CN104700624A - 基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统及监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于相敏光时域反射仪的新型车流量在线监测系统及监测方法，属于智能交通及分布式光纤传感应用领域。在一个单位统计时间段内累积相敏光时域反射仪不同时刻的光时域反射差值信号，构建车辆行驶时空响应图；进行二值化及图像预处理后转换成二维的车辆行驶轨迹图；通过搜索匹配方法检测车辆行驶轨迹及其参数，统计轨迹条数得到车流量，由轨迹倾斜角度及其像素位置计算车辆行驶速度、方向及位置等信息，以此提供实时交通路况信息，为解决交通拥堵问题，实现智慧城市的智能化交通管理提供一种重要设备及方法。

Description

基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统及监测方法

技术领域

本发明属于智能交通领域，具体涉及基于相敏光时域反射仪的一种新型车流量在线监测系统及方法。

背景技术

随着人们物质生活水平的提高，私家车辆拥有量急剧增加，各个城市城镇道路上下班高峰期或节假日拥堵现象日益严重，给人们出行及日常生活带来极大不便，因此实时在线监测城镇道路车流量及其运行情况，及时疏导交通避免拥堵，实现智能化交通管理，是亟待解决的重要问题。车流量在线监测，通过实时检测和统计各路段、交叉路口的所经车辆数量及其运行情况，为交通管理部门和车主提供实时准确的道路信息，以此进行及时疏导、管理或采取主动避让措施，避免拥堵带来的一系列问题，是智能交通管理的重要依据及关键技术之一。目前车流量检测技术主要是基于视频监测(CN 1024199906 A，2012)，通过视频图像采集与分析，对连续视频画面的车辆目标进行检测和统计，然而，视频监测技术依赖于光线，当夜间光线不足的情况下，视频质量下降，识别准确性降低；红外监测技术，光线强弱对其影响较小，但为了提高其灵敏度，需要提高功率而系统长期可靠性急剧下降(CN 1967623 A，2006)；当前依靠电子传感器网络的一种新型物联网监测技术(CN 103578280 A，2014)，方便快捷，但是大范围内监测需要成百上个个传感网络节点组成智能交通网络，更换电池及长期维护困难。

发明内容

本发明目的是提供一种基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统及监测方法，实时在线监测车流量及车辆运行参数情况，为交通管理部门提供实时可靠的车辆行驶及路况信息，为智能调控和及时疏导拥堵提供一种重要技术手段。

本发明的技术方案为：基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统，包括沿道路埋地铺设的探测光缆、相敏光时域反射仪和信号处理主机，所述相敏光时域反射仪包括超窄线宽激光器、声光调制器，掺铒光纤放大器、隔离器、环行器、滤波器、光电探测器、模数转换器、波形发生卡，由超窄线宽激光器产生一路连续相干光信号，经声光调制器调制成光脉冲信号，由掺铒光纤放大器集中放大，经隔离器、环形器1-2端口注入探测光缆；光脉冲沿光缆传输过程产生瑞利散射，其后向瑞利散射光信号沿光缆返回，由环形器2-3端口接收，经光学滤波器滤除噪声信号，由光电探测器进行光电转换形成模拟的光时域反射信号，模拟的光时域反射信号经模数转换器转换生成数字电信号；数字电信号实时传输给信号处理主机，波形发生卡，产生周期的脉冲信号，作为声光调制器的驱动信号来调制超窄线宽激光器输出的连续光形成光脉冲，并作为模数转换器(ADC)的采集触发信号对光时域反射信号进行周期同步采集。

基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，探测光纤感知光缆沿线车辆经过所引起的光纤振动，将不同时刻车辆行驶引起的振动响应信号在时间轴上累积，形成车辆行驶轨迹图，对图中的车辆行驶轨迹进行搜索检测和参数确定，以此得到车流量和车辆行驶速度、方向及位置信息。

基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，监测方法包括以下步骤：

(1)对相邻时刻的光时域反射轨迹进行差分得到该时刻的车辆行驶振动响应信号，经过一定时间段累积，得到一个随空间、时间变化的车辆行驶时空响应图；

(2)将该车流量单位统计时间段内的车辆行驶时空响应图，经过二值化阈值处理及图像去噪、目标增强等预处理，得到车辆行驶轨迹图；

(3)对车辆行驶轨迹图任一方向上断续的行驶轨迹像素点，用线条搜索匹配方法检测可能形成的所有车辆行驶轨迹，由检测到的车辆行驶轨迹参数建立车辆检测数据库；

(4)根据车辆检测数据库记录的轨迹参数，统计车流量并计算得到车辆在实际道路上的行驶速度、方向及驶入驶出位置。

车辆行驶时空响应图的获得方法如下：对相敏光时域反射仪相邻时刻的光时域反射轨迹即OTDR轨迹进行差值处理，得到该时刻光纤沿线车辆行驶或过往引起的振动响应曲线；经过一定时间段累积组成一个随空间、时间分布的二维矩阵，形成一幅车辆行驶时空响应图。

由车辆行驶时空响应图进一步处理得到车辆行驶轨迹图的方法如下：根据车辆行驶引起的振动响应与系统噪声响应的幅度差异，依据背景噪声选择合适阈值，将车辆行驶时空响应分布图经过二值化阈值处理，转换为一幅二值化时空响应图，经过图像去噪，边缘锐化和目标增强处理后，得到车辆行驶轨迹图。

