一種可移動的車流量實時檢測系統設計

收稿日期：2023-04-21

基金項目：廣東理工學院大學生創新創業訓練計劃項目（S202113720024）

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.21.030

摘" 要：該研究開發一種創新的移動車流量實時檢測系統，以取代傳統的固定攝像頭系統，提高檢測靈活性，將檢測數據公開分享，應用于智慧出行領域。通過無線實現遠程控制和數據傳輸，實時檢測車輛類型及其數量。記錄數據，并上傳至公共網絡，以供查閱。該系統可靈活部署于較多場景，解決了傳統檢測系統的固有限制。系統成功實現了對車流量的實時檢測，并實現數據收集。結果表明，可移動車流量實時檢測系統具有巨大潛力，可應用于智慧出行領域。在沒有固定攝像頭或部署攝像頭存在困難的地區具有重要價值，為城市規劃和交通管理提供了便捷的數據。其靈活性和可部署性，可為了解和管理交通流量提供可靠依據，從而為市政建設提供更多便利。

關鍵詞：樹莓派；目標檢測；目標追蹤；YOLOv5；Deepsort

中圖分類號：TP311" 文獻標識碼：A" 文章編號：2096-4706（2023）21-0131-05

Design of a Movable Vehicle Flow Real-time Detection System

ZHANG Yuhao， XIAO Xinyu， LI Xinxue， LIAO Jinxiang， ZI Mengchao

（School of Electrical and Electronic Engineering， Guangdong Technology College， Zhaoqing" 526100， China）

Abstract： This research develops an innovative mobile vehicle flow real-time detection system to replace the traditional fixed camera system， improve the detection flexibility， and share the detection data openly for application in the field of smart travel. Realize remote control and data transmission through wireless， real-time detection of vehicle types and their number. Record data and upload it to a public network for review. The system can be flexibly deployed in many scenarios， which solves the inherent limitations of traditional detection systems. The system successfully realizes real-time detection of vehicle flow and data collection. The research results show that the movable vehicle flow real-time detection system has great potential and can be applied in the field of smart travel. It is valuable in areas where there are no fixed cameras or where it is difficult to deploy cameras， providing convenient data for urban planning and traffic management. Its flexibility and deployability can provide a reliable basis for understanding and managing traffic flow， thereby providing more convenience for municipal construction.

Keywords： Raspberry Pi; target detection; target tracking; YOLOv5; Deepsort

0" 引" 言

在城市交通管理和智能交通系統中，車流量是一個非常重要的指標。通過實時準確地獲取車流量數據，可以幫助交通管理部門優化交通信號、緩解擁堵等問題，并提高交通運行效率。交通流量監測是交通工程和城市規劃中的重要任務[1-4]。它提供了有關交通管理、擁堵控制和基礎設施規劃的有價值信息。傳統的交通流量監測系統依賴于安裝在高速公路、橋梁和其他關鍵位置的固定攝像頭。然而，這些系統存在一些限制，如高昂的安裝和維護成本、有限的覆蓋范圍以及在攝像頭安置和調度方面的不靈活性。

目前常用的車流量檢測方法包括視頻圖像處理、磁力感應、微波雷達等，然而這些傳統方法存在一些不足，例如受天氣、光照等因素的影響較大，檢測精度較低等。所以需要尋找一種更加準確、穩定、實時的可移動車流量檢測方案[5-7]。

為了解決這些問題，本文提出了一種采用裝有攝像頭和無線通信技術的可移動平臺的交通流量監測新方法。本系統設計具有高度的靈活性和可移動性，可以在安裝固定攝像頭不可行或者攝像頭調度困難的區域進行部署。系統可以實時檢測并計數不同類型的車輛，并將數據上傳到公共網站供大眾訪問。本研究旨在針對現有車流量檢測技術的不足，提出一種基于YOLOv5目標檢測模型和Deepsort多目標追蹤算法的可移動車流量實時檢測系統，該系統可以快速、準確地識別和計算車流量數據，并能夠廣泛應用于城市交通管理和智能交通系統中，具有重要的研究價值和實際意義。

