CN105369749A - 柔性预警多功能限高门架 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种柔性预警多功能限高门架，该柔性预警多功能限高门架包括：主杆(2)、移动悬臂(3)、柔性预警监控系统、T型定位可溃螺栓(5)、可升降防撞风铃筒系统、信息发布板(7)、太阳能风能供电系统(8)。对车辆撞击收费亭或其他设施时，对收费人员造成人身伤害提前发出预警信号，柔性预警系统对收费人员提前发出预警信号，并给闯关司机发出提醒，使司机和收费员都有足够的反映时间，做出预防措施。使人员和财产损失降到最低。

Description

柔性预警多功能限高门架

技术领域

本本发明涉及交通安全设备，尤其是涉及一种公路智能限高架。

背景技术

限高架是安装在收费站收费岛前端高度限制的装置，目前其外观形式功能单一。通常是“门”字型钢构件，结构强度大，一般情况下，车辆碰撞后，对前方人员和设备能起到一定的保护作用，但没有预警功能，而且门架自身构件容易脱落，造成车上或周围人员伤亡、其他设备或周围车辆损坏。而门架一旦被撞击，基本无法再利用，维修和重新安装费用高，并影响车道通行。但近年来发生过多起车辆撞收费站的事故，有许多车辆超限超载到收费站前刹车不及时，撞击力过大，速度过快车辆撞击到收费站后发生侧翻或直接撞向收费亭、收费站，造成严重人员伤亡和财产损失。

限高架一般配备预警摄像机用于视频设别，视频识别技术属于模式识别技术的一种，它是通过设计一定的计算机算法，从视频中分析、提取和识别个体运动行为的特征，令计算机判断出这些个体进行了一些什么行为，进而可以判断这些行为是否符合某些规则，是否属于″某一类型″的行为，而这些类型的行为是应该提醒监控人员注意的″可疑行为″，这样当计算机发现了这些″可疑行为″时就可以进行即时的报警，摆脱了人工的干预和判断，实现令计算机″代替″人进行监控，也即实现了″自动监控″或是″智能监控″。现有的多种车型自动识别技术，都存在对车型的识别不准确的一些问题。

发明内容

本本发明的目的是提供一种为了避免类似事故的发生，需要研究开发一种柔性预警多功能限高架，具有门式结构，可在车辆超速超高进入专用车道前，提前向收费人员和司机发出预警信号。使用司机和收费员都有相应的反应时间和应对措施，不但解决了门架损坏后的安全的隐患，还能有效阻止车辆碰撞前方收费站设备，降低收费站人员及设备受损率，以及受到事故后可以再利用，便于维修。该限高架的预警摄像机采用一种改进的车型自动识别技术，降低特征空间的维数，获得更好的采集效果。

本本发明是采用以下的技术方案实现的：一种柔性预警多功能限高门架，包括：主杆(2)、移动悬臂(3)、柔性预警监控系统、T型定位可溃螺栓(5)、可升降防撞风铃筒系统、信息发布板(7)、太阳能风能供电系统(8)；移动悬臂(3)包括与主杆(2)平行的杆(31)，与地面平行的杆(32)和支撑杆(33)；主杆(2)通过连接轴分别连接移动悬臂(3)的杆(31)，支撑杆(33)用于将将杆(31)和杆(32)固定；T型定位可溃螺栓(5)固定主杆与移动悬臂(3)的杆(31)，其位于主杆的中下部，在悬臂受到一定外力碰撞后自动断开，保证移动悬臂弹性转动；可升降防撞风铃筒系统包括安装在移动悬臂(3)的杆(32)下方的防撞风铃筒(61)，和移动悬臂(3)的杆(32)上可以电动升降防撞风铃筒(61)的安装有电机(62)。

