УДК 681.2.08 В.М. ГЕВОРКЯН, М.С. РЫБКА V.M. GEVORKIAN, M.S. RYBKA

УДК 681.2.08
В.М. ГЕВОРКЯН, М.С. РЫБКА
V.M. GEVORKIAN, M.S. RYBKA
Разработка способа телеметрического измерения и фиксации движущихся
транспортных средств.
Development of method of the telemetric measuring and fixing moving vehicles.
В настоящее время в управление потоками транспортных средств (ТС) ГИБДД успешно внедряются
современные средства измерения и фиксации скорости транспортных средств. Применяются различные комплексы, включающие в себя аналоговые системы измерения скорости движущихся объектов, в сочетании с
телевизионными методами индикации объектов. В данной статье предлагается метод телеметрического
измерения и фиксации скорости.
Ключевые слова: измерение, фиксация, транспортное средство, телеметрический метод.
Today modern means of measure and velocity fixations of moving vehicles are successfully introduced in
transport control system. There are different complexes which includes analog system of velocity measurement of moving objects in combination with television methods of detection objects. In this article offered a method of telemetric
measurement and velocity fixation.
Keywords: measurement, fixation, vehicles, telemetry method
Основной недостаток аналоговых систем измерения скорости движущихся объектов
заключается в возможных ошибках сличения транспортного средства, фиксируемого телевизионной камерой, и скорости объекта, измеряемого доплеровским радаром [1]. Причина
ошибки − под луч радара может попасть более одного транспортного средства. При этом радар является «слепым» прибором, то есть сам он не может определить скорость какого конкретно ТС была измерена. Таким образом, показания радара, сколь бы точными они ни были,
можно считать достоверными только тогда, когда производится измерение скорости одиночных ТС, т.е. на трассах с разреженным движением. Преодолеть возникшую коллизию позволяет метод совмещающей в себе возможность измерения скорости и фиксации ТС. Метод
телеметрического измерения и фиксации скорости движущихся транспортных средств заключается в видеонаблюдении за транспортной обстановкой на дорожном полотне с помощью видеокамеры, установленной над дорожным полотном, с последующим выделением
движущегося отдельного транспортного средства, находящегося в поле зрения видеокамеры.
Известны ряд реализаций такого алгоритма решения задачи [2,3].
В данном сообщении приведены результаты оценки параметров модифицированного
алгоритма измерения скорости ТС, базирующегося на способе, описанном в [2].
Алгоритм измерения скорости ТС включает комплекс работ по подготовке системы
к вводу в эксплуатацию включает следующие действия:
1) На дорожном полотне устанавливаются реперные метки, маячки, с заданным расстоянием между ними, по каждой стороне полосы.
2) Выбирается место установки камеры, например, фонарный столб (на стороне движения или на встречной полосе) или мост (положение камеры также смещается к
краю дорожного полотна). Необходимо, чтобы в объективе видеокамеры были
видны, ранее зафиксированные реперные точки, а также участок дорожного полотна (рис. 1).
Рисунок 1 − Участок дорожного полотна, с реперными метками.
3) Производится графическая обработка изображения, а именно, путем соединения
реперных точек наносятся цифровые реперные линии. Выделяется: дорожное полотно, полосы движения. Производится вычисление реперной линий 1 и 2 по формуле:
Y = KX + B,
(1)
4) Затем удаляется (вычитается) базовое изображение, в результате чего остаётся
только черный фон, с нанесенными метками (рис. 2). Такое изображение сохраняется на ЭВМ, как базовое для конкретного участка дорожного полотна.
1
2
Рисунок 2 − Базовое изображение.
На этом этап подготовки заканчивается. Следующий этап представляет собой обработку видеоизображения потока движения объектов по дорожному полотну. Видеоизображение получается на основе заданной частоты кадров съемки.
Следующий этап реализации алгоритма заключается в обработке полученной информации.
Поступающее на ЭВМ видео разделяется на отдельные кадры с частой равной частоте
кадров видеосъемки. Полученная в результате последовательность кадров поступает во временное хранилище на сервере. Затем, предустановленное, на ЭВМ, программное обеспечение начинает обработку имеющихся кадров.
Обработка кадров, программным обеспечением, заключается в следующих шагах:
1) Программа выбирает из последовательности по два кадра, номера которых вычисляются по формуле:
𝑚 =𝑖,
(2)
𝑛 =𝑚+2,
(3)
где i – есть текущий кадр из всей последовательности.
2) Производится операция вычитания кадра n из кадра m , для того что бы удалить
статические объекты с изображения и получить текущее расположение объекта на
кадре номером n (см. рис. 3). [4]
Рисунок 3 − Результат операции вычитания.
