高速公路音频车辆检测装置及其方法制造方法及图纸

本发明专利技术是一种高速公路音频车辆检测装置及其方法。检测装置由麦克风阵列信号采集模块采集车道上的音频信号，音频信号经噪声抑制模块去噪处理后，再经信号处理模块分带滤波、分帧以及子带信号间做互相关处理，得到音频空间谱图，车辆检测模块追踪音频空间谱图上最大值的轨迹，判断是否有车辆通过，在有车时，经车型识别模块和车速识别模块获得车型和车速。检测方法基于所述装置，采用自适应窗长的最小统计噪声估计方法，并对经过噪声抑制处理后的信号分带滤波、分帧处理后，将相同子带信号间做互相关，互相关结果经过幅度压缩后加和，再沿时间轴展开，得到音频信号时空谱。本发明专利技术具有低成本、低功耗、易施工、抗干扰、全天候工作等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通
，具体涉及ー种以麦克风阵列为拾音设备的音频车辆检测装置及其方法。
技术介绍
高速公路上交通信息的采集，尤其是车辆数目、速度、类型的获取，在智能交通
中扮演着重要的角色。作为智能化交通的重要组成部分，相关的技术被广泛用于收费系统、交通数据统计、车流实时调度等相关工作中。车辆数目、速度、类型等信息的准确获取，对于衡量高速公路运营效率，收费站设定收费标准等，具有重要意义。 由于智能交通技术的发展，要求在高速公路上设置大量的车辆检测器，以便获取车辆运行的相关信息，而目前所采用的主流检测方法，如电磁感应线圈车辆检测方法，微波雷达检测方法，超声波车辆检测方法，红外线检测方法以及视频车辆检测方法等等，或是成本偏高、或是维护困难，尚很难满足沿道路大量设置的要求。采用电磁感应检测技术是根据不同车辆通过埋设于道路下的环形感应线圈时，弓丨起其电感量不同的变化来检测车辆的到达和离开，并进行车型分类。系统的关键部分为埋设于路面下的感应线圏，当没有车辆通过时，电路振荡器频率为Π，当车辆以一定的速度通过时，线圈的电感參数发生变化，从而使得震荡频率发生微弱变化，假定为f2，不同种类的车辆由于通过的速度、底盘的大小、高低不同，造成f2与fl的差值不同，从而可以判断来车的速度与类型。该方法的主要缺点在于设备的维护困难，埋设在地下的线圈容易受天气、道路环境影响产生形变，降低检测精度，而且由于埋于地下，更换起来也较为困难。采用微波雷达的检测方法，主要利用的是多普勒效应，微波雷达以一定范围带宽的频率发射微波信号，被行进中的车辆反射回来，检测器检测出由于车辆的移动而引起的频移，即产生一个车辆感应输出信号。它的缺点一是车速缓慢的时候微波雷达检测会失效，ニ是微波雷达设备复杂，价格昂贵。采用脉冲超声波检测，一般是将设备安装在路面高处，利用发射器发出的声波到达路面后返回的时间与到达通过车辆的车顶后返回的时间差来确定车辆的类型。主要缺点在于测量精度不高，并且超声波对人体有潜在的危害，不能够大規模使用。红外线检测的方法分为主动和被动两种，主动的方法是将红外线光束指向测量车道，车辆经过时将红外光反射回检测器处，被动的方法同热成像仪类似，只是发射频率更高，主要缺点在干天气环境的变化对測量结果有较大的影响。视频车辆检测主要是通过闭路电视系统或者数码照相机、摄像机来做现场的数据采集，采用计算机视觉和图像处理技术相结合的方法来分析交通数据。主要的缺点在于系统处理的数据量非常大，车辆的清晰摄像受光照和气候的影响较大，另外需要高性能的计算机和图像处理软件，价格较昂贵。上述的几种方法目前的应用虽然已经很成熟，但是存在着设备复杂，价格昂贵，对人体有害，施工维护不便等问题，于是，音频车辆检测的出现，无疑为解决这一系列的问题提供了可能。利用车辆运动的音频信号来检测车辆、识别车型和监控车速，设备简单，成本低廉，提取相关信息更加方便，能够在一定程度上弥补传统方法的不足。当然，这并不意味着仅仅通过车辆的音频就能得到非常好的效果，在实际的应用环境中，综合考虑工程的检测质量、效率与成本，合理配置各种车辆检测器，以求达到符合各方面指标考量的最优系统。但目前，音频车辆检测属于ー个新兴的领域，国内的研究尚处于起步阶段，国外的产品设备复杂价格昂贵，如何设计出一款检测性能出色、全天候抗干扰能力强，便于施工、维护、价格低廉对人体无害的音频车辆检测装置成为了当务之急。