车辆行驶轨迹图中不同方向上的车辆行驶轨迹线检测方法如下：

根据由监测距离和统计时间长度确定的二维车辆行驶轨迹图横向、纵向坐标尺寸，对该图像范围内所有可能方向上的行驶轨迹线进行搜索，判断每条直线上的像素值是否满足预先设定的车辆行驶轨迹线的匹配条件，若满足匹配条件，说明该方向有行驶轨迹，将该方向上检测到的轨迹线相关参数信息记录进数据库，作为车辆行驶轨迹的搜索检测结果；

车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索方法如下：

车辆行驶轨迹图中，以图像横坐标即横向空间距离d为横轴，以图像纵坐标即纵向时间t为纵轴建立坐标系，由监测距离和观测时间段构成由ABCD四个顶点构成的矩形窗，即车辆行驶轨迹图，其中点A与坐标轴原点O重合，AB边与横向空间轴重合，AD边与纵向时间轴重合，在图像ABCD中记边AB、BC、CD、DA分别为边l₁、l₂、l₃、l₄，由于图中任一方向上的轨迹线延长线均会与图像中的某两条边相交，而轨迹线与图像两条边相交的情况不同，总共分为6种情况与边l₁、l₂相交；II，与边l₂、l₃相交；III，与边l₃、l₄相交；IV，与边l₄、l₁相交；V，与边l₁、l₃相交；VI，与边l₂、l₄相交。因此本发明按逆时针方向对这6种情况下的所有可能方向上的轨迹线按照以下步骤一一进行搜索：

步骤1：设点P为线段AB(l₁)上的任一像素点(P∈[A，B))，从点A开始遍历AB上所有像素点，其中B点除外，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₂、l₃上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₂、l₃上的所有像素点M，其中B、D点除外，直至M移至点D为止，该步骤1中搜索了行驶轨迹图中与l₁、l₂相交和与l₁、l₃相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤2：类似的，设点P为线段BC(l₂)上的任一像素点(P∈[B，C))，从点B开始遍历BC上所有像素点，其中C点除外，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₃、l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₃、l₄上的所有像素点M，其中C、A点除外，直至M移至点A为止，该步骤2中搜索了行驶轨迹图中与l₂、l₃相交和与l₂、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤3：设点P为线段CD(l₃)上的任一像素点(P∈[C，D))，从点C开始遍历CD上所有像素点，其中D点除外，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₄上的所有像素点M，其中D、A点除外，直至M移至点A为止，该步骤3中搜索了行驶轨迹图中与l₃、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤4：类似的，设点P为线段DA(l₄)上的任一像素点(P∈[D，A))，从点D开始遍历DA上所有像素点，其中A点除外，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₁上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₁上的所有像素点M，其中A、B点除外，直至M移至点B为止，该步骤4中搜索了行驶轨迹图中与l₄、l₁相交的所有方向上的行驶轨迹线。至此完成该车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索。注：以上搜索不包含与l₁、l₂、l₃、l₄四条边重合的行驶轨迹线，需另外补充搜索这4条轨迹。

按以上4个步骤全方位进行搜索的同时，通过设定的匹配条件，确定该搜索方向上是否有行驶轨迹，若有则记录入检测轨迹数据库以便后面车流量统计和各车辆行驶参数的计算；

各搜索方向上确定该方向是否有行驶轨迹的匹配检测方法如下：

对车辆行驶轨迹图任一可能方向进行搜索时，统计图像中该线条方向上所经过的所有像素值为1的白色像素点，通过匹配计算方法确定该方向上是否有行驶轨迹，匹配条件为相邻像素间距小于一定阈值即相互靠近的像素点数超过一定数量，设相邻像素间距阈值为ΔL_th，满足靠近条件的像素点数阈值为m_th，若一方向上搜索到的白色像素点数个数为n，分别计算这n个白色像素点每相邻两个像素点之间的距离ΔL_k(k＝1，2，…，n-1)，统计ΔL_k≤ΔL_th的个数m，若统计数量m≥m_th，则该方向上的像素点数满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向有车辆行驶轨迹；若统计数量m＜m_th，则该方向上的像素点不满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向没有车辆行驶轨迹；

当判定该方向有车辆行驶轨迹时，满足上述ΔL_k≤ΔL_th条件的第一个像素点和最后一个像素点分别为实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，由此分别得到该车辆相对于光纤的驶入、驶出位置；另外，在该方向上检测到的行驶轨迹线或其延长线，与图像任两条边线相交，交点分别为点P(d₁，t₁)和点M(d₂，t₂)，由此确定行驶轨迹线的倾斜角度为行驶轨迹线与横向空间距离正方向的夹角，并由倾斜角度得到对应车辆相对于光纤的行驶速度、方向。由于时间是不可逆的，因此时间t的值是正向增长的，则车辆相对于光纤的行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点。将t₁、t₂中值较小的记为t_begin，对应的空间位置坐标d值记为d_begin，将t₁、t₂中值较大的记为t_end，相对应的d值记为d_end。如图6(a)所示，该车辆相对于光纤的行驶速度可以计算如下：

其中δd、δt分别为该段行驶距离与所用时间，ε_d为Φ-OTDR系统中一个横向空间像素点所代表的光纤物理距离，单位为米，ε_t为Φ-OTDR系统中一个纵向时间像素点所代表的时间，单位为秒。若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向一致，行驶方向记为“+”，车辆由近端驶入远端驶出；若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向相反，行驶方向记为“-”，车辆由远端驶入近端驶出。

将该方向上检测到的轨迹线参数(d₁，t₁)、(d₂，t₂)、(d_o，t_o)、(d_e，t_e)、依次记录入表1所示的第一数据库，第一数据库为车辆检测数据库，记录了本发明方法检测到的所有车辆相对于光纤的行驶参数，并注明对应车辆行驶轨迹编号或序号，同时并将其搜索方向的区域编号(I-VI)记录入该数据库。

