CN105702028B - 一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统。系统包括音频信号采集、音频信号处理、特征提取和交通状态判别四个模块。系统基于机动车音频信号的交通状态判别方法如下：音频信号采集模块针对道路不同的交通状况音频信息进行采集，通过音频信号处理模块对采集到的音频信号进行时域分析与频域分析，再经特征提取模块进行特征属性的选择、提取，交通状态判别模块利用支持向量机分类器对特征数据进行训练和识别，建立判别模型并最终输出交通状态类型。本发明具有成本低、适用范围广和判别准确性高等优点，可应用于交通状态判别等领域。
Description
技术领域
本发明涉及交通状态判别领域，更具体地，涉及一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统。
背景技术
随着社会经济的快速发展，城市道路上的车辆越来越多，致使交通堵塞的情况日益严峻，交通延误现象多发。不仅如此，道路通行能力降低，会导致更严重的环境污染和社会财产损失。实时显示交通状态可以使驾驶者实时做出相应的路线选择，提高运输效率。因此，交通状态监测对提高城市交通管理效率有重要的作用。
目前道路交通状态判别有多种技术方法，如感线圈、微波雷达检测器、视频检测器和地磁检测器等。以视频检测器为例，用来监控车辆流量和速度的摄像头需置于对应的监控杆上，这不仅增加了设备及安装成本，同时检测器也受环境因素(尤其光照因子)影响，因此并不能在大范围内实施。其他方法也存在类似成本与安装点选择的困难。与上述监测方法相比，音频信号处理技术有着成本低、信息覆盖度高、容易安装、维护和数据存储，可以全天候工作等优点。
不同交通状态下，该路段行车平均速度不同，车辆因行驶状态不同在路面产生的音频信号有所差别，因此可从采集机动车音频信号入手，以不同的道路交通状况的音频信息为研究对象，利用车辆运行的音频信号特征进行交通状态判别研究，为道路交通交通状态的判别提供一种高效可行的方法，以作为现有监测手段的重要补充。
发明内容
本发明的目的首先是提出一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统，通过对道路不同交通状态下音频信号的采集，对所采集音频信号进行时域分析与频域分析，再经特征提取进行特征属性的选择、提取，最后交利用支持向量机分类器对特征数据进行训练、建立识别分类模型，最终输出交通状态类型。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统，包括音频信号采集模块、音频信号处理模块、特征提取模块和交通状态判别模块；
音频信号采集模块，用于采集不同交通状态下行驶车辆产生的音频信号，录制的音频信号作为基础数据供音频信号处理模块进行处理和分析；
音频信号处理模块，对采集的音频信号进行处理，使用快速傅立叶变换方法，将时域信号转换为频域信号，并对频谱数据进行去均值处理，去均值处理是为了以削弱道路交通的背景声以及录制音频过程中录音器收集声音的音量差异，从而放大频谱差异；
特征提取模块，对音频信号处理模块输出的音频信号提取时域特征和频域特征，其中，所提取的时域特征为单个样本的波峰数目、峰谷差值，所提取的频域特征为1/3倍频程对应的归一化处理后的32段频谱幅值；
交通状态判别模块，对特征提取模块输出的数据进行处理，使用识别分类器对训练样本数据进行训练、测试，建立判别模型，并对待测样本数据进行交通状态判别，输出交通状态结果。
优选的，所述音频信号采集模块用于采集道路不同交通状态下行驶车辆产生的音频数据，将模拟信号转换为数字信号，由分别设置于道路两侧离最近车道中心线7.5m处并指向被测声源的测量话筒和数据采集卡组成，测量话筒用于采集音频模拟信号，数据采集卡用于将模拟信号转换为数字信号。
上述交通状态判别系统，完成交通状态判别的工作流程如下：在交通状态下，运行车辆在道路监测点附近产生噪声；音频信号采集模块中测量话筒以1-20s为一个样本长度采集周围环境声音信号(分为训练样本和待测样本)，经由数据采集卡将音频模拟信号转换为数字信号；输出的音频信号，经音频信号处理模块使用快速傅立叶变换方法将时域信号转换为频域信号，并对频谱数据进行去均值处理；再经特征提取模块进行特征提取，获得时域特征和频域特征；对特征提取模块输出的训练样本数据进行训练、测试，输入识别分类器，建立判别模型；将已进行特征提取的待测样本音频信号输入判别模型，最终输出交通状态判别结果。
优选的，所述不同交通状态是根据道路平均行程车速划分的3种状态，分别是畅行、缓慢、拥堵；
其中道路平均行程车速高于30km/h，即为畅行状态；
道路平均行程车速低于30km/h且高于15km/h，即为缓慢状态；
道路平均行程车速低于15km/h，即为拥堵状态下。
优选的，所述交通状态判别模块，交通状态判别的步骤如下：
步骤一，将特征提取模块输出的训练样本数据输入识别分类器进行训练，建立判别模型；
步骤二，将已进行过特征提取的待测样本音频数据输入所述判别模型进行判别，输出交通状态结果。
优选的，所述识别分类器为支持向量机分类器。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：对不同交通状态下，路面上车辆行驶所产生的噪声进行采集，并进行数据处理和特征提取，建立判别模型，进而获得基于机动车辆音频信号的交通状态判别结果。本发明具有成本低、适用范围广和判别准确性高等优点。
附图说明