本本发明中，主杆(2)通过法兰盘(21)与地脚螺栓(22)与收费岛固定。

本本发明中，移动悬臂(3)的杆(32)上装有预警摄像机(41)、信息发布板(7)、报警指示灯(441)、可升降防撞风铃筒系统。

本本发明中，柔性预警监控系统由安装在悬臂上的监控摄像头(41)、预警处理器(42)、无线传输系统(43)、预警系统(44)、无线传输系统(46)和亭内终端(45)组成；监控摄像头(41)采集数据，预警处理器(42)对采集数据进行分析计算，将分析后的数据发送给无线传输系统(43)，无线传输系统(43)将数据发送给亭内无线传输系统(46)，亭内无线传输系统(46)将数据发送给亭内终端(45)，进行信息显示和存储。

本本发明中，预警系统(44)由报警指示灯(441)、亭内报警器(442)、广场报警器(443)及信息发布板(7)组成。

本本发明中，主杆(2)上安装有太阳能电池板、碗式风力发电机、供配电系统(81)。

此柔性预警多功能限高门架可解决目前收费站车道限高架功能单一，高度无法根据实际情况调节，容易整体损坏，适应性差的问题。有利于提高收费站车辆的通行能力，提高信息发布量与安全性。

附图说明

图1a是本发明的柔性预警多功能限高门架架体结构示意图

图1b是本发明的柔性预警多功能限高门架收费亭结构示意图

图2是本发明的可升降防撞风铃筒系统结构示意图

图3是本发明的柔性预警多功能限高门架工作过程示意图

图4是本发明的柔性预警监控系统结构示意图

图5是本发明的预警处理器连接结构示意图

图6是本发明的三层BP神经网络的结构图

具体实施方式

本本发明的目的是提供一种柔性预警多功能限高门架，解决目前收费站车道限高架功能单一、高度无法根据实际情况调节、容易整体损坏、适应性差的问题，为提高限高门架的安全性，增加限高门架的功能与应用，本项目以限高门架的柔性预警和多功能性与安全性为研究对象，研究限高门架在使用时保证车辆通过安全的设计、结构和多功能以及尺寸要求。

如图1a和1b所示，柔性预警多功能限高门架(1)是由主杆(2)、移动悬臂(3)、柔性预警监控系统、T型定位可溃螺栓(5)、可升降防撞风铃筒系统、信息发布板(7)、太阳能风能供电系统(8)组成。

主杆(2)起到整体机构的支撑作用，通过法兰盘(21)与地脚螺栓(22)与收费岛固定。移动悬臂(3)包括与主杆(2)平行的杆(31)，与地面平行的杆(32)和支撑杆(33)。主杆(2)左右通过连接轴分别连接移动悬臂(3)的杆(31)，连接后杆(31)可绕主干(2)为轴成90度旋转，支撑杆(33)通过法兰盘与地脚螺栓将杆(31)和杆(32)固定，并且杆(31)与收费岛固定与主杆高度一样。移动悬臂(3)的杆(32)上装有预警摄像机(41)、信息发布板(7)、报警指示灯(441)、可升降防撞风铃筒系统(6)。如图2所示，移动悬臂(3)的杆(32)上安装有电机(62)可以电动升降防撞风铃筒，防撞风铃筒(61)安装在移动悬臂(3)的杆(32)下方，防撞风铃筒(61)为塑料圆筒构成，中间印有红白相间斑马线型反光条纹。当车辆高度超出限高门架时发生撞击时，门架受力后自动弹开，同时门架防撞风铃发出声响可提示司机，司机感知后停车，倒出限高车道。当车辆高度底于限高架但高于防撞风铃时，司机通过限高架是出限高门架时发生撞击，防撞风铃发出声响可提示司机，司机感知后停车，倒出限高车道。

T型定位可溃螺栓(5)固定主杆与移动悬臂(3)的杆(31)，其位于主杆的中下部，包括左右两个T型定位可溃螺栓(51，52)。T型定位可溃螺栓是固定主杆与悬臂的装置，既能起到定位作用，又可在悬臂受到一定外力碰撞后自动断开，保证移动悬臂弹性转动，整体设备不受损伤。

