ES2334308B1 - Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. - Google Patents
Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. Download PDFInfo
- Publication number
- ES2334308B1 ES2334308B1 ES200801046A ES200801046A ES2334308B1 ES 2334308 B1 ES2334308 B1 ES 2334308B1 ES 200801046 A ES200801046 A ES 200801046A ES 200801046 A ES200801046 A ES 200801046A ES 2334308 B1 ES2334308 B1 ES 2334308B1
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- sound
- vehicles
- vehicle
- speed
- circulate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/056—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing direction of travel
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Sistema para la detección de vehículos que
circulan por una vía a partir del sonido.
El sistema objeto de la invención tiene la
finalidad de analizar el sonido captado por uno o varios micrófonos
y detectar el tipo de vehículo o vehículos que circulan por la vía y
la velocidad a la que lo hacen. Los datos obtenidos permiten conocer
el número de vehículos de cada clase que circulan por una vía.
Además, se puede conocer la velocidad a la que circulan los
vehículos y puede determinarse el sentido de circulación. El sistema
consiste en uno o varios micrófonos para la captura del sonido (1),
y una tarjeta electrónica (2) compuesta por los siguientes bloques:
un conversor analógico/digital (3), un sistema dedicado a la
clasificación de los sonidos compuesto por un bloque de extracción
de características (4) y un algoritmo de clasificación lineal (5),
un algoritmo para la estimación de la velocidad del vehículo (7) y
un módulo de comunicaciones (6).
Description
Sistema para la detección de vehículos que
circulan por una vía a partir del sonido.
La presente invención se refiere a un sistema de
clasificación automática de sonidos que, mediante el uso de uno o
varios micrófonos y una placa electrónica para la captura y
procesado de señales, es capaz de decidir qué tipo de vehículo
(ligero o pesado) circula por una o varias vías utilizando para
ello algoritmos de procesado de señales sonoras. El sistema es
capaz asimismo de estimar la velocidad a la que circula dicho
vehículo.
El sistema captura, por medio de un conversor
analógico/digital, la señal de audio procedente del micrófono. Esta
señal se procesa para extraer las características necesarias por el
algoritmo de clasificación, que es el encargado de decidir la clase
a la que pertenece el vehículo grabado. El sistema devuelve a su
salida el tipo de vehículo detectado así como la hora de paso de
dicho vehículo. Por otra parte, el sistema estima, mediante las
señales de los micrófonos, la velocidad a la que circula el vehículo
y el sentido de circulación.
El estándar internacional ISO
1996-2, "Acoustics: Description, measurement and
assessment of environmental noise. Part 2: Determination of
environmental noise levels" establece en su punto 6.2.1 que para
medir el nivel equivalente de presión sonora debido a ruido de
tráfico es necesario contar el número de vehículos que pasan durante
el intervalo de medida. Asimismo se establece que la medición debe
realizarse teniendo en cuenta al menos dos clases de vehículos,
"pesados" y "ligeros", entendiendo por pesados a todos
aquellos cuyo peso exceda los 3500 Kg. Para realizar esta labor se
puede contar con una persona encargada de "clasificar" a mano
los vehículos mientras se realiza la medida. Otras alternativas
para detectar el tipo de vehículo son el uso de cámaras de vídeo o
la instalación de una báscula que determine el peso del vehículo.
Aunque la norma especifica que sólo es necesario tener en cuenta, al
menos, dos clases de vehículos, la presente invención contempla la
posibilidad de clasificar entre un número mayor de clases. Para ello
basta con entrenar el algoritmo de clasificación para adaptarse a
esta nueva situación.
En la patente americana 5,619,616 se define un
sistema de clasificación de vehículos que utiliza una entrada de
audio pasiva a una red neuronal. La primera reivindicación se
refiere a un sistema que aplica una función de lógica difusa al
espectro de energía y utiliza el vector resultante como entrada a
una red neuronal que es la encargada de designar la clase de dicho
vector.
