智能卡口的技术发展与应用

2013-12-22

中国公共安全 2013年15期

卡口系统是系统工程，其成功与否取决于所有设备间有效的协调工作。卡口系统的性能跟工程设计和施工质量也有很大的关系。高捕获率和高图像质量是卡口系统广泛应用的基础。

智能卡口系统经过多年的发展，已成为智能交通及平安城市工程中应用最为广泛且不可或缺的系统，是机动车通行自动监测最重要的手段，卡口系统的应用在提高涉车案件侦破率、缓解交通拥堵、提高道路通行效率、提供车辆出行服务方面发挥着越来越重要的作用，政府相关主管部门对卡口系统的重视程度也越来越高，建设的力度也越来越大。

卡口系统技术需求

从应用方向看，卡口系统最重要的性能指标包括四方面：高捕获率、高质量图像、高识别率、高稳定性。

高捕获率：全天候车辆捕获率不低于99%，不仅要求有可靠的车辆检测手段，还需要整套系统运行的各个环节保证不能出现车辆漏检漏拍；

高质量图像：各种环境光线下拍摄的车辆图片必须是清晰可辨的，需要有清晰的车辆、车牌特征，和较好的司乘人员面部特征；

高识别率：自动识别的车辆特征准确可靠，车牌识别率要达到95%以上；

高稳定性：卡口系统需要7×24小时不间断工作，所以稳定性是一个非常重要的指标。

综上所述，卡口系统是系统工程，其成功与否取决于所有设备间有效的协调工作。卡口系统的性能跟工程设计和施工质量也有很大的关系。

高捕获率和高图像质量是卡口系统广泛应用的基础，也是我们本文阐述的重点。

卡口检测技术分析

目前比较成熟的检测技术包括：地感线圈、窄波雷达和视频检测，视频检测主要采用基于虚拟线圈的检测和基于车辆建模的检测以及两种方式的综合。

任何领域都没有全能的技术，每种检测方式的工作原理决定了它的功能和限制，表1从几个方面对现有几种技术进行了分析对比。

综上所述，每种检测方式均有其适用范围。项目实施时应尽可能根据建设点的具体情况合理选择。但受现在政府招标模式的限制和设备提供厂家的技术侧重点不同，招标时选择建设方案会有一定的倾向性，往往造成后期部分系统运行情况不佳，影响系统的使用和项目验收。随着相关部门管理人员对行业理解的加深，能提供综合解决方案的厂商将会在市场逐步占据优势。

表1：常规检测方式对比表

传统卡口检测方式的技术发展虽然已比较成熟，但是还存在实用性方面的限制，因此，我们逐步将一些新兴技术应用到智能卡口系统中，对现有技术形成很好的补充，随着相关技术的进一步提升和成本的降低，将有可能逐步取代现有技术。

目前翔迅科技已经将地磁检测技术、激光检测技术、多目标雷达检测技术应用于卡口系统中。

地磁检测

即利用GMR地磁传感器实现车辆的检测。GMR是Giant Magneto Resistive的简写，中文称为巨磁阻效应。GMR效应是指：外部磁场的微量变化可使特定材料的电阻发生巨大变化。GMR效应是由几纳米厚的多层金属膜的磁场产生的电阻变化导致的。简单来说，该金属膜由具备固定的稳定磁化方向（参考方向）的参考层和磁化方向由外部磁场决定（如指南针）的传感层构成。传感层和参考层通过仅为几个原子厚的铜层隔开，从而产生GMR效应。施加的磁场和传感器参考层之间的角度决定了金属膜的电阻变化。

地球是一个大磁铁，地球表面的磁场大约为0.5Oe，地磁场平行地球表面并始终指向北方，地磁场在一定的空间范围内是稳定的，为检测器形成一个稳定的磁背景。各种不同的车辆进入地磁场中都有其自身特征的磁场分布，当车辆靠近GMR传感器时，会使周围的磁场产生轻微的变化，GMR传感器可检测到这种变化，从而发现车辆。利用GMR传感器不仅可探测静止车辆的状况进而用在交通灯处的交通控制和停车场处停车位置的监控，而且也可探测移动车辆的情况。具体来说，埋设在高速公路边的GMR传感器可以计算和区别通过传感器的车辆。如果同时分开放置两个GMR传感器，还可以探测出通过车辆的速度和车辆的长度。

地磁检测器可以设计成较小的尺寸，一般只需在路面打直径9CM，深度10CM的孔即可安装，大大降低施工难度，且一般的路面损伤不会对其产生影响。由于功耗极低，地磁检测器采用内置电池供电可提供超过5年的工作时间，无需线缆连接。地磁检测器通过Zigbee技术实现无线联网，使用和配置均比较方便。如地磁传感器可替代地感线圈，将大大减少道路施工时间，降低施工成本。

应用于智能卡口的地磁检测器设计时序需考虑两个关键问题：检测器对高速运动车辆可实时检测并发出检测信号，应用于同一车道的一组检测器有一致的定位精度。

地磁检测器对一般车辆的响应距离在1米左右，为保证可实时检测车辆对车辆精确定位，需要保证每辆车至少有100个采样点，检测器的采样周期需要小于1.2ms，这要求检测器具备较高运算能力的同时保持较低的功耗，对硬件设计要求较高。