3) Следующим этапом обработки является, выделение границ светового пятна, которое порождают фары движущегося транспортного средства. Выделение производится с помощью известных методов обработки изображения. Предлагается использовать алгоритм выделения границ (Edge Detect см. рис. 4).
Рисунок 4 − Результат работы фильтра.
Алгоритм заключается в поиске точек цифрового изображения, в которых резко изменяется яркость или присутствуют другие виды неоднородностей. В идеальном
случае, результатом выделения границ является набор связанных кривых, обозначающих границы объектов, граней и оттисков на поверхности, а также кривые, которые отображают изменения положения поверхностей. Таким образом, применение
фильтра выделения границ к изображению может существенно уменьшить количе-
ство обрабатываемых данных, из-за того, что отфильтрованная часть изображения
считается менее значимой, а наиболее важные структурные свойства изображения
сохраняются
4) К получившемуся на рисунок 3 изображению, используя операцию сложения, добавляем базовое изображение, полученное на этапе подготовки (рис. 2). Это позволяет визуально проверить пересечение световым пятном реперной линии. Программа, имея заданное уравнение прямой (1), проверяет принадлежность точек
светового пятна реперной линии. В случае обнаружения точек светового пятна на
реперной линии, программа фиксирует номер кадра из последовательности. Далее
это световое пятно (или его конкретные точки) «ведется» до пересечения со второй линией. В результате получаем номера кадров, из последовательности, которые показывают время, за которое объект прошел расстояние между двумя реперными линиями (рис. 5).
5м
Рисунок 5 – Фиксация объекта на реперных линиях
Результатом работы программы является скорость выделенного (зафиксированного)
объекта, вычисленная по формуле:
𝜗 =
𝑆
𝑘∗
1
𝑓
,
(4)
где S – известное расстояние, измеренное при установке камеры; k – количество кадров за
которое было пересечено две реперные линии; f – частота съемки видеокамеры.
Важным параметром описанного алгоритма обработки информации является оценка
погрешности расчета скорости перемещения движущегося объекта.
Определение точности метода основано на оценке погрешности вычисления скорости
по формуле (4).
Погрешность (или ошибка) вычисленной скорости по формуле (4) определяется погрешностями определения, входящих в неё значений.
Произведем оценку погрешностей и через них − погрешность метода.
В погрешность измерения скорости данным методом входят две составляющие:
− геометрический размер светового пятна;
− угол съемки видеокамеры относительно дорожного полотна;
Рассмотрим составляющие.
1) Геометрический размер светового пятна зависит от скорости съемки видеокамеры.
При увеличении частоты можно уменьшать его размер, а значит и вклад этой составляющей в ошибку. Покажем влияние частоты кадров съёмки на эту составляющую
погрешности. Рассмотрение проведем на конкретном примере.
При экспериментальной проверке метода применялась съемка с частотой 30 кадров в
секунду, что исключало возможность пренебрежения размером светового пятна. А значит,
мы должны учесть время, за которое был сделан зафиксированный кадр. То есть, если программа зафиксировала пересечение меток на 10 и на 20 кадре, то данные кадры необходимо
учитывать, отсюда следует, что количество кадров, за которое объект прошел расстояние
между реперными линиями равно не 10, а 11 кадрам. Что при пересчете в секунды даст:
1
t  10 
 0,34 [c];
30
1
t  11 
5М
 0,37 [c];
30
2) Угол съемки измеряется при установке видеокамеры и является известной величиной, что позволяет определить, было ли действительное пересечение объектом реперной линии.
В случае, когда угол неизвестен, в алгоритм вычисления скорости необходимо закладывать следующие правки:
− определение первого пересечения 1-ой и 2-ой реперных линий;
− определение последнего пересечения 1-ой и 2-ой реперных линий.
Тогда количество кадров, за которое объект прошел расстояние между двумя реперными линиями, будет лежать в интервале между первым и последним пересечением реперных линий
(рис. 5).
X1 X2
Y1 Y2
N
Рисунок 6 – Иллюстрация процесса пересечения
Отсюда следует, что время прохождения реперных линий лежит между:
1 [c],
t  (X  Y ) 
1
1
1
(5)
f
t 2  ( X 2  Y2 ) 
1
[c],
(6)
f
где X1 – номер кадра первого пересечения с 1 реперной линией; X2 – номер кадра последнего
пересечения с 1 реперной линией; Y1 – номер кадра первого пересечения со 2 реперной линией; Y2 – номер кадра последнего пересечения со 2 реперной линией; f – частота съемки видеокамеры.
