卡口系统在高速公路上的应用
2012/11/27 16:20:00 安防知识网 关键字:卡口系统,高速公路 浏览量:
我国从70年代初开始高速公路修建工作,经过几十年的发展,我国的高速公路已经建成横贯东西南北的五纵七横高速公路网,成为经济建设不可缺少的基础设施,甚至是国民经济的命脉。但在高速公路蓬勃发展的同时,高速公路的管理问题也日益凸显。高速公路的收费系统、安全保障系统、紧急救援系统都面临着严峻的考验。
高速公路具有行驶速度高,通行能力大等特点,但由于高速公路上车速快,一旦发生事故,其严重性增大,高速公路事故的死亡率是一般公路的两倍。高速公路事故给国家带来了非常巨大的经济损失,也给道路使用者带来了无法弥补的生命和财产代价。降低事故的发生率,尽量防止二次事故的发生成为了非常重要的研究课题。
卡口系统
卡口系统全称公路车辆智能监测记录系统,它在高速公路上的应用,起始于在高速公路收费系统中的应用。随着视频采集处理技术,图像识别技术、计算机人工智能技术、数据传输、数据挖掘技术的不断发展,卡口系统不断被注入新的技术要素,在事件检测,超速监控方面也有了很多的应用,成为一个综合系统,为高速公路的高效和安全运行保驾护航。
卡口系统是由能够对受监控路面的车辆信息进行自动采集和处理的设备构成的系统。它一般由辅助照明单元、车辆检测单元、摄像机单元、图像处理和传输单元组成。主要功能包括:车辆图像自动记录;车辆号牌自动识别;车速测定与超速报警;布控车辆查缉与布控报警;数据检索;流量检测;数据传输和远程维护等。
在卡口系统的发展过程中,摄像机从黑白到彩色,分辨率从标清到高清;抓拍目标从机动车扩展到非机动车及行人;目标特征的自动识别从单纯的机动车号牌识别到机动车车身颜色、车标等特征的识别;特征的识别精度也不断提高;管理软件功能从简单的监视查询到数据挖掘。高分辨率的高清摄像机的应用,为卡口系统的应用带来了技术变革,目前高清卡口成为市场主流。
高清卡口系统建成后可实现对监控点的实时监控,对过往目标(包括机动车、非机动车、行人)进行全面抓拍、特征识别、记录和存储。基于高清卡口采集系统,辅以先进的视频检测技术,还可以同时扩展事件检测、测速功能。事件检测包括:机动车逆行、机动车横穿、机动车占用高速公路应急车道、机动车在高速公路的路肩上行驶、轧车道分界线、机动车在高速公路上穿越中央分隔带掉头、在高速公路上的车道内停车等事件进行检测。测速功能则可实现断面测速和区间测速,可对机动车超速和低速行驶进行检测报警。
卡口车牌识别功能
车牌照识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统,通过摄像机所拍摄的道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。一个完整的车牌自动识别系统由车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌识别、结果输出等模块组成, 当车辆检测部分检测到车辆到达时, 触发图像采集装置, 采集车辆清晰图像,再把车辆图像传给车牌识别部分, 通过车牌识别技术识别出车牌。车牌识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统, 能从一幅图像中自动进行车牌定位、自动分割字符、进而对字符进行识别。该技术对采集到的汽车图像进行处理, 能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符, 并以计算机可直接运行的数据形式给出识别结果。
随着高速公路的不断发展,形成了规模不等的联网收费系统。在系统运行中,面临着一些费源流失现,路网内路径多义性等问题。在高速公路路网内的所有收费站出入口车道以及多义性路径的互通立交等关键标识点上安装卡口系统,进行车牌自动识别,可以有效监控车辆是否具有作弊嫌疑及车辆行驶路径,达到防止费源流失、增强系统效率的功效。卡口车牌识别功能示例如(图1)所示。