为保证测速精度，需要车辆在距离检测器同样的距离被检测到，因此每组检测器的灵敏度需要保持一致，需要对检测器的检测算法和参数进行精确的调校。

针对智能卡口的应用场景，翔迅公司在地磁检测器的硬件设计上选用高性能低功耗微处理器，并通过控制算法的优化，降低其在无车时的功耗，使检测器在较高的检测周期下还保持较低的功耗，保持长期稳定运行。检测器出厂时均经过一致性调校，在现场还可以通过软件快速完成检测器灵敏度设置，可保证工程应用中达到较高的检测和测速精度。

地磁检测器的适用场景，可快速施工安装，适用于城市快速路、高速公路等封路施工较困难的道路。

激光检测

激光检测技术应用十分广泛。激光测量是一种非接触式测量，不影响被测物体的运动，精度高、测量范围大、检测时间短，具有很高的空间分辨率。

智能卡口的激光检测技术是激光测距技术的一种应用。

激光测距原理：先由激光发射器对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。道路上使用的激光测距器精度可达到5cm。

激光检测器一般安装在道路上方，以每秒32KHz的扫描速度进行检测，通过车辆不同部位与检测器距离的不同，可扫描出通行车辆的外轮廓。通过两个间隔一定距离安装的检测器，可计算出车辆运行速度和运行方向。

激光发射器发射的是点光束，无法覆盖整条车道，为避免车辆漏检，可通过安装波束扩散器，将波束扩展到整条车道。

相对于其他检测技术，激光检测不仅可准确定位车辆，测量车辆速度，还可以根据轮廓对车辆准确分型，并且不受车辆排队限制，是比较理想的车辆检测手段。成本较高是激光检测器的缺点。

激光检测适用场景：适用于车流密度较大的城市道路，同时有车辆分型统计要求的场合。

多目标雷达

目前常用的窄波雷达通过对车辆的更高的指向性和波束覆盖区域更小的性能，从而一定程度上避免了相邻车道目标的干扰，可以在一定角度下，相对比较精准的定位车辆，可用于卡口摄像机的触发拍照。但是，窄波的定位是通过波束的相对较窄来取得定位能力的，不是精准定位，因此，仍然会有一定数量的目标定位不准或漏检的情况发生。每台窄波雷达只能覆盖一条车道，使用更多的设备数量也提高了施工难度和故障率。

多目标雷达技术源于军用的相控阵雷达技术。相控阵雷达（Phased Array Radar）即电子扫描阵列雷达（AESA），可通过改变天线表面阵列所发出波束的合成方式，来改变波束扫描方向的雷达。目前使用的电子扫描方式包括改变频率或者是改变相位的方式，将合成的波束发射的方向加以变化。

多目标雷达输出的目标数据不仅包括车辆的速度，而且还包括车辆的空间位置信息（距离、水平角度、垂直角度），通过坐标换算，可计算出目标在地面的精准位置，其定位精度可达0.25米，可准确分析目前车辆处于哪条车道。通过目标反射雷达波强度，可区分目标大小，对目标进行初步的分型，可区分大型车、轿车、自行车、行人等目标。通过数字信号处理技术，可实现对数十个目标的连续跟踪，记录目标运动轨迹。

图1：激光检测工作原理图

图2：激光检测波束扩散示意图

图3：多目标雷达水平及垂直波束覆盖示意图

一台多目标雷达可同时检测4-8车道的车辆目标，可替代多台窄波雷达，分别控制每条车道的相机抓拍车辆，也可配合更高分辨率的摄像机实现单相机多车道车辆抓拍，可大大降低现有卡口系统的施工成本，提高系统可靠性。

翔迅科技的多目标雷达卡口产品提供单相机单车道或单相机多车道的不同解决方案，用户可根据工程项目的实际需求合理选择。

卡口成像技术分析

经过多年的发展，智能卡口系统使用的摄像机经历了标清摄像机、高清工业相机、高清抓拍机、智能一体机等几个时代。卡口用相机目前的发展趋势仍然是：更高的分辨率、更高的帧率，更强的算法处理能力。

图4：雷达多目标跟踪示意图

图5：摄像机不同分辨率场景对比图

目前常规的卡口系统一般使用200万像素摄像机拍摄一条车道，拍摄场景见图5，此场景下可拍摄清晰的车牌和人脸照片。如果需要单相机拍摄多车道车辆，为保证车牌与人脸质量，水平像素需要按比例提高，2车道需要300万-500万像素，3车道需要800万像素。高像素大场景可以为卡口生成真正意义上的“全景图像”，为事后分析提供除车辆以外更多的图像信息。

为减少拍摄车辆延迟，卡口摄像机的帧率也在不断提升，200万像素摄像机的帧率从15帧/秒提高到30帧/秒甚至到50帧/秒，500万像素摄像机的帧率从7.5帧提高到15帧/秒。对200万相机拍摄单车道而言，目前的帧率已能满足实时抓拍的要求。随分辨率的提升，拍摄范围增加，同时拍摄车辆的可能性也增加，越高分辨率的摄像机对帧率有更高的要求。从现在的CCD制造工艺上看，帧率的提升已达到瓶颈，需等待元件制造商的技术突破。CMOS摄像机在成像帧率上相对CCD有很强的优势，长远来看是未来技术发展的方向。

摄像机内智能分析芯片的处理能力在近几年有了很大的提升，使得一些交通领域的视频算法例如：车牌识别和视频检测等都得以集成到相机中。多核处理器不仅有DSP内核可以运行算法，还有强劲的ARM内核可以用作更多外设的控制，使得原来的一些必须在后端主机上实现的功能逐步移植到相机中。针对嵌入式多核处理器的开发提高了技术进入门槛，一些开发能力较弱的厂商逐步被淘汰。