CN110164146A - 一种协作式车流量检测装置及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种协作式车流量检测装置及检测方法，检测方法包括如下步骤：步骤1，在同一道路断面安装数个三轴地磁传感器，并设定各三轴地磁传感器的方向为：x轴与行车方向相同，y轴垂直于道路方向，z轴垂直于地面向上；采集过往车辆引起的三轴地磁数据；步骤2，分别处理各三轴地磁传感器采集的三轴地磁数据，提取单辆车通过的波形；步骤3，识别单辆车通过的波形对应的车辆位置；步骤4，将数个三轴地磁传感器得到的结果进行协作式校准，得出每条车道的车流量信息。此种技术方案可利用相邻传感器间的相互校准，高精度检测多车道道路车流量。

Description

一种协作式车流量检测装置及检测方法

技术领域

本发明属于交通信息采集领域，特别涉及一种协作式检测车流量的装置及方法。

背景技术

车流量检测，对于交通规划、交通管制、诱导出行等具有重要作用，车流量检测包含了检测单车道的车流量以及整个道路断面的车流量，检测车流量的装置包括嵌入式检测器和非嵌入式检测器，传统交通流数据检测成本较高，需铺设供电线缆和通讯线路，且容易受到环境的影响，检测精度低。

随着检测技术的发展，可通过在地面设置地磁传感器，利用车辆经过该地磁传感器时对地磁场的影响，从而检测车流量，但如何根据地磁传感器的检测数据，从而得到车流量的准确数据，是研究的焦点，本案由此产生。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种协作式车流量检测装置及检测方法，其可利用相邻传感器间的相互校准，高精度检测多车道道路车流量。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种协作式车流量检测装置，包括若干铺装于同一道路断面的地磁传感器单元，各地磁传感器单元均包括三轴地磁传感器、微处理器、供电模块和无线传输模块，其中，三轴地磁传感器采集车辆经过时的三轴地磁数据，并送入微处理器，微处理器对接收到的三轴地磁数据进行分析处理，识别车辆行驶位置，并将处理结果送入无线传输模块，通过无线方式传送到PC或交通管理中心；供电模块与微处理器电连接，用于为三轴地磁传感器、微处理器和无线传输模块供电；所述交通数据采集系统还包含闪光指示灯，闪光指示灯由供电模块供电，并在微处理器的控制下工作。

上述闪光指示灯安装在人行横道斑马线上，三轴地磁传感器安装在沿交通行车方向上斑马线前方50米处。

上述无线传输模块集成蓝牙5.0和NB-IoT两种无线通信方法。

上述供电模块包括太阳能电池板和充电电池模块，太阳能电池板用于将太阳能转化为电能，送入充电电池模块，由充电电池模块提供电源。

一种协作式车流量检测方法，包括如下步骤：

步骤1，在同一道路断面安装数个三轴地磁传感器，并设定各三轴地磁传感器的方向为：x轴与行车方向相同，y轴垂直于道路方向，z轴垂直于地面向上；采集过往车辆引起的三轴地磁数据；

步骤2，分别处理各三轴地磁传感器采集的三轴地磁数据，提取单辆车通过的波形；

步骤3，识别单辆车通过的波形对应的车辆位置；

步骤4，将数个三轴地磁传感器得到的结果进行协作式校准，得出每条车道的车流量信息。

上述步骤2中，在提取波形前，首先对采集的三轴地磁数据进行预处理，筛除异常数据，对数据波形进行平滑处理。

上述筛除异常数据的方法是：由阈值法筛选异常数据，并以前一数据点和后一数据点的均值代替该异常值。

上述步骤2中，采用差分双窗口法提取单辆车通过的波形，具体过程是：

步骤21，初始化状态值flag＝0，0代表无车状态，1代表有车状态；初始化beyond_num＝0，beyond_num表示ΔB_x,y,z连续超出阈值范围的个数，初始化return_num＝0，return_num表示ΔB_x,y,z回到阈值范围的个数；对磁场数据B_x,y,z求差分得到ΔB_x,y,z，设定窗口1长度number_threshold_b，窗口2长度number_threshold_r，窗口高度范围均为(Thr_down,Thr_up)，无车时ΔB_x,y,z位于窗内，车辆到来时超出窗口1，车辆离去后回归窗口2；

