试论智能交通信息采集技术与软件实现.doc

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1、试论智能交通信息采集技术与软件实现试论智能交通信息采集技术与软件实现摘耍：随着经济和社会的飞速发展，城市化进程的趋势也在逐渐加快，而占有重要作用的交通道路工程，对经过的车辆数据进行釆集具有非常重耍的现实意义。智能交通信息采集系统是进行数据采集的关键部分。因此，本文结合笔者实践工作经验，首先对我国智能交通信息采集系统的应用现状进行了探讨，以此为基础，具体研究了几种关键的采集技术，最终将它们集合在一起实现了整体的软件系统，相信可以为同行们提供一定的指导意义。关键词：智能交通信息釆集系统；采集技术；软件实现中图分类号:TP311文献

2、标识码M文章编号：1007-9599(2013)02-0000-021引言随着经济和社会的发展，我国道路交通工程日益占有重耍的地位,而如何有效地对道路上经过的车辆荷载、车型等数据信息进行采集便成为了关键。智能交通信息采集系统的引入，很好地解决了这一问题。本文在分析当前我国智能交通信息系统应用现状的基础上，对关键的采集技术和实现过程进行了探讨，并对实现过程屮的关键步骤提出了自己的见解。2当前我国智能交通信息采集系统现状虽然，目前我国的智能交通采集系统进步迅速，取得了一系列成效，但是发展中的问题，我们不得不进行总结，以找到进步的方

3、向。笔者认为，当前我国智能交通信息采集系统主耍存在以下几个方面的问题：首先，采用的软件算法精度和效率不高，造成采集的数据干扰严重，且数据单一，对车辆的特征数据识别类型较少；其次，限于技术的原因，系统通讯功能有待加强；第三，维护较困难，目前条件难以对仪器进行远程维护，比如指派专人进行维护，增加了成本和工作量。3智能交通信息的儿种关键采集技术3.1交通流数据采集当前应用较为广泛的便是使用压电式传感器对交通流数据进行采集，以最终得到车辆载重的测算公式。在对交通调查系统进行研制时，传感器作为关键技术之一，一定要安装简便，且测量精度一定

4、要高。在当前运用的传感器屮，其输出与车辆荷载的车度和分布没有任何关系，而仅仅与荷载的速度与总荷载相关。在对传感器进行标定吋，主要有两种方法:其一是静载标定;其二是现场标定。传感器经过静载标定后，将其安装到路面中，这样得到的动态称重数据就非常接近大多数车的实际重量。而动态标定主要用于修正误差，这些误差主要是由安装路面的特征所造成的。经过动态标定和静态标定共同作用下得到的数据可以对车辆的车轴重量进行精确的反映。因此，它们作为影响传感器检测结果的重要因素，在工程实践中，能否有效结合，具有重要的意义。3.2滤波算法在传感器釆集到数据后

5、，为了保证数据的正确性，进行滤波处理显得十分必要。当然，这也是进行车辆识别和车辆分型的必要前提。传感器往往不可能在理想的公路环境屮进行工作，它往往会受到路面状况、气温和外界因素的影响，因而釆集的数据都有不同程度的干扰，如何去除这些干扰呢？当前运用的主要有软件滤波和硬件滤波两种滤波方法。软件滤波，即是我们常说的数字滤波，它是通过程序计算或者判断方式來降低有用信号干扰信号的比重。去极值平均滤波和中值滤波是常用的两种滤波算法。而所谓硬件滤波方法，顾名思义对硬件的性能和质量有着较高要求，它可以降低后续处理嵌入式系统的处理资源。当前，考

6、虑到软件无磨损和易维护等优点，应用最为广泛的还是软件滤波的方法。3.3车辆识别将传感器埋入路面后，正常情况下，一个车道前后各埋有一块，驾驶员驾驶的车辆左右轮需要分别压在传感器上，这样就可以产生数据波形。但是，往往存在驾驶员不按照车道行驶以至于单边车轮经过传感器、噪音和其他形式的干扰存在使得出现误判波形。这些釆集到的数据经过滤波处理后，就可以对车轮的重量和轮迹长度进行计算。当然，计算的结果务必要在适当的范围内，否则便不是真正的数据。上文已经提过，车轮通过的速度是计算重量和轮迹的关键。只有当车辆的左右轮都压过传感器，才能计算出车轮

7、压过传感器的速度。因此判断波形有效的结论只能通过左右轮波形“配对”得到。进行左右车轮的“配对”不仅可以识别出噪音等其他原因产生的干扰波形，还可以识别出车轮压过单边传感器产生的波形。3.4车辆分型当前，交通部将车型大致分为以下儿类：小型载货汽车、中型载货汽车、大型载货汽车、小型客车、大型客车、拖挂车、小型拖拉机、大中型拖拉机。由于该分型标准是按座位数来界定小客车和大客车,因此并不利于仪器自动分型，各类交通调查设备的分型误差均很大,交通部目前正在考虑重新确定分型标准。目前国际上最先进的车型识别方法称为轴构成Acc(AxleConf

8、igurationCode)代码法。该方法根据汽车的构成原理，将车辆分成不同的车体单元。每个车体单元最多有两个轴组，不同的轴组或轴距确定一个修饰码。4智能交通信息采集系统的软件实现在对智能交通信息采集系统进行软件设计时，要重点考虑系统实现什么样的功能、选择怎样的平台和对数据库