第4讲交通信息处理技术(林晓辉)ppt课件.ppt
第三章 交通信息处理技术,3.1 数据压缩处理技术3.2 交通信息融合处理技术3.3 交通流与行程时间预测技术3.4 模式识别技术,3.1 数据压缩技术,1）数据压缩的必要性：原始采集的数据，特别是视频检测数据非常大，若不进行数据压缩，将严重影响传输效率。2）数据压缩的目的：采用各种方法去除冗余，以尽量少的数据量来表示和重建图像。3）数据压缩的分类：（1）无损压缩（2）有损压缩,3.1 数据压缩技术,（1）无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，但压缩率受到数据统计冗余度的理论限制，一般为2：1到5：1。应用范围：文本数据、程序、特殊场合的图像数据（如指纹图像、医学图像等）。,3.1 数据压缩技术,（2）有损压缩利用人类视觉对图像中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息，所损失的信息不影响对原始图像的理解。应用范围：语言、图像、视频数据。,3.1 数据压缩技术,3.1.1 JPEG标准JPEG（joint photographic experts group）标准主要用于静态图像数据压缩，例如电子抓拍图像。JPEG文件的扩展名为.jpg或.jpeg，它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，获取得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像。,3.1 数据压缩技术,3.1.1 JPEG标准其它两种常见图像格式：1）bmp格式最早、最简单的图像格式，这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点-占用磁盘空间过大。一张24位的800600的bmp格式图形文件大小：8006003byte=1440000byte1440byte1.44M,3.1 数据压缩技术,3.1.1 JPEG标准其它两种常见图像格式：1）GIF格式（1）GIF格式的特点是压缩比高，磁盘空间占用较少，所以这种图像格式迅速得到了广泛的应用。 （2）可以同时存储若干幅静止图象进而形成连续的动画，使之成为支持 2D动画的格式。 （3）增加了渐显方式。,3.1 数据压缩技术,3.1.2 MPEG标准MPEG（Moving pictures experts group）标准主要应用于动态图像数据压缩，例如视频监控图像。特点：1）MPEG具有很好的兼容性。2）MPEG能够比其他算法提供更好的压缩比，最高可达200:1。3）MPEG在提供高压缩比的同时，对数据的损失很小。 有三个版本：MPEG1，MPEG2，MPEG4,3.1 数据压缩技术,3.1.2 MPEG标准1）MPEG1（1）可适用于不同带宽的设备，如CD-ROM、Video-CD、CD-i。（2）传输速率为1.5Mbits/sec，每秒播放30帧，具有CD(指激光唱盘)音质。（3）也被用于数字电话网络上的视频传输，如非对称数字用户线路(ADSL)，视频点播(VOD)，以及教育网络等。,3.1 数据压缩技术,3.1.2 MPEG标准2）MPEG2（1）设计目标是高级工业标准的图象质量以及更高的传输率；（2）传输率在3-10Mbits/sec之间；（3）能够提供广播级的视像和CD级的音质；（4）除了做为DVD的指定标准外，MPEG-2还可用于为广播，有线电视网，电缆网络以及卫星直播提供广播级的数字视频。,3.1 数据压缩技术,3.1.2 MPEG标准3）MPEG4（1）应用于视像电话(videophone)，视像电子邮件(VideoEmail)和电子新闻(Electronicnews)等；（2）其传输速率要求较低，在4800-64000bits/sec之间；（3）利用很窄的带宽，通过帧重建技术，压缩和传输数据，以求以最少的数据获得最佳的图象质量。,3.2 交通信息融合技术,3.2.1信息融合为什么要进行交通信息融合？ 不同传感器采集的交通信息不一定相同，一种传感器只能采集到一部分信息，所以有必要对各种交通信息进行综合处理。,冗余信息：增强系统的可靠性；互补信息：扩展单一传感器的性能。,3.2 交通信息融合技术,3.2.1信息融合1）信息融合的定义 通过一定的算法，对各种交通数据进行综合处理，得到比任何单个数据源更全面、更准备的交通流状况信息。2）信息融合的特点（1）提高系统的可信度（2）使数据采集更客观（3）提高检测效果（4）扩大时间和空间覆盖能力（5）提高系统的性价比,3.2 交通信息融合技术,3.2.1信息融合3）信息融合模式：像素级融合、特征级融合、决策级融合（1）像素级融合 直接对原始数据进行融合，从融合的数据中提取特征信息，并进行判断识别。（2）特征级融合先对原始信息提取特征信息，然后对特征信息进行综合分析处理。（3）决策级融合从具体决策问题出发，充分利用特征级融合结果，直接针对具体决策目标，融合结果直接影响决策水平。,3.2 交通信息融合技术,3.2.1信息融合4）信息融合在基础交通信息处理中的作用 先进的交通管理系统（ATMS）是ITS的重要组成部分；ATMS是一个典型的多传感器系统；信息融合完成多传感数据的综合处理，得到适合各个智能交通服务领域使用的交通信息。