基于小型四旋翼無人機的道路交通巡檢系統(tǒng)

翁松偉，賴斯聰，陳海雄，李嘉俊，朱 誠

（深圳大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院，廣東 深圳　518060）

基于小型四旋翼無人機的道路交通巡檢系統(tǒng)

翁松偉，賴斯聰，陳海雄，李嘉俊，朱 誠

（深圳大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院，廣東 深圳518060）

針對道路交通巡檢的應(yīng)用需求，解決常規(guī)巡檢手段低效、成本高、靈活性差等問題，結(jié)合四旋翼無人機的特點，提出以小型四旋翼無人機為載體，搭載成像設(shè)備應(yīng)對突發(fā)道路狀況執(zhí)行智能化、快速、靈活、高效的道路監(jiān)控、巡檢作業(yè)，提高道路安全水平。本系統(tǒng)通過遠(yuǎn)距離無線實時影像數(shù)據(jù)回傳，在地面終端進(jìn)行影像數(shù)據(jù)處理，得出多種道路交通信息；為交通管理部門、市民提供實時可靠的路面信息；在道路交通擁堵研判、交通事故先期處置等方面作用明顯。

交通巡檢；道路安全；四旋翼；無人機；圖像處理；交通誘導(dǎo)

隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，我國各大城市車輛保有量大幅上升，交通擁堵、交通事故頻發(fā)已經(jīng)成為影響城市公共安全的首要因素。然而，在很多城市，固定式交通檢測設(shè)備雖然大量布設(shè)在快速路、主干路上，但存在下列缺陷：1）監(jiān)控攝像頭存在著監(jiān)控盲區(qū)；2）現(xiàn)代道路交通監(jiān)控系統(tǒng)需采用多屏幕顯示，無法有效將同一路段的全方位監(jiān)控影像集成在同一畫面；3）現(xiàn)今國內(nèi)道路交通監(jiān)控系統(tǒng)缺乏智能判定交通狀況的功能，需人工監(jiān)視交通畫面采集道路交通信息。由此造成部分重要路段的交通信息缺失。導(dǎo)致城市突發(fā)事件的信息采集存在著時間、空間、規(guī)模等方面的諸多不確定性［1］，難以有效靈活地進(jìn)行道路監(jiān)控及交通誘導(dǎo)，讓交通管理部門無法有效地針對事故實現(xiàn)快速應(yīng)急處理。

為獲取更為全面的交通信息，提升交通管理部門對交通擁堵研判、交通事故先期處置的能力，設(shè)計基于四旋翼無人機平臺的道路巡檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用了無人機快速響應(yīng)、空中機動靈活不受道路交通擁堵影響的優(yōu)勢。

1　系統(tǒng)總體設(shè)計方案

1.1系統(tǒng)功能目標(biāo)

1）系統(tǒng)利用了無人機快速響應(yīng)、空中機動靈活不受道路交通擁堵影響的優(yōu)勢，以無人機為載體，搭載成像設(shè)備、云臺及影像傳輸模塊實現(xiàn)基于機器視覺的道路交通快速檢測功能。

①為交通管理部門及時提供巡航路段或交通事故現(xiàn)場實時道路交通圖像，為交通疏導(dǎo)提供重要交通信息，保障交通安全；

②無人機可在事故道路入口處充當(dāng)“空中電子交警”，疏導(dǎo)車輛分流，緩解事故道路通行壓力。

2）系統(tǒng)核心的圖像處理終端接收無人機回傳的監(jiān)控影像，采用T.Abramczuk檢測法獲取道路交通參數(shù)，結(jié)合格林希爾茲的速度—密度線性模型實現(xiàn)道路服務(wù)水平評級，建立了完整的道路交通自主智能判定的體系，方便交通部門評估道路交通狀況及完善道路歷史數(shù)據(jù)庫。

