交通检测多特征量数据融合研究

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1、公路交通技术2015年2月第1期TechnologyofHighwayandTransportFeb．2015No．1DOI：10．13607／j．enki．gljt．2015．01．023交通检测多特征量数据融合研究雷荣富，唐练(重庆市华驰交通科技有限公司，重庆400060)摘要：来自多种检测源的交通车辆特征数据既有重复的，也有互补的。采用阂值法和自适应加权法建立数据融合模型，可将多种交通检测设备的特征数据进行预处理并最终融合为一条车辆数据。试验表明：融合后的车辆数据更加准确、全面，能够有效向交通管理养护等部1"3提供决策依据。关键词：数据融合；阈值法；自适应

2、加权；交通检测文章编号：1009—6477(2015)01一o110—04中图分类号：U491文献标识码：AResearchonMulti—characteristicDataFusioninTrafficDetectionLEIRongfu，TANGLianAbstract：characteristicdataoftrafficvehiclesfrommultiplesourcesofdetectionarerepeatedorcomplementary．Thispaperestablishesadatafusionmodelbymeansofthethres

3、holdmethodandtheadaptiveweighingmethod，whichcanpreprocesscharacteristicdataofmultipletrafficdetectionfacilitiesandfinallycombineintoonevehicledatum．Thetestshowsthatvehicledataafterfusionaremoreaccurateandcompleteandcanprovidedecision——makingbaseseffectivelyfordepartmentsincludingtraf

4、ficmanagementmaintenancedepartment，etc．Keywords：datafusion；thresholdmethod；adaptiveweighing；trafficdetection快速巨增的汽车数量给公路运输带来的交通阻塞、事故增多和能源浪费等社会问题日趋严重。传统1综合交通检测系统结构车辆检测技术如磁频车辆检测、波频车辆检测及视频基于弯板动态称重技术、电磁波检i贝4技术和视车辆检测技术均存在工作寿命较短、使用环境要求较频检测技术的综合交通检测系统如图1所示。为了高及可靠性不够等问题，且最大的缺陷在于当它们单区分不同车辆特征数

5、据来源，系统的检测源进一步独使用时只能提供少量信息，无法满足现代交通管理被细分为称重子系统和视频检测子系统。其中，称的需要。本文综合应用弯板动态称重¨J、电磁波车重子系统可获取车辆轮重、轴重、轴组重、总重、当量辆轮廓检测、视频检测、车牌识别等各种检测技轴次、轴距、车型、车长、车宽、车高、车头高、通行时术5一的优点，通过功能互补、组合优化等，研究了一间、速度、加速度等数据；视频检测子系统可获取车种准确、全面、服务多样化的综合车辆检测技术以提长、车宽、车辆轮廓、速度、加速度、行驶方向、通行时升交通检i贝0品质。但是，来自多种检测源的交通车辆间等数据。数据融合中转处理

6、子系统用于将多检测特征数据既有重复的，也有互补的，需要进行充分融源的交通数据融合为一条完整的车辆数据。合后才能有效向各交通管理养护部门提供决策依据。本文通过研究现有的数据融合算法，建立简单有效2多特征量数据融合建模的交通检测多特征量数据融合模型，将多种交通数据同一车辆的特征数据具有时间和空间的相关融合为一条数据，为后续统计分析、交通量预测等工性，除异常数据、干扰数据外，大部分车辆特征数据作提供完整有序的数据基础。是互补的。如果交通检测设备不出现故障，某些数基金项目：交通运输部企事业技术创新项目(2013315740020)；重庆市科技人才培养计划(新产品研发团队

7、)项目(cstc2013kjrct~s70002)；重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyjA30022)收稿日期：2014—07—30作者简介：雷荣富(1970一)，男，重庆市人，本科，高工．1l2公路交通技术2015正≤T1≤(6)maxminnn≤≤(7)Vminmax式中：r，为车辆通过检测区的时间；T2为相邻2辆车通过检测区的间隔时问。同一车辆的通过时问差应在时间范围内，相图2自适应加权数据融合模型邻车辆通过时间应大于。若当前接收的不同检测子系统数据时间差为m，上一辆车的通过时间=∑(11)i=1与当前数据时间差为艘，此时，当满足以下条件

8、式中：n表示检测系统个数