基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本實用新型涉及一種基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，所述估算系統(tǒng)設(shè)置在無人機上，包括航空攝影機、圖像處理器、氣壓高度傳感器和主控制器，所述航空攝像機與所述圖像處理器連接，將拍攝的路段圖像發(fā)送到所述圖像處理器進行圖像處理，所述主控制器分別與所述圖像處理器和所述氣壓高度傳感器連接，根據(jù)所述圖像處理器的圖像處理結(jié)果和所述氣壓高度傳感器檢測的無人機高度，估算路段交通指數(shù)。通過本實用新型，能夠為道路交通管理部門提供關(guān)鍵路段的交通擁堵信息，數(shù)據(jù)更直觀、更精確，便于道路交通管理部門制定準確有效的交通處理措施。
【專利說明】基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本實用新型涉及無人機測量領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]無人機，即無人駕駛飛機，其英文縮寫為“UAV”，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。從技術(shù)角度定義可以分為:無人直升機、無人固定翼機、無人多旋翼飛行器、無人飛艇、無人傘翼機這幾大類。從用途方面分類可分為軍用無人機和民用無人機。軍用方面，可用于完成戰(zhàn)場偵察和監(jiān)視、定位校射、毀傷評估、電子戰(zhàn)，而民用方面，可用于邊境巡邏、核輻射探測、航空攝影、航空探礦、災情監(jiān)視、交通巡邏和治安監(jiān)控。
[0003]無人機應用到路段交通指數(shù)的估算極大程度上彌補了交管領(lǐng)域難于計算關(guān)鍵路段交通指數(shù)的空白。在日益擁堵的城市交通環(huán)境中，如何提供質(zhì)量高的路段交通指數(shù)，為車輛駕駛員提供重要參考數(shù)據(jù)，合理對城市車輛進行自動分流，是困擾城市交管部門的一道難題?，F(xiàn)有技術(shù)中計算路段交通指數(shù)的有限手段僅僅是通過城市內(nèi)部數(shù)以萬計的出租車返回到交管交管監(jiān)控平臺的GPS定位數(shù)據(jù)來計算路段的交通指數(shù)，但這樣的計算方式存在以下缺陷:(1)計算精度對路段中出租車的數(shù)量依賴較大，但希望計算的關(guān)鍵路段沒有出租車行駛時，該關(guān)鍵路段的交通指數(shù)無從計算；(2)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較大，每一個出租車都返回GPS定位數(shù)據(jù)，導致交管交管監(jiān)控平臺承擔了極大的計算負荷。
[0004]因此，將無人機測量運用到路段的交通指數(shù)計算上，構(gòu)建一種新的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，只通過對一幀圖像的圖像處理即能完成目標路段的交通指數(shù)估算，減少計算量的同時提高計算精度，提高路段交通指數(shù)的參考價值。
實用新型內(nèi)容
[0005]為了解決上述問題，本實用新型提供了一種基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，根據(jù)關(guān)鍵路段的GPS定位數(shù)據(jù)自動將無人機引入關(guān)鍵路段區(qū)域，使用航空攝影機和圖像處理器對關(guān)鍵路段場景執(zhí)行圖像拍攝和圖像處理，通過車輛目標識別的技術(shù)手段，估算關(guān)鍵路段的交通指數(shù)，便于交通管理部門及時準確地發(fā)布路段擁堵信息，為車輛駕駛員提供路段選擇的依據(jù)，從而合理對城市內(nèi)車流即時分流，達到解決城市擁堵的技術(shù)效果。
[0006]根據(jù)本實用新型的一方面，提供了一種基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，所述估算系統(tǒng)設(shè)置在無人機上，包括航空攝影機、圖像處理器、氣壓高度傳感器和主控制器，所述航空攝像機與所述圖像處理器連接，將拍攝的路段圖像發(fā)送到所述圖像處理器執(zhí)行圖像處理，所述主控制器分別與所述圖像處理器和所述氣壓高度傳感器連接，根據(jù)所述圖像處理器的圖像處理結(jié)果和所述氣壓高度傳感器檢測的無人機高度，估算路段交通指數(shù)。