步骤22，车辆到来判别；flag为0时，若ΔB_x,y,z连续超出阈值范围(Thr_down,Thr_up)的个数beyond_num大于number_threshold_b，则判定为车辆到来，flag变为1，转到步骤,23；当beyond_num小于number_threshold_b时，数据点又回到(Thr_down,Thr_up)之内时，则状态值保持不变，beyond_num归零，重复步骤22；

步骤23，车辆离去判别；flag＝1时，若ΔB_x,y,z回到阈值(Thr_down,Thr_up)内的个数return_num大于number_threshold_r，则说明车辆离去，完成一次车辆计数，转到步骤21；若return_num小于number_threshold_r，则不记为车辆离去，状态值保持不变，重复步骤23。

上述步骤3中，将车辆位置归类为如下四种情景：

情景一：车辆从检测器左边经过，记为(1,0)；

情景二：车辆从检测器右边经过，记为(0,1)；

情景三：车辆从检测器上方通过，记为(1,1)；

情景四：两车并行通过检测器，记为(0,1)(1,1)(1,0)；

则识别方法是：

步骤31，依据z轴与y轴幅值之比Az/Ay将波形分为两类，若Az/Ay小于Aratio_threshold，则归为情景一和情景二，转步骤32继续判断，否则为情景三和情景四，转步骤33；

步骤32，对于情景一和情景二，若兼有波峰波谷，若波峰最大值的位置Tmax/T先于波谷最小值的位置Tmin/T，则为情景二，若Tmax/T后于Tmin/T，则为情景一；其中，Tmin为从波形开始时刻记起，出现波形最小值的时间；Tmax为从波形开始时刻记起，出现波形最大值的时间；T为波形总时间，Tmin/T是最小值相对位置，即将Tmin时间值归一化；Tmax/T为最大值相对位置，即将Tmax时间值归一化；

对于情景一和情景二，若只有波峰，则为情景二；若只有波谷，则为情景一；

步骤33，对于情景三和情景四，由波峰波谷总数加以分类，若波峰波谷总数大于阈值numb_thr，判定为情景四，否则为情景三。

上述步骤4中，设共有3个三轴地磁传感器S_A、S_B、S_C，则协作式校准的具体过程是：

步骤41，获取传感器S_A、S_B、S_C的判别结果S_A(A_L,A_R),S_B(B_L,B_R),S_C(C_L,C_R)，记a＝A_L+A_R，b＝B_L+B_R，c＝C_L+C_R；

步骤42，根据如下情况进行校准：

若a，b，c>0，则说明两车并行通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,1)，S_C(1,0)；

若c＝0；a，b≠0，则说明车辆从S_A,S_B间通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,0)；

若a＝0；b，c≠0，则说明车辆从S_B,S_C间通过，将判别结果更正为S_B(0,1)，S_C(1,0)；

若a，c＝0；b≠0，则说明车辆从S_B上方经过，将判别结果更正为S_B(1,1)。

采用上述方案后，本发明根据磁场理论设计车辆检测算法，可检测车辆从道钉左侧、右侧、上方经过的情况，还可识别车辆并行通过的情况，排除了不相邻车道车辆的影响，算法具有简洁高效的特点，样本需求量小，准确率可达98％。

本发明的改进点主要体现在：

(1)多数车流量检测方法研究的是车辆在车道内行驶的情况，而车辆越线行驶的情况较为普遍，不可忽视，本发明利用多个传感器方式检测多车道车流量，解决了车辆越线行驶时的车流量统计问题，具有很高的车流量检测准确度；

(2)将传感器安装于车道标线上，在保证准确检测车流量的同时起到了道路线型标识的作用；

(3)地磁传感器单元可利用普通道钉改装，易于实施及维护，协作式道钉检测车流量在智能交通系统有很好的应用前景。

附图说明

图1是本发明交通数据采集系统的铺装示意图；

图2是本发明地磁传感器单元的结构图；

图3是本发明三轴地磁传感器的朝向示意图；

图4是本发明中采用差分双窗口法提取单车波形的流程图；

图5是本发明判别车辆位置的流程图；

图6是本发明进行协作式校准的流程图。

图7是滤波前后的波形；

其中，(a)是滤波前的波形，(b)是滤波后的波形；

图8是波形提取过程图；

其中，(a)是待提取原始波形，(b)是差分数据波形，(c)是提取结果；

图9是车辆位置判别中的波形特征图；

图10是协作式校准检测结果示意图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案及有益效果进行详细说明。