3）系統(tǒng)的信息發(fā)布子系統(tǒng)運用GSM蜂窩系統(tǒng)將檢測評價所得的交通誘導(dǎo)信息及時以短信發(fā)送與微博更新的模式進(jìn)行反饋，協(xié)助交警部門開展交通誘導(dǎo)。

1.2系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)與流程

基于四旋翼無人機平臺的道路巡檢系統(tǒng)由3大子系統(tǒng)組成：四旋翼飛行控制子系統(tǒng)，道路監(jiān)控檢測子系統(tǒng)，道路信息發(fā)布子系統(tǒng)。

1）飛行控制子系統(tǒng)由無人機主體、圖像采集傳輸模塊組成，實現(xiàn)巡檢作業(yè)及快速反應(yīng)模式，并實時傳輸圖像到道路監(jiān)控檢測終端；

2）道路監(jiān)控檢測終端實時顯示現(xiàn)場圖像，并且在交通巡檢模式中處理圖像得到道路交通參數(shù)以實現(xiàn)道路評級，整合出交通誘導(dǎo)信息發(fā)送至信息發(fā)布子系統(tǒng)，再將道路信息存入歷史數(shù)據(jù)庫；

3）信息發(fā)布子系統(tǒng)及時根據(jù)相應(yīng)路段的實際情況發(fā)送信息到相關(guān)部門及更新到微博平臺，實現(xiàn)交通誘導(dǎo)。

通過3大子系統(tǒng)的有機結(jié)合，如圖1所示，構(gòu)成一個完整的巡檢系統(tǒng)。

圖1　交通巡檢系統(tǒng)工作流程圖Fig.1　The work flow chart of traffic patrol system

1.3工作模式的設(shè)計

為輔助現(xiàn)有道路交通監(jiān)控系統(tǒng)，多模式、多路段、多方位、多層次地實現(xiàn)道路交通實時監(jiān)測，定量地、科學(xué)地自主判定道路交通狀況以實現(xiàn)交通誘導(dǎo)，進(jìn)一步保障城市道路安全，本系統(tǒng)設(shè)計兩種工作模式以滿足交通信息采集的需求，具體工作模式如圖2所示。

1）交通巡檢模式

交通巡檢模式下，地面終端發(fā)送指令，四旋翼無人機按照指定的巡航路線監(jiān)控道路交通，將采集的影像傳輸?shù)絇C地面終端并進(jìn)行處理，得出道路參數(shù)、道路服務(wù)水平評級，整合出交通誘導(dǎo)信息，將交通誘導(dǎo)信息及時反饋，達(dá)到提高道路安全水平、車流量誘導(dǎo)等效果。

圖2　工作模式流程圖Fig.2　The working mode of flow chart

2）險情應(yīng)急模式

險情應(yīng)急模式下，地面終端發(fā)送指令，無人機快速前往事故路段，定點監(jiān)控事故現(xiàn)場，圖像實時回傳功能讓現(xiàn)場情況一覽無遺，準(zhǔn)確記錄事故現(xiàn)場的環(huán)境、車輛的相對位置、車輛和道路設(shè)施損失情況。將事故路段險情信息發(fā)送到交通部門、廣播電臺、微博平臺。同時，可在事故道路入口執(zhí)行“空中電子交警”任務(wù)，通過機載交通信號燈、警報器，現(xiàn)場發(fā)出道路指示信息，協(xié)助交通部門對事故路段車輛進(jìn)行安全引導(dǎo)?！翱罩须娮咏痪笔侵复钶d著LED顯示器、警報器的無人機在空中充當(dāng)“交警”，在事故路段入口處，顯示交通信號燈，發(fā)出警報聲，提醒入口處車輛緩慢前進(jìn)或繞道行駛，避免事故路段過分擁堵，保障救援工作有序進(jìn)行。

2　子系統(tǒng)的開發(fā)