图1是本发明实施例的系统结构示意图。
图2是音频信号采集模块的设置位置示意图(一般道路)。
图3是音频信号采集模块的设置位置示意图(道路中央有绿化带或防眩板)。图4是模式识别的一般步骤。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
为了更好地说明本发明的内容，对应图1特举具体实施例子说明，其中数字代表系统中模块或单元、一般道路(图2)及道路中央有绿化带或防眩板(图3)采集原理一致。
图1所示为本发明较佳实施例的系统结构图，包括音频信号采集模块1、音频信号处理模块2、特征提取模块3和交通状态判别模块4。
音频信号采集模块1，由测量话筒11和数据采集卡12组成，用于采集不同交通状态下不同行驶方向行驶车辆产生的音频信号，并输出给音频信号处理模块2进行处理、分析；其中，测量话筒11用于采集音频模拟信号，数据采集卡12用于将模块信号转换为数字信号，即A/D转换。音频信号采集模块装置于道路两侧离最近车道中心线7.5m处，各使用一个测量话筒，指向被测声源，离地面高度1.2m。
音频信号处理模块2，用于对音频信号采集模块输出1的音频信号进行处理，使用快速傅立叶变换方法，将时域信号21转换为频域信号22，并对频谱数据进行去均值处理，获得频域去均值信号23，以削弱道路交通的背景声以及录制音频过程中录音器收集声音的音量差异，从而放大频谱差异。
特征提取模块3，用于对音频处理模块2获得的数据进行特征提取31，得到时域特征32和频域特征33。
交通状态判别模块4，用于对特征提取模块3输出的结果进行处理，将特征提取数据值输入支持向量机分类器41，训练获得判别模型42，并最终输出交通状态类型43。
本发明提出的一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统，其完成交通状态判别的工作流程如下：
第一步，畅行、缓慢、拥堵三种交通状态下，运行车辆在监测点附近产生噪声；
第二步，测量话筒11采集周围环境声音信号(分为训练样本和待测样本)，经由数据采集卡12将音频模拟信号转换为数字信号，并输出给音频信号处理模块2；本实例所使用的测量话筒为EMM-6，数据采集卡为USB声卡，单通道采样，以5s为一个样本长度；
第三步，对音频信号采集模块1输出的音频数据进行数据处理，使用快速傅立叶变换方法，利用的周期性，其中若n是N的整数倍，即有n＝mN，则将时域信号转换为频域信号，并对频谱数据进行去均值处理；
第四步，对第三步得到的数据进行特征提取，提取34个特征：2个时域特征：单个样本的波峰数目、峰谷差值；32个频域特征：1/3倍频程对应的32段频谱幅值，并对其进行归一化处理；
第五步，计采集数据样本总计A个，其中畅行状态样本X个、缓慢状态样本Y个、拥堵状态样本Z个。其中取训练样本数B个，待测样本数C个，训练样本占总数比例为(B/A)*100％。对特征提取模块输出的训练样本数据进行训练、测试，输入支持向量机分类器41建立判别模型42，再将经过特征提取的待测样本数据输入已建立的判别模型42，最终输出交通状态判别类型43。
尽管为说明目的公开了本发明的具体实施例和附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于此实施例和附图所公开的内容。
Claims (5)
1.一种基于机动车音频信号的交通状态判别系统，其特征在于，包括音频信号采集模块、音频信号处理模块、特征提取模块和交通状态判别模块；
音频信号采集模块，用于采集畅行、缓慢和拥堵的交通状态下行驶车辆产生的音频信号，录制的音频信号作为基础数据供音频信号处理模块进行处理和分析；
音频信号处理模块，对采集的音频信号进行处理，使用快速傅立叶变换方法，将时域信号转换为频域信号，并对频谱数据进行去均值处理；
特征提取模块，对音频信号处理模块输出的音频信号提取时域特征和频域特征，其中，所提取的时域特征为单个样本的波峰数目、峰谷差值，所提取的频域特征为1/3倍频程对应的归一化处理后的32段频谱幅值；
交通状态判别模块，对特征提取模块输出的数据进行处理，使用识别分类器对训练样本数据进行训练、测试，建立判别模型，并对待测样本数据进行交通状态判别，输出交通状态结果。
2.根据权利要求1所述的交通状态判别系统，其特征在于，所述音频信号采集模块用于采集道路畅行、缓慢和拥堵的交通状态下行驶车辆产生的音频数据，将模拟信号转换为数字信号，由分别设置于道路两侧离最近车道中心线7.5m处并指向被测声源的测量话筒和数据采集卡组成，测量话筒用于采集音频模拟信号，数据采集卡用于将模拟信号转换为数字信号。
3.根据权利要求2所述的交通状态判别系统，其特征在于，所述畅行、缓慢和拥堵的状态是根据道路平均行程车速划分的3种状态；
其中道路平均行程车速高于30km/h，即为畅行状态；
道路平均行程车速低于30km/h且高于15km/h，即为缓慢状态；
道路平均行程车速低于15km/h，即为拥堵状态下。
4.根据权利要求1所述的交通状态判别系统，其特征在于，所述交通状态判别模块，交通状态判别的步骤如下：
步骤一，将特征提取模块输出的训练样本数据输入识别分类器进行训练，建立判别模型；
步骤二，将己进行过特征提取的待测样本音频数据输入所述判别模型进行判别，输出交通状态结果。
5.根据权利要求1或4所述的交通状态判别系统，其特征在于，所述识别分类器为支持向量机分类器。
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