La presente invención utiliza parámetros
relacionados con el timbre de la señal para generar un vector, que
será utilizado por un clasificador lineal de cara a designar la
clase de dicho vector. La principal ventaja del método propuesto
radica en el reducido coste computacional, lo que permite su
implementación en plataformas hardware de bajo coste. Asimismo, se
utiliza un clasificador determinista al contrario que las redes
neuronales. La presente invención permite la clasificación de los
vehículos en un número arbitrario de clases, incluyendo clases
mixtas como "paso simultáneo de turismo y vehículo pesado".
Para ello tan solo es necesario entrenar el clasificador acorde con
la situación prevista.
La ventaja del método propuesto consiste en que
con un simple micrófono, o varios, si se quiere estimar la
velocidad, se puede determinar el tipo de vehículo que circula por
la vía, pudiéndose así realizar todas las estadísticas que sean
necesarias. Además debe considerarse la posibilidad de que alguno
de los micrófonos del sistema se utilice también para medir el
nivel de presión sonora (SPL).
El sistema desarrollado para la detección de
vehículos a partir del sonido está compuesto por: un micrófono (1)
que es el encargado de convertir las señales de presión sonora en
señales eléctricas, un conversor analógico/digital (3) que convierte
la señal analógica en un conjunto discreto de valores para
representar los niveles de la presión sonora. La frecuencia de
muestreo del conversor analógico digital puede variar dependiendo
de la situación.
Posteriormente, por una parte, el bloque de
extracción de características (4) transforma la señal digital
obtenida del conversor analógico/digital en un vector de valores
dependientes del tipo de vehículo que circula por la vía. Este
vector es utilizado por un algoritmo de clasificación lineal (5)
para tomar la decisión final del tipo de vehículo del que se
trata.
Por otra parte, el bloque de estimación de la
velocidad (7) mide la frecuencia fundamental de la señal de uno de
los micrófonos en el instante de paso del vehículo y en un instante
posterior. A partir de la diferencia de los valores de estas
frecuencias se estima la velocidad a la que circula el vehículo por
la vía.
Finalmente estos datos son transmitidos por el
bloque de comunicaciones (6) junto con la hora a la que se ha
producido el paso.
La figura 1 muestra un diagrama de bloques de la
invención. El sistema consiste en uno o varios micrófonos para la
captura del sonido (1), y una placa electrónica (2) compuesta por
los siguientes bloques: un conversor analógico/digital (3), un
sistema dedicado a la clasificación de los sonidos compuesto por un
bloque de extracción de características (4) y un algoritmo de
clasificación lineal (5), un algoritmo para la estimación de la
velocidad del vehículo (7) y un módulo de comunicaciones (6).
La figura 2 muestra un esquema en planta del
montaje de la invención. En una vía con varios carriles (8) (en la
figura se muestran solo dos carriles, uno en cada sentido), se
instalan los micrófonos (1) y la placa electrónica (2) conectada a
ellos (en la figura sólo se representan dos micrófonos). El sistema
así es capaz de evaluar el tipo de vehículo y la velocidad a la que
circulan para los vehículos (11) y (12).
El bloque de extracción de características (4)
transforma los niveles de presión acústica digitalizados en un
vector de valores que serán utilizados por el clasificador para
determinar la clase a la que pertenece el sonido. La señal de audio
se analiza por tramas de corta duración, calculando para cada una
de ellas su transformada rápida de Fourier (FFT, Fast Fourier
Transform), que es como sigue:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
Donde
i representa el número de trama, k representa el
número de muestra de la FFT y
N el tamaño, en muestras, de la trama.
A partir de la FFT, se extrae, para cada trama,
el siguiente valor numérico:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
donde M = ^{N}/_{2}, y
\alpha_{k} y b_{k} son coeficientes que se pueden
variar dependiendo de la
situación.