基于相敏光时域反射仪感知的车辆行驶轨迹线的粗细由其空间分辨率确定，即由脉冲宽度决定。实际车辆行驶轨迹线宽度通常大于1个像素点，为避免一条粗轨迹被检测为多条轨迹线的情况，对表1检测结果需要进行聚类，行驶轨迹聚类方法如下：搜索所有记录中值相同且出现频率大于1次的轨迹，计算其第一个交点坐标与其他记录的第一个交点坐标欧式距离是否小于该系统空间分辨率范围内的像素点数，系统空间分辨率的像素点数由光脉冲宽度乘以光纤中光的传播速度，再除以单位像素代表的距离。若小于则认为该记录内容与下一条记录轨迹重叠，保留该条记录并删掉下一条记录，剩下的轨迹依次类推，对表1所有记录内容经过聚类判断后最终得到的轨迹线数量即为实际统计的车流量。

由车辆检测数据库记录的车辆相对于光纤的运行速度和方向，根据铺设光纤与其附近道路的空间夹角关系，可以得到车辆在实际道路上的行驶速度和方向，方法如下：设某一车辆在时间段Δt内，在道路上从点O行驶到点H，行驶的空间距离为Δd₀，速度为能够反映该车辆在H点的行驶信息是光缆上离H点距离最近的点，从点H作一条垂直于光缆的直线，与光缆的交点记为点R，则OR即为该道路行驶距离在铺设光纤上的距离投影，Δd_f，为该段时间内车辆相对于光纤的实际行驶距离，设OH与OR之间的方向夹角为θ(θ＜90°)，则其相对于道路的行驶速度及其相对于光纤上的行驶速度分别

为：

则

因此由OH与OR之间夹角θ关系，可以得到与的关系：

由于θ＜90°，则cosθ＞0，因此与符号相同。若则车辆行驶方向相对于道路由近端驶入远端驶出，记为“+”；若则车辆行驶方向相对于道路由远端驶入近端驶出，记为“-”。因此由各车辆相对于光纤的行驶速度和方向可以得到车辆相对于道路的行驶速度和方向，记录入第二数据库；

由第一数据库记录的检测到的实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，可以转换为该观测时间段内车辆相对于光纤具体的行驶位置，由于时间是不可逆的，时间t的值是正向增长的，车辆相对于光纤实际行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点，将t_o、t_e中值较小的记为t_fbegin，对应的空间位置坐标d值记为d_fbegin，将t_o、t_e中值较大的记为t_fend，相对应的d值记为d_fend，即可得到相对于光纤的驶入和驶出位置，分别为D_fo和D_fe：

D_fo＝ε_d×d_fbegin，D_fe＝ε_d×d_fend  (5)

最后由铺设光纤与实际道路空间位置的映射表得到车辆相对于实际道路的驶入和驶出位置D_0o和D_0e，记录入第二数据库，第二数据库记录了本发明方法检测到的所有车辆相对于实际道路的行驶速度、方向及驶入驶出位置。

本发明基于相敏光时域反射技术提出一种新型车流量在线监测系统及方法，在沿道路铺设的通信光缆一根空余纤芯一端接上相敏光时域反射仪(Phase-sensitive optical time domainreflectometry，Φ-OTDR)，利用相敏光时域反射传感机理感知光缆沿线车辆经过所引起的光纤振动：对某一时刻的光时域反射轨迹即OTDR轨迹与前一时刻进行差分得到该时刻沿光缆分布的车辆行驶引起的振动响应信号，在车流量单位统计时间区间进行累积，形成随空间、时间分布的车辆行驶时空响应图；通过二值化阈值处理生成二值化图像，通过图像预处理得到车辆行驶轨迹图；利用不同方向上的线条搜索匹配提取所有可能的车辆行驶轨迹，统计轨迹条数以计算沿线各位置处车流量的情况，同时对提取的每一条车辆行驶轨迹线进行倾斜角度、像素位置等参数提取，实现每辆车行驶速度、方向及空间位置的实时估计。该系统是一种典型全分布式传感系统，单套系统监测范围可达几十公里，大范围区域内监测成本低；光纤感知前端无源，不受天气、气候及光线等环境因素影响，感知效率高，寿命较电类传感网络有明显优势；可利用现有沿道路铺设的通信光缆空余纤芯进行单端探测，施工方便，维护简单。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

可利用现有沿道路铺设的通信光缆空余纤芯进行单端探测，施工方便，维护简单；光纤感知前端无源，无需供电，不受天气、气候及光线等环境因素影响，感知效率高，寿命较电类传感网络有明显优势；单套系统监测范围广，可达几十公里，大范围区域内监测成本较低。

