基于航模辅助的智能交通观测技术

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1、2015年7月第7期城市道桥与防洪道路交通11基于航模辅助的智能交通观测技术张煜恒，袁小翔(东南大学，江苏南京210096)摘要：阐述了一种基于航模辅助的智能交通观测系统。该系统以航模作为硬件基础获取目标区域的交通流视频；使用自主开发的软件对视频进行一系列处理，进而获取到每辆车的速度、加速度、运动轨迹等重要信息。经试验证明，所得的数据都具有较高的精确度，可以满足交通调查工作的要求，具有良好的发展前景。关键词：航模；自动识别；车辆轨迹；交通量调查中图分类号：U491．113文献标志码：A文章编号：1009—7716(2015)07—0011-03开发交通目标坐标与轨迹提取软件，

2、用于提取图1研究背景片中车辆的道路坐标、速度、加速度、交通量等数随着交通量的增加、路幅的增宽、车道的拓据[3]。并将软硬件进行协调设计。展，传统的交通调查手段已经难以满足现代交通2．1硬件系统对于大数据，应对紧急情况的需求。而另一方面，我们搭建了以四轴固定翼航模为基础的视频智能交通系统正在蓬勃的发展。采集平台，可实现交通流视频采集的功能，为我们智能交通系统fl1将先进的信息技术、数据通讯的软件提供一个俯拍视角的视频素材。航模观测传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算系统分为机载系统及地面站系统两部分。机载系机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管统包括四轴飞行器航模搭

3、载摄像机、飞控模块、接理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥收机、数传模块及图传模块；地面站包括电脑、显作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。示器、遥控器、数传模块及图传模块，见图1。其中，先进的交通观测技术和数据采集技术是智能交通技术的重要组成部分。作为智能交通系统重要的一环，交通信息采集系统正不断改善着交通调查的速度和效率。但是，如今大多数的智能检测设备被局限在路面上，有着设备成本高、数据获取难度大、获得图1硬件系统示意图的数据精确度不足等缺点。而数据采集过程，为了保证数据的准确性，大多采取了人工采集的方法，2．2软件系统耗费大量人力，这与时代要求的智能化相

4、去甚远。下面将简单阐述软件所具备的的功能与简单为了解决上述问题，我们提出并实践了“基于原理。航模”的交通信息采集方法，并自主研发配套软件(1)视频的矫正(预处理)航模拍摄的视频大多受风向以及操作的影响进行数据处理。存在着不同程度的抖动，而视频的稳定化处理是2系统简介又是视频高效精确处理的前提，所以必须对航模拍摄的视频进行预处理【4J。我们分硬件系统与软件系统同时进行开发。硬件系统上主要是通过集成航模飞控等技术设备软件首先对视频中角点进行识别，由用户选构建航模交通观测系统，使其具备航空交通观测择相对于大地静止的角点(所谓角点，即特征点，能力。软件系统上，基于MFC以及OpenC

5、V平厶【】是图像中具有某种特征而易于识别出的点，静止的角点我们通常选取道路两旁的建筑物)进行跟收稿日期：2015—03—30踪。作者简介：张煜恒(1994一)，男，河北保定人，本科在读，专业：道路桥梁与渡河工程。本算法使用灰度梯度的方法识别角点：对灰2015年7月第7期城市道桥与防洪道路交通133．3误差分析于平交口交通量调查的数据较为准确，可以进行我们可以认为人工统计的结果是准确的。后续数据处理，并初步代替人工观察。则以人工计数表3准误，差分差析竺表析见表3。4结语交通智能化是未来的必然趋势，在这样的环境下，我们应当多多尝试去开辟一些新的思路，以智能化的观点来解决我们的交通

6、问题。我们所研究的航模辅助智能交通系统，操作简单方便，经实践证明也具有一定的精确度。该系统将通知识与计算机技术相融合，很好的体现了智能交通的思对于本软件的误差，经分析可能有以下原因：想，解放了人力物力，精确度也较高。(1)由于算法是根据灰度判别的，和道路颜色相近的某种灰色车辆在视频中不易被识别，而发生漏记；参考文献【1]贾小军，喻擎苍．基于开源计算机视觉库OpenCV的图像处理(2)拍摄视频时间与人工统计时间有所出入，fJ]．计算机应用与软件，2008，25(4)：276—278．可能不是同时开始及结束，导致变量不单一；【2】刘慧英，王小波．基于OpenCV的车辆轮廓检测[J

7、1．科学技术与工(3)非机动车在机动车道行驶时，若目标较大程，2010(12)：2987—2991．也可能被统计在内，导致误差形成。【3]张宏志，张金换，岳卉，等．基于CamShift的目标跟踪算法【J]．计算从以上实验数据可以看出，经软件处理而得机工程与设计，2006，27(11)：2012—2014．【4】刘进才，张王月，池秀静．数字图像处理技术在交通调查与分析到交通量与人工统计法的结果相比，准确率达到中的应用研究【J]．内蒙古科技与经济，2005(16)：66—67．97．94％，误差率为2．06