本发明提供一种协作式车流量检测装置，包括若干铺装于同一道路断面的地磁传感器单元，如图1所示，利用相邻单元间的相互校准，提高多车道道路车流量检测精度；配合图2所示，各地磁传感器单元均包括三轴地磁传感器、微处理器、供电模块和无线传输模块，其中，三轴地磁传感器采集车辆经过时的三轴地磁数据，并送入微处理器，微处理器对接收到的三轴地磁数据进行分析处理，识别车辆行驶位置，并将处理结果送入无线传输模块，通过无线方式传送到PC或交通管理中心，PC或交通管理中心可以根据多个处理结果，通过协作式判别算法，得出每条车道的车流量信息；供电模块与微处理器电连接，用于为三轴地磁传感器、微处理器和无线传输模块供电；所述交通数据采集系统还包含闪光指示灯，闪光指示灯由供电模块供电，并在微处理器的控制下工作。在本实施例中，供电模块包括太阳能电池板和充电电池模块，太阳能电池板用于将太阳能转化为电能，送入充电电池模块，由充电电池模块提供电源。

在本实施例中，无线传输模块集成了蓝牙5.0和NB-IoT(窄带物联网)两种无线通信方法，微处理器的处理结果可以通过NB-IoT传输到基站，并通过电信平台转发到自己的应用服务器。

所述闪光指示灯可以由微处理器进行控制，也可同时由外部指令控制。闪光指示灯起到安全预警的作用，以下是闪光指示灯的两个应用场景：

(1)在交通量大的道路上，人员和车辆可能出现冲突，闪光指示灯可以安装在人行横道斑马线上，警告过往车辆减速，并提醒行人将有车辆穿过斑马线。由微控制器控制闪光指示灯的闪烁，当车辆经过斑马线前方50米处的三轴地磁传感器时，斑马线上的闪光指示灯将同时闪烁，表示行人有车辆通过。

(2)闪光指示灯可以安装在高速公路上，以检测交通量并标识道路线路并指示低能见度的前方驾驶状况，前方车辆经过时，车辆后方安全距离内的闪光指示灯显示红色，为后方车辆做出提示，从而实现车辆安全预警的作用。

本发明还提供一种协作式车流量检测方法，首先配合图3所示，在安装三轴地磁传感器时，设定其x轴与行车方向相同，y轴垂直于道路方向，z轴垂直于地面向上，用于采集过往车辆引起的地磁场波动数据，所述检测方法即是基于该数据进行处理，首先，分别处理单个三轴地磁传感器的数据，通过车辆波形提取算法获取单辆车通过的数据，通过单车位置识别算法识别车辆行驶位置，然后，将多个三轴地磁传感器的处理结果通过协作式判别算法校准，得出每条车道的车流量信息；具体包括如下步骤：

步骤一：对接收到的三轴地磁数据进行数据的预处理；由阈值法筛选异常数据，并以前一数据点和后一数据点的均值代替该异常值，然后可采用滑动平均滤波的方法使磁场数据波形尽可能地平滑，图7(a)与(b)分别为滤波前和滤波后的波形；

步骤二：用差分双窗口法(D-DWVDA)提取单车波形，从而避免基准值的使用，提升检测精度，图8(a)、(b)和(c)是差分过程示意图；

如图4所示，用差分双窗口法提取单车波形的具体步骤是：

(1)初始化状态值flag＝0(0代表无车状态，1代表有车状态)、beyond_num＝0(beyond_num表示ΔB_x,y,z连续超出阈值范围的个数)、return_num＝0(return_num表示ΔB_x,y,z回到阈值范围的个数)，对磁场数据B_x,y,z求差分得到ΔB_x,y,z，设定窗口1长度number_threshold_b，窗口2长度number_threshold_r，窗口高度范围均为(Thr_down,Thr_up)，无车时ΔB_x,y,z位于窗内，车辆到来时超出窗口1，车辆离去后回归窗口2；

(2)车辆到来判别；flag为0时，若ΔB_x,y,z连续超出阈值范围(Thr_down,Thr_up)的个数beyond_num大于number_threshold_b，则判定为车辆到来，flag变为1，转到步骤(3)；当beyond_num小于number_threshold_b时，数据点又回到(Thr_down,Thr_up)之内时，则说明是误触发，状态值保持不变，beyond_num归零，继续步骤(2)；

(3)车辆离去判别；flag＝1时，若ΔB_x,y,z回到阈值(Thr_down,Thr_up)内的个数return_num大于number_threshold_r，则说明车辆离去，完成一次车辆计数，转到步骤(1)；若return_num小于number_threshold_r，则是由于波形穿越阈值导致，属于正常状况，不记为车辆离去，状态值保持不变，继续步骤(3)。