A partir de aquí, cada un número de tramas T, se
calcula la media y la desviación típica de los parámetros
X_{i}, como sigue:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
Estos parámetros serán los que se introduzcan al
clasificador (5), encargado de determinar la clase a la que
pertenece el sonido. La realización preferida de este clasificador
es la propuesta, consistente en un clasificador lineal de mínimos
cuadrados. Este clasificador, para el caso de tener que distinguir
entre tres clases, realiza su decisión en base al resultado de la
siguiente operación lineal:
El sonido se decide que pertenece a la clase
k si el valor de y_{k} es el mayor de los tres
valores.
A partir de un conjunto de grabaciones de
sonidos previamente etiquetadas con su correspondiente clase, es
posible determinar el valor de los coeficientes w_{ij} y
b_{i}, que minimizan el error cuadrático medio. Para ello
podemos representar la expresión anterior de forma más compacta
como:
Y =
V.Q
donde V es la matriz con los
coeficientes a calcular, y Q una matriz con los valores de los
parámetros \mu y \sigma de cada grabación de
sonido:
Si definimos una matriz T que contenga la clase
a la que pertenece cada una de las grabaciones, como por ejemplo
(los valores de esta matriz dependerán de las clases concretas a
las que pertenezcan las grabaciones):
De esta manera, el valor óptimo para la matriz V
viene dado por:
Otra posible realización del clasificador puede
ser el discriminante lineal de Fisher.
Finalmente, el bloque de comunicaciones (6) se
encargará de transmitir o almacenar el resultado de esta
clasificación para su posterior procesado por parte de otro sistema
o para la extracción de estadísticas sobre los resultados
obtenidos.
Por otra parte, el bloque dedicado a la
estimación de la velocidad (7), analiza las señales obtenidas el
conversor analógico digital (3) y, estima la velocidad del vehículo.
La realización preferida para este bloque es el uso de la
información proporcionada por el efecto Doppler. Para ello, se
estima la frecuencia fundamental del sonido en el instante de paso
frente al micrófono, f_{o}. Posteriormente, se estima la
frecuencia fundamental del sonido después de haber pasado frente al
micrófono, obteniéndose un valor f_{1}. Con esto, es
posible obtener la velocidad del vehículo despejando en la
ecuación:
Donde v representa la velocidad del
vehículo, y c la velocidad de propagación del sonido. Para
estimar el instante de paso del vehículo frente al micrófono basta
con localizar el máximo de la señal, mientras que para determinar
la dirección de circulación del vehículo la realización preferida
consiste en utilizar las señales de dos micrófonos, calculando el
valor máximo de la correlación entre ambas definida como:
Dependiendo de si el máximo de la correlación se
encuentra en un valor positivo o negativo de m, se puede
deducir que el vehículo se acerca o se aleja.
Claims (5)
1. Sistema de detección de vehículos a partir de
su sonido, el cual comprende:
- a.
- Uno o varios micrófonos.
- b.
- Un conversor analógico a digital.
- c.
- Un bloque de extracción de características.
- d.
- Un clasificador lineal que utilice a su entrada estadísticos tomados cada cierto tiempo del vector de características.
- e.
- Un bloque para la estimación de la velocidad de paso del vehículo.
\vskip1.000000\baselineskip
2. Sistema de clasificación de vehículos de
acuerdo con la reivindicación 1ª que comprenda varios micrófonos
para mejorar la precisión de las estimas realizadas.
3. Sistema de clasificación de vehículos de
acuerdo con la reivindicación 1ª que utiliza, en lugar de un
micrófono, la señal obtenida a partir de un sonómetro o un
analizador de acústica para posteriormente ser procesada.
4. Sistema de clasificación de vehículos de
acuerdo con la reivindicación 1ª caracterizado porque
calcula la velocidad a la que circulan los vehículos por la
vía.
