CC BY
37
использованием на пунктах контроля сигнала управления, который в случае превышения предельно допустимого значения токсичности выхлопа двигателя транспортного средства обеспечивает выключение его двигателя, включение звуковой и световой сигнализации. Причем включенная штатная звуковая и световая сигнализация являются признаками обнаружения транспортного средства, токсичность выхлопа двигателя которого превышает предельно допустимое значение, а выключенный двигатель обеспечивает задержание транспортного средства и водителя. Тем самым функциональные возможности устройства расширены.
Использование штатного оборудования транспортных средств и простота технической реализации предлагаемого устройства позволяют надеяться на широкое его использование на практике, снижение загрязнения окружаю-
щей среды и улучшение экологической обстановки на дорогах и автомагистралях.
Литература
1. Буренин Н.С. и др. Экологическая безопасность автотранспорта в Санкт-Петербурге. Из-во Международного форума истории науки, 1994.
2. Дикарев В.И., Казаков Н.П., Климатов А.А. Способ контроля и регистрации движения транспортных средств. Заявка на изобретение, ВА МТО, 2018.- 25 с.
3. Дикарев В.И., Казаков Н.П., Березин Б.В., Попков В.П. Якубовская Н.А. Система контроля соблюдения правил дорожного движения. Патент РФ № 2.444.793, G 08 G 1/01, 2010.- 20 с.
4. Дикарев В.И., Казаков Н.П., Цыплакова Е.Г. Исследование уровня загрязнения от автотранспорта и его контроль // Инновации и инвестиции, №8, 2013.-С.154 - 160.
УДК 004.93
АВТОМАТИЧЕСКИЙ СБОР ИНФОРМАЦИИ О ПАРАМЕТРАХ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА В ЦЕЛЯХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ
ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ
О.В. Маковецкая-Абрамова1
Санкт-Петербургский государственный экономический университет (СПбГЭУ),
191023, Санкт-Петербург, улица Садовая, дом 21
Статья содержит результаты экспериментов по сбору информации о параметрах транспортного потока в автоматическом режиме с применением цифровой обработки сигналов.
Ключевые слова: транспортный поток, распознавание образов, растровый датчик, преобразование Фурье.
AUTOMATIC COLLECTION OF INFORMATION ABOUT THE PARAMETERS OF THE TRANSPORT STREAM FOR ROAD SAFETY
O.V. Makovetskaya-Abramova
St. Petersburg state economic university (SPbGEU), 191023, St. Petersburg, Sadovaya Street, 21 The article contains the results of experiments on the collection of information on the parameters of the transport stream in automatic mode with the use of digital signal processing.
Keywords: transport stream, pattern recognition , raster sensor, Fourier transform.
Проблема обеспечения безопасности дорожного движения в мире в последние годы становится все более острой. Постоянное увеличение автомобильного парка, наряду с другими причинами, привело к резкому росту количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП), тяжесть последствий которых вполне сравнима с национальным бедствием для многих и стран, в том числе и для России. Причинами смертей в результате ДТП являются многие факторы: это и плохие дороги, и плохие
водительские умения, и вождение автомобиля в состоянии алкогольного опьянения, невнимательность и плохая культура вождения и многие другие факторы. Каждые сутки на дорогах России погибают более 20 и получают ранения около 500 человек. Для решения проблемы безопасности дорожного движения (БДД) требуется проведение комплексных мероприятий:
- уточнение требований к здоровью водителей, совершенствование системы подготовки;
1 Маковецкая-Абрамова Ольга Валентиновна - кандидат технических наук, профессор кафедры Сервиса транспорта и транспортных систем СПбГЭУ, тел.: +7 921 5569306, e-mail: [email protected]
Автоматический сбор информации о параметрах транспортного потока
- повышение требований к конструктивной безопасности автомобилей и техническому состоянию их в условиях эксплуатации;
- разработку объективных методов оценки причин возникновения происшествий;
- организацию и оперативное управление движением - активное и пассивное регулирование;
- своевременная информация водителей о постоянных и меняющихся условиях движения;
- совершенствование медицинской и технической помощи при ДТП;
- учет особенностей восприятия водителем дорожных условий в проектировании дорог и организации движения;
- поддержание службой ремонта и содержания дорог транспортно-эксплуатационных качеств дороги; и другие.
Информация о ситуации на дороге фиксируется видеокамерами, системы видеослежения помогают в поиске автомобилей по государственному номеру, находящийся в розыске, угоне, фиксируют данные о случившимся дорожно-транспортном происшествии. Существует множество алгоритмов обработки видеоинформации в мониторинге транспортных потоков [1]. Однако записи на камеры слежения имеют общий недостаток избыточности информации, фактически без применения сложных алгоритмов они дублирует глаз и память человека стоящего на обочине дороги.
