隧道內(nèi)車(chē)輛交通事件智能檢測(cè)技術(shù)綜合應(yīng)用

楊羚 謝斌 黨倩

華設(shè)設(shè)計(jì)集團(tuán)股份有限公司 江蘇省南京市 210005

隨著建設(shè)技術(shù)水平的提高和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)公路隧道建設(shè)取得了巨大的成就，已成為世界上隧道數(shù)最多、技術(shù)最復(fù)雜、發(fā)展最快的國(guó)家，但由于隧道特殊的環(huán)境，導(dǎo)致車(chē)輛行駛過(guò)程中容易發(fā)生交通事件。單一的技術(shù)手段難以應(yīng)對(duì)多種多樣的交通事件，為此，本文采用視頻、多目標(biāo)雷達(dá)和光纖振動(dòng)傳感設(shè)備，隨隧道內(nèi)車(chē)輛行駛?cè)^(guò)程中的交通事件進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，保障車(chē)輛在隧道內(nèi)安全通行。

1 隧道交通事件檢測(cè)類(lèi)型

《視頻交通事件檢測(cè)器》（GB/T28789-2012）標(biāo)準(zhǔn)中將公路領(lǐng)域視頻方式交通事件檢測(cè)內(nèi)容定義為停止、逆行、行人、拋灑物、擁堵、機(jī)動(dòng)車(chē)駛離六項(xiàng)內(nèi)容。考慮到隧道為單向行駛通道，逆行現(xiàn)象發(fā)生概率較少，因此本文不對(duì)逆行現(xiàn)象進(jìn)行檢測(cè)。此外，隧道內(nèi)機(jī)動(dòng)車(chē)駛離的表現(xiàn)方式一般為違規(guī)變道，因此需增加對(duì)違規(guī)變道的檢測(cè)。同時(shí)，由于隧道“黑白洞效應(yīng)”的影響，駕駛?cè)藛T在隧道出入口附近對(duì)車(chē)輛行駛速度的控制感降低，導(dǎo)致超速或緩行現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，故增加對(duì)超速和緩行的檢測(cè)。

綜上，本文對(duì)隧道交通事件檢測(cè)劃分為7 項(xiàng)，如表1 所示。

表1 隧道交通事件分類(lèi)

2 智能感知設(shè)備綜合檢測(cè)方法

在對(duì)隧道常發(fā)交通事件分析研究基礎(chǔ)上，根據(jù)各智能感知設(shè)備特性及其與各類(lèi)交通事件的契合度，提出不同交通事件的檢測(cè)設(shè)備與方法。

2.1 基于光纖振動(dòng)技術(shù)的交通事件檢測(cè)

光線振動(dòng)技術(shù)能夠通過(guò)接受到的光脈沖的信號(hào)強(qiáng)弱判斷是否發(fā)生異常情況。通過(guò)采集車(chē)輛行駛產(chǎn)生的地面振動(dòng)信號(hào)，獲得較為精確的行車(chē)速度、方向、位置等交通數(shù)據(jù)，進(jìn)而檢測(cè)超速、緩行、違停等與車(chē)輛速度異常相關(guān)的交通事件。光纖振動(dòng)感知技術(shù)原理如圖1 所示，部署裝置示意圖如圖2 所示。

圖1 光纖振動(dòng)傳感技術(shù)原理圖

圖2 光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)部署示意圖

2.2 基于多目標(biāo)雷達(dá)與視頻相結(jié)合交通事件檢測(cè)

多目標(biāo)雷達(dá)和視頻相結(jié)合的檢測(cè)方式對(duì)車(chē)輛違規(guī)變道、行人闖入、拋灑物等事件檢測(cè)作用顯著，雷達(dá)與視頻聯(lián)合檢測(cè)工作原理如圖3 所示。

圖3 雷達(dá)與視頻聯(lián)合檢測(cè)工作原理圖

對(duì)于車(chē)輛違規(guī)變道，既需要檢測(cè)車(chē)輛速度變化，又需要跟蹤車(chē)輛目標(biāo)。采用雷達(dá)與視頻聯(lián)動(dòng)技術(shù)，一方面雷達(dá)設(shè)備能夠檢測(cè)出車(chē)輛目標(biāo)位置、速度信息，另一方面視頻設(shè)備結(jié)合AI 深度學(xué)習(xí)算法能夠檢測(cè)車(chē)輛精細(xì)化特征，解決單純雷達(dá)丟失、混淆跟蹤車(chē)輛目標(biāo)的問(wèn)題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜的車(chē)輛變道事件檢測(cè)。

對(duì)于行人闖入，通過(guò)視頻設(shè)備，結(jié)合AI 機(jī)器視覺(jué)識(shí)別行人及動(dòng)作行為具有較高的檢測(cè)精度，輔助雷達(dá)跟蹤檢測(cè)行人運(yùn)動(dòng)軌跡及運(yùn)動(dòng)速度，解決單一檢測(cè)方式存在誤報(bào)率高的問(wèn)題。

對(duì)于拋灑物事件，結(jié)合雷達(dá)與視頻設(shè)備樁號(hào)即可提供由于拋灑物導(dǎo)致的交通擁堵事件發(fā)生的地點(diǎn)。結(jié)合YOLOv4 等深度學(xué)習(xí)方法，即能有效區(qū)分車(chē)輛與拋灑異物目標(biāo)。

2.3 基于多目標(biāo)雷達(dá)跟蹤技術(shù)的交通事件檢測(cè)

由于單純的視頻檢測(cè)方式，易受到大型車(chē)輛遮擋造成交通量統(tǒng)計(jì)不精確的問(wèn)題。本文提出利用多目標(biāo)雷達(dá)進(jìn)行車(chē)輛跟蹤檢測(cè)，可有效避免固定視頻檢測(cè)方式難以解決的車(chē)輛遮擋問(wèn)題，特別適用于交通擁堵等事件的檢測(cè)。

給隧道內(nèi)通行的每個(gè)車(chē)輛賦予1 個(gè)ID識(shí)別碼，隧道單個(gè)行車(chē)道每隔500 米設(shè)施多目標(biāo)雷達(dá)檢測(cè)設(shè)備。通過(guò)多目標(biāo)雷達(dá)全程記錄車(chē)輛的運(yùn)行軌跡，對(duì)雷達(dá)波進(jìn)行解算獲取交通流量、時(shí)間占有率、車(chē)行速度等信息，從而通過(guò)數(shù)據(jù)分析模擬出實(shí)時(shí)交通動(dòng)態(tài)，進(jìn)而判斷是否發(fā)生交通擁堵事件。其檢測(cè)示意圖如圖4 所示。

圖4 多目標(biāo)雷達(dá)交通擁堵事件檢測(cè)示意圖

3 結(jié)論

本文著眼于對(duì)車(chē)輛通過(guò)隧道全程的檢測(cè)及跟蹤，針對(duì)單一視頻檢測(cè)技術(shù)手段存在監(jiān)控盲區(qū)、誤報(bào)率高等問(wèn)題，研究適用于隧道交通事件智能檢測(cè)方法，采用多種前沿技術(shù)與設(shè)備相互融合、相互補(bǔ)充、協(xié)同運(yùn)行的技術(shù)方案，對(duì)隧道內(nèi)的車(chē)輛通行情況進(jìn)行全天候、全天時(shí)、全方位的捕獲，顯著提高檢測(cè)精度和實(shí)效性。