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專業(yè)英語翻譯信號交叉口陰影和時間對視頻檢測系統(tǒng)性能的影響學院：機械工程學院班級：2008級導師：張愛梅姓名：楊志武學號：200812020080203004信號交叉口陰影和時間對視頻檢測系統(tǒng)性能的影響Madhav V. Chitturi , Juan C. Medina , Rahim (Ray) F. Benekohal 摘要：本文闡述了在信號交叉口，時間和陰影對三種VDS性能的影響：Autoscope，Peek和Iteris。在最終數(shù)據(jù)收集時，三家供應商可以有兩次機會來改善他們的VDS的性能。最終的結果和評估以20天內(nèi)累計40小時收集的數(shù)據(jù)為依據(jù)。在此次的研究中，有4個性能指標：錯誤信號,遺漏信號,丟失信號和粘滯信號。檢測的錯誤通過數(shù)據(jù)的自動分析和對視頻的人工驗證協(xié)同來確認。本文中也列舉了在停車區(qū)域內(nèi)檢測的結果。在這三個VDS中的錯誤信號，主要是受到車道，時間，晴天和陰天情況的影響。這些錯誤信號占得比例從0.2%到36%。在晴天的情況下，錯誤信號的比例要高于陰天，主要原因是因為陰影的影響。同樣的，錯誤信號在左側車道晴天早上的比例要高于中午，因為從中間車道轉過來車輛陰影的影響。其他兩個車道錯誤信號則不受時間的影響。在整個研究過程中，通過交叉路口的超過7000輛車的情況下，Autoscope，Peek和Iteris分別漏檢了2,9和0輛車。Autoscope，Peek和Iteris分別87,5,1個粘滯信號，相應的在早上的粘滯信號要高于中午。三個系統(tǒng)中沒有產(chǎn)生丟失信號的情況。關鍵詞：視頻檢測；陰影；檢測器性能；信號交叉口1.前言近年來，VDS正逐步取代感應式線圈而被應用于信號交叉口。先前的研究在一個或多個系統(tǒng)中通過逐步安裝VDS來進行評估。這些安裝使得可以通過多個不同的攝像頭來觀察不同的場景。在某個研究中，攝像頭以并排的方式安裝，但是只收集了2天的數(shù)據(jù)來進行評估。因此這項研究的范圍局限于在2天內(nèi)可能發(fā)生的狀況。另外，先前的研究并沒有提供反饋和機會給供應商來改變他們的配置以獲得更好的性能。研究得益于先前的調(diào)查和已實施的并排安裝方式以及綜合性的數(shù)據(jù)采集和分析的流程等經(jīng)驗。在安裝并初始化之后，供應商可以獲得反饋回來的關于他們VDS性能的信息，因此他們可以改進安裝以獲得對他們的系統(tǒng)來說最好的檢測結果。在評估開始之前，供應商還可以根據(jù)進一步的反饋信息來調(diào)整他們的系統(tǒng)。在初始化安裝之后，可以根據(jù)伊利諾伊州交通部工作人員提供的信息對VDS進行適當?shù)男薷?。此次研究和其他研究的另一個不同之處在于此次數(shù)據(jù)分析是綜合全面性的，每個場景的數(shù)據(jù)是從相似狀況下五天中獲得的。這是很重要的因為此次研究表明了VDS的性能即使在相似的狀況下，也有可能因為時間的變化而產(chǎn)生重大的影響。本文描述了在信號交叉口三個VDS的安裝，數(shù)據(jù)收集，壓縮和分析過程以進行評估，并且研究了再止動桿區(qū)域內(nèi)時間和陰影可能對三個系統(tǒng)性能造成的影響。在這三個階段中完成了對錯誤的檢測。其中的兩個階段是運用計算機算法自動實現(xiàn)的，而第三個階段則是依靠人工完成以驗證計算機可能存在的潛在錯誤來確保錯誤檢測的可靠性。同樣討論了性能衡量準則的定義，算法的自動化分析，相關校正和驗證。在研究中需要注意的是評估的重心在于視頻監(jiān)測系統(tǒng)的檢測能力而不是和感應式線圈相比是如何工作的。在此次研究中的結果比較和先前研究中結果比較以及相同點和不同點同樣在文中有討論。先前的研究已經(jīng)確立了陰影，風，嚴酷的天氣狀況在VDS中是不利的因素的觀點。因此，VDS可能在陰天無風且沒有其他惡劣氣候的情況下發(fā)揮最好的性能。