主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 四川大学     

基本信息

项目名称:
智能交通信息采集与发布系统
小类:
信息技术
简介:
本产品以江苏交通广播电台、江苏交通信息中心为依托,有效结合现代媒体(电台、电视)的实际交通信息采集和发布的实践经验,设计、开发了一个城市智能交通信息采集及超媒体发布系统,把及时路况和历史路况、优化模型沉淀在96911信息中心,然后通过各种媒体,包括传统媒体(广播、电视)和新媒体(如3G网络)向社会和广大听友、观众发布。
详细介绍:
目前全国各省市交通信息的发布主要采用人工方式,而这种信息的发布随机性强,存在信息少、时效差的问题, 不能满足人民群众在交通流量暴发性增长的情况下对及时获取交通信息的渴求。 交通信息采集的方法主要有物理感应线圈采集、取样车采集和视频采集三种。 传统的交通参数检测是通过埋在地下的感应器或车轴传感器实现的。这种方法对路面有损坏,不方便施工和安装,且要经常进行检修和维护,对道路和交通影响甚大。 取样车采集主要通过在数千辆出租车上安装GPS,这种方法最主要的缺点是:数据的完整性难以保证,容易产生误报;其次,在取样车上要加装GPS和无线通信设备,通信及维护成本极高。 对于采用交通视频的国内外的同类产品来说,夜晚车辆灯光问题、云台转动问题以及复杂路况(如:交通枢纽、十字路口等)问题一直未能给出合理的解决方案,而本产品所独有的对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法则可以合理的解决以上三大问题,可以为用户提供更加合理、准确、实时的交通信息。 本项目有效结合现代媒体(电台、电视)的实际信息收集和发布的实践经验,设计、开发了一个城市智能交通信息采集及超媒体发布系统,把及时路况和历史路况、优化模型沉淀在96911信息中心,然后通过各种媒体,包括传统媒体(广播、电视)和新媒体(如3G网络)向社会和广大听友、观众发布。 本项目创新小组主要针对江苏省智能交通行业的需要,开发完善智能交通信息采集与超媒体应用系统,在江苏省境内全面推广该系统。主要根据与江苏省交广科技发展有限公司的合作协议(见附件)在江苏省内全面实施我们的产品、根据交通发展状况,由沪宁高速及苏州市开始,先苏南,后苏北,预计在2011年上半年全面完成工程实施任务。同时建立相应的系统运行营利模式。由于本系统在江苏乃至全国智能交通领域具有独特性,因此产品一旦投入市场,市场份额即将达100%。另外,我们还应保证广大顾客的满意度,做到产品升级换代便利以及方便、贴心的售后服务。 本项目以江苏电台运营多年的96911江苏交通信息中心(包括96911呼叫中心和96911.Com网站)为依托,有效结合现代媒体(电台、电视)的实际信息收集和发布的实践经验,设计、开发了一个城市智能交通信息采集及超媒体发布系统,把及时路况和历史路况、优化模型沉淀在96911信息中心,然后通过各种媒体,包括传统媒体(广播、电视)和新媒体(如3G网络)向社会和广大听友、观众发布。 该系统由交通信息采集子系统、智能信息分析处理子 系统和超媒体信息发布中心、后台管理系统四部分组成。 主要技术内容包括:使用摄像机实时采集技术采集交通视频图像,使用图像压缩技术压缩获得的视频图像,使用网络通讯技术传输视频图像到处理机进行交通信息的提取和处理。处理机进行交通信息的提取和处理综合利用了图像处理、模式识别、计算机视觉,神经网络等技术。信息发布中心,主要解决的问题是数据处理速度。本项目采用中科院软件所的实时数据库管理系统,其指标可以达到本系统的要求。 除了上述的智能交通图像识别处理、对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法,本项目还应用了大量先进的相对成熟的技术:自动道路识别中使用的累积帧差技术通过识别道路上经过的车辆来识别道路位置的新算法,车辆检测中使用的背景差法与边缘信息相结合的技术,背景更新中使用的在输入图像的平均灰度值产生突变时进行的调整技术,车辆跟踪中使用的疑似车辆链表和确定车辆链表之间的匹配技术,车辆类型识别中使用的人工神经网络技术,因此本项目实现的系统体现了巨大的优越性,使得该项目的运营推广及产业化在一段时间内保持国内领先水平。 本项目的核心亮点在交通图像的智能识别、对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法。本项目应用大量先进且相对成熟的技术,因此项目实现的系统有巨大的优越性。使用的累积帧差技术、人工神经网络技术及自动道路识别的新算法,与传统的边缘检测方法相比,识别效果理想。车辆速度及计数信息经测试在雨天等气象条件下仍然可以达到98%以上的精度。项目推广后可为公众提供包括电台(FM101.1及其他路况播报电台)及时播报、电话语音、短信、网络查询等手段,查询交通信息。为管理者提供及时路况状态查询,支持决策者制定交通发展政策。 利用视频采集交通信息有许多其他方式无法比拟的好处,是这个项目的优势所在。本项目优先选择采用交通图像视频采集、处理。首先,该项目可以充分利用在城市各主要交通道口安装的视频摄像头,用于对交通信息的采集工作,在没有安装的视频摄像头的道口用嵌入式设备直接现场采集处理,采集到的数据经以太网或无线网络传输到交管中心。控制中心将接收到的信息加工处理后通过各种媒体和手段进行发布。利用这些信息引导公众提前选择较优路线,从而有效疏导交通流量。 本项目所解决的问题包括:车辆计数信息,车辆平均车速信息,交通拥塞状况判断,十字路口的车辆转向信息等的提取和处理,这些都是现代智能交通信息中最急需解决的问题,因此本项目是符合现代智能交通发展方向的,可带来巨大的社会效益和经济效益。