[0007]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)還包括，無線電收發(fā)設(shè)備，用于接收地面交管監(jiān)控平臺發(fā)送的控制信息，并向地面交管監(jiān)控平臺發(fā)送測量數(shù)據(jù)；GPS導航設(shè)備，用于接收GPS導航衛(wèi)星發(fā)送的GPS定位數(shù)據(jù)；無人機動力設(shè)備，用于驅(qū)動無人機飛往目標位置；所述航空攝影機為線陣數(shù)碼航空攝影機，包括減震底架、前蓋玻璃、鏡頭、濾鏡和成像電子單元，用于拍攝目標路段所在場景以輸出路段圖像；所述圖像處理器還包括特征存儲單元，預先存儲了路段上限灰度閾值、路段下限灰度閾值和車輛特征數(shù)據(jù)庫，所述車輛特征數(shù)據(jù)庫內(nèi)保存有各個類型車輛模板圖像；路段劃分單元，與所述航空攝影機和所述特征存儲單元分別連接，接收所述路段圖像，將所述路段圖像中灰度值在路段上限灰度閾值和路段下限灰度閾值之間的像素識別并組成路段目標子圖像；車輛數(shù)據(jù)識別單元，與所述路段劃分單元和所述特征存儲單元分別連接，接收所述路段目標子圖像，基于所述車輛特征數(shù)據(jù)庫采用胡氏不變矩判斷算法識別所述路段目標子圖像中各種類型車輛的數(shù)量；所述估算系統(tǒng)還包括照明設(shè)備，用于為所述航空攝影機對目標路段所在場景的拍攝提供輔助照明；亮度傳感器，用于測量無人機所在位置的亮度數(shù)據(jù)；所述主控制器與所述無線電收發(fā)設(shè)備、所述GPS導航設(shè)備、所述無人機動力設(shè)備和所述航空攝影機分別連接，將所述無線電收發(fā)設(shè)備從地面交管監(jiān)控平臺處接收到的目標路段的GPS定位數(shù)據(jù)發(fā)送到所述無人機動力設(shè)備以驅(qū)動所述無人機飛往目標路段正上方，在接收到的所述GPS導航設(shè)備發(fā)送的當前無人機GPS定位數(shù)據(jù)與目標路段的GPS定位數(shù)據(jù)一致時，驅(qū)動所述航空攝影機執(zhí)行路段圖像的拍攝，同時驅(qū)動所述圖像處理器執(zhí)行路段圖像的圖像處理，所述主控制器還與所述車輛數(shù)據(jù)識別單元連接以接收各種類型車輛的數(shù)量，與所述路段劃分單元連接以接收路段目標子圖像，根據(jù)所述氣壓高度傳感器輸出的無人機高度，計算路段目標子圖像中路段面積，并基于所述各種類型車輛的數(shù)量和所述路段面積估算目標路段的路段交通指數(shù)，以將所述路段交通指數(shù)通過所述無線電收發(fā)設(shè)備發(fā)送給地面交管監(jiān)控平臺；其中，所述主控制器還與所述照明設(shè)備和所述亮度傳感器分別連接，以在所述亮度數(shù)據(jù)小于預設(shè)亮度閾值時，啟動所述照明設(shè)備以提供輔助照明；所述GPS導航設(shè)備、所述無人機動力設(shè)備、所述圖像處理器和所述主控制器都位于無人機前端儀表盤內(nèi)，所述照明設(shè)備、所述亮度傳感器、所述氣壓高度傳感器、所述航空攝影機和所述無線電收發(fā)設(shè)備都位于無人機的機身上；所述基于所述車輛特征數(shù)據(jù)庫采用胡氏不變矩判斷算法識別所述路段目標子圖像中各種類型車輛的數(shù)量包括，將所述路段目標子圖像劃分為多個含有一個車輛的再分圖像，將含有一個車輛的再分圖像的七個不變矩與所述車輛特征數(shù)據(jù)庫中每一個類型車輛模板圖像的七個不變矩分別比較，直到查詢到某一類型車輛模板圖像，七個不變矩的差值都在各自的預定差值閾值內(nèi)時，則判斷含有一個車輛的再分圖像中包括某一類型車輛模板圖像對應類型的車輛，所述七個不變矩是車輛模板圖像的特征，具有平移、放大、縮小和旋轉(zhuǎn)都不變的特性。
[0008]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)中，所述圖像處理器為TMS9000系列的數(shù)字信號處理器DSP。
[0009]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)中，所述主控制器為Acorn公司的Cortex_A53處理器。
[0010]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)中，所述特征存儲單元為一同步動態(tài)隨機存儲器 SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory) o
[0011]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)中，將所述GPS導航設(shè)備、所述圖像處理器、所述主控制器集成在一塊集成電路板上。