基于视频的卡口事件检测功能
基于视频的卡口事件检测功能是一种对事件进行直接检测的方式。主要是通过卡口的前端视频采集设备获取视频图像,通过视频和图像处理的方法完成对目标的跟踪、识别及事件检测,是一种融合视频图像处理、模式识别及数据通信等多项技术为一体的计算机视频检测技术。这种方法相较于间接检测方法(即交通流模型推断法)而言,拥有可以对车辆跟踪、分类,检测率高,误报率低等优势,交通事件处理系统还可以实时获取直观现场状况并在满足条件的情况下为非现场执法提供证据。
视频事件检测系统通常包括车辆检测、车辆跟踪、事件提取等功能模块, 流程如下图所示。首先由摄像头拍摄得到实时交通场景的视频序列图像, 然后对序列图像进行车辆检测,根据一定的图像处理方法和准则判断车辆的位置。检测出车辆后,可在跟踪模块对车辆进行跟踪。由检测和跟踪的结果可以分析提取出交通事件信息和交通流量参数等。
交通场景中车辆对象的实时检测与跟踪是基于视频的交通监测系统中最重要也是最基本的步骤, 是视频检测法的核心。检测与跟踪的正确与否直接关系到事件检测的正确性。针对视频图像传感器所得到的交通序列图像, 人们提出了许多视频图像处理和分析方法。
视频车辆检测技术主要有: 基于车辆分割的方法、背景差法、阈值法、检测线法(虚拟线圈法)、 基于模型的方法等。
视频目标跟踪技术一般遵循以下基本原则, 即用空间距离判断两相邻帧中的车辆是否为同一辆车(在判决时可以辅助以其它信息以增强鲁棒性), 进而完成时域上车辆的跟踪。跟踪方法大致有以下四类:基于模型的方法、基于区域的方法、基于动态轮廓的方法、基于特征的方法等方法。
上述方法中,运动目标模型法采用模型匹配的方法来进行运动物体的提取和跟踪,对消除运动目标阴影、场景光斑等环境因素的影响有较好的效果。
在完成车辆检测和车辆跟踪以后,可以通过在道路区域划定检测线或检测区域的方法,判断车辆跟踪的轨迹通过这些检测线或检测区域的过程,即可判断出各种交通事件(图4-图7)。如果在监控场景允许的情况下,还可将事件检测结果和车牌识别结果进行有效关联,可以起到非现场执法的作用。
高速公路全封闭,禁止非机动车和行人上高速公路,但在一些高速公路通过农村的地方,因管理不严,沿途居民安全意识淡薄,经常可见行人翻越防护栏而横穿公路或违章上路行走。这些因素对高速公路安全行车构成了严重威胁,而且这些无防护的交通参与者相对于机动车来说都是弱势交通群体,在交通事故中最容易形成重伤或死亡的重特大交通事故。卡口系统对高速公路上行人出现的检测也十分重要。
基于车牌识别技术的卡口区间测速功能
高速公路超速实时执法系统是高速公路智能交通管理系统的一个子系统。以前的超速违章检测多为断面测速,即测算出某一车辆通过某一断面的瞬时速度判断其是否超速违章。但是一旦司机对测速点熟悉后,就会可能会出现在高速路上见到测速提示牌后猛踩一脚刹车以躲避处罚的情况。基于车牌识别技术的区间测速能更好地监测并发现长距离超速违章现象,可避免断面测速被人为规避,对驾驶员产生较大的威慑作用,促使其在监测区间路段内不敢长时间存在超速行为,否则违法行为可能由此来保证高速公路的行车安全。
基于车牌识别技术的卡口区间测速功能是利用车牌识别技术对所有通过两个检测断面的车辆进行车牌识别,通过比对车牌号,计算出同一辆车通过两个检测断面的旅行时间,根据两点间的距离计算出此车在此路段上的平均车速,并将监测断面检测的原始数据提供给中心管理平台,实现高速公路超速违章检测功能。
结束语
随着经济的发展,道路基础设施的建设会不断的增加,高速公路的建设更是道路建设的重头戏,如何加强已有高速公路的管理,并为规划新建高速公路提供较好的实践经验是非常重要的课题。卡口系统在高速公路上的应用已经日趋成熟和标准化,如何把卡口系统建成开放综合的系统是个值得深思的问题。开放和综合的系统,不仅仅代表功能的增加,更需要不断有先进和成熟的技术融入。我们有理由相信,卡口系统在高速公路上的应用会越来越贴近用户需求,取得越来越多的成功经验。