Medina等人發(fā)表的是在信號交叉路口風和光照強度對VDS性能的影響。在最近的一片文章中，Medina等人研究了在黎明，黃昏，白天和黑夜的情況下VDS性能的評估。在文中，列出了在陽光充足的早上，中午，多云的早上，中午伴隨可以忽略的微風沒有其他惡劣的氣候條件下的結果。在陽光充足的條件下，研究并絕對陰影對VDS性能的影響。研究兩種陽光充足的情況是因為陰影在早上要比中午的長度要長尤其是在冬季，可能會影響到系統(tǒng)的性能。在不同的情況下如此詳細的評估可以在VDS運行良好或出問題能認識到原因并可能了解邏輯檢測算法的改進。2.文獻綜述下面闡述了對過去的對VDS性能進行研究的一個簡短的總結。MacCarley描述了視頻交通檢測系統(tǒng)的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)在12種不同的情況下從3個交叉口獲得并評估。實際中的評估由人工每15分鐘觀測來完成。結果表明80.9%的車輛都被檢測到，8.3%是錯誤的檢測率。雨天，陰影，橫向的燈光，弱的光線會降低系統(tǒng)的性能?；谶@些結果，可以得出VDS對于通用的信號動作并不是可靠的觀點。明尼蘇達交通部和SRF組織對八種非介入式監(jiān)控技術在高速公路和交叉路口進行評估。分別評估了在側面安裝和在頂部安裝的方法，因此安裝的高度是不同的。在交叉路口位置，可以發(fā)現(xiàn)結果無論是從一個設備到另一個設備還是從一個安裝位置到另一個安裝位置都是不同的。有很多因素可以影響VDS性能。這些因素包括陰影（靜止的和運動的），黎明到黃昏的轉變反之亦然，風，以及在鏡頭上的水/灰塵/蜘蛛網(wǎng)等。據(jù)悉視頻設備的維護要比其他類型的技術更復雜。Grenard等人在信號交叉口對Econolite Autoscope和Peek VideoTrak-905的性能進行了評估。線圈式檢測作為驗證視頻檢測的基礎。在記錄之前，先載入視頻中的相位信息。數(shù)據(jù)的壓縮自動進行而且發(fā)表的結果是3天內(nèi)比較典型的陰天，雨夜和晴天的情況?？梢缘贸龅慕Y論是夜間的檢測是重點而且VDS不能用于擁擠區(qū)域的防護。Grenard隨后的研究中，印第安納州的Rhodes等人在交叉路口依據(jù)供應商的建議將攝像頭的安裝高度提升到40英尺并且將它們安裝至最理想的位置。結果表明在這種改變下視頻檢測系統(tǒng)比感應式線圈出現(xiàn)了更多了錯誤信號和遺漏信號，而且當置于最理想位置時，VDS的性能只有細微的改善。Rhodes等人對安裝的三個VDS進行了評估，使用的數(shù)據(jù)是這三個系統(tǒng)接相隔4個月的2天內(nèi)的信息。這些供應商被告知在交叉路口感應式線圈的位置，并且要求盡可能的和視頻檢測的區(qū)域相符合。在安裝初始化之后，供應商不可以再改變區(qū)域內(nèi)的配置。研究得出的結論是三個VDS表現(xiàn)出中等的錯誤信號和遺漏信號，沒有哪個系統(tǒng)比其他兩個表現(xiàn)優(yōu)異。3.安裝測試及數(shù)據(jù)收集攝像頭來自于三個業(yè)內(nèi)領先的制造商：Autoscope（SoloPro v8.13），Peek（Unitrak v2.2）和Iteris（Edge 2 v1.08）。它們被相鄰的方式安裝在交叉口東南角的路燈臂上，高度為距地面40英尺，距止動桿110英尺，面向朝東的方向。在這次安裝中并沒有縱向延伸。這些攝像頭并沒有和實際的交通控制器連接以管理交通燈，所以它們并沒有對交叉口的狀況有影響同時VDS并沒有從信號控制器獲得反饋信息。這個方案中有兩條左轉的車道和一條直行/右轉公用車道，并且重型車輛占整個交通流的8%。供應商可以配置三個靠近止動桿位置的區(qū)域和三個靠前的區(qū)域（距離止動桿250英尺）。感應式線圈（6英尺*6英尺）被分別安裝在這些區(qū)域。研究中收集兩種數(shù)據(jù)：時間信息和視頻內(nèi)容。