1" 硬件設計

系統硬件部分主要由四個主要模塊以及外圍電路組成。四個主要模塊分別是主控芯片、通信模塊、電機模塊和攝像頭模塊。外圍電路包括了電源電路和各個部分功能的實現電路。整套系統的設計為實現車流量實時檢測，電機模塊配合小車底盤可以讓本系統在道路上移動，電機模塊硬件電路圖，如圖1所示。主控芯片負責接收信息和處理信息，并控制各個模塊；通信模塊起的作用是對遠程主機接收和發送信息；攝像頭模塊則負責采集圖像并傳給主控芯片。

主控模塊作為整個系統的“心臟”部分承擔著分析數據、處理數據的重任。本項目選用樹莓派4B作為主控芯片，如圖2所示，其尺寸只有信用卡大小，但功能非常強大。其系統基于Linux，可以便于進行數據采集、轉發、聯網等工作。正由于這些特點，樹莓派適合作為本系統的主控模塊。在本系統中樹莓派主要負責接收攝像頭采集的視頻流并轉發送到遠程服務器，接收遠程服務器通過TCP連接發送過來的指令，并且控制其他系統中的外部器件。

通信模塊本系統選用EC600S作為無線通信模塊，如圖3所示，它具有體積更小，與系統更加適配等特點。EC600S支持AT指令和OPENCPU開發。目前硬件版本引出了USB接口和串口，對于用戶進行AT開發或者OPENCPU開發板硬件上都是支持的。也可以通過USB接口直接連接電腦，安裝好驅動即可實現在線調試。

本模塊在系統中主要負責的功能是與遠程主機連接，向遠程主機轉發視頻流和其他信息，并接收遠程主機發送過來的指令，傳給主控模塊。使用者可以在上位機設備上遠程操控小車，通過與樹莓派連入同一虛擬局域網來實現TCP遠程遙控小車并接收圖像。上位機上有著虛擬按鍵，可以方便地控制小車的前進、倒退、左轉和右轉。

電機模塊在系統中是移動平臺的驅動模塊，主要由直流電機JGA25-370和雙路直流電機驅動模塊組成，主要由底盤移動控制模塊負責底盤電機的控制，通過主控模塊對電機編碼器采集的數據進行處理得到里程數據，利用串口通信將里程數據發送給上位機對本項目設備在地圖上的位置信息進行更新。單片機這類信息傳輸類芯片的帶載能力普遍較差，在各類工程項目中不會直接使用單片機作為驅動裝置，因此要使項目動起來還需要電機驅動芯片來驅動，本項目采用的是一款常用的電機驅動芯片L298N作為電機驅動模塊，該芯片采用雙H橋驅動，光耦隔離輸入信號，驅動電壓5～35 V，邏輯電壓5 V，單路7 A電流，提供大功率可一次驅動兩臺直流減速電機，滿足底盤移動需求。

攝像頭模塊負責采集圖像并傳輸給主控模塊，主控模塊再轉發給遠程主機。系統中使用的攝像頭感光芯片是OV5647，自帶IR-CUT和紅外模塊，白天和黑夜的不同環境下進行功能切換，紅外補光燈在晚上會自動使能，解決了其他夜視版本攝像頭在白天工作拍照圖像色彩不正常的問題。綜上模塊的組合形成的系統實物圖如圖4所示。

2" 軟件設計

硬件能夠完成指定動作的重要因素就是軟件流程的合理性。本項目中軟件設計的主要部分一方面為攝像模塊對于圖像的采集以及主控模塊的信息處理；另一方面就是移動機構實現定點到達的功能。

一方面，本項目中通過對比當下主流的圖像識別及目標跟蹤的方法，選取了基于在線檢測的在線跟蹤方法，并對其改進稱為適合本項目的算法。首先，通過YOLO模型對實拍的車流量視頻流進行目標檢測，識別出視頻中的車輛。然后，使用追蹤模型對識別出的車輛進行追蹤，并計算車輛的速度。每隔一段時間，模型會更新車輛的信息，并在車流量的視頻上繪制出車輛的位置、速度等信息。實現識別跟蹤過程的流程如圖5所示。

