[发明专利]一种实时在线验证复杂交通控制方法

摘要

本发明属于交通控制技术领域，公开了一种实时在线验证复杂交通控制方法，通过多种方式采集交通信息，在高拟真情况下，实时获取连续的拟真交通状态信息提供给拟真交通控制设备；由拟真交通控制设备根据被验证算法生成交通控制方案，重新应用于仿真环境，不断循环，进而对复杂交通控制算法进行实时在线验证。本发明技术具有明显优势，同时可以对复杂的交通控制进行实时的、在线的仿真验证，对于复杂交通控制方法可以安全、有效地应用于实际不同交通状况。

主权项

一种实时在线验证复杂交通控制方法，其特征在于，所述实时在线验证复杂交通控制方法通过多种方式采集交通信息，在高拟真情况下，实时获取连续的拟真交通状态信息提供给拟真交通控制设备；由拟真交通控制设备根据被验证算法生成交通控制方案，重新应用于仿真环境，不断循环，进而对复杂交通控制算法进行实时在线验证；所述的实时在线验证复杂交通控制方法具体包括：安装监测识别装置：将车辆识别装置与车辆连接，识别车辆标识信息；所述安装监测识别装置采用二维多尺度离散正交小波变换对所采集的车辆图像进行非均匀光照补偿的实现方法为：设f(x,y)为车辆图像信号，其反射分量和光照分量分别为r(x,y)和i(x,y)，并定义车辆图像的二维多尺度离散正交小波变换为：式中，Sjf(n,m)是f(x,y)的低频分量；分别代表f(x,y)的垂直、对角和水平高频分量，车辆图像信号与其反射分量和光照分量之间的关系可以用式(2)来表示：f(x,y)＝r(x,y)×i(x,y)     (2)将两边取对数后，等式右边的乘积关系转变为加法关系，得式(3)：lgf(x,y)＝lgr(x,y)+lgi(x,y)    (3)具体步骤如下：Step1：对空间域中的车辆图像f(x,y)进行对数变换，得到对数域中的车辆图像f′(x,y)；Step2：对f′(x,y)进行多级二维多尺度离散正交小波变换，得到低频分量 Sjf(n,m)，垂直、对角和水平高频分量分别为对得到的分量进行高通滤波获得图像的高频部分；Step3：提取出第n级高频近似分量Wnf(n,m)；Step4：对Wnf(n,m)进行n级二维离散小波重建，得到对数域车辆图像f′(x,y)的重建图像Step5：从f′(x,y)中减去后再加上标准光照，得到光照补偿后的图像其中Δu为标准光照,标准光照是指环境中的照度为2000‑3000流明，且不受其它光线或颜色的干扰的光照；采集信息：通过接收信息装置接收车辆定位信息和车辆标识信息，其中车辆定位信息通过定位系统获得；车辆标识信息包括车辆牌照信息、车辆类型以及车辆的全球定位系统的标识符或者其他相关标识信息；所述接收信息装置利用车辆颜色混合高斯模型对车辆进行分割，把接近于车辆颜色的区域从图像中分离出来的实现方法为：Step1：根据车辆颜色在YCbCr色度空间的高斯分布，对彩色图像中每个像素点，利用式(4)将其从RGB色彩空间转换到YCbCr空间后，计算该点属于车辆颜色区域的概率，即根据该点离高斯分布中心的远近得到和车辆颜色的相似度，将彩色图像转化为灰度图，其中每个像素点的灰度与该点颜色的相似度对应，利用式(5)来建立车辆颜色的2D高斯模型：其中，是Cb,Cr的均值；V是协方差矩阵；N为车辆像素点的总数，左脸颜 色高斯密度函数为：右脸颜色高斯密度函数为：其中，和分别为左右脸的方差；kL与kR分别为左右脸高斯模型常数，Step2：建立车辆高斯模型后，设计一个基于颜色核心和模糊分割的皮肤分类器对彩色图像进行皮肤分割，输入为原始图像，输出是表示皮肤和非皮肤区域的皮肤分割二值图像；Step3：通过式(8)定义色度颜色，以对f(R,G,B)＝g(r,b)标准化处理，将周围光线所引起的车辆区域亮度的变化去除，没有亮度分量时也可以认为是纯色，其中式(8)为：通过计算,得到式(5)中m的值为[117.4316 148.5599]；Step4：从100幅彩色图像中得到皮肤样本YCbCr色度空间中确定人类颜色的颜色分布，颜色样本从彩色图像中选取，并通过一个低通滤波器减小样本中噪声干扰，低通滤波器的脉冲响应为：1/9 [1，1，1；1，1，1；1，1，1]；Step5：通过聚类准则来进行模糊分类，采用基于区域增长算法的自适应阈值处理,在每次分割中使用的都是最优阈值,基于区域增长的自适应阈值是根据逐步计算的结果得到的,递进地使阈值减小可看到分割区域的增大,但每次增长的变化量是逐渐地减少的,而使区域增长最小的阈值即是最优结果；fk(X,μ,v)是类内误差的加权平方和目标函数；μij是模糊划分矩阵，用式(10)来计算；vi是模糊聚类中心，用式(11)来计算；dij是类间距离；c聚类类别数；而且μij需要满足下面三个约束条件：通过交通控制算法将采集信息数据格式进行转换：采集被验证的交通控制算法所要应用的道路区域的交通状态信息数据，对采集到的交通状态信息数据依照各类检测设备的数据格式进行转换，得到仿真数据；然后对仿真数据进行筛选、预处理后储存在数据库模块中；所述消除数据预处理，舍弃添加零点位置处的数据，得到的反射参数和传输参数除以窗函数，消除加窗产生的影响，得到最终的补偿后的反射参数FS11_C(i)和传输参数FS21_C(i)：(i＝1,2…)；W(i)数据预处理中的窗函数；搭建仿真路网：根据采集到的交通状态信息数据，在交通仿真软件模块上利用交通仿真软件其路网搭建功能搭建仿真路网；利用交通仿真软件中的道路编辑功能将采集得到的实际道路的硬件信息，在仿真路网上布设拟真交通检测设备及拟真交通控制设备，给定交通仿真软件模块初始交通状态信息；实现复杂交通控制实施在线验证：拟真交通检测设备继续采集实时数据，构成的回路，实现对全过程的仿真验证；拟真交通检测设备在线采集交通控制方案实施后的交通状态信息，与初次采集被验证的交通控制算法所要应用的道路区域的交通状态信息数据进行比较，实现复杂交通控制算法的实时在线验证。