方有车处于停止状态说明是道路拥堵导致的停车；如果车辆紧邻正前方没有停止状态的车辆，则说明该车辆为异常停车，便向监控中心发送车辆非正常停止的报警信息。为了获取车辆异常停车的原因，在向监控中心发送报警信息的同时，采集包括异常停车车辆图像在内的图像信息发送至监控中心。监控中心收到图像信息后便可以根据图像信息的记载内容得知车辆异常停车的原因，从而可以及时采取相应的措施。采用本发明的上述方案，能够对车辆进行连续跟踪，尤其能够对大桥、隧洞中的车辆进行连续跟踪，因此车辆在任何位置异常停车均可以被发现，即使异常停止的车辆并未造成行车道拥堵，也能够快速发现、快速报警并拍照，具有更好的时效性和准确性。
(2)本发明所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统及方法，为了防止只要车辆停止就会被误判为车辆异常停车的情况出现，设定一判断阈值，只有当车辆处于停止状态的时间超过该判断阈值时，才会认为车辆为非正常停车。该判断阈值可以根据不同道路的实际情况、以及道路目前的通行状态来确定。例如在雨雪天气等道路通行条件较差时，该判断阈值可以设置为较大的值，在道路通行条件较好的时间段，该判断阈值可设置为较小的值。通过上述设置方法，可以进一步提高反应速度并有效避免误判情况的发生。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中，
图1是本发明一个实施例所述利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统的原理框图；
图2a和图2b是本发明一个实施例所述雷达跟踪范围内车辆连续跟踪示意图；
图3是本发明一个实施例所述利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法流程图。
具体实施方式
实施例1
本实施例提供一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统，所述行车道包括大桥、隧洞、快速路，如图1所示，包括雷达跟踪模块，对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪。
第一判断模块，用于判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态。
第二判断模块，用于在所述第一判断模块判断某一车辆出现停止状态时，判断在该车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态。
报警模块，在有车辆为停止状态且前方无紧邻的停止车辆时发出报警信息至监控中心，提示该车辆为异常停车；在停止车辆前方紧邻车辆为停止状态时发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵。
若干视频采集模块，对雷达跟踪范围内的行车道实现全程图像采集，当行车道有异常停车时，采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因。
本实施例中，采用雷达跟踪模块对进入雷达跟踪范围内的车辆进行连续跟踪，是现有技术中常用的手段。如图2a和图2b所示，给出了雷达跟踪模块的跟踪结果示意图。其中图2a所示为实际路面上车辆行驶的示意图，图2b是雷达跟踪范围内每一车辆被连续跟踪时的结果示意图。作为一种实现方法，雷达跟踪结果可以看做一个平面坐标系，其横轴为x轴，纵轴为y轴。对于该跟踪结果画面的每一个位置点来说都可以确定其位置。而进入雷达跟踪范围内的每一辆车，被连续跟踪后，可以视为一个点，该点的中心所对应的x、y值可以作为确定其在雷达跟踪结果画面中位置的依据。为了将不同车辆进行区分，雷达跟踪模块还可以为每一辆车设置一编号。因此，每一个时刻，雷达跟踪模块都能够准确得知每一个编号的车辆在跟踪画面中的具体位置。因此一旦某一车辆为停止状态，雷达跟踪模块都可以及时迅速的监控到。
本实施例中的上述方案，利用雷达跟踪模块的连续跟踪技术，可以实时监测到进入雷达跟踪范围内的车辆是正常行驶还是处于停止状态。当车辆处于停止状态时：立即判断车辆正前方的车辆是否处于停止状态，如果车辆紧邻正前方有车处于停止状态说明是道路拥堵导致的停车；如果车辆紧邻正前方没有停止状态的车辆，则说明该车辆为异常停车，便向监控中心发送车辆非正常停止的报警信息。为了获取车辆异常停车的原因，在向监控中心发送报警信息的同时，采集包括异常停车车辆图像在内的图像信息发送至监控中心。监控中心收到图像信息后便可以根据图像信息的记载内容得知车辆异常停车的原因，从而可以及时采取相应的措施。由于采用雷达跟踪技术，能够对大桥、隧洞中的车辆实现连续跟踪，因此无论是快速路还是大桥、隧道中发现拥堵时，都能够及时发现。采用本发明的上述方案，能够对车辆进行连续跟踪，因此车辆在任何位置异常停车均可以被发现，即使异常停止的车辆并未造成行车道拥堵，也能够快速发现、快速报警并拍照，具有更好的时效性和准确性。
进一步地，为了防止只要发生车辆停止就会被误判为车辆异常停车的情况出现，设定一判断阈值，只有当车辆处于停止状态的时间超过该判断阈值时，才会认为车辆为非正常停车。该判断阈值可以根据不同道路的实际情况、以及道路的通行状态来确定。例如在早高峰、晚高峰的时间段，该判断阈值可以设置为较大的值，在平峰时间段，该判断阈值可设置为较小的值。通过上述设置方法，可以在提高反应速度的同时有效避免误判情况的发生。
本实施例中，可以选择所述判断阈值T大于或等于3秒钟，进一步地，可以选择所述判断阈值T为5秒钟、10秒钟等。因此，如果T为5秒钟，当大桥、隧洞、快速路上有异常停车时，则系统可以在5秒之内发出报警信号的同时将采集到的记载异常停车原因的图像信息传送至监控中心，极大地缩短了发现异常停车的时间同时快速发现异常停车原因，提高了快速反应能力和道路通行效率。
实施例2
本实施例提供一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，如图3所示,包括如下步骤：
S1：对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪。
S2：判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S3，否则返回步骤S1。
S3：判断处于停止状态的车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S5，否进入S4。
S4：发出报警信息至监控中心，提示该车辆为非正常停车；采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因。