如图3所示，限高架采用全钢材料设计，门架横梁为两个可旋转式悬臂，就像人在平举时伸开两个胳膊，该结构经过静力计算，需要满足门架结构设计基本强度要求。当车辆低速通过收费站时，如车辆高度超出限高架，车辆顶部撞击到限高架时，碰撞力达到一定程度，悬臂下端的可溃性装置会自动断裂，主立柱上有固定装置，以门轴形式固定住悬臂，悬臂会随着车辆撞击的方向以主杆为轴线成90度转动，可溃性装置采用剪断原理设计，可溃装置采用的螺栓被拉断，同时安装在悬臂上的防撞风铃筒与车辆碰撞发出声响，司机感知到碰撞后会及时停车，倒出限高专用车道。如车辆高度未超出限高架高度，但超出风铃筒最低限制高度时，车辆项部通过限高架时会撞击到风铃筒，同时发出声响司机感知到碰撞后会及时停车，倒出限高专用车道。可溃装置采用的螺栓被拉断后，不会对悬臂和限高架其他设备造成损伤。可直接转动悬臂复位，从新安装可溃装置即可。车道在一两分钟内就可继续通行，大大降低了施工养护的时间和费用。

当车流量较大时，可旋转打开移动式限高门架，门架限制7座以上大中型车辆通过，当车流量较少时，按需要，又可随时自动升高防撞风铃高度或旋转收回限高门架，方便7座以上车辆通过，操作十分方便，快捷。设备维修简便，更换零部件方便快捷，更换部件时不影响收费车道通行。

如图4所示，柔性预警监控系统由安装在悬臂上的监控摄像头(41)、预警处理器(42)、无线传输系统(43)、预警系统(44)、无线传输系统(46)和亭内终端(45)组成。柔性预警监控系统要起到提前预警的作用，使司机和收费员都有一定的反应时间，做出应急处理，减少伤亡的发生。当车辆行驶至收费站限高杆前端时，限高杆上端的监控摄像头(41)采集数据，预警处理器(42)对采集数据进行分析计算，将分析后的数据发送给无线传输系统(43)，无线传输系统(43)将数据发送给亭内无线传输系统(46)。亭内无线传输系统(46)将数据发送给亭内终端(45)，进行信息显示和存储。如果预警处理器(42)检测并计算出车辆有可能发生撞击收费亭或其他设施时，通过无线传输系统(46，43)向亭内终端(45)发出报警信号，亭内终端(45)接收到报警信号后通过亭内报警器(440)和广场报警器(443)对收费亭内收费人员及收费站人员提前发出预警信号，并通过报警指示灯(441)给闯关司机发出提醒，使司机和收费员都有足够的反映时间，做出预防措施，起到柔性预警的作用。并且预警处理器(42)连接电机(62)，用户可以通过亭内终端(45)控制防撞风铃筒(61)的高度。车辆通过门架时摄像机记录车辆信息，通过预警处理器(42)统计出过车数量，并将过车信息发送给亭内终端(45)进行存储。

预警系统(44)由报警指示灯(441)、亭内报警器(442)、广场报警器(443)及信息发布板(7)组成。当预警系统发出预警信号后，限高架上的报警指示灯(441)开始闪亮，向车内司机发出预警信号。亭内报警器(442)同时响起，提醒收费人员做好预防措施。如：车辆撞击收费亭或有危险发生时，马上逃离收费亭。广场报警器同时也会响起，提醒周围人员做好应急准备。信息发布板会马上发布信息如：车辆超高无法通过等信息，提醒司机。报警系统可第一时间通知收费站人员及司机，使收费人员和司机有一定时间采取应对措施，避免危险的发生。

信息发布板(7)通过法兰盘与移动悬臂(3)的杆(32)连接。移动悬臂上的信息发布板(7)可以是液晶显示板，可提示限高信息，如：限高2米七座及以下车辆专用车道。也可显示发布前方路况信息及天气信息等多种内容，供驾驶员参考。液晶显示板连接预警处理器(42)，用户可以通过亭内终端(45)控制液晶显示板的显示信息。

