公路側(cè)向熱像溫譜中貨車制動溫的提取算法

米曉藝，程海帆，董 碩，張鐵軍

(1.交通運輸部公路科學研究院 交通工程部，北京 100088；2.吉林省交通規(guī)劃設計院 總工程師辦公室，吉林 長春 130021)

公路側(cè)向熱像溫譜中貨車制動溫的提取算法

米曉藝1，程海帆2，董 碩1，張鐵軍1

(1.交通運輸部公路科學研究院 交通工程部，北京 100088；2.吉林省交通規(guī)劃設計院 總工程師辦公室，吉林 長春 130021)

為研發(fā)一種公路用交互式熱成像貨車制動安全預警系統(tǒng)，以提高公路連續(xù)長大下坡路段主動安全性，提出了一種從公路側(cè)向熱像溫譜中捕獲貨車側(cè)面熱像，并進而提取貨車制動器溫度的算法。采用高頻紅外熱像儀獲取了公路側(cè)向熱像溫譜，并分析了其中的潛在特征；根據(jù)熱像溫譜特征，利用矩陣分析法提出了貨車制動器溫度的提取算法。應用算法軟件進行提取的結果表明：在自由流交通狀態(tài)下，算法可以實現(xiàn)對超過98%的貨車制動溫進行準確提取，提取結果可以作為貨車制動安全預警系統(tǒng)中的安全信息使用。

交通運輸工程；貨車制動溫；提取算法；矩陣分析法；紅外熱像

0 引 言

公路交通安全信息在確保公路交通安全方面起著舉足輕重的作用，或者說交通事故的發(fā)生往往是由于駕駛員無法獲得或未能及時獲得足夠的安全信息所導致的。因此，行車過程中的每一個安全信息都應得到足夠的重視。針對事故多發(fā)的公路連續(xù)長大下坡路段而言，給貨車駕駛員提供更多更高價值的安全信息是提高路段安全水平的有效途徑。作為一個在較大程度上能夠衡量貨車制動性能的貨車制動器溫度信息無疑是重要的交通安全信息之一。

國內(nèi)外學者也多采用貨車制動器溫度作為分析公路連續(xù)長大下坡嚴重度分級、貨車制動性能、公路縱坡設計、避險車道位置選取等方面的重要指標。T.M.THOMAS等[1]和L.B.BRIAN[2]在20世紀80年代便利用貨車制動器溫度作為研究對象，給出了其與貨車車重、速度、縱坡度、坡頂制動器初始溫度、環(huán)境溫度等因素的關系模型，并對公路連續(xù)長大下坡嚴重度進行了分級研究。胡昌斌等[3]通過開展實車試驗數(shù)據(jù)，結合有限元方法，分析了公路長下坡路段貨車鼓式制動器摩擦襯片在不同車輛載質(zhì)量、制動方式和降溫方式下的升溫規(guī)律。余強等[4]和M.COLEMAN[5]采用貨車制動器溫度指標研究了發(fā)動機制動、排氣制動與緩速器聯(lián)合作用或排氣制動作用下貨車的制動安全性能。杜博英等[6]和周榮貴等[7]采用貨車制動器溫度指標對長大下坡的臨界坡度或公路縱坡坡度與坡長限制等公路縱坡設計問題進行了深入研究。吳京梅等[8]和鄭景凡等[9]利用公路連續(xù)下坡路段貨車制動器溫升模型對貨車制動器溫度進行預測，進而作為避險車道設置位置選取的依據(jù)。