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对高速公路环境的应用场景，提供一款检测性能出色、全天候抗干扰能力强，便于施工、维护、价格低廉对人体无害的音频车辆检测装置。本专利技术提出了ー种，利用麦克风阵列作为拾音设备，实现对各车道通行车辆计数、车型分类和车速检测。 本专利技术的ー种高速公路音频车辆检测装置，包括麦克风阵列信号采集模块，用于对待监测路段的声音信号进行采集，它包括三个子模块，依次为麦克风阵列、麦克风放大器、数据采集卡(A/D转换)；麦克风阵列安装于横跨车道上方的龙门架上，将采集的龙门架周围的声音模拟信号，经麦克风放大器放大输出给数据采集卡，数据采集卡将声音模拟信号经采样和量化转化为声音数字信号；噪声抑制模块，用于对麦克风阵列信号米集模块输出的声音数字信号进行噪声抑制处理；该模块利用改进的自适应窗长的最小统计噪声估计方法来估计噪声，结合传统的谱减方法进行噪声抑制，使采集到的音频信号的主要为待检测车道上的行驶中的车辆音频信号，便于进行后续的信号处理。信号处理模块，该模块对各麦克风经过噪声抑制处理后的信号依次通过Gammatone滤波器分带滤波、分帧，各麦克风相同子带信号间做互相关，互相关结果经过幅度压缩后加和，得到当前帧的音频空间谱图，最后沿时间轴展开，得到当前帧的音频时空谱，用于后续的车辆检測。车辆检测模块，该模块根据信号处理模块处理后的音频信号时空谱，追踪互相关空间谱的最大值，根据其最大值连成的轨迹，来确认是否当前检测道路上有车辆经过。所述的最大值是指音频信号时空谱各帧上互相关值出现的最大值。车型识别模块，该模块根据车辆检测模块得到的检测結果，决定是否启动，如果发现有车辆经过，则启动该模块，利用低频能量值和信号过零率，以及前8维的MFCC(MelFrequency Cepstrum Coefficient, Mel频率倒谱系数)特征,共计十维特征，区别大型车与小型车，否则，该模块不工作。车速识别模块，该模块根据车辆检测模块得到的检测結果，决定是否启动，如果发现有车辆经过，则启动该模块，利用互相关谱上最大值的轨迹，计算车辆行驶的速度。车辆行驶的速度等于探测范围的距离除以音频时空谱上最大值轨迹的持续时间，麦克风阵列11中包含几组麦克风，就获得几组速度测试数据，对几组速度测试数据得到的速度取平均得到最終的车辆行驶速度。一种基于上述检测装置的高速公路音频车辆检测方法，具体包括如下方法步骤I :启动麦克风阵列采集龙门架周围的声音模拟信号，各麦克风采集的声音模拟信号经麦克风放大器进行放大后，再经过数据采集卡中采样和量化转化处理，转换为声音数字信号；步骤2 :将步骤I得到的各麦克风的声音数字信号通过噪声抑制模块进行噪声抑制处理，采用自适应窗长的最小统计噪声估计方法进行噪声估计，采用谱减方法进行噪声去除。步骤3 :利用信号处理模块对各麦克风经过噪声抑制处理后的声音数字信号依次进行Gammatone滤波器分带滤波处理和分帧处理，然后各麦克风相同子带信号间做互相关，互相关结果经过幅度压缩后加和，得到当前帧的音频信号空间谱图，最后沿时间轴展开，得到音频信号时空谱。步骤4 :利用车辆检测模块，根据得到的音频信号时空谱，追踪互相关空间谱的最·大值，根据其最大值连成的轨迹，来确认是否在当前检测道路上有车辆经过。若当前检测道路上有车辆经过，执行下ー步骤，若没有，则转步骤I继采集龙门架周围的声音模拟信号。所述的最大值是指音频信号时空谱各帧上互相关值出现的最大值。步骤5 :当前车道上有车辆经过时，启动车型识别模块，利用低频能量值和信号过零率，以及MFCC的前8维特征，共计十维特征，区别大型车与小型车。步骤6:当前车道上有车辆经过时，启动车速识别模块6，利用互相关谱上最大值的轨迹，计算车辆行驶的速度。车辆行驶的速度等于探测范围的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路音频车辆检测装置，其特征在于，包括如下模块 麦克风阵列信号采集模块(I)，用于对待监测路段的声音信号进行采集，包括三个子模块麦克风阵列(11)、麦克风放大器(12)和数据采集卡(13);麦克风阵列(11)安装于横跨车道上方的龙门架上，将采集的龙门架周围的声音模拟信号，经麦克风放大器(12)放大输出给数据采集卡(13)，数据采集卡(13)将声音模拟信号经采样和量化转化为声音数字信号; 