另一方面，驅動可移動設備實現指定地點的到達，即需要對電機模塊的正反轉進行控制，整體工作流程如圖6所示。

小車的驅動使用了雙路直流電機驅動模塊，當主控模塊接收到上位機通過TCP連接發來的指令時，就會在對應的端口輸出高或低電平，驅動模塊的電平控制方法如表1所示。

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3" 實驗結果

為了研究本系統的可用性和實際效用，項目成員進行了實地系統測試。測試方案是將整套系統放至可以實際測量車流量的位置進行檢測，最后將檢測完畢輸出的結果進行比對，對整套系統的識別準確率進行評估。測量方案如表2所示。

根據測量方案，使用該項目設計的可移動車流量檢測系統，部分實驗過程如圖7所示。

本項目采用上文方法，對于不同走向的路段進行實驗，其統計結果如表3所示。其中系統檢測車輛數為本項目所采用的改進算法得到的測試結果，實測車輛數為人工對視頻內容多次核實后的實際車輛數。通過表3數據不難發現，應用本項目改進算法所得的檢測率準確度較高，說明本項目可以被應用于路段車輛檢測并能夠提高較高精度的統計結果。

4" 結" 論

本項目致力于緩解城市交通流量壓力，合理安排車流量，針對固定式攝像頭式的車流量檢測系統，在原有基礎上進行改進，引入了一種可移動且可以較為精確的車流量實時監測系統。該系統可通過自適應的檢測方法提高檢測準確度，針對車輛類型進行識別并進行準確的數量統計，有效緩解了傳統車流量檢測系統存在的局限性。同時，該系統具備較高的自適應性和智能化，通過對車輛運動軌跡的綜合判斷，實現了對車輛數量和類型的精準統計，為城市交通流量管理提供了可靠的數據支撐。

在具體實驗中，通過不斷優化和改進算法，可以實現更為精確的車輛類型識別和數量統計。實驗結果顯示，本系統的識別率和數據準確性均較高，具有較為優異的性能。此外，通過有限且準確的流量控制，該系統還可以實現對特定位置的車流量監測，大大減輕了人力負擔，提高了工作效率，為交通管理提供了良好的技術支持。

綜上所述，本項目基于傳統固定式攝像頭式車流量檢測系統進行改進，引入了可移動且智能化的車流量實時監測系統，具備較好的實際意義和良好的研究效果。本項目對城市交通流量管理的提升具有重要意義，可為城市交通監管部門提供可靠的技術支持，緩解交通流量壓力，提高交通運輸的安全和效率。在未來，該系統還可以在智慧城市的建設過程中得到廣泛應用，為城市發展貢獻更大的力量。

參考文獻：

[1] 汪輝，高尚兵，周君，等.基于YOLOv3的多車道車流量統計及車輛跟蹤方法 [J].國外電子測量技術，2020，39（2）：42-46.

[2] 儲澤楠，韓毅，宋倍倍.基于嵌入式GPU的車流量檢測系統 [J].河南科技，2020（5）：29-31.

[3] 馬懷志.一種基于視頻分析的多車道車流量檢測方法 [J].福建電腦，2017，33（1）：28-29.

[4] 張冬梅，盧小平，張航，等.一種基于無人機視頻影像的車流量統計算法 [J].遙感信息，2020，35（1）：142-146.

[5] 林薇.基于機器視覺的道路車流量檢測方法研究 [D].沈陽：沈陽工業大學，2011.

[6] 王小鵬，郭莉瓊.公路車流量視頻檢測方法 [J].計算機應用，2012，32（6）：1585-1588.

[7] 吳志偉，范彥斌，盧清華.基于視頻的車輛流量自動檢測方法設計 [J].佛山科學技術學院學報：自然科學版，2012，30（1）：1-5.

作者簡介：張宇豪（1994—），男，漢族，安徽宿州人，專任教師，碩士，研究方向：電氣工程與智能控制。