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红外热成像技术在监控HOV车道中的应用

2018-03-13 14:38:56 来源:赛文交通网 点击:630

【大比特导读】市场研究公司YoleDéveloppement(Yole)预测,2016-2021年间,非制冷红外成像仪出货量的复合年增长率为15.8%。另据不完全统计,中国红外热成像市场的潜在需求可达500~600亿元,而目前市场仅处于起步阶段,预计到2020年,红外成像市场将增长20%以上。

市场研究公司YoleDéveloppement(Yole)预测,2016-2021年间,非制冷红外成像仪出货量的复合年增长率为15.8%。另据不完全统计,中国红外热成像市场的潜在需求可达500~600亿元,而目前市场仅处于起步阶段,预计到2020年,红外成像市场将增长20%以上。

面对有限的道路资源,HOV车道开始逐步发展。熟悉的朋友都知道,HOV车道是专虐“单身车”,要求乘车人必须2人及以上。所谓“上有政策,下有对策”,驾驶员们想出放玩具娃娃、宠物等代替。那么,交警蜀黎如何接招呢?

据报道,成都市交管局对于违法行为交警部门将采取现场执法和非现场执法相结合的方式进行管控,同时引进红外热成像技术识别车辆实载乘员数,依托科技监控设备实现对违规驶入HOV车道车辆的自动抓拍。

 

红外热成像技术在监控HOV车道中的应用

 

什么是红外热成像?

红外热成像技术是一种被动红外夜视技术,其原理为:基于自然界中一切温度高于绝对零度的物体,均会发出不同波长红外线,同时这种红外线辐射都载有物体的特征信息。通过探测物体发出的红外辐射,热成像仪产生一个实时的图像,从而提供一种景物的热图像。并将不可见的辐射图像转变为人眼可见的、清晰的图像。热成像仪非常灵敏,一般情况下能探测到小于0.1℃的温差。

如何识别HOV车道上车辆的实载乘员数?

凡是车内只有驾驶人员,无其他乘员的,将形成相应的图片信息传回后台系统,作为违法判定的材料之一。

成都针对HOV车道的道路交通设备具有以下显著特征:一是颜色为黄色,而普通监控设备为银灰色;二是有4个独立设备箱,普通设备仅1个设备箱;三是具有多组补光设备保证逐车检测。

而人体本身就是一个红外辐射源,不停向周围发散和吸收红外辐射,热成像仪仅被动采集人体的红外辐射,将其转换为数字信号,再生成彩色的热图。

目前已开设HOV车道的城市包括无锡、济南、深圳和成都,但采用红外热成像技术的只有成都市。

相较于其他监控方式,红外热成像的优势主要在于不依赖可见光、观测距离远、拥有多种显示方式。事实上,经过专业人士测试的结果显示,红外热成像的识别率并不理想。热成像系统将红外辐射聚焦到能够将红外辐射能转换为测量的物理量的器件上,再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号,然后经过放大和视频处理,形成可供人眼观察的视频图像,多次加工,与背景对比度差。此外,热成像分辨细节能力较差,无法看清楚人脸及外貌特征,并且对观测目标温差依赖较大,对高速运动目标显示拖影严重。

业内人士表示,更看好视频识别HOV车道上车辆的实载乘员数,例如正侧向对车内人员取景后,利用机器学习方式,标定几万、十几万张图像,以后可以自动实现。

在智能交通领域的应用

除用来识别车辆实载人数之外,红外监控摄像机还可应用与道路交叉口控制和狭小巷道道路监控检测,其核心是应用视频图像处理软件,常与周界入侵探测器搭配使用。

热成像系统在交通领域的应用表现在几个方面:

第一是检测汽车经过路口信号灯控制,在交叉口,热成像可以感知行人、非机动车、机动车间不同温度而触发检测将信号传送给路口信号机,但目前国内实际路口中并未见过这种运用。

第二是沿公路行驶自动检测事件。它不受阳光影响,几乎不受外界环境控制,满足了7*24小时实时监控需求。

第三,作为道路上固定安装的检测器,还可以用于行人检测。Flir基于热成像技术推出了“智能斑马线”方案,去年已经在20多个城市安装使用。

第四是目前布局火热的无人驾驶。Flir智能交通中国区经理张桂杰介绍,热成像仪作为车载设备应用于辅助驾驶,其视距是前灯的5倍,能帮助驾驶员更早地发现路障、其他车辆和拐弯等,从而有效降低夜间驾驶风险,避免伤亡事故发生。

有关研究表示,红外热成像技术将会是汽车智能安全辅助驾驶系统或者无人驾驶系统中的重要组成部分。

市场发展趋势

我国自70年代才开始对红外热成像技术进行研究,相当长一段时间,这个技术一直停留在军工领域。对于国内厂商来说,这条路金钱、精力成本消耗太大,周期太长,壁垒太高,风险太大。

近年来,红外热成像技术发展缓慢。因为成本高昂,并且受进口限制,多是军用和特殊行业的商用,目前在交通领域的应用并不广泛。

相较于智能交通领域,红外热成像技术在安防领域发展前景更为广阔。红外热成像技术将成为与可见光摄像技术相匹敌的热门产业,二者优势互补,真正实现多光谱全天候视频监控。

本文由大比特资讯收集整理(www.big-bit.com)

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