湖南邵怀高速公路雪峰山隧道视频车辆检测技术的运用

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1、湖南邵怀高速公路雪峰山隧道视频车辆检测技术的运用中铁一局集团电务工程有限公司李刚华国哲张志军朱详杨德臣李林韩紫龙王建强张守标李召虎习洁陈丹洁摘要雪峰山隧道位于国道主干线上海至高速公路湖南省邵阳至怀化段，是邵阳至怀化高速公路上最大的控制工程。视频检测，是一种结合视频图像和电脑识别的图像处理技术。通过隧道内无盲点的视频车辆检测技术，并通过隧道内外的诱导设备迅速发布，防止交通事故发生，将异常事件的发生率和危害性降到最低。关键词雪峰山隧道视频车辆检测技术运用一、引言近年来，长达几公里的高速公路长大隧道重大交通事故屡屡发生，2006年，仅四川成渝高速上中梁山隧道就发生交通事故

2、167起，其中二次事故130余起，造成直接经济损失3000万元以上，并致使成渝高速经常出现堵塞，最长的堵塞时间长达近4小时。2007年5月31日，安徽境内的合巢芜高速试刀山隧道发生车辆起火爆炸，顿时整条隧道内充满浓烟，数百人逃生。雪峰山脉位于湖南西南部，因其地势险要，沟壑纵横，群峰耸峙，素有“天险”之称。它也是制约湘西经济发展的天然屏障。雪峰山隧道位于国道主干线上海至高速公路湖南省邵阳至怀化段，是邵阳至怀化高速公路上最大的控制工程，雪峰山隧道为上下行分离的双洞隧道，其中左线隧道长6969m，右线长6985m；隧道的开通可缩短公路里程约30km，大大节约运营费用。同时

3、为湘西的经济发展开辟了绿色通道。目前在全国高速公路隧道长度上位于第三位。l长大隧道的安全不能忽视近几年的研究表明：首先高速公路20%——30%的事故是一次事故；其次50%多的二次事故在一次事故发生后的10分钟内发生的，这一比例在隧道内还会提高10个百分点左右。很多情况下，在隧道内封闭狭小的空间内，单调的视觉环境、驾驶人员的视线受阻、与外界的隔离感造成的情绪紧张，由于一次很小的事故，会引发一系列恶性的二次事故。如果后方毫无准备的驾驶员及时获取到前方事故的信息，二次事故是可以避免的。同时，研究还表明，对于高速公路来说，更多的交通延误是由事故引起的偶发性阻塞，而不是车流量

4、过大造成的常发性阻塞，隧道内事故危害性大，事故处理难度大常常造成更长时间更为严重的阻塞，其直接经济损失和间接经济损失远高于路面事故。雪峰山隧道从设计上已经充分意识到这一点，通过隧道内无盲点的视频车辆检测技术，帮助交通管理人员迅速处理隧道内交通事件，并通过隧道内外的诱导设备迅速发布，防止二次事故发生，将异常事件的发生率和危害性降到最低。二、视频车辆检测器原理视频检测，是一种结合视频图像和电脑识别的图像处理技术。雪峰山隧道视频车辆检测器由设置在隧道壁上的定焦摄像机及视频处理器组成。首先通过监控计算机在视频处理器上产生的现场图像上设置虚拟车辆检测域，用于模拟环形感应线圈或

5、轴车辆检测器。当车辆通过虚拟检测域时，视频处理器就会产生视频检测信号，并在对其分析处理后输出交通量、车速、占有率等交通数据。l视频车辆检测可靠性高视频处理器的核心是视频算法，包括视频采集、视频数字化、车辆检测和车辆跟踪（或交通参数提取）4个阶段。在车辆检测阶段，通过有无车辆的虚拟检测域进行对比，检测到车辆，进行车辆计数（即交通量），并提取若干车辆特征参数。在车辆跟踪阶段，连续数帧视频中，用于车辆检测阶段提取的特征参数跟踪车辆，然后对视频帧进行比较，并根据帧的时间间隔和由检测域删格确定的空间距离，可计算出车速、车头间距等参数；由交通量和车速可进一步确定占有率等参数。视

6、频处理器可达到每秒30帧视频，可以满足数据实时性的要求。此外，视频处理器通过检测交通参数的突变，如速度骤减、占有率骤升等，通过设置阀值，并运用事故检测算法，可检测到不同类型的事故，如车辆停止、车辆排队、车辆阻塞、行车方向错误等。l视频车辆检测的精确度、准确度高雪峰山隧道监控系统采用Autoscope视频车辆检测系统，在隧道壁上架设一个被用来做传感器的摄像机和镜头，然后将摄像机图像通过传输网络（光纤）传回到监控中心用于处理分析。一般来说，现有的摄像机系统都能为后端的分析系统提供一个25帧/秒的PAL制式或者30帧/秒的NTSC制式的模拟视频图像，帧与帧之间的图片变化，

7、实际上就是车辆或者物体移动的轨迹，如下图所示。而每一帧图片都是由上百万个微小的像素点所组成的。人的肉眼在每秒钟之内只能分辨12帧图片，所以在摄像机的视频图像以25帧/秒的速度在人的肉眼前面不断叠加播放时，人的肉眼是没有办法分辨出每一帧上物体实际移动的踪迹的。但是随着计算机技术的飞速发展，使得计算机处理器完全有能力并以足够快的速度去分析和处理每一帧图片。因此，基于计算机技术的图像分析系统在对每一帧图片进行数字化后（通常摄像机的视频图像是模拟信号，而计算机系统只能处理数字信号），会根据图片上每一个像素点的灰度和/或彩色信息，而赋予其一个值（如下图所示）。这时，图像分