[0012]更具體地，所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)中，所述氣壓高度傳感器根據(jù)無人機所在位置氣壓的變化來測量無人機高度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]以下將結(jié)合附圖對本實用新型的實施方案進行描述，其中:
[0014]圖1為根據(jù)本實用新型實施方案示出的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖。
[0015]圖2為根據(jù)本實用新型實施方案示出的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)的圖像處理器的結(jié)構(gòu)方框圖。

【具體實施方式】
[0016]下面將參照附圖對本實用新型的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)的實施方案進行詳細說明。
[0017]交通擁堵指數(shù)是根據(jù)道路通行情況，一些城市設(shè)置的綜合反映道路網(wǎng)暢通或擁堵的概念性指數(shù)值，他相當于把擁堵情況數(shù)字化。
[0018]交通指數(shù)計算最小時間單位是15分鐘，指數(shù)值可以實時動態(tài)地反映全路網(wǎng)的運行狀態(tài)，通過定義通勤早、晚高峰或者節(jié)假日高峰等不同統(tǒng)計周期，可以得到工作日高峰平均交通指數(shù)、日交通指數(shù)最大值等反映一天典型交通特征的指數(shù)。交通指數(shù)是集交通擁堵空間范圍、持續(xù)時間、嚴重程度的為一體的綜合性數(shù)值，交通管理者及交通參與者可以通過交通指數(shù)，得到全路網(wǎng)或者區(qū)域路網(wǎng)的交通狀態(tài)，以便及時采取有效措施，減少擁堵的發(fā)生。交通指數(shù)能夠幫助居民判斷出行時間消耗，比如在暢通狀況下，上班通勤的時間為30分鐘，那么當路網(wǎng)處于中度擁堵的時候，就要多預留出大約30分鐘的時間提前出門以免遲到。
[0019]可以通過對分布在城市大街小巷的動態(tài)車輛位置信息(簡稱浮動車數(shù)據(jù))進行深入加工處理獲得的交通指數(shù)，例如在北京，是通過全市3萬多輛出租車上的車載GPS回傳動態(tài)數(shù)據(jù)給交通管理部門的數(shù)據(jù)處理中心。數(shù)據(jù)處理中心首先對車輛位置數(shù)據(jù)處理，得到不同功能等級道路的運行速度，然后根據(jù)道路功能不同以及流量數(shù)據(jù)計算該道路在全網(wǎng)中所占權(quán)重，最后通過人對擁堵的感知判斷，給出換算到0-10的指數(shù)指標值。
[0020]但交通指數(shù)并不意味著車速，因道路面積不同，速度帶給人的感受并不相同。比如20公里每小時的速度在快速路上感覺就是嚴重擁堵，而在胡同等狹窄道路中就感覺比較順暢。為了測算區(qū)分出這些等級，需要工作人員攜帶GPS等儀器，跑遍大街小巷，之后通過比對現(xiàn)場感受和數(shù)據(jù)測算，最終確定各種不同道路的交通指數(shù)。
[0021]由此可見，上述的交通指數(shù)計算方法需要出租車數(shù)據(jù)回傳、工作人員現(xiàn)場勘測，數(shù)據(jù)量大，對出租車數(shù)量依賴性大，可靠性不高。
[0022]本實用新型的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，能夠自動控制無人機駛往目標路段，通過圖像拍攝、圖像處理和目標識別，計算目標路段中各個類型的車輛數(shù)量，同時根據(jù)飛行高度估算要計算交通指數(shù)的路段面積，從而基于各個類型的車輛數(shù)據(jù)和路段面積完成目標路段的交通指數(shù)計算，處理數(shù)據(jù)量較小，處理方式更直接、更有效。
[0023]圖1為根據(jù)本實用新型實施方案示出的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖，如圖1所示，所述估算系統(tǒng)被安裝在民用無人機上，所述估算系統(tǒng)包括航空攝影機1、圖像處理器2、氣壓高度傳感器3、主控制器4和供電設(shè)備5，所述供電設(shè)備5為所述估算系統(tǒng)中除了所述供電設(shè)備5之外的其他電子設(shè)備提供電源供應，所述航空攝像機1與所述圖像處理器2連接，將拍攝的路段圖像發(fā)送到所述圖像處理器2執(zhí)行圖像處理，所述主控制器4分別與所述圖像處理器2和所述氣壓高度傳感器3連接，根據(jù)所述圖像處理器2的圖像處理結(jié)果和所述氣壓高度傳感器3檢測的無人機高度，估算目標路段的路段交通指數(shù)。所述目標路段一般是交通管理部門重點監(jiān)測的關(guān)鍵路段，或是常規(guī)方法無法測量交通指數(shù)的路段。