道路監(jiān)控檢測子系統(tǒng)，是整個道路巡檢系統(tǒng)的核心部分，基于機器視覺的道路交通監(jiān)測系統(tǒng)，具備道路狀況實時監(jiān)控及錄制、道路參數(shù)的監(jiān)測、道路服務(wù)水平評級等功能［2］，其中，道路參數(shù)監(jiān)測及道路服務(wù)水平評級是程序的主要功能。道路參數(shù)監(jiān)控得到的主要參數(shù)有：平均速度（V），車流量（Q）；水平評級系統(tǒng)等級分為：暢行，一般，擁堵，堵塞。無人機具有較強的靈活性，道路巡檢系統(tǒng)既可以檢測車輛的運行狀態(tài)和行人、自行車行為等微觀交通信息，也可以采集交通流量、平均速度與交通設(shè)施分布等宏觀交通信息［3］。

1）實時監(jiān)控功能

監(jiān)控系統(tǒng)是地面終端的組成部分，集調(diào)用攝像頭實時監(jiān)控，截圖，錄像等功能于一體，實時監(jiān)控是其主要功能，主要用于對道路狀況進(jìn)行實時監(jiān)控；當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生險情時，無人機快速抵達(dá)現(xiàn)場，對現(xiàn)場險情進(jìn)行事故先期處理，并可啟用“空中電子交警”功能，疏導(dǎo)事發(fā)路段的車輛。

當(dāng)巡檢系統(tǒng)的工作環(huán)境比較惡劣（如大霧，光線條件較差）時，可以利用圖像增強增加影像的可視性。系統(tǒng)采用了直方圖均衡化［4］的方法來進(jìn)行圖像增強，通過使用累積函數(shù)對灰度值進(jìn)行調(diào)整，對圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)量大致相同，增強了圖像的局部對比度，實現(xiàn)了單通道圖像增強［5］。

2）道路交通狀況的檢測

道路交通狀況的檢測是四旋翼無人機監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分，兼具獲取道路信息及對信息進(jìn)行分析處理的功能。道路檢測的交通參數(shù)主要包括：車流量，平均速度。在獲取道路信息并對道路信息進(jìn)行處理之后，還可根據(jù)需要，對不同時段的不同道路信息進(jìn)行分析與記錄，并存入到數(shù)據(jù)庫，建立道路網(wǎng)絡(luò)的歷史行車信息數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)的道路檢測方法借鑒了T.Abramczuk檢測法［6］，該方法已應(yīng)用于瑞典皇家技術(shù)院開發(fā)的道路交通監(jiān)視控制系統(tǒng)。T.Abramczuk檢測法在檢測線上應(yīng)用圖像幀差方法來檢測車輛，每個車道上設(shè)置平行于道路的一條檢測線，每條檢測線為3個像素寬，利用車輛通過檢測線時灰度值的變化來得到車輛計數(shù)。并根據(jù)車輛通過檢測線的時間及檢測線之間的距離來求解車輛速度。由于檢測線可以靈活設(shè)置，可以將檢測線針對背景進(jìn)行灰度值獲取，得到背景的灰度值，還可以利用平均值或直方圖法進(jìn)行前景檢測。

3）道路服務(wù)水平評級

道路服務(wù)水平評級系統(tǒng)主要是對道路的堵塞程度進(jìn)行分級判斷，借鑒格林希爾茨的速度—密度線性關(guān)系模型［7］，圖像處理終端在獲取道路交通信息后評估所得到的道路服務(wù)水平等級，作為最終結(jié)果反饋給交通部門及大眾進(jìn)行交通誘導(dǎo)。

道路服務(wù)水平等級由道路交通參數(shù)和道路本身的通行能力決定的。道路交通參數(shù)主要由道路交通量及道路交通平均速度所決定的；道路可能通行能力主要是由城市的人口、城市規(guī)模、道路等級、車道數(shù)及車道寬所決定的。以道路上的運行速度和交通量與可能通行能力之比綜合反映將得到道路服務(wù)水平等級［8］，并且將此道路服務(wù)水平等級信息反饋給信息發(fā)布子系統(tǒng)。