附图说明

图1为本发明基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统结构及感知原理图；

图2为本发明基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测方法流程图；

图3为本发明方法的车流量单位统计时间段内累积得到的车辆行驶时空响应图；

(a)某一位置单个车辆行驶的时空响应图；

(b)不同位置多个车辆行驶的时空响应图；

(c)同一位置多个车辆行驶的时空响应图；

图4为本发明方法由车辆行驶时空响应图转换的车辆行驶轨迹图；

图5为本发明方法车辆行驶轨迹图中行驶轨迹搜索匹配检测原理及方法；

(a)与边l₁、l₂相交和与边l₁、l₃相交的所有方向上的车辆行驶轨迹线搜索原理图；

(b)与边l₂、l₃相交和与边l₂、l₄相交的所有方向上的车辆行驶轨迹线搜索原理图；

(c)与边l₃、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线搜索原理图；

(d)与边l₄、l₁相交的所有方向上的行驶轨迹线搜索原理图；

图6为本发明方法由车辆行驶轨迹检测结果确定车辆行驶参数原理图；

(a)相对于光纤的车辆行驶参数确定原理图；

(b)相对于实际道路的车辆行驶参数确定原理图。

具体实施方式

本发明为基于相敏光时域反射仪的一种新型车流量在线监测系统及方法，作为本发明的实施例一，车流量在线监测系统结构及感知原理如图1所示。沿道路埋地铺设的普通通信光缆其中一根空余纤芯一端接入相敏光时域反射仪(Φ-OTDR)，相敏光时域反射仪(Φ-OTDR)由探测光缆、光信号解调设备和信号处理主机三部分组成。光信号解调设备是该系统的核心，其内部组成器件主要包括光学器件和电学器件两类，由超窄线宽激光器产生一路连续相干光信号，经声光调制器调制成光脉冲信号，由掺铒光纤放大器(EDFA)集中放大，经隔离器、环形器1-2端口注入探测光缆；光脉冲沿光缆传输过程产生瑞利散射，其后向瑞利散射光信号沿光缆返回，由环形器2-3端口接收，经光学滤波器滤除噪声信号，由光电探测器进行光电转换形成模拟的光时域反射信号即OTDR轨迹，转换的模拟OTDR轨迹经模数转换器(ADC)转换生成数字电信号；数字电信号经网络等形式接口实时传输给信号处理主机。另外，还有一个任意波形发生卡，产生周期的脉冲信号，作为声光调制器的驱动信号来调制超窄线宽激光器输出的连续光形成光脉冲，并作为模数转换器(ADC)的采集触发信号对光时域反射信号进行周期同步采集。此外，分布式放大器件则根据监测距离进行选用，如分布式拉曼放大器等。信号处理主机一般为普通电脑主机(PC)，用于光时域反射信号的分析、处理，通过特定信号处理算法提取得到沿光缆分布的振动等物理量信息。探测光缆为普通通信用单模光纤，该光缆一般沿城区道路埋地铺设，与道路平行或成任一夹角均可(90°除外)，感知道路上过往车辆引起的地面振动，实现光缆附近道路上车流量的在线监测。如图1所示，该系统通过探测不同时刻后向瑞利散射光干涉条纹即光时域反射轨迹(OTDR轨迹)变化，感知和定位由车辆行驶引起的振动，并由其振动时空响应图及车辆行驶轨迹实时估计其行驶速度、方向及位置，以及进行车流量在线统计。

作为本发明实施例二，基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测方法流程如图2所示，具体步骤如下：

(1)对相邻时刻的光时域反射轨迹(OTDR轨迹)进行差分得到该时刻的车辆行驶振动响应信号，经过一定时间段累积，得到一个随空间、时间变化的车辆行驶时空响应图

作为本发明实施例三，车辆行驶时空响应图的获得方法如下：对相敏光时域反射仪相邻时刻的光时域反射轨迹即OTDR轨迹进行差值处理，得到该时刻光纤沿线车辆行驶或过往引起的振动响应曲线；经过一定时间段累积(该时间段由车流量单位统计时间确定)组成一个随空间、时间分布的二维矩阵，形成一幅车辆行驶时空响应图，如图3所示，各个车辆驶入时间不一，因此其行驶轨迹各自不同，图3(a)(b)(c)分别为某一位置单个车辆行驶、不同位置多个车辆行驶、同一位置多个车辆行驶的时空响应图。车辆过往引起的振动响应轨迹在时空响应图上幅度较大，系统噪声引起的响应轨迹随机且幅度较小。若能检测得到车辆行驶时空响应图中所有的车辆行驶轨迹，由检测的车辆行驶轨迹条数可得到沿光纤各位置处的实时车流量信息，并由轨迹在时空图中的倾斜角度及位置可映射出车辆行驶速度、方向及位置等信息。

(2)将该车流量单位统计时间段内的车辆行驶时空响应图，经过二值化阈值处理及图像去噪、边缘锐化和目标增强等预处理，得到车辆行驶轨迹图

作为本发明实施例四，由车辆行驶时空响应图进一步处理得到车辆行驶轨迹图的方法如下：根据车辆行驶引起的振动响应与系统噪声响应的幅度差异，依据背景噪声选择合适阈值，将车辆行驶时空响应分布图经过二值化阈值处理，转换为一幅二值化时空响应图，经过图像膨胀、滤波等去噪，边缘锐化和目标增强处理后，得到车辆行驶轨迹图，如图4所示，该图中横轴坐标为沿光缆长度分布的空间信息，纵轴坐标为累积时间段的时间信息，像素值为0的黑色像素点为背景噪声，像素值为1的白色像素点为车辆行驶的大幅度响应信息，图中车辆行驶轨迹是由断断续续有一定方向的白色像素点拟合确定的车辆行驶轨迹线L，如图4中实线所示，不同车辆行驶轨迹线在时空图上不会重叠，即一条行驶轨迹代表一个车辆在该时间段内的行驶情况。车辆行驶轨迹线L与空间轴d的正方向夹角的余切函数即光纤上的空间距离除以其所经历的时间，实际等效于该车辆相对于光纤的行驶速度；轨迹线L余切函数的正/负分别对应于车辆驶入和驶出的方向；与该轨迹线重叠的实际行驶响应轨迹起始像素点、终止像素点对应于该车辆在光纤沿线上的位置；对行驶轨迹线条数进行累加统计即可得到该单位统计时间段内各光纤区段的车辆数目，即车流量。

