㈠ 跪求！！！高速公路網路系統有哪些作用
一、高速公路監控系統的組成
高速公路視頻監控系統一般分為收費監控和道路監控兩部分。收費監控系統主要是對收費站的車道、收費廣場、收費亭的收費情況，對收費車道通過的車輛類型、收費員的操作過程以及收費過程中的突發事件和特殊事件進行觀察和記錄，實施有效的監督。道路監控系統主要是對高速公路干線、互通立交、隧道等高速公路重點路段進行監視，以掌握高速公路交通狀況。這樣，能及時發現交通阻塞路段、違章車輛，以便及時給予引導，保證高速公路的安全通暢。
實際上，高速公路監控系統又主要由信息採集子系統、監控中心及信息提供子系統三大部分組成。信息採集子系統包括：車輛檢測器、氣象檢測器、緊急電話和巡邏車；監控中心是高速公路全線路監控系統的最高層即控制中心，主要負責全線路范圍內交通情況的監視和控制；信息提供子系統包括交通標志、標線和信號等，是交通監控管理為汽車用戶服務的主要形式。
高速公路監控系統用於交通監控、交通信息和氣象信息的採集以及交通疏導。該系統通過在高速公路沿線、立交、收費廣場設置CCD攝像機，並把其信號傳輸至監控中心集中監控，從而實現交通狀況的可視監控；通過在沿線關鍵位置設置車輛計數器、車輛測速器、氣象資料採集器，並把信號傳輸至監控中心集中處理，實現交通信息和氣象信息的採集；通過安裝於道路中間分隔帶的可變速標志，可以從中心對外發布交通疏導和交通控制信息。
高速公路監控系統實質上是一個閉環系統。系統的輸入是反映公路上車輛運行情況的交通參數和交通狀況。這些信息經監控系統分析、處理、判斷後，可發生指令，控制道路情報板，變更其顯示內容，實施對交通流的調節和控制。其性能的優劣，在一定程度上取決於車輛駕駛員能否協調配合工作，接受系統的調度和指揮。
高速公路監控系統不僅能改善高峰期間車輛行駛的平均速度，增加高峰期間的交通量，減少交通堵塞程度和車輛延遲時間；同時也能大大減少交通事故和保證交通安全，節約燃料和減少車輛的磨損，縮短運輸時間，減少污染，發揮高速公路快速、安全、舒適和高效率的功能。因此，高速公路監控系統具有較為顯著的經濟效益、社會效益和環境效益。
值得提出的是，高速公路通信系統是高速公路現代化管理的支撐系統，是高速公路整個信息網路的基礎和神經系統。它實現監控系統和收費系統的數據、語言和圖像等信息的傳輸和交換，保障高速公路各部門之間的業務聯系通信。同時作為交通專用通信網的重要組成部分，是交通信息的主要傳輸載體。
二、高速公路監控系統的智能化
高速公路監控系統為高速公路管理部門從收費站、監控分中心、監控中心直至監控總中心提供多級管理體系。智能化監控系統取代了監控任務中人的大部分工作，是新一代的具有高度智能的監控技術。為使高速公路監控系統智能化，應至少具有以下幾個智能功能系統：
1、車輛檢測(車流量、車速、車型等)系統
交通流量等的檢測是智能交通系統（Intelligent Transport System，ITS）的重要組成部分，車輛檢測系統是交通流量等檢測的重要手段，是道路監控系統非常重要的一部分。車輛檢測系統是高速公路、一般公路、城市道路對過往機動車輛的車型、行駛速度、車流量、道路佔有率等進行檢測的專用設備。據此檢測數據，可以判斷道路阻塞等情況，並可通過檢測信號控制監控系統中的可變情報板等外場信息發布系統發出警告等信息。
由於交通需求的不斷增加，有越來越多的車輛檢測器用於交通檢測。現行的車輛檢測器很多：如磁感應車輛檢測器、波頻車輛檢測器、視頻檢測器、無線車輛檢測器與激光車輛檢測器等。這些不同的車輛檢測設備，各有其優劣，可以考慮分別安裝在高速公路不同路段、城市快速路、城市主幹道和交警巡邏車上，以充分發揮不同設備的技術優勢。