交通流三參數(shù)之間的基本關(guān)系式為：Q=KV

式中Q—平均流量（輛/h）；V—速度（區(qū)間平均速度）（km/h）；K—平均車流密度（輛/km）。

借鑒格林希爾茨的速度—流量關(guān)系模型，模型標(biāo)示出速度與交通流量存在的關(guān)系。

在圖像處理終端已獲取相應(yīng)路段道路交通信息（道路上的運行速度V和交通量Q）的基礎(chǔ)上，結(jié)合極大流量Qm以及暢行速度Vf，將Q對比Qm；將V對比Vf；優(yōu)先判定是否符合一級與四級的范圍，再判定是否符合二級與三級的范圍，將得到道路服務(wù)水平等級。

3　系統(tǒng)運行的驗證

3.1圖像處理終端程序測試過程

1）實驗算法

車輛計數(shù)：T.Abramczuk檢測法在檢測線上應(yīng)用圖像幀差方法來檢測車輛，每個車道上設(shè)置平行于道路的一條檢測線，每條檢測線為3個像素寬，利用車輛通過檢測線時灰度值的變化來得到車輛數(shù)。

速度檢測：運用云臺前置拍攝模式算法，車輛速度V是關(guān)于高度H，攝角θ，攝像機長q，傾斜角α，X1，X2，X總，時間間隔T的函數(shù)。

H——無人機高度；θ——攝像頭攝角，可以由設(shè)置的焦距長度f對應(yīng)所得；

q——攝像頭鏡頭至無人機中央的距離；α——傾斜角α可由云臺自由設(shè)置所得；

X總，X1，X2——監(jiān)控畫面的總高度，以及各檢測線與畫面頂部的距離；

T——通過檢測線的時間間隔；

2）實驗內(nèi)容

實驗內(nèi)容包括車輛速度、車流量、車輛密度及道路距離的檢測，在白天天氣狀況良好，風(fēng)力小于5級的城市道路上進(jìn)行實測，采用人工--程序比較的方法，判斷程序的準(zhǔn)確性。

Step1：預(yù)設(shè)好道路參數(shù)，無人機接收指令，前往指定路段空中懸停，并調(diào)整云臺對準(zhǔn)道路中央，與無人機進(jìn)行信息交互。在程序輸入飛行器的算法參數(shù)。

Step2：開始實時監(jiān)控，連續(xù)拍攝路面交通的影像，并通過圖傳傳輸?shù)降孛娼K端。

Step3：地面終端接收并處理影像數(shù)據(jù)，結(jié)合實驗算法得出車輛時速、道路的流量、密度、平均交通量、道路服務(wù)水平等重要交通參數(shù)。

3.2道路交通巡檢系統(tǒng)完整運行測試過程

飛行器到達(dá)指定位置后，通過圖傳將圖像傳回地面控制站，并對圖像進(jìn)行處理。道路評級系統(tǒng)獲取圖像處理得到的道路參數(shù)后對道路進(jìn)行評級并通過信息發(fā)布平臺發(fā)送到相關(guān)部門或微博平臺，實現(xiàn)交通誘導(dǎo)。

圖3為程序進(jìn)行道路實時監(jiān)控、道路評級及信息發(fā)布的工作界面，圖4為程序進(jìn)行道路參數(shù)檢測的工作界面。

3.3實驗結(jié)果

1）圖像處理終端程序的測試

圖3　實時監(jiān)控、道路評級、信息發(fā)布工作界面Fig.3　Real time monitoring，road rating，information release work interface