3.2.2 信息融合处理方法1）基于卡尔曼滤波技术的交通信息融合方法2）基于贝叶斯估计的交通信息融合方法3）基于人工神经网络的交通信息融合方法4）基于综合统计分析的交通信息融合方法,3.2 交通信息融合技术,3.2.3 基于信息融合技术的智能驾驶系统,智能驾驶系统：在网络环境下用信息技术和智能控制技术武装汽车，使汽车具有自动识别行驶道路、自动驾驶、自动调试等先进功能。包括：碰撞报警系统（CW）偏向报警系统(LDW)智能巡游系统（ICC）,3.2 交通信息融合技术,3.2.3 基于信息融合技术的智能驾驶系统1）ICC、CW和LDW系统中存在的问题 依靠单一传感器，容易产生误报，降低了系统的稳定性。2）多传感器信息融合的智能驾驶,多传感器信息融合系统结构,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 交通流预测方法1）为什么要进行交通流预测？为动态路径诱导提供实时、可靠、准确的预测信息。2）什么是短期交通流预测？预测的内容包括哪些？预测内容：交通量、速度、密度、旅行时间等。3）预测模型的特性：实时性、准确性、可靠性。4）预测模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型。,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 交通流预测方法1）为什么要进行交通流预测？为动态路径诱导提供实时、可靠、准确的预测信息。2）什么是短期交通流预测？预测的内容包括哪些？预测内容：交通量、速度、密度、旅行时间等。3）预测模型的特性：实时性、准确性、可靠性。4）预测模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型。,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 行程时间预测方法1）行程时间计算方法（1）个别行程时间,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 行程时间预测方法1）行程时间计算方法（1）平均行程时间一定时期内所有车辆通过某条路的行程时间的平均值。,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 行程时间预测方法2）城市道路行程时间预测两部分：路段行程时间、交叉口延误时间。（1）路段行程时间车辆行驶过某一路段所需要的时间。,3.3 交通流和行程时间预测技术,3.3.1 行程时间预测方法2）城市道路行程时间预测（2）交叉口延误时间计算 考虑交通流量及红绿灯控制的影响，路段的行程时间包括：路段平均行驶时间、交叉口处的排队等待时间、通过交叉口的时间。3）快速路路段行程时间 预测方法：历史趋势法、时间序列法（1）历史趋势法：假设一天里各路段在同一时刻具有相同的行程时间。（2）时间序列法：通过对历史资料的统计与分析，寻求变量之间相互依存的相关关系规律的一种数理统计方法。,3.4 模式识别技术,3.4.1 模式识别模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程 。1）模式识别方法两种：统计模式识别、结构模式识别方法。,模式识别系统结构图,3.4 模式识别技术,3.4.1 模式识别2）模式识别的应用（1）字符识别：文字识别、数据识别（2）语言识别涉及的领域：信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理与听觉机理、人工智能。（3）指纹识别利用指纹的唯一性，将采集的指纹与预先保存的指纹进行比较，便可确定指纹的身份。,3.4 模式识别技术,3.4.2 车牌自动识别技术五个步骤：车辆图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别、输出识别。,车牌识别原理图,3.4 模式识别技术,3.4.2 车牌自动识别技术1）图像预处理（1）归一化：调整车牌图像中的字符，使其与标准模板中的字符特征一致。（2）二值化：求得合适的阈值，以便将背景与字符分开。2）车牌定位车牌定位是指将车牌区域从车辆图像中分割出来。3）车牌分割将车牌区域分割成各个单个的字符区域。4）车牌识别对分割出来的字符进行识别。,3.4 模式识别技术,3.4.2 车型识别技术1）轮廓扫描目的：获取车辆的外形信息，从而对车辆进行分类。一般采用无线电波或红外线。2）车轴检测及计数在车道埋设压力传感器，当车辆通过时，根据传感器的压力变化，可判断出车辆的轴数。,3.4 模式识别技术,3.4.2 车型识别技术3）视频车型识别,视频车型识别系统原理图,3.4 模式识别技术,3.4.2 车型识别技术3）视频车型识别（1）图像处理 受多种因素的影响，图像出现退化，另外，由于汽车与摄像机的相对运动，使图像模糊，需要对图像进行去模糊恢复。然后采用边缘检测方法将图像从背景中分离出来，接着直线拟合不连续的图像块，使得图像轮廓更加逼近真实情况。（2）车型识别首先收集各种车型的参数，输入车辆车型数据库中，利用计算机的检索功能对分类参数进行优选。,3.4 模式识别技术,3.4.2 车型识别技术3）视频车型识别基于图像的车型识别步骤：1、利用CCD传感器和图像采集卡对车辆的侧面、正面图像进行抓拍，得到车辆外形图像信号。2、对车辆图像进行图像恢复、分割、二值化等处理，消除干扰噪声，获取图像边缘信号3、提取车辆轮廓图形和车辆参数；主要有车宽、车长、车高等参数，4、查询车型数据库，判别车型。,小结,本章主要介绍了四种数据处理技术：数据压缩技术、信息融合技术、交通流与行程时间预测技术、模式识别技术。,