步骤三：如图5所示，对上述单个车辆的波形使用车辆位置识别算法将其归类为以下四种情景：

情景一：车辆从检测器左边经过，记为(1,0)；

情景二：车辆从检测器右边经过，记为(0,1)；

情景三：车辆从检测器上方通过，记为(1,1)；

情景四：两车并行通过检测器，记为(0,1)(1,1)(1,0)。

(1)依据z轴与y轴幅值之比Az/Ay将波形分为两类，若Az/Ay小于Aratio_threshold，则归为情景一和情景二，如图9(b)、(c)，否则为情景三和情景四，如图9(a)、(d)；

(2)对于情景一和情景二，若兼有波峰波谷(图9(b))，若波峰最大值的位置Tmax/T先于波谷最小值的位置Tmin/T，则为情景二，若Tmax/T后于Tmin/T，则为情景一；其中，Tmin为从波形开始时刻记起，出现波形最小值的时间；Tmax为从波形开始时刻记起，出现波形最大值的时间；T为波形总时间，Tmin/T是最小值相对位置，即将Tmin时间值归一化；Tmax/T为最大值相对位置，即将Tmax时间值归一化；

(3)对于情景一和情景二，若只有波峰(peaknumb＝1，troughnumb＝0)，如图9(c)，则为情景二，若只有波谷(peaknumb＝0，troughnumb＝1)，则为情景一。

(4)对于情景三和情景四，由波峰波谷总数加以分类。若波峰波谷总数大于阈值numb_thr，判定为情景四(图9(d))，否则为情景三(图9(a))。

步骤四：利用多传感器协作的方式校准单车位置识别结果，协作式检测车流量的最小样本集为三个传感器的检测结果，可准确检测跨线车辆、并行车辆，所述三个传感器安装于同一断面的车道标线上，以所述单车判别结果为基础，如图10所示；配合图6所示，具体步骤是：

(1)初始化状态，获取传感器S_A、S_B、S_C的判别结果S_A(A_L,A_R),S_B(B_L,B_R),S_C(C_L,C_R)，记a＝A_L+A_R，b＝B_L+B_R，c＝C_L+C_R；其中，下标L，R分别表示左右车道，A_L,A_R,B_L,B_R,C_L,C_R的取值为0或1，0,1代表有无车辆，参见步骤三的四种情景；

(2)若a，b，c>0，则说明两车并行通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,1)，S_C(1,0)；

(3)若c＝0；a，b≠0，则说明车辆从S_A,S_B间通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,0)；

(4)若a＝0；b，c≠0，则说明车辆从S_B,S_C间通过，将判别结果更正为S_B(0,1)，S_C(1,0)；

(5)若a，c＝0；b≠0，则说明车辆从S_B上方经过，将判别结果更正为S_B(1,1)；

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种协作式车流量检测装置，其特征在于：包括若干铺装于同一道路断面的地磁传感器单元，各地磁传感器单元均包括三轴地磁传感器、微处理器、供电模块和无线传输模块，其中，三轴地磁传感器采集车辆经过时的三轴地磁数据，并送入微处理器，微处理器对接收到的三轴地磁数据进行分析处理，识别车辆行驶位置，并将处理结果送入无线传输模块，通过无线方式传送到PC或交通管理中心；供电模块与微处理器电连接，用于为三轴地磁传感器、微处理器和无线传输模块供电；所述交通数据采集系统还包含闪光指示灯，闪光指示灯由供电模块供电，并在微处理器的控制下工作。

2.如权利要求1所述的一种协作式车流量检测装置，其特征在于：所述闪光指示灯安装在人行横道斑马线上，三轴地磁传感器安装在沿交通行车方向上斑马线前方50米处。

3.如权利要求1所述的一种协作式车流量检测装置，其特征在于：所述无线传输模块集成蓝牙5.0和NB-IoT两种无线通信方法。

4.如权利要求1所述的一种协作式车流量检测装置，其特征在于：所述供电模块包括太阳能电池板和充电电池模块，太阳能电池板用于将太阳能转化为电能，送入充电电池模块，由充电电池模块提供电源。

5.一种协作式车流量检测方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，在同一道路断面安装数个三轴地磁传感器，并设定各三轴地磁传感器的方向为：x轴与行车方向相同，y轴垂直于道路方向，z轴垂直于地面向上；采集过往车辆引起的三轴地磁数据；

