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近幾年來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國各大城市內(nèi)部的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也得到了快速發(fā)展，但是，盡管城市道路越建越寬，立交橋越建越多，交通信號越來越復(fù)雜，道路的擁擠程度和交通事故的發(fā)生率卻沒有得到明顯的緩解，交通運(yùn)輸業(yè)特別是城市交通承受著越來越大的壓力。根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)字說明，很大一部分交通擁堵是由于交通事故得不到及時(shí)解決，導(dǎo)致事故發(fā)生沿線擁堵的車輛越來越多，從而形成了惡性循環(huán)。城市的空間資源以及城市環(huán)境資源的有限性，使得人口本來就很密集的各個(gè)大中城市都將面臨著不斷迅猛增長的私人轎車的重大問題，有限的城市道路將會變得越來越擁擠，城市交通事故的發(fā)生也更加頻繁：
目前，隨著城市交通現(xiàn)代化、智能化的進(jìn)程日益加快，國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究也成為新的熱點(diǎn)。關(guān)于智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System；簡稱為ITS）的研究得到了歐洲、美國、日本、加拿大等等很多發(fā)達(dá)國家的廣泛重視，他們紛紛投入巨資應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)的研究，并進(jìn)行了大量的模擬實(shí)驗(yàn)，很多子系統(tǒng)已經(jīng)能夠初步達(dá)到人們所希望的智能化程度。越來越多的事實(shí)已經(jīng)證明，*的ITS將有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施，減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并能夠推動社會信息化及新產(chǎn)業(yè)的形成。
2. 基于機(jī)器視覺技術(shù)的城市交通預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架
系統(tǒng)主要功能模塊簡介：
?? 視覺監(jiān)測：城市交通環(huán)境是實(shí)時(shí)變化的，通過視頻監(jiān)測技術(shù)采集相關(guān)數(shù)據(jù)，將檢測到的環(huán)境特征值送往信息融合處理器。
?? 信息融合處理器：將信息通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到輸出結(jié)果。
?? 監(jiān)測預(yù)警：根據(jù)并做出決策，即相應(yīng)調(diào)整實(shí)時(shí)交通信息、信號控制，以及對于將要發(fā)生事故或已經(jīng)發(fā)生事故區(qū)域采取緊急救援措施。
3. 基于機(jī)器視覺技術(shù)的城市交通預(yù)警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
3.1相關(guān)數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵技術(shù)
基于機(jī)器視覺技術(shù)的城市交通預(yù)警系統(tǒng)，是*的交通管理系統(tǒng)中極其重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)的預(yù)警性能在準(zhǔn)確與否，關(guān)鍵的一點(diǎn)就是能夠準(zhǔn)確及時(shí)地采集各種交通信息，包括：車流量大小，車流速度，各個(gè)路段的飽和度以及車輛的長度和寬度等等。
目前常用的車輛檢測器是環(huán)型線圈檢測器，它能監(jiān)測車輛的存在以及路段的飽和度。通過在單車道上安裝多個(gè)線圈，環(huán)型線圈檢測器還可以監(jiān)測車輛的速度以及車輛的長度，直至今日，該技術(shù)的研究和開發(fā)歷史較長，技術(shù)相對成熟、穩(wěn)定，檢測的精度高，而且可以工作在惡劣的天氣環(huán)境下，但環(huán)型線圈檢測器也是有其固有的缺點(diǎn)：
?? 環(huán)型線圈檢測器不能同時(shí)監(jiān)測多個(gè)車道，對于想了解多個(gè)車道的車流量情況只能在多車道的路段上，每個(gè)車道都安裝一套線圈檢測器。
?? 當(dāng)安裝或維護(hù)線圈車輛檢測器時(shí)，需要阻斷交通流。
?? 當(dāng)兩輛車過于接近時(shí)，環(huán)型線圈檢測器將會誤認(rèn)為是一輛車。
?? 對于一些特殊路段例如立交橋橋體表面，由于厚度限制，不能埋設(shè)線圈。
視頻車輛檢測器是目前研究比較熱門的一個(gè)方向。視頻檢測器一般由攝像頭，圖像采集以及圖像處理幾個(gè)單元組成。攝像頭攝取所要監(jiān)測的路段的圖像，并將采集到的視頻圖像傳至圖像采集單元，圖像采集單元將該視頻信號進(jìn)行數(shù)字化，圖像處理單元則對該數(shù)字化圖像進(jìn)行處理分析，提取有關(guān)的交通信息。
目前視頻車輛檢測器大致可分為三種：點(diǎn)式檢測器、線式檢測器以及面式檢測器：
?? 點(diǎn)式車輛檢測器：通過在圖像上設(shè)置一定的檢測點(diǎn)，通過檢測這些檢測點(diǎn)灰度變化情況，推斷是否有車通過以及交通流的速度、密度以及流量。其缺點(diǎn)主要是為易受環(huán)境照度變化以及車輛自身陰影的干擾。