[0024]接著，對本實用新型的估算系統(tǒng)進行更具體的說明。
[0025]所述基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)還包括無線電收發(fā)設(shè)備，用于接收地面交管監(jiān)控平臺發(fā)送的控制信息，并向地面交管監(jiān)控平臺發(fā)送測量數(shù)據(jù)；GPS導航設(shè)備，用于接收GPS導航衛(wèi)星發(fā)送的GPS定位數(shù)據(jù)；無人機動力設(shè)備，用于驅(qū)動無人機飛往目標位置；所述航空攝影機1為線陣數(shù)碼航空攝影機，包括減震底架、前蓋玻璃、鏡頭、濾鏡和成像電子單元，用于拍攝目標路段所在場景以輸出路段圖像。
[0026]參照圖2對所述圖像處理器2進行具體說明，所述圖像處理器2包括特征存儲單元21，預先存儲了路段上限灰度閾值、路段下限灰度閾值和車輛特征數(shù)據(jù)庫，所述車輛特征數(shù)據(jù)庫內(nèi)保存有各個類型車輛模板圖像；路22段劃分單元，與所述航空攝影機1和所述特征存儲單元21分別連接，接收所述路段圖像，將所述路段圖像中灰度值在路段上限灰度閾值和路段下限灰度閾值之間的像素識別并組成路段目標子圖像；車輛數(shù)據(jù)識別單元23，與所述路段劃分單元22和所述特征存儲單元21分別連接，接收所述路段目標子圖像，基于所述車輛特征數(shù)據(jù)庫采用胡氏不變矩判斷算法識別所述路段目標子圖像中各種類型車輛的數(shù)量。
[0027]具體地，所述車輛數(shù)據(jù)識別單元23中，基于所述車輛特征數(shù)據(jù)庫采用胡氏不變矩判斷算法識別所述路段目標子圖像中各種類型車輛的數(shù)量包括，將所述路段目標子圖像劃分為多個含有一個車輛的再分圖像，將含有一個車輛的再分圖像的七個不變矩與所述車輛特征數(shù)據(jù)庫中每一個類型車輛模板圖像的七個不變矩分別比較，直到查詢到某一類型車輛模板圖像，七個不變矩的差值都在各自的預定差值閾值內(nèi)時，則判斷含有一個車輛的再分圖像中包括某一類型車輛模板圖像對應類型的車輛，所述七個不變矩是車輛模板圖像的特征，具有平移、放大、縮小和旋轉(zhuǎn)都不變的特性。
[0028]所述估算系統(tǒng)還包括照明設(shè)備，用于為所述航空攝影機1對目標路段所在場景的拍攝提供輔助照明；亮度傳感器，用于測量無人機所在位置的亮度數(shù)據(jù)。
[0029]所述主控制器4與所述無線電收發(fā)設(shè)備、所述GPS導航設(shè)備、所述無人機動力設(shè)備和所述航空攝影機1分別連接，將所述無線電收發(fā)設(shè)備從地面交管監(jiān)控平臺處接收到的目標路段的GPS定位數(shù)據(jù)發(fā)送到所述無人機動力設(shè)備以驅(qū)動所述無人機飛往目標路段正上方，在接收到的所述GPS導航設(shè)備發(fā)送的當前無人機GPS定位數(shù)據(jù)與目標路段的GPS定位數(shù)據(jù)一致時，驅(qū)動所述航空攝影機1執(zhí)行路段圖像的拍攝，同時驅(qū)動所述圖像處理器2執(zhí)行路段圖像的圖像處理。
[0030]所述主控制器4還與所述車輛數(shù)據(jù)識別單元23連接以接收各種類型車輛的數(shù)量，與所述路段劃分單元22連接以接收路段目標子圖像，根據(jù)所述氣壓高度傳感器3輸出的無人機高度，計算路段目標子圖像中路段面積，并基于所述各種類型車輛的數(shù)量和所述路段面積估算目標路段的路段交通指數(shù)，以將所述路段交通指數(shù)通過所述無線電收發(fā)設(shè)備發(fā)送給地面交管監(jiān)控平臺。
[0031]所述主控制器4還與所述照明設(shè)備和所述亮度傳感器分別連接，以在所述亮度數(shù)據(jù)小于預設(shè)亮度閾值時，啟動所述照明設(shè)備以提供輔助照明。
[0032]所述GPS導航設(shè)備、所述無人機動力設(shè)備、所述圖像處理器2、所述主控制器4和所述供電設(shè)備5都位于無人機前端儀表盤內(nèi)，所述照明設(shè)備、所述亮度傳感器、所述氣壓高度傳感器3、所述航空攝影機1和所述無線電收發(fā)設(shè)備都位于無人機的機身上。
[0033]其中，所述圖像處理器2可選用TMS9000系列的數(shù)字信號處理器DSP，所述主控制器4可選用Acorn公司的Cortex_A53處理器，所述特征存儲單元21可選用為一同步動態(tài)隨機存儲器 SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory)，在本實用新型的估算系統(tǒng)中，可選擇將所述GPS導航設(shè)備、所述圖像處理器2、所述主控制器4和所述供電設(shè)備5集成在一塊集成電路板上，所述氣壓高度傳感器3可選擇根據(jù)無人機所在位置氣壓的變化來測量無人機高度。