5. Sistema de clasificación de vehículos de
acuerdo con la reivindicación 4ª caracterizado porque
calcula el sentido de circulación de los vehículos.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES200801046A ES2334308B1 (es) | 2008-04-11 | 2008-04-11 | Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES200801046A ES2334308B1 (es) | 2008-04-11 | 2008-04-11 | Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2334308A1 ES2334308A1 (es) | 2010-03-08 |
| ES2334308B1 true ES2334308B1 (es) | 2011-02-10 |
Family
ID=41694800
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES200801046A Active ES2334308B1 (es) | 2008-04-11 | 2008-04-11 | Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| ES (1) | ES2334308B1 (es) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2391860B2 (es) * | 2012-07-31 | 2013-04-26 | Universidad De Granada | Procedimiento y sistema para estimar caudales de tráfico rodado a partir de los niveles de ruido ambiental |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4122432A (en) * | 1971-03-30 | 1978-10-24 | Fried. Krupp Gesellschaft Mit Beschrankter Haftung Atlas Elektronik Bremen | Device for identifying noise sources |
| JP2707174B2 (ja) * | 1991-09-19 | 1998-01-28 | 沖電気工業株式会社 | エンジン音からの車種判別方法 |
| JPH05325090A (ja) * | 1992-05-15 | 1993-12-10 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 音種別車両識別装置 |
| US5798983A (en) * | 1997-05-22 | 1998-08-25 | Kuhn; John Patrick | Acoustic sensor system for vehicle detection and multi-lane highway monitoring |
| JP2002008189A (ja) * | 2000-06-22 | 2002-01-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車両検出装置および車両検出方法 |
-
2008
- 2008-04-11 ES ES200801046A patent/ES2334308B1/es active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| ES2334308A1 (es) | 2010-03-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Koizumi et al. | ToyADMOS: A dataset of miniature-machine operating sounds for anomalous sound detection | |
| CN110120218B (zh) | 基于gmm-hmm的高速公路大型车辆识别方法 | |
| George et al. | Vehicle detection and classification from acoustic signal using ANN and KNN | |
| CN106646449A (zh) | 物体检测装置及物体检测方法 | |
| CN109716358B (zh) | 一种使用wi-fi探针检测行人流量的方法 | |
| CN104732978A (zh) | 基于联合深度学习的文本相关的说话人识别方法 | |
| Huang et al. | Predicting speech recognition confidence using deep learning with word identity and score features | |
| CN104464307B (zh) | 一种基于视频的隧道交通拥堵事件自动检测方法 | |
| CN105895078A (zh) | 动态选择语音模型的语音识别方法及装置 | |
| CN109886724B (zh) | 一种鲁棒性的居民出行轨迹识别方法 | |
| CN101819770A (zh) | 音频事件检测系统及方法 | |
| Abeßer et al. | IDMT-traffic: an open benchmark dataset for acoustic traffic monitoring research | |
| KR102314824B1 (ko) | 딥러닝 기반 감지상황에서의 음향 사건 탐지 방법 | |
| EP2028651A1 (en) | Method and apparatus for detection of specific input signal contributions | |
| CN106203437A (zh) | 个体驾驶行为特征识别方法和装置 | |
| Kandpal et al. | Classification of ground vehicles using acoustic signal processing and neural network classifier | |
| ES2334308B1 (es) | Sistema para la deteccion de vehiculos que circulan por una via a partir del sonido. | |
| Zhao et al. | Event classification for living environment surveillance using audio sensor networks | |
| CN102789780B (zh) | 基于谱时幅度分级向量辨识环境声音事件的方法 | |
| JP2002267529A (ja) | 音響解析方法及び音響解析装置 | |
| Berlin et al. | Trainspotting: Combining fast features to enable detection on resource-constrained sensing devices | |
| Dadula et al. | Neural network classification for detecting abnormal events in a public transport vehicle | |
| Luitel et al. | Sound event detection in urban soundscape using two-level classification | |
| Abadi et al. | Energy harvesting wearables can tell which train route you have taken | |
| CN109572757A (zh) | 一种铁路落石的检测与定位方法、装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EC2A | Search report published |
Date of ref document: 20100308 Kind code of ref document: A1 |
|
| FG2A | Definitive protection |
Ref document number: 2334308 Country of ref document: ES Kind code of ref document: B1 Effective date: 20110131 |