Тогда, принимая в расчет составляющие геометрический размер пятна и угол съемки,
можно вычислить время за которое объект прошел расстояние, между двумя реперными линиями, как:
1 [c],
(7)
t 3  ( X 1  Y1 )  1 
f
t 4  ( X 2  Y2 )  1 
1
f
, [c].
Используя получившееся время, переходим к вычислению скорости:
𝐿 КМ
𝜗1 = 𝑡 [ Ч ],
1
𝜗2 =
𝐿 КМ
𝑡2
[ Ч ],
(8)
(9)
(10)
𝜗3 =
𝜗4 =
𝐿 КМ
𝑡3
𝐿
𝑡4
[ Ч ],
(11)
КМ
[ Ч ],
(12)
где L − физическая длина, соответствующая расстоянию между реперными метками на
экране (на рис. 4 равна 5 м).
Если полученные скорости отобразить на схеме (рис. 6), то можно увидеть интервал, в
котором лежит истинная скорость, и отклонение от среднего значения:
-∆
𝜗1 𝜗2
+∆
𝜗СРЕД 𝜗3 𝜗4 𝜗
Рисунок 7 – Схема отображения интервала скоростей.
Истинная скорость вычисляется по формуле:

1   2  3   4
4

 max   min
2
,[
км
]
ч
(13)
Анализ погрешности метода
Используя описанный метод вычисления, был проведен анализ зависимости погрешности от скорости движущего транспортного средства и от частоты съемки видеокамеры. Результаты представлены в таблице 1
Таблица 1 – Зависимость погрешности измерения от скорости и частоты съемки.
Количество
кадров*
k1=k2
∆k=1
∆k=2
Частота
Скорость
120
60
30
120
60
30
120
60
40 км/ч
0,9%
1,8% 3,2% 1,9% 3,7%
6,9%
2,8%
5,8%
60 км/ч
1,4%
2,6% 5,0% 2,8% 5,6% 11,3% 4,3%
8,9%
90 км/ч
2,0%
3,8% 7,1% 4,2% 8,4% 17,1% 6,5% 13,8%
110 км/ч
2,3%
4,5% 8,2% 4,9% 9,9% 20,5% 7,8% 16,7%
30
11,3%
19,3%
32,1%
40,9%
* символом «k» обозначено количество кадров между первым и последним пересечение реперных
линий
На рисунке 8 приведены графики для визуального отображения результатов анализа,
представленных в Таблице 1.
Погрешность
a
Частота кадров
Погрешность
б
a
Частота кадров
Рисунок 8 – Кривые ошибки измерения скорости в зависимости от частоты кадров
съёмки объекта при∆k = 0 (a) и ∆k=11 (б)
Заключение
В результате проведенных исследований определены ограничения, налагаемые алгоритмом телеметрического измерения скорости объекта на пределы достоверного применения
такого измерителя.
Сравнение полученных данных с декларируемыми параметрами аналогичных систем,
например, приведенными в [3], который отличается от изложенного только принципом формирования реперных меток по изображению номерного знака, указывают на вероятное завышение параметров в рекламируемой системе.
Полученные оценки погрешности указывают направление совершенствования системы
за счет увеличения скорости съёмки, которую технически возможно в настоящее время увеличить до 400 кадров в секунду.
1.
2.
3.
4.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Измерение
скорости:
радары
или
видео?
[электронный
ресурс]
URL:http://www.stopgazeta.ru/technique/videofiksatsiya/izmerenie_skorosti_radary_ili_vid
eo/ (дата обращения 22.02.2015).
Геворкян В.М., Казанцев Ю.А., Яшин И.А. Патент № RU 2 486 598 C1,«Способ телеметрического измерения и фиксации скорости транспортных средств»;
Макарецкий Е., Овчинников А., Лием Хиеу Нгуен Телевизионные измерительные системы контроля скоростного режима дорожного движения / Компоненты и технологии. № 4, 2007, с. 34-37;
Информационный портал Wolfram Mathematica [электронный ресурс]//. На официальном сайте Wolfram Mathematica// URL: http://reference.wolfram.com/language/ (дата обращения 03.03.2015)
Геворкян Владимир Мушегович
«Национальный Исследовательский Университет «МЭИ» г. Москва
к.т.н, проф. кафедры «Электрофизики Информационных систем»
Тел.: +7 (495) 362-71-76
E-MAIL: GevorkianVM@mpei.ru
Рыбка Михаил Сергеевич
«Национальный Исследовательский Университет «МЭИ» г. Москва
студ. кафедры «Электрофизики Информационных систем»
Тел.: +7 (495) 362-71-76
E-MAIL: RybkaMS@yandex.ru