宝宝奶昔队

路段感应式信号控制

行人过街系统设计

单位：山东交通学院

成员：刘阳、陈雪、高立芳、何旭、队名：宝宝奶昔队

指导：蔡志理

目录

目录 (1)

摘要 : (1)

引言： (1)

1 框架系统的设计 (2)

2 信息采集系统 (2)

2.1 行人检测 (2)

2.2 机动车检测 (3)

3 路段行人过街感应信号控制系统 (4)

3.1 路段行人过街感应信号基本原理 (4)

3.2 信号控制参数计算 (6)

4 行人过街安全辅助设施 (7)

4.1“减速带式人行横道 (7)

4.2 路段行人通道系统 (7)

4.3 智能人行道护栏 (7)

5 结束语 (8)

6 参考文献 (8)

路段感应式信号控制行人过街系统设计

(刘阳、陈雪、高立芳、何旭）

山东交通学院、250031

摘要:

为保障路段行人安全过街，提高行人过街效率，设计了基于感应控制的路段行人安全过街系统。该系统分别采用视频和感应线圈实现对过街行人和路段车辆的自动检测，并据此设计行人过街感应信号控制方案，辅以“减速带式”人行横道、路段行人过街通道灯和智能人行道护栏3种过街辅助设施，实现时空上的人车分离。

关键词: 路段感应；行人过街；感应信号控制；过街辅助设施

引言：

合理的路段行人过街设施有利于保障行人安全过街，提高交通效率。国内城市中行人乱穿马路等诸多不规范的过街行为，在一定程度上是由于忽视路段设计中对路段过街设施设计。为规范交通秩序，提高路段行人过街效率，保障行人过街安全，交通工程师设计了多种路段行人过街设施，可分为平面过街设施和立体过街设施两大类。相对于立体过街设施，平面过街设施具有建设简单、投资少、行人过街方便等优点，应用最为广泛。但平面过街设施由于不能实现车流与人流的空间分离，无法完全阻止不规范的行人过街行为的发生，易影响路段车流的运行，存在较大的安全隐患。

路段平面过街设施可分为无信号控制、感应信号控制3类。无信号控制的行人过街设施应用最为广泛，在机动车交通量较大时易造成交通混乱，安全性低。定周期控制行人的过街设施是依据行人流量及机动车的流量的历史数据统计，兼顾人、车的通行权，但在过街行人较少的情况下机动车会产生较大延误。感应式行人过街信号控制可根据车流量和人流量的变化改变信号控制方案，能显著改善行人过街安全性和效率。现有基于机动车信息的感应控制和基于过街行人信息的的感应控制2种。基于机动车信息的感应信号应用较为广泛，但对行人通行权的考虑有所缺失。基于过街行人信息的感应设施主要为“按钮式”行人过街设施，其能保障路段行人的通行权，体现“以人为本”的设计理念，但使用认知度偏低，智能化程度不高。在交通规范意识较为薄弱的地区，行人常因忽略过街按钮而直接闯红灯过街，容易发生严重的交通事故。

本文设计了一种新型的路段感应式行人安全过街系统，应用于行人过街需求和路段车辆到达具有脉冲特性的路段。该系统采用视频检测技术实现过街行人的自动检测，利用感应线圈检测机动车流的车头时距；通过感应控制实现信号的实时调整以保障行人通行权和减少对车流的影响；采用“减速带式”人行横道、路段行人过街通道灯、智能人行道护栏等辅助过街设施提醒驾驶员减速，空间隔离

车流与人流。

1 框架系统的设计

路段感应式行人过街系统由信息采集系统、过街信号控制系统、过街辅助设施3个子系统组成。信息采集系统分行人检测和机动车检测两部分，行人检测依靠视频检测技术自动识别过街等待区中行人，机动车检测采用感应线圈检测车辆的车头时距。过街信号控制系统根据行人等待时间和车流的车头时距，调整信号控制参数，并依据实时交通状况对路段通道灯和智能人行道护栏等行人过街辅助设施进行控制。系统兼顾行人过街需求和路段车辆通行效率，同时实现人车分流和车流在空间上的同步分离，系统框架见图1。

图1 路段感应式行人安全过街系统实施框架

2 信息采集系统

2.1 行人检测

采用视频检测方法可自动获取行人图像。行人具有灵活性、非刚体性和随意

过街辅助设施

过街信号控制系统

行人检测

视频检测

机动车检感应控制原理

感应线圈

感应控制参数模型

路段行人通道灯 减速带式人行横道

智能人行道护栏 信息采集系统

性等特征，在视频拍摄时，所得图像中行人的轮廓表现得比刚体复杂；而且行人的外观受到身材、姿势、衣着、光照等多方面的影响，行人轮廓特征不容易被提取。因此将摄像机垂直架设在检测区域上方可最大限度地减少行人的遮挡和行人轮廓特征不易提取的不利因素，摄像机的设置见图2。

图2 行人检测示意图

摄像机采集的原始图像往往存在噪声，不利于图像的后续处理。为了抑制噪声，须对拍摄的图像进行预处理，以改善图像质量，提高行人的辨识程度。考虑能较好的过滤噪声、减少不必要的图像损失、原理简单适用等因素，系统采用中值滤波法对图像进行预处理。

图像经过预处理后，进一步采用基于统计分类的方法，即将行人检测看作是一个行人/非行人的分类问题，先对行人进行特征提取，然后利用模式识别分类。因此，行人特征提取方法和分类器的选择成为快速高效检测行人的关键。梯度直方图被证明是能很好刻画人体的轮廓并描述局部信息的特征，对光照变化和少量的偏移不敏感，适用于提取行人特征。步骤如下:①将图片分成多个块，每个块分成多个单元格，在每个单元格中，计算梯度的方向分布直方图作为特征向量;②把每个块的特征向量串联起来构成整个图片的特征向量；③对于大量的特征，求出正样本的概率，联合Gentle Adaboost算法创建的分类器实现行人的快速检测。Gentle Adaboost算法不仅具有较高的处理精度与速度，同时算法简单计算速度快，在需要进行实时信息的处理时显得格外的重要。

2.2 机动车检测

在人行横道两侧的停车线上游车道设置机动车检测器，负责机动车空档检测。检测器位置与机动车单位绿灯延长时间、车辆的平均速度密切相关，因此选择最佳的检测器布置位置对感应控制的效果具有重要作用。检测器距离停车线的距离应满足3个要求：

1）保证车辆在单位绿灯延时内顺利通过人行横道，如式（1）：