時間信息即每一個VDS區(qū)域和感應線圈被激活和停止的時間，可以通過使用一個監(jiān)視每一個區(qū)域和線圈狀態(tài)的可編程的I/0通信進程來獲得。無論何時每一個區(qū)域或線圈的狀態(tài)發(fā)生變化，這個裝置就會記錄整個系統(tǒng)的時間和狀態(tài)。時間信息每天24個小時進行記錄并且每一個小時都會傳遞給計算機中的數(shù)據(jù)收集箱。數(shù)據(jù)收集的過程如圖1b所示。I/0接口同樣可編程控制來顯示對于檢測狀態(tài)的實時顯示。這些圖片顯示的是系統(tǒng)最近2分鐘的狀態(tài)。另外，一個四格圖像處理器集成在三個圖像處理過程中并實時顯示，并且四格圖像記錄在計算機中。四格圖像顯示的例子如圖1c和d所示。視頻記錄的情況包括：日出，日落，白天，黑夜。視頻數(shù)據(jù)每天記錄18個小時并存儲于計算機中?？偹苤猇DS區(qū)域的配置對于系統(tǒng)性能有很大的影響。所以三個制造商自己安裝并配置了他們的VDS產(chǎn)品。在配置完VDS區(qū)域之后，分析白天的4個小時和晚上的4個小時的系統(tǒng)系能數(shù)據(jù)并反饋給供應商。供應商可以有一次機會去改善他們產(chǎn)品的性能。然后供應商可以再一次獲得他們各自VDS的視頻并有另一次機會對配置進行修改。值得注意的是在這些供應商進行微調(diào)的過程中最少有一次可以進行大的改動。結果需要有安裝的供應商在相應改動的地方進行表述。 4.數(shù)據(jù)分析為了便于衡量VDS的性能，在此次研究中使用了4個性能指標：錯誤信號,遺漏信號,丟失信號和粘滯信號。數(shù)據(jù)分析于三個階段完成：兩個階段的時間信息自動分析進行衡量，最后的一個階段由人工進行驗證來進行衡量。對于性能指標的定義，自動分析的算法以及它們的校正和確認將在這一部分進行討論。理論上講，錯誤可由以下的方法來進行定義：遺漏信號即在監(jiān)測區(qū)域VDS檢測車輛失?。诲e誤信號即在檢測區(qū)域并無車輛的情況下而產(chǎn)生信號。丟失信號即當車輛仍在檢測區(qū)域時，VDS信號終止；粘滯信號即當車輛離開時VDS仍然出現(xiàn)信號。遺漏和丟失信號可能對系統(tǒng)安全性產(chǎn)生不利影響，而粘滯信號和錯誤信號則影響到信號交叉口的運行效率。4.1 算法的預分析這項研究其中的一個特點是VDS的比較基于大數(shù)據(jù)集，而不像其他的一些研究人工減少數(shù)據(jù)量，并且研究中的算法更先進而且代碼化以自動分析時間信息和衡量系統(tǒng)性能。值得注意的是在這些算法中性能衡量標準使用線圈來進行計算，但這只是用在預估算時才使用。所有的數(shù)字在評估VDS的性能下結論前都要進行人工驗證。在算法中對于衡量準則定義的實現(xiàn)如圖2所示。4.1.1 遺漏信號對于每一個線圈系統(tǒng)，如果沒有響應VDS信號就會被認為是潛在的遺漏信號。算法會在窗口中檢查是否有VDS信號即線圈信號開始前的X秒和線圈信號結束后的Y秒。如果在窗口中沒有發(fā)現(xiàn)VDS信號，會被認為是潛在遺漏信號。過程中所使用的算法描述如圖2a。在窗口中有必要使用X和Y，因為在相同的地方VDS區(qū)域和線圈并不會很精確的定位而且不會有相同的尺寸。另外，最基本的目的是確定VDS檢測區(qū)域中是否存在車輛。值得注意的是，對于錯誤信號，遺漏信號，丟失信號和粘滯信號的X和Y的值不一定是相同的。更明確的是，Peek系統(tǒng)中錯誤信號和遺漏信號的X和Y的值在靠前部分的區(qū)域和靠近止動桿區(qū)域是不同的，和Autoscope和Iteris相比它靠前的區(qū)域更短。這些差別在Peek系統(tǒng)車輛檢測開始從稍微不同的時間和要求的轉變和其他兩個系統(tǒng)不同。當VDS系統(tǒng)的配置確定的時候，才能給定相同的值，并且所有的系統(tǒng)都被安裝在規(guī)定的位置和確定的大小尺寸。VDS配置并沒有規(guī)定，并非要求供應商提供最好的系統(tǒng)配置?？紤]到這些因素，在系統(tǒng)檢測時使用不同的X和Y值而進行判斷是公平的。