在產(chǎn)品設計應用方面，目前已開發(fā)了多種可用于車載的貨車制動溫監(jiān)測裝置[10]，但由于單車安裝成本較高，大面積的推廣應用尚未實現(xiàn)。近年來，紅外熱成像技術的發(fā)展使得研發(fā)一種公路用交互式熱成像貨車制動安全預警系統(tǒng)成為可能。該系統(tǒng)可采用安裝于路側(cè)的紅外熱像儀高頻率地采集到貨車通過監(jiān)測斷面時的貨車側(cè)面熱像圖，再通過綜合集成車牌識別、雷達測速等技術，快速地實現(xiàn)貨車的不停車溫度監(jiān)測，并可實時地通過可變情報板等設施將溫度監(jiān)測結果這一重要的安全信息告知對應的貨車駕駛員，進而促使駕駛員主動地采取合理的駕駛行為來避免或減少事故的發(fā)生，最終實現(xiàn)進一步提高公路連續(xù)長大下坡路段貨車安全運行的目的。

貨車側(cè)面熱像圖中車輪輻板的溫度(外部溫度)與貨車制動器中的制動摩擦片、制動鼓(內(nèi)部溫度)等關鍵部件的溫度存在著密切的相關性。這是由于這些部件的熱源相同，即均來自貨車制動過程中制動摩擦片表面與制動鼓表面的摩擦熱。獲取了貨車車輪輻板溫度就意味著能夠反推貨車制動摩擦片或制動鼓的溫度，進而可以測算貨車制動性能所處的安全狀態(tài)。然而，貨車側(cè)面熱像圖中的高溫體不僅僅包括貨車車輪輻板溫度，而且還包括了駕駛室底部的發(fā)動機、車體排氣管等高溫體。如何能夠精確地從貨車側(cè)面熱像圖中提取車輪輻板溫度(表征貨車制動溫)成為交互式熱成像貨車制動安全預警系統(tǒng)研發(fā)中的一個關鍵技術點。目前，歷年文獻針對公路側(cè)向熱像以及貨車側(cè)面熱像的研究很少。此外，需要說明的是，貨車制動器溫度指標是一個結果性指標，是貨車車重、速度、公路縱坡、坡頂制動器初始溫度、環(huán)境溫度等因素在貨車行車過程中綜合作用的結果[11]，采用貨車制動器溫度指標表征貨車的制動性能具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)采集

連續(xù)地獲取公路側(cè)向熱像圖(貨車側(cè)面熱像圖為其中的一部分)采用的主要設備為紅外熱像儀，這是因為紅外熱像儀可以將物體發(fā)出的不可見紅外能量轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢姷臒嵯駡D，且熱像圖內(nèi)不同顏色可以表征被測物體不同的溫度，見圖1。每一幀熱像圖中的高溫點可以被迅速地自動記錄。在貨車高速行駛的情況下，為了能夠抓取更多的側(cè)面熱像圖，研究中采用了采集頻率為120 Hz的高頻紅外熱像儀(Optris PI160)，即每8.3 ms即可抓拍一幀熱像圖。在進行數(shù)據(jù)采集之前，應確保紅外熱像儀采用黑體爐等專業(yè)檢測設備進行校準檢測，以保證所采集溫度數(shù)據(jù)的準確性。溫度數(shù)據(jù)可接受的誤差為±2 ℃。

圖1 貨車側(cè)面熱像圖Fig.1 Lateral thermal image of truck

在數(shù)據(jù)采集過程匯中，為了能夠獲取貨車車輪部位正視的側(cè)面熱像圖，應將熱像儀鏡頭高度設置為與車輪輪軸高度相一致的53 cm左右，且鏡頭探測方向應垂直于車輛行駛軌跡，見圖2。

圖2 公路側(cè)向熱像數(shù)據(jù)采集Fig.2 Highway lateral thermal image data acquisition

2 公路側(cè)向熱像溫譜特征

將熱像儀按照要求置于特定斷面路側(cè)一定時間，然后從獲得的每一幀公路側(cè)向熱像圖中提取最高溫度，從而可以得到1條溫度隨數(shù)據(jù)采集時間變化的曲線，將其稱為公路側(cè)向熱像溫譜，如圖3(持續(xù)時間為3 min)。通過對公路側(cè)向熱像溫譜的深入分析，可以發(fā)現(xiàn)其中的四大特征。

