[发明专利]一种测算交通流对于城市污染影响的方法

说明书

技术领域

本发明涉及物体的图像识别与汽车排污测算方法。

背景技术

汽车作为现代社会主要交通工具之一，在人们的生产、生活的各个领域大量使用，汽车的总量日益的增加，但是随之带来的问题也越来越多。随着汽车的增多，汽车排出的尾气严重的影响着空气的质量。

据报道，机动车排放污染物已经成为中国城市大气污染的首要来源。而如何改善空气质量也是城市规划以及城市发展要解决的重要问题之一。所谓的汽车尾气是指从机动车尾部排出的汽油燃烧后的气体，其中含有上百种不同的化合物，主要污染物有固体悬浮微粒、一氧化碳、二氧化碳、碳氧化合物、氮氧化合物、铅以及硫氧化合物等空气污染物。

空气中有害气体的浓度增加，会导致呼吸道等一系列疾病的发生，严重危害人类的身体健康。尾气除了会危害人体健康之外，还会对人类生活的环境产生深远的影响。例如尾气中的二氧化硫具有强烈的刺激气味，到达一定浓度时容易导致“酸雨”的发生，造成土壤和水源酸化，影响农作物和森林的生长；二氧化碳是地球变暖的罪魁祸首，气候变暖又是人类的一大祸害：冰川融化、水位上涨，厄尔尼诺现象等都会给人类以及其它生物的生存带来严峻的挑战。

国内外学者因此建立了大量的污染模型，如交通流污染评价系统，也有学者研究城市道路十字交叉口和T型交叉口机动车排放污染物扩散模式等，都试图通过计算，明示交通污染对于人类生活的影响，但因为都是基于统计方式对于空气中尾气的含量来进行模拟研究，无法给出实时或者实际的汽车污染与扩散的交通流对于城市污染影响的真实数据；亦有在监测点安置传感器对于交通流污染取样，但因为获取的数据掺杂其他污染源的影响，难以取得更精确的数据，再加之因为成本与人力的限制，不可能全市范围内处处布点，全面监测。

由于缺乏有效的监测手段，所以城市污染的模拟计算一般的污染模型首先确定排放因子，再选择排放模型。能够有效实时地检测交通流对于城市污染影响的手段尚未见到。

发明内容

发明目的：本发明目的提出一种交通流对于城市污染影响的实时测算方法，尤其是通过对汽车的车牌鉴别来区分大小车，提出一种快速识别大小车的方法。通过此发明，不仅可以方便快捷的获取城市交通的流量、分布等信息。然后再通过不同类型车的排污量的算法来算出总体交通的排污量，从而得到城市交通对空气的污染以及分布情况。本发明融合了图像处理与识别、云计算、图像语义、基于MPEG-7的图像索引库的构建与基于图像内容与语义的检索、虚拟现实技术，为今后合理调度城市各路线的交通流量，通过对于城市交通流的调度与控制，达到使城市受交通流污染影响最小，使城市由交通流所造成的污染最小化，提供了数值基础。

这些信息，也可以为当地的空气质量分析提供可靠依据，可以为道路施工和市政建设提供有效参考，还可以对于现有的环境改善提供决策依据。如提出道路周边绿化、道路与居住区隔离设施的设立位置等。

本发明的技术方案是：测算交通流对于城市污染影响的方法，根据交通流的车辆分形来进行交通流对于城市污染的影响计算。亦即首先对车辆进行大小车的快速识别。车辆的大小车分类方法采用基于牌照底色的分类技术，即当车辆牌照已经定位好后，获取已经经过预处理的车辆牌照，使用颜色直方图读取法，读出车辆牌照中各个颜色的直方图。而直方图中数据最多的即为车牌底色。再将车牌底色的RGB值读取出，转换成HSV值，在HSV模型中进行判断车牌底色。

当字符识别结束后，车辆的大小车类型就基本鉴别完成。

根据车牌底色判断大小车后，根据大小车的车速，设定该车速下的排放因子。代入识别出来的或给定的大小车不同的排污指标，对于道路的尾气粉尘和一氧化碳(CO)的浓度，以移流方程式作为污染模型、对于每个道路分割区间进行差分近似来求取浓度。对于尾气粉尘的浓度，按照惯性光的透过率来进行定义、100m的距离的透光率(VI%)，使用自然对数进行换算、CO浓度以PPM来求解。

对于道路交通污染对周围环境的影响，利用高斯模型给出尾气和一氧化碳向周边扩散的情况，结合车流量、天气、时间等因素，计算其扩散浓度以及波及范围。

对收集到的交通信息及污染状况进行数据挖掘及语义分析，建立交通污染智能知识库，实现决策支持，污染可能情况判断，对污染高峰的路段、时段、区域等的检索及交通疏导方案制定等。

由于缺乏有效的监测手段，所以城市污染的模拟计算一般的污染模型首先确定排放因子，再选择排放模型。