(3)对车辆行驶轨迹图任一方向上断续的行驶轨迹像素点，用线条搜索匹配方法检测可能形成的所有车辆行驶轨迹，由检测到的车辆行驶轨迹参数建立车辆检测数据库

由步骤(2)可知，车辆行驶轨迹线参数直接映射车流量及车辆行驶信息，因此需要首先对车辆行驶轨迹图中断续但具有一定方向的行驶轨迹像素点形成的行驶轨迹线进行自动检测和定位。若直接利用现有图像处理中的直线检测方法检测行驶轨迹线条，由于行驶轨迹像素点的不连续，容易造成误检，进而导致车流量统计数目不准确，因此本发明提出利用各方向轨迹线搜索匹配方法来检测行驶轨迹图中所有可能的车辆行驶轨迹。

作为实施例五，车辆行驶轨迹图中不同方向上的车辆行驶轨迹线检测方法如下：

根据由监测距离和统计时间长度确定的二维车辆行驶轨迹图横向、纵向坐标尺寸，对该图像范围内所有可能方向上的行驶轨迹线进行搜索，判断每条直线上的像素值是否满足预先设定的车辆行驶轨迹线的匹配条件，若满足匹配条件，说明该方向有行驶轨迹，将该方向上检测到的轨迹线相关参数信息记录进数据库，作为车辆行驶轨迹的搜索检测结果。

作为实施例六，车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索方法如下：

车辆行驶轨迹图中，以图像横坐标即横向空间距离d为横轴，以图像纵坐标即纵向时间t为纵轴建立坐标系，由监测距离和观测时间段构成图5(a)(b)(c)(d)所示的由ABCD四个顶点构成的矩形窗，即车辆行驶轨迹图，其中点A与坐标轴原点O重合，AB边与横向空间轴重合，AD边与纵向时间轴重合。在图像ABCD中记边AB、BC、CD、DA分别为边l₁、l₂、l₃、l₄，由于图中任一方向上的轨迹线延长线均会与图像中的某两条边相交，而轨迹线与图像两条边相交的情况不同，总共分为6种情况与边l₁、l₂相交；II，与边l₂、l₃相交；III，与边l₃、l₄相交；IV，与边l₄、l₁相交；V，与边l₁、l₃相交；VI，与边l₂、l₄相交。因此本发明按逆时针方向对这6种情况下的所有可能方向上的轨迹线按照以下步骤一一进行搜索：

步骤1：设点P为线段AB(l₁)上的任一像素点(P∈[A，B))，如图5(a)所示，从点A开始遍历AB上所有像素点(其中B点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₂、l₃上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₂、l₃上的所有像素点M(其中B、D点除外)直至M移至点D为止。该步骤1中搜索了行驶轨迹图中与l₁、l₂相交和与l₁、l₃相交的所有方向上的行驶轨迹线。

步骤2：类似的，设点P为线段BC(l₂)上的任一像素点(P∈[B，C))，如图5(b)所示，从点B开始遍历BC上所有像素点(其中C点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₃、l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₃、l₄上的所有像素点M(其中C、A点除外)直至M移至点A为止。该步骤2中搜索了行驶轨迹图中与l₂、l₃相交和与l₂、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线。

步骤3：设点P为线段CD(l₃)上的任一像素点(P∈[C，D))，如图5(c)所示，从点C开始遍历CD上所有像素点(其中D点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₄上的所有像素点M(其中D、A点除外)直至M移至点A为止。该步骤3中搜索了行驶轨迹图中与l₃、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线。

步骤4：类似的，设点P为线段DA(l₄)上的任一像素点(P∈[D，A))，如图5(d)所示，从点D开始遍历DA上所有像素点(其中A点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₁上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₁上的所有像素点M(其中A、B点除外)直至M移至点B为止。该步骤4中搜索了行驶轨迹图中与l₄、l₁相交的所有方向上的行驶轨迹线。至此完成该车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索。注：以上搜索不包含与l₁、l₂、l₃、l₄四条边重合的行驶轨迹线，需另外补充搜索这4条轨迹。

按以上4个步骤全方位进行搜索的同时，通过设定的匹配条件，确定该搜索方向上是否有行驶轨迹，若有则记录入检测轨迹数据库以便后面车流量统计和各车辆行驶参数的计算。

作为实施例七，各搜索方向上确定该方向是否有行驶轨迹的匹配检测方法如下：

对实施例六中车辆行驶轨迹图任一可能方向进行搜索时，统计图像中该线条方向上所经过的所有像素值为1的白色像素点，通过匹配计算方法确定该方向上是否有行驶轨迹，匹配条件为相邻像素间距小于一定阈值即相互靠近的像素点数超过一定数量。设相邻像素间距阈值为ΔL_th，满足靠近条件的像素点数阈值为m_th，若一方向上搜索到的白色像素点数个数为n，分别计算这n个白色像素点每相邻两个像素点之间的距离ΔL_k(k＝1，2，…，n-1)，统计ΔL_k≤ΔL_th的个数m。若统计数量m≥m_th，则该方向上的像素点数满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向有车辆行驶轨迹；若统计数量m＜m_th，则该方向上的像素点不满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向没有车辆行驶轨迹。

当判定该方向有车辆行驶轨迹时，满足上述ΔL_k≤ΔL_th条件的第一个像素点和最后一个像素点分别为实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，由此分别得到该车辆相对于光纤的驶入、驶出位置；另外，在该方向上检测到的行驶轨迹线或其延长线，与图像任两条边线相交，交点分别为点P(d₁，t₁)和点M(d₂，t₂)，如图4、图5所示，由此确定行驶轨迹线的倾斜角度为行驶轨迹线与横向空间距离正方向的夹角，并由倾斜角度得到对应车辆相对于光纤的行驶速度、方向。由于时间是不可逆的，因此时间t的值是正向增长的，则车辆相对于光纤的行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点。将t₁、t₂中值较小的记为t_begin，对应的空间位置坐标d值记为d_begin，将t₁、t₂中值较大的记为t_end，相对应的d值记为d_end。如图6(a)所示，该车辆相对于光纤的行驶速度可以计算如下：