主杆(2)上安装有太阳能电池板、碗式风力发电机、供配电系统(81)。供配电系统(81)安装在主杆(2)中部，内部装有蓄电池。太阳能电池板和碗式风力发电机安装在主杆顶部，使用法兰盘与主杆连接。也安装备用电源，用于提供柔性预警多功能限高门架所需的电力。

如图5所示，预警处理器是由开源硬件构成，选择的开源硬件是RaspberryPi(中文译名″树莓派″)，由注册于英国的慈善组织“RaspberryPi基金会”开发，Eben·Upton/埃·厄普顿为项目带头人。树莓派外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能，它是一款基于ARM的微型电脑主板，以SD卡为内存硬盘，卡片主板周围有两个USB接口和一个网口，可连接键盘、鼠标和网线，同时拥有视频模拟信号的电视输出接口和HDMI高清视频输出接口，以上部件全部整合在一张仅比信用卡稍大的主板上，具备所有PC的基本功能，只需接通电视机和键盘，就能执行如电子表格、文字处理、玩游戏、播放高清视频等诸多功能。操作系统采用开源的Linux系统，比如DebianGNU/linux，Fedora，ArchLinuxARM，RISC0S，XBMC等，有丰富的开源软件支持，足以实现紧急电话与公众通信网络电信系统的互联互通。树莓派B型配备一枚700MHz博通出产的ARM架构BCM2835处理器，512MB内存，使用SD卡当作储存媒体，且拥有一个Ethernet，两个USB接口(支持USBWiFi)，以及HDMI(支持声音输出)和RCA端子输出支援。把预警软件植入到树莓派中，进行信息化处理，预警处理器通过传输系统把信号传输到报警系统中。

下面将对本发明采用的基于特征分类的车型自动识别算法进行说明。

目前，要想实现危险品车辆车型的自动识别，首先要从视频图像中检测提取出运动车辆，属于运动目标的检测和分割问题，然后利用基于图像sift特征的Hu矩特征提取方法提取车辆特征，输出检测车辆的车型，最后利用BP神经网络不断的进行训练和学习。下面分别对车型自动识别算法所用到的技术和方法进行介绍。

监控摄像头(41)拍摄到车辆视频数据，传输给预警处理器(42)，预警处理器(42)执行如下步骤进行车辆识别：

建立数据矩阵步骤：将拍摄到的视频数据看作为时序性的二维数字图像，用二维数组来存放图像数据，二维数组的行对应图像的高，二维数组的列对应图像的宽，二维数组的元素对应图像的像素，二维数组元素的值就是像素的灰度值；

建立图像各像素的高斯混合模型步骤：像素所呈现的颜色用K个状态来表示，K取值为3至7之间的一个整数，设i表示其中的某一个状态，i取值为1至K中的整数，同时把像素所呈现的颜色用随机变量X表示，像素每个颜色通道取值范围为[0，255]，则在某一时刻t所得到视频图像的像素值为随机变量X的观测值；用K个高斯函数联合表示随机变量X的概率密度函数，

$P\left(X_t\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_{i,t}\·\mathrm{\η}(X_t,{\mathrm{\μ}}_{i,t},{\mathrm{\Σ}}_{i,t}),$ 其中ω_i，t＝p(i，t)，且p(i，t)表示在观测时刻t像素可能由第i个状态产生的先验概率η(X_t，μ_i，t，∑_i，t)表示观测时刻t像素由第i个状态产生，且第i个状态所对应的高斯分布为(μ_i，t，∑_i，t)，其中μ_i，t为t时刻状态i的权重，∑_i，t为t时刻状态i的方差；

$\mathrm{\η}(X_t,{\mathrm{\μ}}_{i,t},{\mathrm{\Σ}}_{i,t})=\frac{1}{{\left(2\mathrm{\π}\right)}^{n/2}{\left|{\mathrm{\Σ}}_{i,t}\right|}^{1/2}}\exp (-\frac{1}{2}{(X_t-u_{i,t})}^T\·{\mathrm{\Σ}}_{i,t}^{-1}(X_t-u_{i,t})),$ 其中n为，T