?? 線式車輛檢測器：主要有橫向線式檢測器和縱向線式檢測器。橫向線式檢測器是指在圖像的特定位置上劃取一垂直于道路方向的檢測器，通過檢查檢測線上灰度變化來判斷通過檢測線的車輛樹木以及車輛的寬度，并可根據(jù)車輛的寬度來判斷車型，如果劃取兩條檢測線則可求出車輛速度。縱向線式檢測器則在平行于道路方向劃取檢測線，再根據(jù)線上灰度變化情況來判斷車輛的長度。縱向線式檢測器往往同橫向線式檢測器一起使用，可提高車輛分類的準(zhǔn)確率。線式檢測器在車輛變換車道時(shí)容易誤判，而在車距過短時(shí)容易漏判，但因?yàn)槠溆?jì)算量較小，且比較容易得到車型以及車速等信息，所以前面國外普遍采用的視頻車輛檢測器即為線式檢測器。
?? 面式檢測器：則是通過對所攝取的圖像進(jìn)行諸如邊緣檢測等運(yùn)算，提取檢測區(qū)域中車輛的一些特征，如：面積、邊緣等信息，采用這些信息進(jìn)行車輛分類比較容易而且精度可大大提高。由于面式檢測器往往提取圖像灰度的剃度梯度信息，與點(diǎn)式和線式檢測器相比較可大大減小環(huán)境照明對檢測精度的影響。因此，盡管面式檢測器的運(yùn)算量大大增加，但由于其固有的優(yōu)點(diǎn)，隨著微處理器的運(yùn)算速度的不斷提高，面式檢測器成為視頻車輛檢測器研究的主要方向。
從上可以看出點(diǎn)式檢測器和線式檢測器都是“過去式”檢測器，即模擬環(huán)型線圈檢測器的工作方式，通過判斷前后幀圖像中檢測點(diǎn)和檢測線上灰度的變化情況推斷是否有車通過，這種方式易受環(huán)境照度變化以及車輛自身陰影的干擾。面式檢測器雖然能降低環(huán)境照明對檢測精度的影響，但和其他的檢測器一樣，面式檢測器并沒有解決車輛陰影以及地面裂紋對檢測精度的影響，容易造成誤檢。而且在雨雪天氣，路面對車輛產(chǎn)生的倒影也會造成誤檢。但另一方面，對一些接近路面顏色的車輛，例如：在瀝青路面行駛的黑色車輛，圖像中車輛的灰色與道路的灰度之差小于事先確定的閾值造成漏檢。針對這些情況，解決方法通常是利用人工智能和模式識別的辦法把車輛的圖像與陰影、倒影以及地面裂紋區(qū)分開來，但由于路面及其各種各樣的周圍環(huán)境，車輛也是種類繁多，要找到一種識別車輛所有情況的算法是不可能的。為此，該系統(tǒng)可以采用基于雙目視覺法的視頻車輛檢測器。通常所用的視頻車輛檢測器根據(jù)檢測區(qū)域灰度的變化來推測是否有車通過，這種方式往往受環(huán)境照明的影響較大，而雙目視覺，通過判斷被測物體的高度信息來推測該物體是陰影、倒影還是物體本身。精度比傳統(tǒng)方式可有很大提高。雙目視覺車輛檢測器還可測量車輛的寬度和長度信息，與高度信息一起可重建車輛的三維尺寸結(jié)構(gòu)。利用這些信息進(jìn)行車輛分類。但是，在雙目立體圖像中，需要每一瞬間的一對左右圖像，通過特征匹配得到左右圖像的立體視差和三維運(yùn)動之間的關(guān)系，合成立體信息，所以特征匹配是雙目視覺的關(guān)鍵所在，有時(shí)也可利用3個(gè)攝象機(jī)提供的圖像進(jìn)行立體信息處理，以簡化匹配過程，提高匹配精度。
3.2相關(guān)數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)
模糊控制技術(shù)能夠解決許多經(jīng)典控制理論難以解決的問題，其的簡潔性和魯棒性贏得了設(shè)計(jì)者們的普遍認(rèn)同。但在解決多輸入問題時(shí)，模糊控制技術(shù)面臨著規(guī)則數(shù)目膨脹的瓶頸問題。城市交通預(yù)警系統(tǒng)是一個(gè)典型的多輸入監(jiān)測系統(tǒng)，若取路段的車流量大小，車流速度，飽和度以及主要車型的實(shí)際輸入模擬量值及其變化量作為系統(tǒng)的輸入量，那么共有8個(gè)輸入變量，而對于每個(gè)狀態(tài)變量取4個(gè)語言值，那么在理論上需要的總規(guī)則數(shù)為48條，規(guī)則數(shù)目膨脹和知識難以獲取使得模糊控制器的直接設(shè)計(jì)相當(dāng)困難。但是，它有一個(gè)很大的特點(diǎn)就是，輸入信息具有可融合性，采用基于信息融合的多輸入模糊控制器方法，可以作為一種解決方法。
信息融合又稱數(shù)據(jù)融合，即充分利用多源信息，獲得對監(jiān)測對象一致性的可靠了解和解釋，以利于系統(tǒng)做出正確的響應(yīng)、決策和控制。首先利用“融合函數(shù)”完成輸入變量維數(shù)的降低，然后利用降維后的輸入變量設(shè)計(jì)“模糊作用函數(shù)”，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，從而可大大簡化對多輸入控制器的設(shè)計(jì)過程。該系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對系統(tǒng)進(jìn)行降階處理，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體決策，充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性運(yùn)算能力，能夠結(jié)合模糊規(guī)則，在有限的測量值的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確判斷出環(huán)境特征及其變化趨勢，最終達(dá)到預(yù)警功能。
莫士特科技有限公司提供此主板及解決方案，并可二次開發(fā)。
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莫士特科技是一家為客戶提供機(jī)器人、自動化主控方案，以及圖像處理模塊，仿生傳感模塊的企業(yè)， "妖怪機(jī)器人" 是其已注冊的國際品牌；公司以生產(chǎn)智能化和生活智能化為宗旨。其研發(fā)生產(chǎn)的主控板，圖像處理，仿生傳感模塊三類方案是機(jī)器人，生產(chǎn)自動化的技術(shù)基石；還應(yīng)用于其它各種行業(yè)。公司立志為國產(chǎn)機(jī)器人，自動化技術(shù)發(fā)展而努力奮斗，為智能產(chǎn)品進(jìn)入企業(yè)，家庭貢獻(xiàn)力量。
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