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ZigBee基于地感线圈的智能车流量检测系统设计+电路图(2)
许多发达国家和发展中国家相继提出各自的ITS发展计划,并尝试通过这些举措带动本国车辆、
计算机
、通讯、
电子
以及网络等技术的
经济
发展[1]。
根据研究者预计,如果应用智能交通系统,可以有效提高交通运输效益,使交通拥挤降低20%,延误损失减少10-25%,车祸降低50-80%,油料消耗减少30%,汽车尾气的污染也会降低[2]。
我国智能交通系统和发达国家还有很大的差距,为了减少这种差距,提高居民生活水平,使得城市交通更加和谐有序,缓解交通发展的矛盾,研究发展ITS是非常有效的方法,势在必行。
最近,城市智能交通系统受到各界的重视,如何通过智能交通系统来缓解现在日益恶化的交通问题已经交通领域关注的重点。而车辆探测系统是ITS,即“智能交通系统”的基础部分。通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测,对车辆信息采集和分析获取准确的交通参数,为交通状况监控和
管理
等提供数据支持,提高现有道路资源的利用率。它在国道高速公路和城市交通设计,隧道桥梁施工、以及交通流的基础理论研究中有着至关重要的地位。为了克服常用车辆信息检测系统不易安装、文修不便、受环境因素影响较大等缺点,我们非常有必要发展一种更有效的方法来克服这些问题,基于地感线圈的智能车流量探测系统是一个很好的选择。
1.2 常见的智能车辆检测系统
车流量探测是ITS的重要组成部分,在信号灯控制,停车场监控,高速公路协调,道路收费等领域都有广泛的应用。车辆探测的主要任务有车速检测,车流量探测,行车方向检测,车型检测等等。针对不同的应用环境,研究机构及学者提供了不同的车辆探测系统,目前常见的车辆探测方法有视频探测技术、磁性探测技术、雷达探测技术、超声波探测技术等等,认识这些技术可以帮助我们在合适的环境选择最高效的车辆检测技术,以最小的投入获得最好的效果。
1.2.1 视频检测技术
基于视频图像的车辆检测技术,是一种非接触式被动检测技术,该方法对视频图像进行分析,跟踪车辆行为过程。此种检测方法对光线变化较敏感,因此影响检测结果优劣的最根本的问题就是算法是否良好,目前世界范围内大多采用这种算法[3]。
视频检测技术现今得到长足的发展,它的兴起可以追溯到1978年,美国喷气推进实验室首先提出,可以通过视频信息来监测车辆的方法,提出了其作为传统检测方法的替代的可能性。几年后就有研究所设计出一个可投入使用的视频检测系统,开启了视频检测技术发展的篇章。2
视频车辆检测通过对特定区域的图像进行分析,从而获得车辆信息。视频车辆检测的完整过程是:首先,运用图像采集系统采集视频图像,然后对采集到的图像进行数字化,接着存入内存或帧缓存中;对数字图像进行图像锐化、滤波除噪、对比度增强等,进而达到减少噪声对图像质量的影响的效果。利用一定的算法进行车辆检测,将运动车辆的信息从图像中提取出来;对目标图像进行特征提取,来进行相应的识别、分类;运用一定的算法,获得车辆的计数、行车速度、车型等一系列参数,并交获得相应的数据存入数据库;最后对数据库中的数据进行统计分析输出。[4]
完整视频车辆检测流程如图1.1:
图1.1 完整视频车辆检测流程
但是,由于视频车辆检测技术容易受到天气,环境影响,系统复杂,任然需要不断地改进。
1.2.2 磁性探测技术
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