激光交通流量调查的技术实现路径
一、系统构成
中州高新激光交通流量调查系统主要由数据采集子系统、数据传输子系统、数据处理与分析子系统以及辅助子系统组成。
- 数据采集子系统：核心设备为激光传感器，多采用多线激光雷达。其能在目标车辆行驶进入检测区域时，对车辆的侧面和俯视面进行扫描，获取车辆的三维点云数据。与传统单线雷达瞬时检测方式不同，多线激光雷达扫描角度广、测距长，基本可覆盖 6 车道 30 米的检测范围，且检测是一个持续过程，从多个角度扫描，通过多帧间叠补点云的手段可较大程度消除遮挡影响。此外，还可配备计时模块，用于记录车辆进入和离开检测区域的时间，为计算车速提供数据支持。
- 数据传输子系统：负责将数据采集子系统获取的数据传输至数据处理与分析子系统。可采用有线传输（如光纤）和无线传输（如 5G 通信网络）相结合的方式。在距离数据处理中心较近且布线方便的区域，优先使用光纤，保证数据传输的稳定性和高速率；对于一些布线困难或需要灵活部署的场景，5G 通信网络可实现数据的实时上传，满足交通流量数据实时性要求高的特点。
- 数据处理与分析子系统：包含数据接收、处理、分析以及存储等模块。接收激光传感器和计时模块传来的数据后，先进行数据预处理，如采用体素滤波器对三维点云数据进行降采样处理，去除冗余信息，提高后续处理效率。接着，运用欧式聚类算法对降采样后的三维点云数据进行聚类操作，将属于同一目标车辆的所有点云划分为一类，得到聚类点云数据。再通过多次重复采集多帧点云数据，利用卡尔曼滤波算法对目标车辆进行目标追踪，同时进行相对位置点云叠加补全，得到点云特征完整且数量适合的最终目标点云数据。根据最终目标点云数据和多帧聚类点云数据，获取车辆的外廓尺寸（长度、宽度、高度）和车速等数据特征。还可通过将最终目标点云数据通过侧视图投影成二维灰度图片，结合车辆数据特征输入到训练好的卷积神经网络模型中进行预测，得到车辆的车型分类结果。最后，将处理分析后的数据存储，以便后续查询和统计分析。
- 辅助子系统：包括设备安装支架、供电设备等。设备安装支架用于将激光传感器等设备固定在合适位置，需根据实际应用场景确定安装高度和角度，以确保传感器能够有效覆盖检测区域。供电设备可采用市电接入、太阳能供电或蓄电池供电等多种方式。在有市电供应的地方，优先使用市电；在偏远地区或市电接入困难的区域，可采用太阳能供电结合蓄电池储能的方式，保证系统在各种环境下稳定运行。
二、技术原理
- 激光测距原理：激光传感器工作时向目标车辆射出激光束，由光电元件接收目标反射的激光束，计时器测定激光束从发射到接收的时间。根据光速不变原理，通过公式（其中为激光器到目标的距离，为光速，为激光往返时间），计算出激光器到目标车辆的距离。由于激光雷达有多条激光线束，可从不同角度测量距离，从而获取车辆的三维轮廓信息。
- 降采样：体素滤波器降采样是将三维点云数据划分到一个个小的体素网格中，每个体素网格内只保留一个代表点，从而减少点云数据量，提高处理速度，同时又能保留点云数据的主要特征。
- 聚类：欧式聚类算法基于点与点之间的欧式距离进行聚类。首先在点云中选择一个种子点，然后寻找与该种子点距离在一定阈值内的所有点，将这些点归为一类。不断重复这个过程，直到所有点都被聚类完成。在聚类过程中，参考预设的道路车辆尺寸，对尺寸异常的聚类结果缩小距离阈值再做二次聚类操作，确保聚类结果准确。
- 目标跟踪：卡尔曼滤波算法是一种常用的目标跟踪算法，它基于系统的状态方程和观测方程，通过预测和更新两个步骤，不断估计目标的状态（位置、速度等）。在激光交通流量调查中，利用多帧聚类点云数据，卡尔曼滤波算法可以根据前一帧的状态预测当前帧目标车辆的状态，并结合当前帧的观测数据进行更新，从而实现对目标车辆的稳定跟踪。
三、实施步骤
- 系统规划与设计：根据交通流量调查的需求，确定监测路段和监测点。分析监测区域的道路条件（车道数量、道路宽度、坡度等）、交通状况（车流量大小、车型分布、车速范围等）以及周边环境（是否有遮挡物、电磁干扰等），选择合适的激光传感器型号和数量，并设计系统的整体架构，包括数据采集、传输、处理与分析的流程和方式。
- 设备安装与调试：按照设计方案，安装激光传感器、计时模块、设备安装支架、供电设备以及数据传输设备等。确保激光传感器的安装高度、角度能够满足检测范围要求，并且安装牢固。安装完成后，进行设备的调试工作，包括校准激光传感器的测距精度、测试计时模块的准确性、检查数据传输是否稳定等。通过模拟车辆通行，对系统进行初步测试，调整设备参数，使系统能够准确采集车辆数据。
- 数据采集与预处理：系统正式运行后，激光传感器持续采集车辆的三维点云数据和计时数据。数据传输子系统将采集到的数据实时传输至数据处理与分析子系统。在数据处理与分析子系统中，首先进行数据预处理，包括去除噪声点（采用雨雾干扰点滤除算法滤除三维点云数据中存在的异常点云，根据特定位置的预设边框，滤除位于聚类点云数据中的特定位置周边存在的异常点云）、降采样等操作，为后续的数据处理和分析提供高质量的数据。
- 数据处理与分析：对预处理后的数据，依次进行目标检测（聚类）、目标跟踪、车辆数据特征获取（外廓尺寸、车速等）、车型分类等处理步骤。通过建立合适的算法模型和参数设置，提高数据处理和分析的准确性。例如，在车型分类中，不断优化卷积神经网络模型的训练数据和网络结构，提高车型分类的精度。将处理分析后的数据存储到数据库中，以便后续生成交通流量统计报表、进行交通流量变化趋势分析等应用。
- 系统评估与优化：定期对系统进行评估，通过与人工数车或其他可靠的交通流量调查数据进行对比，评估系统采集数据的准确性。分析系统在不同天气条件（晴天、雨天、雾天等）、不同交通状况（高峰时段、平峰时段、拥堵时段等）下的性能表现。根据评估结果，对系统进行优化，包括调整设备参数、改进算法、增加辅助设备（如在雨雾天气严重的区域，可增加气象传感器，用于获取实时气象数据，以便在数据处理中对气象因素进行补偿）等，提高系统的稳定性和准确性，满足交通流量调查的实际需求。