判断运动前景和背景步骤：根据背景像素出现频率高的特点，从随机变量X的一系列观测值中，估计出当前时刻最可能起作用的i状态，即使得随机变量X的概率值最大时的状态，把该状态所产生的像素取为场景背景，比较当前像素与背景估计的差异，判定它属于运动前景还是背景；

特征提取步骤：基于判定运动前景还是背景的像素建立像素二维图像的坐标，建立二维图像尺度空间I(x’，y’)，将二维图形转化为一尺度空间：

L(x’，y’，σ)＝G(x’，y’，σ)·I(x’，y’)，其中x’，y’是像素的空间坐标，σ是尺度坐标

$G(x^{,},y^{,},\mathrm{\σ})=\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}\exp (-(x^{,2}+y^{,2})/2{\mathrm{\σ}}^2);$

使用sift算法对L(x’，y’，σ)进行运算提取车辆Hu矩特征；

结合车辆轮廓特征，提取车辆宽度和车辆高度之比whr，填充度fr；

参见图6可见，在车辆识别步骤中通过上述特征提取步骤所获取的参数，采用三层的BP神经网络进行训练与学习，建立车型识别分类器，将提取的特征参数作为网络的输入向量Q{q1，q2，q3}，其中q1为sift特征的Hu矩特性，q2为宽高比whr，q3为填充度fr；将车型类型编码作为网络的期望输出向量T＝{t1，t2，…，tn}，t1＝[1，0，0…]，t2＝[0，1，0…]，……，分别代表大客车、小客车、小轿车、货车等等。

柔性预警多功能限高架用于收费车道车辆通行时限制车型超限车辆碰撞提前预警、采集车辆信息、为驾驶员提供更多路况信息的装置。特别是针对车辆撞击收费亭或其他设施时，对收费人员造成人身伤害提前发出预警信号，柔性预警系统对收费人员提前发出预警信号，并给闯关司机发出提醒，使司机和收费员都有足够的反映时间，做出预防措施。使人员和财产损失降到最低。该设备能有效管控专用车道，提高现场单车道通行效率，达到了快速放行效果，同时还可以随时发布路况信息或天气情况等，供驾驶员参考。在免费通行时段结束后或车流量大时，可随时移开门架，增加车道通行能力。

Claims (8)

1.一种柔性预警多功能限高门架，其特征在于，包括：主杆(2)、移动悬臂(3)、柔性预警监控系统、T型定位可溃螺栓(5)、可升降防撞风铃筒系统、信息发布板(7)、太阳能风能供电系统(8)；移动悬臂(3)包括与主杆(2)平行的杆(31)，与地面平行的杆(32)和支撑杆(33)；主杆(2)通过连接轴分别连接移动悬臂(3)的杆(31)，支撑杆(33)用于将将杆(31)和杆(32)固定；T型定位可溃螺栓(5)固定主杆与移动悬臂(3)的杆(31)，其位于主杆的中下部，在悬臂受到一定外力碰撞后自动断开，保证移动悬臂弹性转动；可升降防撞风铃筒系统包括安装在移动悬臂(3)的杆(32)下方的防撞风铃筒(61)，和移动悬臂(3)的杆(32)上可以电动升降防撞风铃筒(61)的安装有电机(62)。

2.根据权利要求1所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：主杆(2)通过法兰盘(21)与地脚螺栓(22)与收费岛固定。

3.根据权利要求1所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：移动悬臂(3)的杆(32)上装有预警摄像机(41)、信息发布板(7)、报警指示灯(441)、可升降防撞风铃筒系统。

4.根据权利要求2所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：柔性预警监控系统由安装在悬臂上的监控摄像头(41)、预警处理器(42)、无线传输系统(43)、预警系统(44)、无线传输系统(46)和亭内终端(45)组成；监控摄像头(41)采集数据，预警处理器(42)对采集数据进行分析计算，将分析后的数据发送给无线传输系统(43)，无线传输系统(43)将数据发送给亭内无线传输系统(46)，亭内无线传输系统(46)将数据发送给亭内终端(45)，进行信息显示和存储。