圖3 公路側(cè)向熱像溫譜Fig.3 Highway lateral thermal image temperature spectrum

2.1 有車輛通過時熱譜中溫度變化明顯

從圖3中可以看出，當無車輛通過熱像圖采集斷面時，溫度基本保持在環(huán)境中某一靜態(tài)的高溫體溫度值不變，即溫譜表現(xiàn)平穩(wěn)；但當有車輛出現(xiàn)時，溫譜會產(chǎn)生一個明顯的“溫度凸起”，從而說明可以通過該“溫度凸起”變化來判斷是否有車通過。

2.2 貨車熱像圖幀數(shù)明顯高于客車熱像圖幀數(shù)

將貨車和客車的側(cè)面熱像溫譜數(shù)據(jù)進行對比分析發(fā)現(xiàn)：由于受客貨車車輛長度差別以及運行速度大小差異的影響，貨車的側(cè)面熱像圖幀數(shù)要遠大于客車的側(cè)面熱像圖幀數(shù)，尤其是能夠抓拍到的小客車側(cè)面熱像圖幀數(shù)會更小。車輛越長、速度越慢的貨車在通過數(shù)據(jù)采集斷面時被抓拍的熱像圖幀數(shù)越多，但車輛通過數(shù)據(jù)采集斷面后，溫譜必將又重新恢復至環(huán)境溫度中的某一靜態(tài)高溫體溫度值，即在不考慮貨車突然停在數(shù)據(jù)采集斷面上等特殊情況下，貨車以正常的行駛速度通過數(shù)據(jù)采集斷面時，其留下的熱像圖幀數(shù)會存在一個最大值。

2.3 貨車后半部熱像溫度可表征制動溫度

對貨車側(cè)面熱像溫譜進行分析可知，貨車前半部的車輪制動器溫度受貨車發(fā)動機排氣管道的影響而無法篩選辨別。這主要是因為貨車前半部中排氣管道的溫度一般也屬于高溫體，而從側(cè)面觀測時其距離地面高度與車輪高度具有重疊部分，因而無法框選定位熱像圖中的車輪制動器溫度，如圖4。

圖4 貨車前半部側(cè)面熱像Fig.4 Lateral thermal image of the first half of truck

圖5～圖7分別給出了二軸、四軸和六軸貨車的側(cè)面熱像溫譜。三軸和五軸貨車的熱像溫譜分別與四軸和六軸貨車的溫譜類似。從中可以看出，當車輛通過熱像圖采集斷面時，由于貨車側(cè)面各部位溫度值的不同而表現(xiàn)出了明顯的曲線式變化，盡管貨車前半部溫度無法區(qū)分排氣管道和車輪輻板溫度，但后半部熱像圖中的最高溫度都出現(xiàn)在后半部車輪輻板上。由此規(guī)律，可以提出采用貨車后半部熱像溫度最高值(后軸車輪輻板外表溫度)來表征貨車制動器溫度是可行的。

圖5 二軸貨車側(cè)面熱像溫譜Fig.5 Lateral thermal image temperature spectrum of 2-axis truck

圖6 四軸貨車側(cè)面熱像溫譜Fig.6 Lateral thermal image temperature spectrum of 4-axis truck

圖7 六軸貨車側(cè)面熱像溫譜Fig.7 Lateral thermal image temperature spectrum of 6-axis truck

2.4 自由流狀態(tài)下，大型貨車熱像溫譜中部回落時間遠小于自由流狀態(tài)下的車頭視距

對圖6和圖7所示的大型貨車熱像溫譜進行進一步的深入發(fā)現(xiàn)可知，曲線中部存在溫度回落的現(xiàn)象，且溫度基本與環(huán)境中某一靜態(tài)的高溫體溫度值一致。這主要是由于大型貨車中部無排氣管道或車輪引起的，如圖8。在忽略兩車或多車在觀測斷面并行通過的自由流情況下，由于貨車前后部的整體運行，其熱像溫譜中部的回落時間遠小于一般的車頭時距值。