噪声抑制模块(2)，用于对麦克风阵列信号采集模块(I)输出的声音数字信号进行噪声抑制处理；该模块利用改进的自适应窗长的最小统计噪声估计方法来估计噪声，采用谱减方法进行噪声去除，使采集到的声音数字信号主要为待检测车道上的行驶中的车辆音频信号; 信号处理模块(3)，对各麦克风经过噪声抑制处理后的声音数字信号依次通过Gammatone滤波器分带滤波和分帧处理后，各麦克风相同子带信号间做互相关，互相关结果经过幅度压缩后加和，得到当前帧的音频信号空间谱图，最后沿时间轴展开，得到音频信号时空谱； 车辆检测模块(4)，追踪得到的音频信号时空谱的最大值，根据其最大值连成的轨迹，来确认是否在当前检测道路上有车辆经过；所述的最大值是指音频信号时空谱各帧上互相关值出现的最大值； 车型识别模块(5)，在车辆检测模块(4)的检测结果为有车辆经过时，启动；启动后利用低频能量值和信号过零率，以及前8维的Mel频率倒谱系数特征，共计十维特征，区别大型车与小型车； 车速识别模块出)，在车辆检测模块(4)的检测结果为有车辆经过时，启动；利用音频信号时空谱上最大值的轨迹，计算车辆行驶的速度，车辆行驶的速度等于探测范围的距离除以音频时空谱上最大值轨迹的持续时间，麦克风阵列(11)中包含几组麦克风，就获得几组速度测试数据，对几组速度测试数据得到的速度取平均得到最終的车辆行驶速度。2.根据权利要求I所述的ー种高速公路音频车辆检测装置，其特征在于，所述的麦克风阵列(11)由六个麦克风组成，六个麦克风从左至右两两ー组分为三组，每组麦克风的中心与下方车道的中心对齐，所述的车道为两条行车道和应急停车道。3.根据权利要求I所述的ー种高速公路音频车辆检测装置，其特征在于，所述的数据采集卡(13)，为即插即用的USB数据采集卡，采用USB2. O总线，5V直流供电，单端16路模拟信号输入，单通道最高采样率达400kHz，16bit量化，输入阻抗IGQ。4.根据权利要求I所述的ー种高速公路音频车辆检测装置，其特征在于，所述的车型识别模块(5)包括特征提取模块(51)、模型训练模块(52)和识别检测模块(53)三个子模块； 特征提取模块(51)在得到来车方向的信息后，利用多麦克风波束形成技术，对来车位置的经过信号处理模块(3)分帧之后的声音数字信号进行空间增强，对增强后的声音数字信号提取美尔倒谱特征，具体的过程是将经过信号处理模块(3)分帧之后的声音数字信号经过汉宁窗，做快速傅里叶变换，用美尔三角窗滤波器对谱线加权，再求每个三角窗内的能量后取对数，将得到的对数能量进行离散余弦变换，取前8个系数作为8维Mel频率倒谱系数特征，加上信号过零率和低频能量值，得到当前帧的10维车型特征；模型训练模块(52)对大车和小车分别建立从左到右含自跳转概率的隐马尔科夫模型，采用Baum-Welch算法训练隐马尔科夫模型； 识别检测模块(53)用于在实际识别吋，将通过特征提取模块(51)得到的10维车型特征输入已经训练好的隐马尔科夫模型，利用维特比解码方法寻找最优路径，最后将取得分最高的模型作为大小车型的判定输出結果。5.ー种基于权利要求I所述的检测装置的高速公路音频车辆检测方法，其特征在干，该方法包括如下步骤 步骤I:启动麦克风阵列(11)采集龙门架周围的声音模拟信号，各麦克风采集的声音模拟信号经麦克风放大器(12)进行放大后，再经过数据采集卡(13)中采样和量化转化处理，转换为声音数字信号； 步骤2 :将步骤I得到的各麦克风的声音数字信号作为含噪语音信号，通过噪声抑制模块(2)进行噪声抑制处理，采用自适应窗长的最小统计噪声估计方法进行噪声估计，采用谱减方法进行噪声去除； 步骤3:利用信号处理模块(3)对各麦克风经过噪声抑制处理后的声音数字信号依次进行Gammatone滤波器分带滤波处理和分帧处理，然后各麦克风相同子带信号间做互相关，互相关结果经过幅度压缩后加和，沿时间轴展开，得到音频信号时空谱； 步骤4 :利用车辆检测模块(4)，追踪音频信号时空谱上的最大值，根据其最大值连成的轨迹，来确认是否在当...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴玺宏，张志平，彭锐，傅宇浩，何文欣，谢昆青，宋国杰，
申请(专利权)人：中咨泰克交通工程集团有限公司，北京大学，
类型：发明
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