作品图片

  • 智能交通信息采集与发布系统
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作品专业信息

设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标

本项目有效结合现代媒体的实际信息收集和发布的实践经验,设计、开发了一个城市智能交通信息采集及超媒体发布系统,把及时路况和历史路况、优化模型沉淀在96911信息中心,然后通过各种媒体,包括传统媒体(广播、电视)和新媒体(如3G网络)向社会和广大听友、观众发布。 创新点: 对于采用交通视频的国内外的同类产品来说,夜晚车辆灯光问题、云台转动问题以及复杂路况(如:交通枢纽、十字路口等)问题一直未能给出合理的解决方案,而本产品所独有的对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法则可以合理的解决以上三大问题,可以为用户提供更加合理、准确、实时的交通信息。 主要技术指标: 检测通道:每个交通信息采集终端可接入1-4路BNC PAL(25帧/秒)视频; 交通流量检测准确度: 正常的日夜条件≥98%, 阴雨雾雪条件≥95%, 平均速度及道路占有率等的检测准确度:≥95%; 测速范围:0-200Km/h; 传输方式:双绞线; 数据上传周期: 1分钟 ~ 60分钟可调; 交流电网电源电压:220(1±10%)V,AC; 频率:50Hz ; 直流电源电压:12V; 相对湿度:0%~95%; 大气压力:86kPa~106kPa。

科学性、先进性

智能交通信息采集与发布系统应用大量先进且相对成熟的技术,因此项目实现的系统有巨大的优越性。使用的累积帧差技术、人工神经网络技术及自动道路识别的新算法,与传统的边缘检测方法相比,识别效果理想。车辆速度及计数信息经测试在雨天等气象条件下仍然可以达到98%以上的精度。项目推广后可为公众提供包括电台(FM101.1及其他路况播报电台)及时播报、电话语音、短信、网络查询等手段,查询交通信息。为管理者提供及时路况状态查询,支持决策者制定交通发展政策。 利用视频采集交通信息有许多其他方式无法比拟的好处,是这个产品的优势所在。对于采用交通视频的国内外的同类产品来说,夜晚车辆灯光问题、云台转动问题以及复杂路况(如:交通枢纽、十字路口等)问题一直未能给出合理的解决方案,而本产品所独有的对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法则可以合理的解决以上三大问题,可以为用户提供更加合理、准确、实时的交通信息。