其中δd、δt分别为该段行驶距离与所用时间，ε_d为Φ-OTDR系统中一个横向空间像素点所代表的光纤物理距离，单位为米，ε_t为Φ-OTDR系统中一个纵向时间像素点所代表的时间，单位为秒。若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向一致，行驶方向记为“+”，车辆由近端驶入远端驶出；若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向相反，行驶方向记为“-”，车辆由远端驶入近端驶出。

将该方向上检测到的轨迹线参数(d₁，t₁)、(d₂，t₂)、(d_o，t_o)、(d_e，t_e)、依次记录入表1所示的车辆检测数据库，注明对应车辆行驶轨迹编号或序号，并将其搜索方向的区域编号(I-VI)记录入该数据库。

基于相敏光时域反射仪感知的车辆行驶轨迹线的粗细由其空间分辨率确定，即由脉冲宽度决定。实际车辆行驶轨迹线宽度通常大于1个像素点，为避免一条粗轨迹被检测为多条轨迹线的情况，对表1检测结果需要进行聚类，作为实施例八，行驶轨迹聚类方法如下：搜索所有记录中值相同且出现频率大于1次的轨迹，计算其第一个交点坐标与其他记录的第一个交点坐标欧式距离是否小于该系统空间分辨率范围内的像素点数，系统空间分辨率的像素点数由光脉冲宽度乘以光纤中光的传播速度，再除以单位像素代表的距离。若小于则认为该记录内容与下一条记录轨迹重叠，保留该条记录并删掉下一条记录，剩下的轨迹依次类推，对表1所有记录内容经过聚类判断后最终得到的轨迹线数量即为实际统计的车流量。

(4)根据车辆检测数据库记录的轨迹参数，统计车流量并计算得到车辆在实际道路上的行驶速度、方向及驶入驶出位置

作为实施例九，由车辆检测数据库记录的车辆相对于光纤的运行速度和方向，根据铺设光纤与其附近道路的空间夹角关系，可以得到车辆在实际道路上的行驶速度和方向，方法如下：

设某一车辆在时间段Δt内，在道路上从点O行驶到点H，行驶的空间距离为Δd₀，速度为如图6(b)所示，能够反映该车辆在H点的行驶信息是光缆上离H点距离最近的点，从点H作一条垂直于光缆的直线，与光缆的交点记为点R，则OR即为该道路行驶距离在铺设光纤上的距离投影，Δd_f，为该段时间内车辆相对于光纤的实际行驶距离。设OH与OR之间的方向夹角为θ(θ＜90°)，则其相对于道路的行驶速度及其相对于光纤上的行驶速度分别为：

则

因此由OH与OR之间夹角θ关系，可以得到与的关系：

由于θ＜90°，则cosθ＞0，因此与符号相同。若则车辆行驶方向相对于道路由近端驶入远端驶出，记为“+”；若则车辆行驶方向相对于道路由远端驶入近端驶出，记为“-”。因此由上述计算的各车辆相对于光纤的行驶速度和方向可以得到车辆相对于道路的行驶速度和方向，记录入表2所示的数据库。

作为实施例十，由表1记录的检测到的实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，可以转换为该观测时间段内车辆相对于光纤具体的行驶位置。类似于实施例七，由于时间是不可逆的，时间t的值是正向增长的，车辆相对于光纤实际行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点。将t_o、t_e中值较小的记为t_fbegin，对应的空间位置坐标d值记为d_fbegin，将t_o、t_e中值较大的记为t_fend，相对应的d值记为d_fend，即可得到相对于光纤的驶入和驶出位置，分别为D_fo和D_fe：

D_fo＝ε_d×d_fbegin，D_fe＝ε_d×d_fend  (5)

最后由铺设光纤与实际道路空间位置的映射表得到车辆相对于实际道路的驶入和驶出位置D_0o和D_0e，记录入表2所示的数据库。表2记录了本发明方法检测到的所有车辆相对于实际道路的行驶速度、方向及驶入驶出位置。

至此，本发明实现了车流量的在线监测以及各过往车辆的行驶速度、方向和位置的自动检测。

表1：第一数据库(车辆检测数据库：车辆行驶轨迹相对于光纤的行驶参数)

表2：第二数据库(车辆行驶轨迹相对于道路的行驶参数)

以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (8)

1.基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统，其特征在于，包括沿道路埋地铺设的探测光缆、相敏光时域反射仪和信号处理主机，所述相敏光时域反射仪包括超窄线宽激光器、声光调制器、掺铒光纤放大器、隔离器、环行器、滤波器、光电探测器、模数转换器、波形发生卡，由超窄线宽激光器产生一路连续相干光信号，经声光调制器调制成光脉冲信号，由掺铒光纤放大器集中放大，经隔离器、环形器1-2端口注入探测光缆；光脉冲沿光缆传输过程产生瑞利散射，其后向瑞利散射光信号沿光缆返回，由环形器2-3端口接收，经光学滤波器滤除噪声信号，由光电探测器进行光电转换形成模拟的光时域反射信号，模拟的光时域反射信号经模数转换器转换生成数字电信号；数字电信号实时传输给信号处理主机，波形发生卡，产生周期的脉冲信号，作为声光调制器的驱动信号来调制超窄线宽激光器输出的连续光形成光脉冲，并作为模数转换器的采集触发信号对光时域反射信号进行周期同步采集。