S5：发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵。
本实施例中，采用雷达跟踪模块对进入雷达跟踪范围内的车辆进行连续跟踪，是现有技术中常用的手段。如图2a和图2b所示，给出了雷达跟踪结果示意图。其中图2a所示为实际路面上车辆行驶的示意图，图2b是雷达跟踪范围内每一车辆被连续跟踪时的结果示意图。作为一种实现方法，雷达跟踪结果可以看做一个平面坐标系，其横轴为x轴，纵轴为y轴。对于该跟踪结果画面的每一个位置点来说都可以确定其位置。而进入雷达跟踪范围内的每一辆车，被连续跟踪后，可以视为一个点，该点的中心所对应的x、y值可以作为确定其在雷达跟踪结果画面中位置的依据。为了将不同车辆进行区分，雷达跟踪模块还可以为每一辆车设置一编号。因此，每一个时刻，雷达跟踪模块都能够准确得知每一个编号的车辆在跟踪画面中的具体位置。因此一旦某一车辆为停止状态，采用雷达跟踪技术都可以及时迅速的监控到。
本实施例中的上述方案，利用雷达跟踪模块的连续跟踪技术，可以实时监测到进入雷达跟踪范围内的车辆是正常行驶还是处于停止状态。当车辆处于停止状态时：立即判断车辆正前方的车辆是否处于停止状态，如果车辆紧邻正前方有车处于停止状态说明是道路拥堵所导致的停车；如果车辆紧邻正前方没有停止状态的车辆，则说明该车辆为异常停车，便向监控中心发送车辆非正常停止的报警信息。为了获取车辆异常停车的原因，在向监控中心发送报警信息的同时，采集包括异常停车车辆图像在内的图像信息发送至监控中心。监控中心收到图像信息后便可以根据图像信息的记载内容得知车辆异常停车的原因，从而可以及时采取相应的措施。由于采用雷达跟踪技术，能够对大桥、隧洞中的车辆实现连续跟踪，因此无论是快速路还是大桥、隧道中发现拥堵时，都能够及时发现。采用本发明的上述方案，能够对车辆进行连续跟踪，因此车辆在任何位置异常停车均可以被发现，即使异常停止的车辆并未造成行车道拥堵，也能够快速发现、快速报警并拍照，具有更好的时效性和准确性。
进一步地，为了防止只要发生车辆停止就会被误判为车辆异常停车的情况出现，设定一判断阈值，只有当车辆处于停止状态的时间超过该判断阈值时，才会认为车辆为非正常停车。该判断阈值可以根据不同道路的实际情况、以及道路的通行状态来确定。例如在雨雪等异常天气导致路滑，该判断阈值可以设置为较大的值，在正常天气，该判断阈值可设置为较小的值。通过上述设置方法，可以在提高反应速度的同时有效避免误判情况的发生。因此所述步骤S4中具体包括：设定判断阈值T，当车辆停止的时间超过所述判断阈值T时，认为该车辆为非正常停车。优选地，所述判断阈值T大于或等于3秒钟。进一步优选地，所述判断阈值T为5秒钟。因此，上述方法可以在5秒之内便可以发现异常停车，极大的提高了系统的实时性和准确性。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
Claims (8)
1.一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统，所述行车道包括大桥、隧洞、快速路，其特征在于，包括:
雷达跟踪模块，对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪；
第一判断模块，用于判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态；
第二判断模块，用于在所述第一判断模块判断某一车辆出现停止状态时，判断在该车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态；
报警模块，在有车辆为停止状态且前方无紧邻的停止车辆时发出报警信息至监控中心，提示该车辆为异常停车；在停止车辆前方紧邻车辆为停止状态时发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵；
若干视频采集模块，对雷达跟踪范围内的行车道实现全程图像采集，当行车道有异常停车时，采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因。
2.根据权利要求1所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统，其特征在于：
所述报警模块预存有判断阈值T，当车辆停止的时间超过所述判断阈值T时，认为该车辆为非正常停车。
3.根据权利要求2所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的系统，其特征在于：
所述判断阈值T大于或等于3秒钟。
4.根据权利要求2或3所述的利用雷达跟踪技术快速发现行车道异常停车原因的系统，其特征在于：
所述判断阈值T为5秒钟。
5.一种利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，所述行车道包括大桥、隧洞、快速路，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对进入雷达跟踪范围内的每一车辆进行连续跟踪；
S2：判断雷达跟踪范围内的每一车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S3，否则返回步骤S1；
S3：判断处于停止状态的车辆行驶方向的正前方紧邻的车辆是否为停止状态；若是则进入步骤S5，否进入S4；
S4：发出报警信息至监控中心，提示该车辆为非正常停车；采集包含有异常停车车辆图像的当前行车道的图像信息，将所述图像信息发送至所述监控中心，所述监控中心根据所述图像信息获得车辆异常停车的原因；
S5：发出拥堵信息至监控中心，提示该行车道拥堵。
6.根据权利要求5所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，其特征在于，所述步骤S4中具体包括：
设定判断阈值T，当车辆停止的时间超过所述判断阈值T时，认为该车辆为非正常停车。
7.根据权利要求6所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，其特征在于，所述步骤S4中：
所述判断阈值T大于或等于3秒钟。
8.根据权利要求6或7所述的利用雷达跟踪快速发现行车道异常停车原因的方法，其特征在于，所述步骤S4中：
所述判断阈值T为5秒钟。
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
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| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |