CN113345220A - 一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，包括高速公路路侧监测采集设备、车辆跟踪与预测分析处理平台和输出平台。高速公路路侧监测采集设备完成高速公路车辆行驶的视频图像信息与车辆的速度、位置、尺寸信息采集；车辆跟踪与预测分析处理平台包括车牌识别模块、车牌对比模块、车辆跟踪模块、车辆位置与速度预测模块、时间对比分析模块，完成对监测车辆的车牌识别记录与备；输出平台完成车辆位置与速度实时显示，对于稽查车辆能输出预警弹窗发出警告。本发明采用高速公路收费站间全程跟踪方式能识别稽查车辆并预警显示，将车辆状态预测方法融入高速公路车辆稽查领域，有效解决高速公路车辆逃费漏费的稽查问题。

Description

一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统

技术领域

本发明属于交通信息处理技术领域，特别涉及一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统。

背景技术

交通运输作为国民经济和社会发展的基础性和服务性产业，在国家整体规划中占据不可或缺的重要地位。一直以来，利用新型科技力量提高交通运输各类应用水平和效率，是交通运输行业关心的热点。当今社会，交通运输行业着力于完善网络、调整结构、优化管理和提升服务，以构建畅通、高效、安全、绿色的交通运输体系为目标。

随着数据分析、图像识别、数据融合等技术兴起，充分利用高速公路监测设备，对高速公路数据进行分析挖掘，量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系，掌握三者之间的规律，是营运管理的一个重要管理手段。

发明内容

本发明旨在解决现有高速公路运营车辆逃费漏费的技术问题，提出一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，通过全程监测设备提供车辆位置与速度数据，并对数据进行处理与分析，实现对车辆轨迹的跟踪预测预警。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，包括：

(1)数据采集模块，由高速公路路侧或中央分隔带安装的监测采集设备构成；包括摄像头、广域毫米波雷达、边缘计算单元、工控机，广域毫米波雷达安装高度为5-8米，摄像头安装高度为4-6米；

(2)车辆跟踪与预测分析处理平台，由车牌识别模块、车牌对比模块、车辆跟踪模块、车辆位置与速度预测模块、时间对比分析模块组成，具体过程为：

监测设备车牌识别模块对进入车辆进行车牌识别并记录备案，同时记录车辆到达收费站监测设备的时间；

通过车辆位置与速度预测模块对车辆轨迹进行预测，估计车辆到达下一套监测设备的时间；同时估计车辆到达收费站出口监测设备的时间；

车辆进入高速公路路段，第m个监测设备对进入车辆与数据库车辆的车牌信息通过车牌对比模块进行对比，若车牌号码存在，记录到达第m个监测设备的时间，与第m-1套设备记录的时间通过时间对比分析模块对比，若时间差值在阈值范围内，则对车辆轨迹进行预测，并估计车辆到达监测设备m+1的时间，修正预测车辆到达收费站出口的时间；若车牌号码丢失，向边缘计算单元或控制中心备案，启动局域网查询，若能查询到车牌，则按照上述流程继续使用车辆跟踪模块跟踪；若查询不到车牌，则启动附近出口人工干预拦截；

对高速公路收费站出口处车辆与数据库车辆的车牌信息进行对比，若对比无误，表明收费流程正常；若车牌信息丢失，则记录结果并向控制中心备案；

对高速公路收费站出口处车辆到达时间与前一套监测设备预计时间对比，若时间差值在阈值范围内，表明收费流程正常；若时间差值在阈值范围外，则记录结果并向控制中心备案；

控制中心核查高速公路路段的异常结果记录备案；

(3)系统输出平台，显示高速公路地理信息与桩号信息、路侧监测设备安装位置信息；监测设备数据传输接口接入输出平台实时显示车辆位置与速度，工控机与边缘计算单元数据传输接口接入输出平台，显示处理后的结果。

进一步的，所述车辆位置与速度预测模块的工作方法如下：

首先设在时刻t雷达提供的车辆位置为p_t，速度为v_t，加速度为a_t，那么时刻t的状态x_t：

位置信息p_t与上一时刻位置p_t-1的关系表示为：

速度v_t与上一时刻速度v_t-1的关系表示为：

y_t＝y_t-1+Δt·a₁

时刻t的状态x_t表示为：

令

为状态转移矩阵，

为控制矩阵。

那么时刻t的状态为：

其中

是根据上一时刻的状态推测估计的值；

将汽车在高速公路上行驶的不确定性由协方差矩阵P表示，当前时刻t的协方差表示为：

其中Q为预测模型自身的噪声；

将雷达监测所观测到的值表示为Z_t，汽车状态x_t到观测值Z_t之间的变换关系用H表示，设雷达监测过程中的观测噪声为V，那么观测值表示为：

Z_t＝Hx_t+V

通过加入噪声修正后，得到第t时刻的状态估计值为：

其中K_t为卡尔曼系数，表示为：

R为观测量的协方差矩阵；

通过上述步骤迭代实现从t-1时刻的状态值预测t时刻的状态值，进而预测车辆的行驶轨迹。

进一步的，所述时间差值阈值选择方法如下：

设高速公路车道级限速的最高车速为v_max，最低车速为v_min，毫米波雷达覆盖范围为S，两套监测系统测到同一车辆的时间分别为t_m-1与t_m，则选择时间差在以下范围内：

当时间差小于阈值

时，表明有车辆车距太近或速度太快异常；当时间差大于阈值

时，表明有车辆速度太慢、发生事故或从其他通道离开异常。

优选的，所述监测采集设备包括摄像头、广域毫米波雷达、边缘计算单元、工控机，广域毫米波雷达安装高度为5-8米，摄像头安装高度为4-6米。

优选的，所述系统输出平台输出信息包括：车辆行驶轨迹显示、稽查车辆信息输出、车辆评价结果输出、预警弹窗输出，通过车辆信用评价体系对过往车辆进行评价并备案。

本发明提供高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，包括高速公路路侧监测采集设备、车辆跟踪与预测分析处理平台和输出平台，提供了对高速公路车辆进行全程跟踪预测分析，识别稽查车辆并预警显示的逻辑流程，同时将车辆状态预测方法融入高速公路车辆稽查领域，对车辆状态信息实时更新，一旦发现异常及时报警，有效解决了高速公路车辆逃费漏费的稽查问题。

附图说明

图1为高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统及其实施方法布设图；

图2为高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统实施逻辑流程图；

图3为车辆位置跟踪预测算法实例图；

图4为车辆位置跟踪预测均方误差图。

附图标识序号说明：

1-收费站入口第0套监测设备；2-主路段；3-分叉路段①；4-分叉路段②；5- 主路段第1套监测设备；6-主路段第2套监测设备；7-主路段第3套监测设备；8- 主路段第4套监测设备，即ETC门架系统；9-主路段第m-1套监测设备；10-主路段第m套监测设备；11-主路段第m+1套监测设备；12-收费站出口第N套监测设备。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合实施例对本发明提供的高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统进行详细描述。以下实施例仅用于说明本发明而非用于限制本发明的范围。

实施例1

图1示出了本发明优选实例中的一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统及其实施方法布设图，图中为一段高速公路路段，分别布设了高速公路入口处收费站1与出口处收费站12，高速公路主路段2中有分叉路段①通往其他地方，分叉路段①中有分叉路段②。高速公路收费站入口与出口处及路侧布设了监测设备，其中路侧监测设备布设间隔为1Km；主路段第4套监测设备8为高速公路已建ETC 门架系统。

图2示出了高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统实施逻辑流程，结合图1 实例，车辆进入收费站入口起点通过监测设备进行车牌识别及记录到达收费站第0 套监测设备1的时间并备案。通过预测算法预测车辆轨迹与到达主路段第1套监测设备5的时间，同时预测到达收费站出口处第N套监测设备12的时间。车辆进入高速公路主路段后，第m个监测设备10对进入车辆与数据库车辆的车牌信息进行对比，若车牌号码存在，记录到达第m个监测设备10的时间，与第m-1套设备 9记录的时间对比，若时间差值在阈值范围内，则对车辆轨迹进行预测，并估计车辆到达第m+1套监测设备11的时间，修正预测车辆到达收费站出口N12的时间；若车牌号码丢失，如车辆从主路段驶向分叉路段①，并从分叉路段②驶出，而分叉路段②没有监测设备，这时可向边缘计算单元或控制中心备案，启动局域网查询，若能查询到车牌，则按照上一个流程继续跟踪；若查询不到车牌，则启动附近出口人工干预拦截。在高速公路收费站出口处车辆与数据库车辆的车牌信息进行对比，若对比无误，表明收费流程正常；若车牌信息丢失，则记录结果并向控制中心备案，对出口处车辆到达时间与前一套监测设备预计时间对比，若时间差值在阈值范围内，表明收费流程正常；若时间差值在阈值范围外，则记录结果并向控制中心备案。

图3为系统中用到的车辆位置跟踪预测算法实例，实例中车辆有逆行与正向行驶，根据前一时刻的车辆位置跟踪预测下一个时刻车辆位置，与实际观测值对比，系统中用到的车辆位置跟踪预测算法取得了较好的预测效果，实际观测值与预测值的均方误差比较如图4所示。

上面结合实施例对本发明的实例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出的各种变化，也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，其特征在于，包括：

(1)数据采集模块，由高速公路路侧或中央分隔带安装的监测采集设备构成；包括摄像头、广域毫米波雷达、边缘计算单元、工控机，广域毫米波雷达安装高度为5-8米，摄像头安装高度为4-6米；

(2)车辆跟踪与预测分析处理平台，由车牌识别模块、车牌对比模块、车辆跟踪模块、车辆位置与速度预测模块、时间对比分析模块组成，具体过程为：

监测设备车牌识别模块对进入车辆进行车牌识别并记录备案，同时记录车辆到达收费站监测设备的时间；

通过车辆位置与速度预测模块对车辆轨迹进行预测，估计车辆到达下一套监测设备的时间；同时估计车辆到达收费站出口监测设备的时间；

车辆进入高速公路路段，第m个监测设备对进入车辆与数据库车辆的车牌信息通过车牌对比模块进行对比，若车牌号码存在，记录到达第m个监测设备的时间，与第m-1套设备记录的时间通过时间对比分析模块对比，若时间差值在阈值范围内，则对车辆轨迹进行预测，并估计车辆到达监测设备m+1的时间，修正预测车辆到达收费站出口的时间；若车牌号码丢失，向边缘计算单元或控制中心备案，启动局域网查询，若能查询到车牌，则按照上述流程继续使用车辆跟踪模块跟踪；若查询不到车牌，则启动附近出口人工干预拦截；

对高速公路收费站出口处车辆与数据库车辆的车牌信息进行对比，若对比无误，表明收费流程正常；若车牌信息丢失，则记录结果并向控制中心备案；

对高速公路收费站出口处车辆到达时间与前一套监测设备预计时间对比，若时间差值在阈值范围内，表明收费流程正常；若时间差值在阈值范围外，则记录结果并向控制中心备案；

控制中心核查高速公路路段的异常结果记录备案；

(3)系统输出平台，显示高速公路地理信息与桩号信息、路侧监测设备安装位置信息；监测设备数据传输接口接入输出平台实时显示车辆位置与速度，工控机与边缘计算单元数据传输接口接入输出平台，显示处理后的结果。

2.根据权利要求1所述的高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，其特征在于，所述车辆位置与速度预测模块的工作方法如下：

首先设在时刻t雷达提供的车辆位置为p_t，速度为v_t，加速度为a_t，那么时刻t的状态x_t：

位置信息p_t与上一时刻位置p_t-1的关系表示为：

速度v_t与上一时刻速度v_t-1的关系表示为：

v_t＝v_t-1+Δt·a_t

时刻t的状态x_t表示为：

令

为状态转移矩阵，

为控制矩阵。

那么时刻t的状态为：

其中

是根据上一时刻的状态推测估计的值；

将汽车在高速公路上行驶的不确定性由协方差矩阵P表示，当前时刻t的协方差表示为：

其中Q为预测模型自身的噪声；

将雷达监测所观测到的值表示为Z_t，汽车状态x_t到观测值Z_t之间的变换关系用H表示，设雷达监测过程中的观测噪声为V，那么观测值表示为：

Z_t＝Hx_t+V

通过加入噪声修正后，得到第t时刻的状态估计值为：

其中K_t为卡尔曼系数，表示为：

K_t＝P_t ^-H^T(HP_t ^-H^T+R)^-1

R为观测量的协方差矩阵；

通过上述步骤迭代实现从t-1时刻的状态值预测t时刻的状态值，进而预测车辆的行驶轨迹。

3.根据权利要求1或2所述的高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，其特征在于，所述时间差值阈值选择方法如下：

设高速公路车道级限速的最高车速为v_max，最低车速为v_min，毫米波雷达覆盖范围为S，两套监测系统测到同一车辆的时间分别为t_m-1与t_m，则选择时间差在以下范围内：

当时间差小于阈值

时，表明有车辆车距太近或速度太快异常；当时间差大于阈值

时，表明有车辆速度太慢、发生事故或从其他通道离开异常。

4.根据权利要求3所述的高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，其特征在于，所述监测采集设备包括摄像头、广域毫米波雷达、边缘计算单元、工控机，广域毫米波雷达安装高度为5-8米，摄像头安装高度为4-6米。

5.根据权利要求4所述的高速公路稽查车辆跟踪与预测分析系统，其特征在于，所述系统输出平台输出信息包括：车辆行驶轨迹显示、稽查车辆信息输出、车辆评价结果输出、预警弹窗输出，通过车辆信用评价体系对过往车辆进行评价并备案。

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