Автоматический сбор информации о параметрах транспортного потока в целях обеспечения безопасности дорожного движения

Проблема обеспечения безопасности дорожного движения в мире в последние годы становится все более острой. Постоянное увеличение автомобильного парка, наряду с другими причинами, привело к резкому росту количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП), тяжесть последствий которых вполне сравнима с национальным бедствием для многих и стран, в том числе и для России. Причинами смертей в результате ДТП являются многие факторы: это и плохие дороги, и плохие водительские умения, и вождение автомобиля в состоянии алкогольного опьянения, невнимательность и плохая культура вождения и многие другие факторы. Каждые сутки на дорогах России погибают более 20 и получают ранения около 500 человек. Для решения проблемы безопасности дорожного движения (БДД) требуется проведение комплексных мероприятий:

– уточнение требований к здоровью водителей, совершенствование системы подготовки;

• –    повышение требований к конструктивной безопасности автомобилей и техническому состоянию их в условиях эксплуатации;

• –    разработку объективных методов оценки причин возникновения происшествий;

• –    организацию и оперативное управление движением – активное и пассивное регулирование;

• –    своевременная информация водителей о постоянных и меняющихся условиях движения;

• –    совершенствование медицинской и технической помощи при ДТП;

• –    учет особенностей восприятия водителем дорожных условий в проектировании дорог и организации движения;

• –    поддержание службой ремонта и содержания дорог транспортноэксплуатационных качеств дороги; и другие.

Информация о ситуации на дороге фиксируется видеокамерами, системы видеослежения помогают в поиске автомобилей по государственному номеру, находящийся в розыске, угоне, фиксируют данные о случившимся дорожно-транспортном происшествии. Существует множество алгоритмов обработки видеоинформации в мониторинге транспортных потоков [1]. Однако записи на камеры слежения имеют общий недостаток избыточности информации, фактически без применения сложных алгоритмов они дублирует глаз и память человека стоящего на обочине дороги.

Организация движения и оперативное управление движением, а так же своевременное информирование водителя об изменениях в транспортном потоке осуществляется по каналам телекоммуникационной связи автомобиля с диспетчерской службой в рамках работы интеллектуальных транспортных систем.

С 1 января 2017 года в России – все транспортные средства, выпускаемые в обращение на территории стран Таможенного союза оснащены автомобильными терминалами“ЭРА ГЛОНАСС”– системой экстренного реагирования при авариях. Предполагается, что внедрение системы приведёт к сокращению времени реагирования при авариях и других чрезвычайных ситуациях, что позволит снизить уровень смертности и травматизма на дорогах и повысить безопасность грузовых и пассажирских перевозок. Подобные комплексные системы мониторинга и регистрации транспортных средств работают во всем мире - это, например, проект SIMRAV в Бразилии, проект E911 и программы NG9-1-1 в США, диспетчерской службой быстрого реагирования под названием

ECall в Японии и Европе. В будущем количество автомобилей включенных в системы транспортной телематики будет увеличиваться, однако сегодня не весь парк автомобилей подключен к терминалам систем мониторинга и регистрации [2].

В данном исследовании показана эффективность применения наземных детекторов изучения транспортного потока. Перспективным для получения информации о параметрах транспортного потока – интенсивности движения, плотности потока, качественного состава потока является применение оптикоэлектронных растровых датчиков. Сигнал, регистрируемый оптико-электронным датчиком, является результатом свертки собственного сигнала АТС e(t) с импульсной характеристикой растра h(t) (диаграммой направленности). Процедура восстановления входного сигнала e(t) по наблюдаемой свертке и известному описанию самого объекта называется “обратным цифровым преобразованием”

Датчик прост в изготовлении и обслуживании, может работать в любых погодных условиях (ветер, снег, дождь), так же на его работоспособность не влияет пыль и дым что особенно важно в реальных условиях трассы [3].

На рисунке 1 представлена фотография растрового датчика, рисунок 2, иллюстрирует элементарную ячейку пластинчатого растра.

Рисунок 1 – Фотография растрового датчика

Оптико-электронный датчик фиксирует перекрываемый, движущемся автомобилем оптический фон, превращая его в электрический сигнал. Данные сигналы получили название “оптических образов” автомобилей. Библиотека оптических образов автомобилей разного класса (легковых, грузовых, автобусов и пр.), собранная в ходе данного исследования показала необходимость дополнительной цифровой обработки сигналов – для выявления отличительных характеристик. В качестве математическо-

О.В. Маковецкая-Абрамова го аппарата обработки сигналов было применено двойное преобразование Фурье. В результате, для получения характерных признаков сигналов были получены кепстры сигналов, для разделения сигналов в случае их наложения, в поле зрения растра, был использован алгоритм оператора деконволюции.

Рисунок 2 - Элементарная ячейка пластинчатого растра

Кепстры сигналов более информативны – сравнение с библиотекой кепстров в автоматическом режиме позволяет отнести проезжающий автомобиль к тому или иному классу. Деконволюция сигналов требуется в случае наложения оптических образов от нескольких автомобилей, что случается достаточно часто в условиях многорядного двустороннего движения.

Данные исследования проводились на оборудовании передвижной лаборатории мониторинга транспортного потока, созданной на кафедре Общей и прикладной физики

Владимирского государственного университета [4]. Схема оборудования лаборатории представлена на рисунке 2.

Информация о параметрах транспортного потока собранная при помощи детектора на основе пластинчатого растра использовалась для расчета нагрузки на дорожное полотно – автодорожным хозяйством г. Владимир, для обоснования мест расположения регулируемых перекрестков и режима работы светофоров – УГИБДД Владимирской области, для решения задачи снижения аварийности на дорогах, уменьшения количества дорожнотранспортных происшествий.

Рисунок 2 - Передвижная лаборатория: 1 - выносной блок ; 2 – источник питания; 3 – регистрирующий блок