获奖情况及鉴定结果

作品所处阶段

工厂使用阶段

技术转让方式

技术入股

作品可展示的形式

实物、产品;磁盘;现场演示;图片;录像。

使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测

本产品优先选择采用交通图像视频采集、处理。相对物理感应线圈采集、取样车采集二个产品而言,拥有先天的优势。对于采用交通视频的国内外的同类产品来说,夜晚车辆灯光问题、云台转动问题以及复杂路况(如:交通枢纽、十字路口等)问题一直未能给出合理的解决方案,而本产品所独有的对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法则可以合理的解决以上三大问题,可以为用户提供更加合理、准确、实时的交通信息。 本产品所解决的问题包括:车辆计数信息,车辆平均车速信息,交通拥塞状况判断,十字路口的车辆转向信息等的提取和处理。 国内市场:各省、市、自治区交通管理部门,交警支队;各交通规划研究部门;各交通设计院,研究所;各高速公路,省道,国道各交通调研部门;国际市场:主要是通过代理商在国际市场上进行推广应用。 国际市场:主要是通过代理商在国际市场上进行推广应用。 该产品投入使用后,将会有利于加速城市交通管理的数字化、信息化发展进程,也将带动各相关产业的蓬勃发展。

同类课题研究水平概述

目前全国各省市交通信息的发布主要采用人工方式,所有监控点的图像信息汇集于各个交警大队,已有对于道路流量信息的播报主要依靠记者在各省市交通信息指挥中心看显示屏,由于监控点众多(几百至几千个),各省市交通信息指挥中心仅可以轮循每个监控点的图像,因此只能发布极少的几个道路流量信息,这种播报方式由于记者只能看到现场十个左右的监控点及时画面,缺少统计信息,观(听)众的交通正好与播报信息相关联的可能性极小,兴趣不大。例如,道口在播报时间正好是红灯禁行,则画面显示车辆停驶状态,记者很难说出此时该道口的车速等交通情况。另外,还存在每半小时才发布一次的问题,因此这种信息的发布随机性强,存在信息少、时效差的问题,不能满足人民群众在交通流量暴发性增长的情况下对及时获取交通信息的渴求。 交通信息采集目前通用的主要是物理感应线圈采集、取样车采集和视频采集三种。 传统的交通参数检测是通过埋在地下的感应器或车轴传感器实现的。这种方法对路面有损坏,不方便施工和安装,且要经常进行检修和维护,对道路和交通影响甚大。现在己基本上停止发展。 取样车采集主要通过在数千辆出租车上安装GPS,实时采集取样车的位置、速度和行驶方向等信息,通过无线设备发送到交管中心。控制中心将接收到的信息加工处理后通过各种媒体、多种方式进行发布。该方法有一定的作用和优点,可24小时运行,与天气状况无关。但是,缺点也十分明显。最主要的缺点是:越是会发生严重交通阻塞的地段(如下班高峰时的新街口),取样车越不愿意通过此地段,因而数据的完整性难以保证。另外当取样车集聚在一起等客或休息,也会产生误报。其次,在取样车上要加装GPS和无线通信设备,通信及维护成本极高。目前,北京的交通信息采集部分地采用该方法。公交车GPS数据采集方式是一种有益的补充。 本产品优先选择采用交通图像视频采集、处理。相对物理感应线圈采集、取样车采集二个产品而言,拥有先天的优势。对于采用交通视频的国内外的同类产品来说,夜晚车辆灯光问题、云台转动问题以及复杂路况(如:交通枢纽、十字路口等)问题一直未能给出合理的解决方案,而本产品所独有的对云台运动自适应的图像处理技术、车辆大灯灯光压制技术以及道路占有率定义与算法则可以合理的解决以上三大问题,可以为用户提供更加合理、准确、实时的交通信息。
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