[00957171]基于分布式多种传感器融合的交通数据自动获取技术

项目概述：在交通建筑空间等工程领域，实际数据的调查，采集和收集，往往需要大量的费用和人工干预，其采样率及精度都非常有限。特别是对于像车站、交叉口、人行横道等人车混在、交通行为混杂的地带，缺少足够的真实详细的交通数据，给大范围和长时段交通行为本质的深入研究带来困难。该项目利用分布式激光扫描仪及视频融合的传感器，研发出包括分布式多台多种传感器数据融合，基于分布式传感器的移动目标的自动检测/分类/跟踪等核心算法及系统，从而自动地获取在大范围空间中的人/车等详细交通数据。同时研发微观及宏观行为分析与仿真等算法，为研究解决智能交通等工程领域中的实际问题提供真实详细的数据依据。应用范围：1.交通安全检测，如在交叉口，交道口等的异常行为检测。2.交通数据采集，为解决智能交通工程等领域的实际问题如交通规划、交通分析、空间优化等提供数据依据。技术特点和技术优势利用红外线，超声波，微波雷达，感应圈等传感器，对通过道路某一地点的车辆，其数量、大小、重量、速度等进行统计分析，已成为交通检测中比较成熟的技术，许多都已经应用于实际中。但是上述技术很难精确地检测到行人、自行车等小型目标，也无法覆盖某一平面区域。如，无法检测通过该区域的人/车的轨迹及在任意时刻的地点速度方向等。利用可见光摄像机，红外线摄像机等视频传感器，可以对路面上车辆的通行状况，比如通过数量、大小、速度、颜色、车牌号等进行定量地统计，同时能够对某些特定行为，比如闯红灯、倒车、转弯、交通事故等进行自动检测。其中一些技术已服务于自动检出/抓拍比如高速道路上超速车辆。交叉口违章行为，隧道等交通事故或交通阻塞易发点的交通流量/流速检测等方面。但是，利用视频的自动检测技术也拥有它的局限性。比如照明/天候的变化，阴影，路面积水/结冰带来的反光等都会带来检测精度的降低及误报率增加。像交叉口这样人与车密集/交杂的场所，图像中移动目标间遮挡/粘连的现象严重，利用视频技术来自动地获取人与车的详细的交通数据，实时性、精度、鲁棒性等与实际应用需求尚有差距。与视频等技术相比，激光测距扫描仪及其应用技术还大多处于研发阶段。20世纪90年代后期随着激光研制技术的发展，利用eye-safe激光(对人眼都无害的最低强度级别Class 1A)的长距离、广角、高速测距扫描仪出现在人们面前，作为一种崭新的信息获取/环境感知技术，为研究界产业界带来一股强劲的冲击破。三维激光测距扫描仪首先被测绘界、建筑界及考古界所接受，将其应用于获取地形，建筑物，文物古迹等静态物体的三维模型中。近几年通过美国国防部举办的无人自动驾驶越野赛(Grand Challenge)，几乎所有参赛车辆上都装有一台或多台二维激光测距扫描仪作为它们的眼睛，该传感器在障碍物检测，自动导航，辅助驾驶等应用中的有效性被广泛地认知。但是除了该项目的研究以外，利用激光测距仪对交叉口车站等场所进行监控及交通数据采集的应用研究尚非常少。应用实例：该项目负责人于2001年提出利用多台分布式二维激光测距扫描仪(以下简称“激光扫描仪”)在离地面10cm左右高度的水平面扫描，通过对行走模式的跟踪，在人群密集的场所有效地检出及获取行人轨迹的想法，并研制开发了行人检出/跟踪系统。该系统被东日本旅客铁路(JR东日本)等采用，在车站、展厅等被实际应用。在车站的实地验证表明，即使在上下班高峰期，90%以上行人的轨迹都能够有效地获取。该研究在日本申请了2项专利。该项目负责人于2004年起和日本东海旅客铁路(JR东海)，日立合作，针对交道口/站台附近的安全监控，开发研制了利用单台激光扫描仪对该场所内包括人，车，自行车在内的移动目标的自动检出/分类/跟踪的系统。该研究在日本申请了2项专利。该系统已进入硬件集成阶段，预计2008年逐步投入使用。该项目组于2007年承担国家863课题，研发基于分布式多种传感器融合的交叉口交通数据的自动获取技术。该研究已申请了2项专利。合作方式联合开发。