圖4　道路參數(shù)檢測工作界面Fig.4　Road parameter detection work interface

對比人工測量所得參數(shù)，數(shù)目實驗的準(zhǔn)確率在75%～88%，程序檢測的車輛數(shù)目偏小。對比結(jié)果見附錄。

速度測試的20組數(shù)據(jù)相比實際速度來說有一定的上下浮動，但實驗誤差都穩(wěn)定在10%～20%。

2）道路交通巡檢系統(tǒng)完整運行測試

根據(jù)實驗結(jié)果，道路檢測系統(tǒng)具有一定的可行性和實用性，可以實現(xiàn)對道路速度及車輛數(shù)目等參數(shù)的獲取，為道路評級系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù)，給出合適的交通誘導(dǎo)信息，并發(fā)送到相關(guān)部門或微博。

4　結(jié)束語

經(jīng)過對本交通巡檢系統(tǒng)整體進(jìn)行多次試驗，并不斷完善后，現(xiàn)系統(tǒng)情況如下：

1）系統(tǒng)整體運作有序；2）圖像處理軟件的處理準(zhǔn)確率達(dá)到80%左右，基本達(dá)到預(yù)期指標(biāo)；3）算法設(shè)計對交通服務(wù)水平的判定基本符合實際交通狀況；4）信息發(fā)布子系統(tǒng)實現(xiàn)了實時發(fā)送短信及微博的功能。

為實現(xiàn)該系統(tǒng)能在交通道路上持續(xù)，廣域地進(jìn)行交通巡檢工作，提高系統(tǒng)可行性，本小組正研發(fā)電子停機平臺，該電子停機平臺主要起“中轉(zhuǎn)站+供電站+休息站+信息站”作用，放置在事故多發(fā)點附近，并將各平臺網(wǎng)點構(gòu)成一個巡檢網(wǎng)絡(luò)，滿足未來可投入大量小型無人機于實際應(yīng)用的需求，充分輔助現(xiàn)有道路交通監(jiān)控系統(tǒng)檢測道路交通信息，實現(xiàn)智能交通，提高城市道路交通安全性。

［1］彭仲仁.無人飛機在交通信息采集中的研究進(jìn)展和展望［J］.交通運輸工程學(xué)報，2012（6）：119-126.

［2］肖海榮.110 kV架空輸電線路巡檢機器人視頻圖像傳輸［J］.計算機工程與應(yīng)用，2006（10）：184-187.

［3］劉錦輝.圖像增強方法的研究以及應(yīng)用［D］.長沙：湖南師范大學(xué)，2009.

［4］高彥平.圖像增強方法的研究與實現(xiàn)［D］.濟南：山東科技大學(xué)，2005.

［5］Abnamczuk T.A Microcomputer Based TV Detector for Road Traffic［M］.Tokyo：Symposium on Road Research Program，2009.

［6］王煒，過秀成.交通工程學(xué)［M］.南京：東南大學(xué)出版社，2011.

［7］況愛武.道路服務(wù)水平的模糊綜合評判［D］.長沙：長沙理工大學(xué)交通運輸學(xué)院，2003.

Road traffic patrol system based on a small four rotor UA

WENG Song-wei，LAI Si-cong，CHEN Hai-xiong，LI Jia-jun，ZHU Cheng
（City Rail Transportation College，Shenzhen University，Shenzhen 518060，China）

According to the application requirements of road traffic inspection，routineinspection means to solve the problem of inefficient，high cost，poor flexibility，combined with the characteristics of the four rotor UAV，proposed to the small four rotor UAV as the carrier，carrying the imagine equipment to deal with unexpected road conditions perform intelligent，fast，flexible and efficient road monitoring，inspection operations and improve the road safety level.The system through the long distance wireless real-time image data return，image data processing on the ground terminal，draw a variety of road traffic information；for the traffic management department，members of the public to provide information in real-time and reliable road；road traffic congestion，traffic accidents analysis of early disposal effect.

traffic inspection；road safety；four rotor；UAV；image processing；traffic guidance

TN96

A

1674－6236（2016）03-0078-04

2015-04-02稿件編號：201504024

翁松偉（1992—），男，廣東潮州人。研究方向：交通運輸。