2.基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，探测光纤感知光缆沿线车辆经过所引起的光纤振动，将不同时刻车辆行驶引起的振动响应信号在时间轴上累积，形成车辆行驶轨迹图，对图中的车辆行驶轨迹进行搜索检测和参数确定，得到车流量和车辆行驶速度、方向及位置信息。

3.根据权利要求2所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，监测方法包括以下步骤：

(1)对相邻时刻的光时域反射轨迹进行差分得到该时刻的车辆行驶振动响应信号，经过一定时间段累积，得到一个随空间、时间变化的车辆行驶时空响应图；

(2)将步骤(1)得到的车辆行驶时空响应图经过二值化阈值处理、图像去噪、边缘锐化和目标增强预处理，得到车辆行驶轨迹图；

(3)对步骤(2)得到的车辆行驶轨迹图任一方向上断续的行驶轨迹像素点用线条搜索匹配方法检测可能形成的所有车辆行驶轨迹，由检测到的车辆行驶轨迹参数建立车辆检测数据库；

(4)根据步骤(3)得到的车辆检测数据库记录的轨迹参数，统计车流量并计算得到车辆在实际道路上的行驶速度、方向及驶入驶出位置。

4.根据权利要求3所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，步骤(1)中车辆行驶时空响应图的获得方法如下：对相敏光时域反射仪相邻时刻的光时域反射轨迹即OTDR轨迹进行差值处理，得到该时刻光纤沿线车辆行驶或过往引起的振动响应曲线；经过一定时间段累积组成一个随空间、时间分布的二维矩阵，形成一幅车辆行驶时空响应图。

5.根据权利要求3所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，步骤(2)中由车辆行驶时空响应图进一步处理得到车辆行驶轨迹图的方法如下：根据车辆行驶引起的振动响应与系统噪声响应的幅度差异，依据背景噪声选择合适阈值，将车辆行驶时空响应分布图经过二值化阈值处理，转换为一幅二值化时空响应图，经过图像去噪、边缘锐化和目标增强处理后，得到车辆行驶轨迹图。

6.根据权利要求3所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，

车辆行驶轨迹图中不同方向上的车辆行驶轨迹线检测方法如下：

根据由监测距离和统计时间长度确定的二维车辆行驶轨迹图横向、纵向坐标尺寸，对该图像范围内所有可能方向上的行驶轨迹线进行搜索，判断每条直线上的像素值是否满足预先设定的车辆行驶轨迹线的匹配条件，若满足匹配条件，说明该方向有行驶轨迹，将该方向上检测到的轨迹线相关参数信息记录进数据库，作为车辆行驶轨迹的搜索检测结果；

车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索方法如下：

车辆行驶轨迹图中，以图像横坐标即横向空间距离d为横轴，以图像纵坐标即纵向时间t为纵轴建立坐标系，由监测距离和观测时间段构成由ABCD四个顶点构成的矩形窗，即车辆行驶轨迹图，其中点A与坐标轴原点O重合，AB边与横向空间轴重合，AD边与纵向时间轴重合，在图像ABCD中记边AB、BC、CD、DA分别为边l₁、l₂、l₃、l₄，由于图中任一方向上的轨迹线延长线均会与图像中的某两条边相交，而轨迹线与图像两条边相交的情况不同，总共分为6种情况与边l₁、l₂相交；II，与边l₂、l₃相交；III，与边l₃、l₄相交；IV，与边l₄、l₁相交；V，与边l₁、l₃相交；VI，与边l₂、l₄相交，按逆时针方向对这6种情况下的所有可能方向上的轨迹线按照以下步骤一一进行搜索：

步骤1：设点P为线段AB(l₁)上的任一像素点(P∈[A，B))，从点A开始遍历AB上所有像素点(其中B点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₂、l₃上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₂、l₃上的所有像素点M(其中B、D点除外)，直至M移至点D为止，该步骤1中搜索了行驶轨迹图中与l₁、l₂相交和与l₁、l₃相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤2：类似的，设点P为线段BC(l₂)上的任一像素点(P∈[B，C))，从点B开始遍历BC上所有像素点(其中C点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₃、l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₃、l₄上的所有像素点M(其中C、A点除外)，直至M移至点A为止，该步骤2中搜索了行驶轨迹图中与l₂、l₃相交和与l₂、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤3：设点P为线段CD(l₃)上的任一像素点(P∈[C，D))，从点C开始遍历CD上所有像素点(其中D点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₄上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₄上的所有像素点M(其中D、A点除外)，直至M移至点A为止，该步骤3中搜索了行驶轨迹图中与l₃、l₄相交的所有方向上的行驶轨迹线；

步骤4：类似的，设点P为线段DA(l₄)上的任一像素点(P∈[D，A))，从点D开始遍历DA上所有像素点(其中A点除外)，依次作为搜索线条的起始点P，分别连接点P到边l₁上的所有像素点M，沿逆时针方向旋转遍历l₁上的所有像素点M(其中A、B点除外)，直至M移至点B为止，该步骤4中搜索了行驶轨迹图中与l₄、l₁相交的所有方向上的行驶轨迹线，至此完成该车辆行驶轨迹图中所有可能方向上的行驶轨迹线搜索，以上搜索不包含与l₁、l₂、l₃、l₄四条边重合的行驶轨迹线，需另外补充搜索这4条轨迹；