Организация движения и оперативное управление движением, а так же своевременное информирование водителя об изменениях в транспортном потоке осуществляется по каналам телекоммуникационной связи автомобиля с диспетчерской службой в рамках работы интеллектуальных транспортных систем.
С 1 января 2017 года в России - все транспортные средства, выпускаемые в обращение на территории стран Таможенного союза оснащены автомобильными терминалами"ЭРА ГЛОНАСС"- системой экстренного реагирования при авариях. Предполагается, что внедрение системы приведёт к сокращению времени реагирования при авариях и других чрезвычайных ситуациях, что позволит снизить уровень смертности и травматизма на дорогах и повысить безопасность грузовых и пассажирских перевозок. Подобные комплексные системы мониторинга и регистрации транспортных средств работают во всем мире - это, например, проект SIMRAV в Бразилии, проект Е911 и программы NG9-1-1 в США, диспетчерской службой быстрого реагирования под названием
ЕСа11 в Японии и Европе. В будущем количество автомобилей включенных в системы транспортной телематики будет увеличиваться, однако сегодня не весь парк автомобилей подключен к терминалам систем мониторинга и регистрации [2].
В данном исследовании показана эффективность применения наземных детекторов изучения транспортного потока. Перспективным для получения информации о параметрах транспортного потока - интенсивности движения, плотности потока, качественного состава потока является применение оптико-электронных растровых датчиков. Сигнал, регистрируемый оптико-электронным датчиком, является результатом свертки собственного сигнала АТС в(0 с импульсной характеристикой растра к(1) (диаграммой направленности). Процедура восстановления входного сигнала в(() по наблюдаемой свертке и известному описанию самого объекта называется "обратным цифровым преобразованием"
Датчик прост в изготовлении и обслуживании, может работать в любых погодных условиях (ветер, снег, дождь), так же на его работоспособность не влияет пыль и дым что особенно важно в реальных условиях трассы
[3].
На рисунке 1 представлена фотография растрового датчика, рисунок 2, иллюстрирует элементарную ячейку пластинчатого растра.
Рисунок 1 - Фотография растрового датчика
Оптико-электронный датчик фиксирует перекрываемый, движущемся автомобилем оптический фон, превращая его в электрический сигнал. Данные сигналы получили название "оптических образов" автомобилей. Библиотека оптических образов автомобилей разного класса (легковых, грузовых, автобусов и пр.), собранная в ходе данного исследования показала необходимость дополнительной цифровой обработки сигналов - для выявления отличительных характеристик. В качестве математическо-
ТЕХНИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СЕРВИСА №1(43) 2018
29
О.В. Маковецкая-Абрамова
го аппарата обработки сигналов было применено двойное преобразование Фурье. В результате, для получения характерных признаков сигналов были получены кепстры сигналов, для разделения сигналов в случае их наложения, в поле зрения растра, был использован алгоритм оператора деконволюции.
задачи снижения аварийности на дорогах, уменьшения количества дорожно-
транспортных происшествий.
Рисунок 2 - Элементарная ячейка пластинчатого растра
Кепстры сигналов более информативны - сравнение с библиотекой кепстров в автоматическом режиме позволяет отнести проезжающий автомобиль к тому или иному классу. Деконволюция сигналов требуется в случае наложения оптических образов от нескольких автомобилей, что случается достаточно часто в условиях многорядного двустороннего движения.
Данные исследования проводились на оборудовании передвижной лаборатории мониторинга транспортного потока, созданной на кафедре Общей и прикладной физики
Владимирского государственного университета [4]. Схема оборудования лаборатории представлена на рисунке 2.
Информация о параметрах транспортного потока собранная при помощи детектора на основе пластинчатого растра использовалась для расчета нагрузки на дорожное полотно -автодорожным хозяйством г. Владимир, для обоснования мест расположения регулируемых перекрестков и режима работы светофоров -УГИБДД Владимирской области, для решения
Рисунок 2 - Передвижная лаборатория: 1 - выносной блок ; 2 - источник питания; 3 - регистрирующий блок
Литература
1. Кузмин С.А. Алгоритмы обработки видеоинформации в системе мониторинга транспортных потоков - Электротехнические и информационные комплексы и системы. N0 3, т. 1, 2015.
2. Ю. Недре После нашей Эры - https://auto.mail.ru/ 25.11.2013. 10:00 статьи.
3. Маковецкая-Абрамова О.В. Автоматическое распознавание оптических образов транспортных средств: моногр./СПб., изд-во СПбГЭУ, 2017-115с.
4. Плешивцев В.С. Некоторые проблемы организации управления транспортными потоками: мо-ногр./ Владимир, изд-во ВлГУ, 2001 -79с.