圖8 大型車中部無高溫體Fig.8 No hot things in the middle of a large-scale truck

3 貨車制動溫提取算法

根據(jù)貨車側(cè)面熱像溫譜特征，可以提取出忽略兩車或多車在觀測斷面并行通過的自由流情況下的貨車側(cè)面后半部車輛輻板溫度，在此基礎上再通過制動器內(nèi)外溫度關系模型反算得到貨車制動摩擦片或制動鼓溫度?？傮w的提取思路為：利用矩陣數(shù)據(jù)分析法，首先根據(jù)自由流交通狀態(tài)下車輛通過熱像監(jiān)測斷面時的時間篩選貨車，然后提取可能的貨車整車溫譜，出現(xiàn)溫度回落時判別前后高溫體溫度是否為整車溫譜，最后提取貨車整車溫譜的后半部最高溫，進而得到貨車制動溫。

3.1 確定有車輛通過監(jiān)測斷面

將路側(cè)熱像儀記錄的每一幀熱像圖中的高溫點，按照時間序列定義為一列矩陣T：

(1)

做循環(huán)運算Δt=ti-ti-1(i=2，3，……，m)，如果一個溫度值ti比前一個溫度值ti-1高出Thj度(定義Thj為環(huán)境區(qū)別參數(shù)，即Δt≥Thj，Thj的默認值可取5 ℃)，即認為有車輛正在通過監(jiān)測斷面，暫停循環(huán)計算，記錄此時的i值，令a0=ti-1，a1=ti。

3.2 提取可能的貨車整車溫度范圍

在識別車輛出現(xiàn)后即可得到以溫度值a1為起始元素的可能的整車溫度列矩陣A。將矩陣A的元素個數(shù)定義為整車識別系數(shù)Mzc，Mzc取決于車輛通過監(jiān)測斷面的時間(與車長和車速相關)。進一步定義小客車的整車識別系數(shù)為Mzck，貨車的整車識別系數(shù)為Mzch。根據(jù)貨車側(cè)面熱像溫譜特征二可知，Mzck遠小于Mzch。為盡可能完整地提取貨車的列矩陣A，建議采用小客車平均車速所對應的通過時間確定Mzck；采用六軸半掛貨車(目前我國車型中的較長車型)的15%位車速V15所對應的通過時間來確定Mzch。當Mzc

(2)

式中：j=1，2，3，……，Mzch

3.3 確定貨車整車溫度范圍

根據(jù)貨車側(cè)面熱像溫譜特征四可知，部分大型貨車的熱像溫譜中部存在溫度回落的現(xiàn)象。為確定溫度回落區(qū)域前后溫度值是否同屬一輛車，需定義一新列矩陣B，B中的每個元素值為A中對應的每個元素值減去該車出現(xiàn)前的環(huán)境溫度值a0。

(3)

式中：k=1，2，3，……，Mzch

1) 若Δk>Mzw，則令：

(4)

令ti=ti+k1，從矩陣T的第“i+k1”個元素(溫度值)繼續(xù)下一輪的循環(huán)計算。

2) 如果Δk≤Mzw，則令：

(5)

令ti=ti+k3，從矩陣T的第“i+k3”個元素(溫度值)繼續(xù)下一輪的循環(huán)計算。

3.4 確定貨車制動溫取值范圍

定義矩陣D為矩陣C的后半段，即：

1) 當r為奇數(shù)時

(6)

2) 當r為偶數(shù)時

(7)

3.5 提取貨車制動溫

以矩陣D中的最大值表征貨車制動溫的大小，由此得到最終的貨車制動溫Thc：

Thc=max(Dl)

(8)

4 算法的實用性分析

貨車制動溫的自動提取分為兩種模式：一種是靜態(tài)模式，即先進行數(shù)據(jù)的事前采集，然后再針對大量數(shù)據(jù)進行溫度數(shù)據(jù)提??；另一種是動態(tài)模式，即被監(jiān)測車輛通過監(jiān)測斷面后，能夠?qū)崟r地實現(xiàn)制動溫的提取。無論何種模式，均可將上述算法進行軟件編程程序化。