在全方位搜索的同时，通过设定的匹配条件，确定该搜索方向上是否有行驶轨迹，若有则记录入检测轨迹数据库以便后面车流量统计和各车辆行驶参数的计算；

各搜索方向上确定该方向是否有行驶轨迹的匹配检测方法如下：

对车辆行驶轨迹图任一可能方向进行搜索时，统计图像中该线条方向上所经过的所有像素值为1的白色像素点，通过匹配计算方法确定该方向上是否有行驶轨迹，匹配条件为相邻像素间距小于一定阈值即相互靠近的像素点数超过一定数量，设相邻像素间距阈值为ΔL_th，满足靠近条件的像素点数阈值为m_th，若一方向上搜索到的白色像素点数个数为n，分别计算这n个白色像素点每相邻两个像素点之间的距离ΔL_k(k＝1，2，…，n-1)，统计ΔL_k≤ΔL_th的个数m，若统计数量m≥m_th，则该方向上的像素点数满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向有车辆行驶轨迹；若统计数量m＜m_th，则该方向上的像素点不满足车辆行驶轨迹条件，判定该方向没有车辆行驶轨迹；

当判定该方向有车辆行驶轨迹时，满足上述ΔL_k≤ΔL_th条件的第一个像素点和最后一个像素点分别为实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，由此分别得到该车辆相对于光纤的驶入、驶出位置；另外，在该方向上检测到的行驶轨迹线或其延长线，与图像任两条边线相交，交点分别为点P(d₁，t₁)和点M(d₂，t₂)，由此确定行驶轨迹线的倾斜角度为行驶轨迹线与横向空间距离正方向的夹角，并由倾斜角度得到对应车辆相对于光纤的行驶速度、方向，由于时间是不可逆的，因此时间t的值是正向增长的，则车辆相对于光纤的行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点，将t₁、t₂中值较小的记为t_begin，对应的空间位置坐标d值记为d_begin，将t₁、t₂中值较大的记为t_end，相对应的d值记为d_end，该车辆相对于光纤的行驶速度可以计算如下：

其中δd、δt分别为该段行驶距离与所用时间，ε_d为Φ-OTDR系统中一个横向空间像素点所代表的光纤物理距离，单位为米，ε_t为Φ-OTDR系统中一个纵向时间像素点所代表的时间，单位为秒，若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向一致，行驶方向记为“+”，车辆由近端驶入远端驶出；若则行驶方向与行驶轨迹图中的空间距离正方向相反，行驶方向记为“-”，车辆由远端驶入近端驶出；

将该方向上检测到的轨迹线参数(d₁，t₁)、(d₂，t₂)、(d_o，t_o)、(d_e，t_e)、依次记录入第一数据库，第一数据库为车辆检测数据库，记录了本发明方法检测到的所有车辆相对于光纤的行驶参数，并注明对应车辆行驶轨迹编号或序号，同时将其搜索方向的区域编号(I-VI)记录入该数据库。

7.根据权利要求6所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，对记录入第一数据库的检测结果进行聚类，行驶轨迹聚类方法如下：搜索所有记录中值相同且出现频率大于1次的轨迹，计算其第一个交点坐标与其他记录的第一个交点坐标欧式距离是否小于该系统空间分辨率范围内的像素点数，系统空间分辨率的像素点数由光脉冲宽度乘以光纤中光的传播速度，再除以单位像素代表的距离，若小于则认为该记录内容与下一条记录轨迹重叠，保留该条记录并删掉下一条记录，剩下的轨迹依次类推，对表1所有记录内容经过聚类判断后最终得到的轨迹线数量即为实际统计的车流量。

8.根据权利要求7所述的基于相敏光时域反射仪的车流量在线监测系统的监测方法，其特征在于，由车辆检测数据库记录的车辆相对于光纤的运行速度和方向，根据铺设光纤与其附近道路的空间夹角关系，可以得到车辆在实际道路上的行驶速度和方向，方法如下：

设某一车辆在时间段Δt内，在道路上从点O行驶到点H，行驶的空间距离为Δd₀，速度为能够反映该车辆在H点的行驶信息是光缆上离H点距离最近的点，从点H作一条垂直于光缆的直线，与光缆的交点记为点R，则OR即为该道路行驶距离在铺设光纤上的距离投影，Δd_f，为该段时间内车辆相对于光纤的实际行驶距离，设OH与OR之间的方向夹角为θ(θ＜90°)，则其相对于道路的行驶速度及其相对于光纤上的行驶速度分别为：

则

因此由OH与OR之间夹角θ关系，可以得到与的关系：

由于θ＜90°，则cosθ＞0，因此与符号相同，若则车辆行驶方向相对于道路由近端驶入远端驶出，记为“+”；若则车辆行驶方向相对于道路由远端驶入近端驶出，记为“-”，因此由各车辆相对于光纤的行驶速度和方向可以得到车辆相对于道路的行驶速度和方向，记录入第二数据库；

由第一数据库记录的检测到的实际行驶响应轨迹的起始像素点(d_o，t_o)和终止像素点(d_e，t_e)，可以转换为该观测时间段内车辆相对于光纤具体的行驶位置，由于时间是不可逆的，时间t的值是正向增长的，车辆相对于光纤实际行驶方向在图像中的方向表现是由t值较小的像素点指向t值较大的像素点，将t_o、t_e中值较小的记为t_fbegin，对应的空间位置坐标d值记为d_fbegin，将t_o、t_e中值较大的记为t_fend，相对应的d值记为d_fend，即可得到相对于光纤的驶入和驶出位置，分别为D_fo和D_fe：

D_fo＝ε_d×d_fbegin，D_fe＝ε_d×d_fend(5)

最后由铺设光纤与实际道路空间位置的映射表得到车辆相对于实际道路的驶入和驶出位置D_0o和D_0e，记录入第二数据库，第二数据库记录了本发明方法检测到的所有车辆相对于实际道路的行驶速度、方向及驶入驶出位置。