步骤2，分别处理各三轴地磁传感器采集的三轴地磁数据，提取单辆车通过的波形；

步骤3，识别单辆车通过的波形对应的车辆位置；

步骤4，将数个三轴地磁传感器得到的结果进行协作式校准，得出每条车道的车流量信息。

6.如权利要求5所述的一种协作式车流量检测方法，其特征在于：所述步骤2中，在提取波形前，首先对采集的三轴地磁数据进行预处理，筛除异常数据，对数据波形进行平滑处理。

7.如权利要求6所述的一种协作式车流量检测方法，其特征在于：所述筛除异常数据的方法是：由阈值法筛选异常数据，并以前一数据点和后一数据点的均值代替该异常值。

8.如权利要求5所述的一种协作式车流量检测方法，其特征在于：所述步骤2中，采用差分双窗口法提取单辆车通过的波形，具体过程是：

步骤21，初始化状态值flag＝0，0代表无车状态，1代表有车状态；初始化beyond_num＝0，beyond_num表示ΔB_x,y,z连续超出阈值范围的个数，初始化return_num＝0，return_num表示ΔB_x,y,z回到阈值范围的个数；对磁场数据B_x,y,z求差分得到ΔB_x,y,z，设定窗口1长度number_threshold_b，窗口2长度number_threshold_r，窗口高度范围均为(Thr_down,Thr_up)，无车时ΔB_x,y,z位于窗内，车辆到来时超出窗口1，车辆离去后回归窗口2；

步骤22，车辆到来判别；flag为0时，若ΔB_x,y,z连续超出阈值范围(Thr_down,Thr_up)的个数beyond_num大于number_threshold_b，则判定为车辆到来，flag变为1，转到步骤,23；当beyond_num小于number_threshold_b时，数据点又回到(Thr_down,Thr_up)之内时，则状态值保持不变，beyond_num归零，重复步骤22；

步骤23，车辆离去判别；flag＝1时，若ΔB_x,y,z回到阈值(Thr_down,Thr_up)内的个数return_num大于number_threshold_r，则说明车辆离去，完成一次车辆计数，转到步骤21；若return_num小于number_threshold_r，则不记为车辆离去，状态值保持不变，重复步骤23。

9.如权利要求5所述的一种协作式车流量检测方法，其特征在于：所述步骤3中，将车辆位置归类为如下四种情景：

情景一：车辆从检测器左边经过，记为(1,0)；

情景二：车辆从检测器右边经过，记为(0,1)；

情景三：车辆从检测器上方通过，记为(1,1)；

情景四：两车并行通过检测器，记为(0,1)(1,1)(1,0)；

则识别方法是：

步骤31，依据z轴与y轴幅值之比Az/Ay将波形分为两类，若Az/Ay小于Aratio_threshold，则归为情景一和情景二，转步骤32继续判断，否则为情景三和情景四，转步骤33；

步骤32，对于情景一和情景二，若波峰最大值的位置Tmax/T先于波谷最小值的位置Tmin/T，则为情景二，若Tmax/T后于Tmin/T，则为情景一；其中，Tmin为从波形开始时刻记起，出现波形最小值的时间；Tmax为从波形开始时刻记起，出现波形最大值的时间；T为波形总时间，Tmin/T是最小值相对位置，即将Tmin时间值归一化；Tmax/T为最大值相对位置，即将Tmax时间值归一化；

步骤33，对于情景三和情景四，由波峰波谷总数加以分类，若波峰波谷总数大于阈值numb_thr，判定为情景四，否则为情景三。

10.如权利要求5所述的一种协作式车流量检测方法，其特征在于：所述步骤4中，设共有3个三轴地磁传感器S_A、S_B、S_C，则协作式校准的具体过程是：

步骤41，获取传感器S_A、S_B、S_C的判别结果S_A(A_L,A_R),S_B(B_L,B_R),S_C(C_L,C_R)，记a＝A_L+A_R，b＝B_L+B_R，c＝C_L+C_R；

步骤42，根据如下情况进行校准：

若a，b，c>0，则说明两车并行通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,1)，S_C(1,0)；

若c＝0；a，b≠0，则说明车辆从S_A,S_B间通过，将判别结果更正为S_A(0,1)，S_B(1,0)；

若a＝0；b，c≠0，则说明车辆从S_B,S_C间通过，将判别结果更正为S_B(0,1)，S_C(1,0)；

若a，c＝0；b≠0，则说明车辆从S_B上方经过，将判别结果更正为S_B(1,1)。