針對某高速公路監(jiān)測斷面連續(xù)通過的865輛車采用貨車制動溫自動提取軟件進行制動溫提取，提取結果顯示：264輛貨車中的260輛貨車制動溫被成功提取，即在自由流交通狀態(tài)下，軟件可以實現(xiàn)對98%以上貨車制動溫的準確提取，少數(shù)被遺漏的貨車類型主要為車速較快的小型貨車。另外需要說明的是隨著交通量的增大，所提取的貨車制動溫數(shù)據(jù)針對性會有所下降，這主要是因為交通量增大后車輛并行情況增多所致。但考慮到山區(qū)公路長大下坡路段的交通狀態(tài)多為自由流狀態(tài)，因此該算法具有較強的實用性。

5 結 語

采用高頻紅外熱像儀獲取了公路側(cè)向熱像溫譜，通過分析發(fā)現(xiàn)，不同車輛的側(cè)面熱像溫譜具有不同的特征。利用這些規(guī)律性特征，給出了貨車制動溫(以貨車后半部車輪的輻板溫度表征)的提取算法。該算法在自由流交通狀態(tài)下具有較強的實用性，進而為公路用交互式熱成像貨車制動安全預警系統(tǒng)的研發(fā)提供了技術支撐。

在實踐應用中，所提取的制動溫高低閾值與所監(jiān)測的斷面有關，不同的監(jiān)測斷面溫度預警閾值也不同。具體的溫度預警閾值可結合連續(xù)下坡路段貨車制動溫升模型[1，11]進行確定。由于目前已有模型所得出的溫度為貨車制動摩擦片或制動鼓的溫度，因此針對公路用交互式熱成像貨車制動安全預警系統(tǒng)中溫度預警閾值的確定，尚需要結合車輪輻板溫度與制動摩擦片或制動鼓溫度的關系確定。貨車車輪輻板溫度與制動摩擦片或制動鼓溫度的關系模型研究將是后續(xù)研究的重點。

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(責任編輯：朱漢容)

Extraction Algorithm of Truck Brake Temperature from the Highway Lateral Thermal Image Temperature Spectrum

MI Xiaoyi1，CHENG Haifan2，DONG Shuo1，ZHANG Tiejun1

(1.Department of Traffic Engineering，Research Institute of Highway Ministry of Transport，Beijing 100088，P.R.China；2.Office of Chief Engineer，Jilin Provincial Communication Planning and Design Institute，Changchun 130021，Jilin，P.R.China)

In order to develop one kind of infrared thermal image truck brake safety early warning system，which was used on the road side and aimed at improving the active safety of long and steep downgrade sections，an algorithm that the truck lateral thermal image was captured from the highway lateral thermal image temperature spectrum in order to further extract the truck brake temperature was proposed.High frequency thermograph was adopted to obtain the highway lateral thermal image temperature spectrum，and its potential characteristics were analyzed.According to these characteristics，the extraction algorithm of truck brake temperature was proposed by the matrix analytical method.The results from the algorithm software show that more than 98% of truck brake temperature can be extracted accurately under the state of free traffic flow，and these extraction results can be used as safety information in the infrared thermal image truck brake safety early warning system.

traffic and transportation engineering；truck brake temperature；extraction algorithm；matrix analysis method；infrared thermal image

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.08.16

2016-05-03；

2016-07-13

國家科技支撐計劃項目(2014BAG01B01)；交通運輸部建設科技項目(2013318J05170)；中央級公益性科研所基本科研業(yè)務費專項資金項目(2014-9017)

米曉藝(1984—)，男，山西平遙人，副研究員，碩士，主要從事道路交通安全、路網(wǎng)風險評估方面的研究。E-mail：xy.mi@rioh.cn。

U491.2

A

1674-0696(2017)08-089-06