[0034]另外，ARM處理器是Acorn計算機有限公司設(shè)計的第一款RISC微處理器。更早稱作Acorn RISC Machine。ARM處理器本身是32位設(shè)計，但也配備16位指令集，一般來講比等價32位代碼節(jié)省達35%，卻能保留32位系統(tǒng)的所有優(yōu)勢。ARM的Jazelle技術(shù)使Java加速得到比基于軟件的Java虛擬機(JVM)高得多的性能，和同等的非Java加速核相比功耗降低80%。
[0035]ARM處理器在CPU功能上增加DSP指令集，提供了增強的16位和32位算術(shù)運算能力，提高了性能和靈活性。ARM還提供兩個前沿特性來輔助帶深嵌入處理器的高集成片上芯片器件的調(diào)試，他們是嵌入式ICE-RT邏輯和嵌入式跟蹤宏核(ETMS)系列。ARM公司在經(jīng)典處理器ARM11以后的產(chǎn)品改用Cortex命名，并分成A、R和Μ三類，旨在為各種不同的市場提供服務。
[0036]ARM處理器的三大特點是:耗電少功能強、16位/32位雙指令集和合作伙伴眾多。具體表現(xiàn)在:1、體積小、低功耗、低成本、高性能；2、支持Thumb(16位)/ARM(32位)雙指令集，能很好的兼容8位/16位器件；3、大量使用寄存器，指令執(zhí)行速度更快；4、大多數(shù)數(shù)據(jù)操作都在寄存器中完成；5、尋址方式靈活簡單，執(zhí)行效率高；6、指令長度固定
[0037]ARM微處理器的在較新的體系結(jié)構(gòu)中支持兩種指令集:ARM指令集和Thumb指令集。其中，ARM指令為32位的長度，Thumb指令為16位長度。Thumb指令集為ARM指令集的功能子集，但與等價的ARM代碼相比較，可節(jié)省30 %?40 %以上的存儲空間，同時具備32位代碼的所有優(yōu)點。
[0038]采用本實用新型的基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，針對現(xiàn)有路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)估算過程復雜、需要采集數(shù)據(jù)量過大、計算不精確的技術(shù)問題，采用無人機測試的方式，搭建一種依靠圖像處理的路段交通指數(shù)估算平臺，直接對路段圖像進行空中拍攝、圖像處理和目標識別，僅通過一幀圖像的分析即可得到目標路段的交通指數(shù)，整個計算過程所需數(shù)據(jù)采集量較少，計算結(jié)果實時、準確，能夠為城市交通管理部門治理日益不堪的城市擁堵情況提供有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
[0039]可以理解的是，雖然本實用新型已以較佳實施例披露如上，然而上述實施例并非用以限定本實用新型。對于任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，在不脫離本實用新型技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容對本實用新型技術(shù)方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例。因此，凡是未脫離本實用新型技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本實用新型的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本實用新型技術(shù)方案保護的范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于無人機測量的路段交通指數(shù)估算系統(tǒng)，其特征在于，所述估算系統(tǒng)設(shè)置在無人機上，包括航空攝影機、圖像處理器、氣壓高度傳感器和主控制器，所述航空攝像機與所述圖像處理器連接，將拍攝的路段圖像發(fā)送到所述圖像處理器執(zhí)行圖像處理，所述主控制器分別與所述圖像處理器和所述氣壓高度傳感器連接，根據(jù)所述圖像處理器的圖像處理結(jié)果和所述氣壓高度傳感器檢測的無人機高度，估算路段交通指數(shù)。
【文檔編號】G08G1/01GK204229634SQ201420543754
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年9月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月20日
【發(fā)明者】不公告發(fā)明人 申請人:無錫北斗星通信息科技有限公司