對于Peek系統(tǒng)，使用相同的X和Y值，結果便會產(chǎn)生偏差。4.1.2 錯誤信號對于VDS系統(tǒng)的每一個信號，假如沒有獲得從線圈檢測器的響應，會認為是潛在的錯誤信號。算法會驗證是否有線圈信號出現(xiàn)在窗口中即線圈信號開始前的X秒和線圈信號結束后的Y秒是否丟失。如果沒有線圈信號出現(xiàn)在窗口中，VDS系統(tǒng)就會認為是潛在的錯誤信號。使用的算法如圖2b所示。4.1.3丟失信號在某些情況下，可以觀測到VDS系統(tǒng)過早地丟失信號，而車輛仍然在區(qū)域內(nèi)。這些錯誤尤其是在夜間在VDS區(qū)域內(nèi)更容易發(fā)生當車輛的車頭燈不再下降。如果檢測處于非鎖定模式時，丟失信號可以阻止等待服務對應的相位，會增加司機闖紅燈的可能性從而增加安全問題。如果VDS信號在線圈信號結束前超過了X秒，會被認為潛在的丟失信號。使用的算法如圖2c所示4.1.4粘滯信號在一個運行效率高的交叉路口，輸送至控制器的信號需要在車輛離開后盡快的丟棄。但是，觀測到在一些VDS在車輛離開后并沒有丟棄信號。粘滯信號就是用來量化低效率性能的系統(tǒng)。如果一個VDS信號在線圈信號結束后被激活的時間超過X秒，那么就會被認為是潛在的粘滯信號。使用的算法如圖2d所示。如上所述，每一個VDS的檢測區(qū)域在形狀和尺寸大小上是不同的，同樣這些區(qū)域內(nèi)的線圈檢測器形狀和大小是不用的。因此，用來計算這四個性能指標的算法使用了不同的校正參數(shù)。另外，校正參數(shù)的值由VDS區(qū)域的位置和尺寸決定，這些參數(shù)限定了窗口搜索一個有效的VDS信號的時間。對于X和Y實際中的值如圖2所示。算法會在期望由編程自動計算的值相同處進行調(diào)整校正。預期的性能衡量由人工觀測交叉路口的視頻記錄來進行計算同時標定錯誤。算法的有效性由隨后的來自另一個經(jīng)過校正的數(shù)據(jù)集進行驗證。Rhodes等人發(fā)現(xiàn)VDS系統(tǒng)在激活/休眠之間已經(jīng)晝夜之間有很大的區(qū)別。所以白天和夜晚的數(shù)據(jù)集用來調(diào)整和驗證X和Y的值。詳細的描述發(fā)表見Medina等人以及Chitturi等人的研究。一些情況可能會影響到性能衡量，但是在初始化算法時并不進行考慮，而是在自動分析再細化分析。這些情況包括在靠前區(qū)域改變車道的車輛，相鄰車道內(nèi)車輛陰影的影響以及閃爍信號。附加的算法改進對錯誤檢測的初始化，減少了手工驗證的時間。對于這些特殊情況的詳細研究在先前的研究中可以看到。算法是運行在獲得的時間信息數(shù)據(jù)以及潛在的遺漏，丟失，錯誤以及粘滯信號的信息的基礎上的。在人工驗證中，所有潛在的錯誤被確認并通過觀測視頻記錄來討論。這樣能確保研究數(shù)目的可靠性，并且對于四種類型的錯誤可以提供可能的原因及解決方法。值得注意的是，錯誤信號和粘滯信號的比例也作為VDS信號的一部分，用來估計“錯誤激活”，而遺漏信號和丟失信號當車輛在區(qū)域內(nèi)時，可以從信號所占的比例中獲得。此外，當所有線圈信號被確認為真實的，遺漏信號和丟失信號所占的比例將被計算做線圈信號的一部分。5結論本文介紹了一天內(nèi)時間和陰影在止動桿區(qū)域對VDS性能的影響。為此，需要考慮四種情況：多云的早上，多云的中午，晴天的早上，晴天的中午。對應上面的情況選取了5天時間每天收集2小時的數(shù)據(jù)。需要注意的是，這5天是從1月和2月中選出的。選這個時間是因為在這期間沒有積水或者雪在人行道上或其他已知的可能影響VDS性能的因素。早上的時間從8點到10點，中午從12點到2點。因此對于這四種情況中的每一種都是基于10個小時的數(shù)據(jù)。參考文獻Chitturi, M.V., Medina, J.C., Benekohal, R.F., in press. 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