5.根据权利要求3所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：预警系统(44)由报警指示灯(441)、亭内报警器(440)、广场报警器(443)及信息发布板(7)组成。

6.根据权利要求1所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：主杆(2)上安装有太阳能电池板、碗式风力发电机、供配电系统(81)。

7.根据权利要求2所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：监控摄像头(41)拍摄到车辆视频数据，传输给预警处理器(42)，预警处理器(42)执行如下步骤进行车辆识别：

建立数据矩阵步骤：将拍摄到的视频数据看作为时序性的二维数字图像，用二维数组来存放图像数据，二维数组的行对应图像的高，二维数组的列对应图像的宽，二维数组的元素对应图像的像素，二维数组元素的值就是像素的灰度值；

建立图像各像素的高斯混合模型步骤：像素所呈现的颜色用K个状态来表示，K取值为3至7之间的一个整数，设i表示其中的某一个状态，i取值为1至K中的整数，同时把像素所呈现的颜色用随机变量X表示，像素每个颜色通道取值范围为[0，255]，则在某一时刻t所得到视频图像的像素值为随机变量X的观测值；用K个高斯函数联合表示随机变量X的概率密度函数，

$P\left(X_t\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_{i,t}\·\mathrm{\η}(X_t,{\mathrm{\μ}}_{i,t},{\mathrm{\Σ}}_{i,t}),$ 其中ω_i，t＝p(i，t)，且 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^K{\mathrm{\ω}}_{i,t}=1,$ p(i，t)表示在观测时刻t像素可能由第i个状态产生的先验概率，η(X_t，μ_i，t，∑_i，t)表示观测时刻t像素由第i个状态产生，且第i个状态所对应的高斯分布为(μ_i，t，∑_i，t)，其中μ_i，t为t时刻状态i的权重，∑_i，t为t时刻状态i的方差；

$\mathrm{\η}(X_t,{\mathrm{\μ}}_{i,t},{\mathrm{\Σ}}_{i,t})=\frac{1}{{\left(2\mathrm{\π}\right)}^{n/2}{\left|{\mathrm{\Σ}}_{i,t}\right|}^{1/2}}\exp (-\frac{1}{2}{(X_t-u_{i,t})}^T\·{\mathrm{\Σ}}_{i,t}^{-1}(X_t-u_{i,t})),$ 其中n为大于2的自然数，

判断运动前景和背景步骤：根据背景像素出现频率高的特点，从随机变量X的一系列观测值中，估计出当前时刻最可能起作用的i状态，即使得随机变量X的概率值最大时的状态，把该状态所产生的像素取为场景背景，比较当前像素与背景估计的差异，判定它属于运动前景还是背景；

特征提取步骤：基于判定运动前景还是背景的像素建立像素二维图像的坐标，建立二维图像尺度空间I(x’，y’)，将二维图形转化为一尺度空间：

L(x’，y’，σ)＝G(x’，y’，σ)·I(x’，y’)，其中x’，y’是像素的空间坐标，σ是尺度坐标

$G(x^{,},y^{,},\mathrm{\σ})=\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}\exp (-(x^{{,}^2}+y^{{,}^2})/2{\mathrm{\σ}}^2);$

使用sift算法对L(x’，y’，σ)进行运算提取车辆Hu矩特征；

结合车辆轮廓特征，提取车辆宽度和车辆高度之比whr，填充度fr；

车辆识别步骤：通过上述特征提取步骤所获取的参数，采用三层的BP神经网络进行训练与学习，建立车型识别分类器，将提取的特征参数作为网络的输入向量Q{q1，q2，q3}，其中q1为sift特征的Hu矩特性，q2为宽高比whr，q3为填充度fr；将车型类型编码作为网络的期望输出向量。

8.根据权利要求7所述的柔性预警多功能限高门架，其特征在于：通过无线传输系统(43，46)将车型类型编码发送给预警系统。