2、車輛異常行為檢測系統
車輛異常行為檢測系統，用來檢測車輛行駛行為，當行駛異常時即預/報警。通常，系統首先通過背景減除提取運動圖像，並進行跟蹤和目標類型識別。如有一輛汽車駛入人行道時，系統會自動在該車周圍打出兩個紅色問號，表示其行駛異常，並同時發出警報聲，以引起監控人員的注意。當車輛退出人行道後，紅色問號消失，警報解除。又如有一輛小汽車快速在停車場或高速公路收費廣場逆行，這時系統會在其周圍打出兩個紅色驚嘆號，並發出警報聲，表示其行駛行為已經發生異常。再如，那種頻繁超越各車道正常行駛車輛的超速行駛的車輛，多為被劫或逃竄等車輛，也屬行駛行為異常車輛，這時系統要發出急促的警報聲等。這種車輛異常行為檢測系統，尤其在城市道路監控中有非常大的作用。
顯然，這種報警功能的實現，可以在無人巡視的條件下，自動檢測車輛的違章行駛，從而可實現高效智能化的交通管理。
3、車牌自動識別系統
汽車身份自動識別系統由汽車牌照識別系統和汽車類型識別系統組成。而汽車類型識別系統用上述的車輛檢測器即可完成，這里只介紹車牌自動識別系統。
車牌自動識別系統能將輸入的汽車及車牌圖像通過處理識別，輸出為幾個位元組大小的車牌字元串，它無論在存儲空間的佔用上還是與管理資料庫相連方面，都有無可比擬的優越性。這在大型停車場，交通部門的違章監測（電子警察）、高速公路及橋梁的收費站管理等方面，有著廣泛的應用前景。
車牌自動識別系統的工作原理框圖(如圖1)所示。
在CCD攝像機對好汽車牌照的最佳位置處設置有汽車位置感測器，因此，當汽車駛入所設計的位置時，車輛檢測部分就可檢測到汽車位置感測器發來的信號，並同時發送一個觸發信號給圖像採集部分；圖像採集部分將採集的汽車車牌圖像信號送入圖像處理與識別部分，以對圖像進行預處理、二值化、字元切分、特徵提取、再經字元識別程序，最後將識別結果寫入資料庫，供查詢部分使用。
4、收費數據視頻疊加顯示系統
當前，高速公路收費系統一般採用封閉式聯網收費系統，且大多採用人工半自動的收費方式，即「人工判型，人工收費，計算機管理，閉路電視監視，檢測器校核」的半自動方式。有的採用非接觸式IC卡作為收費介質，即入口發行通行卡並寫入入口信息，出口按照車型和行駛里程收取通行費或在儲值卡內扣款。
為杜絕少數不法收費員貪污路費，避免國家損失財政收入，高速公路收費系統必需要增加收費數視頻疊加顯示，以監督統計收費站收費人員的收費數以及不同類型的車輛數，方便交通管理部門的管理。為此，我們研發了高速公路收費數據視頻疊加顯示器，其組成原理框圖（如圖2）所示。
由圖2看出，收費數據視頻疊加器（圖2中虛線以內）的核心是字元疊加晶元，其周邊部分有：行、場同步信號分離部分；疊加字元的水平與垂直位置的調節部分；疊加字元寬窄調節部分：疊加字元的輸出與亮暗調節部分；存儲器部分；單片機部分等。
這樣，該收費數據通過單片機輸入到疊加晶元，被疊加到高速公路收費站監控的視頻上。它除顯示在監視器上外，還上傳到監控中心的計算機上，同時也被記錄在DVR中，以方便交通部門的管理。
5、收費站不停車收費系統
目前，高速公路收費站不停車收費系統，有下面二種類型：
①ETC不停車收費系統
高速公路收費站不停車收費系統，是一種電子不停車收費系統（Electronic Toll Collection簡稱ETC），是國內外正在開發並且推廣普及的一種用於高速公路、大橋和隧道的一種收費系統。它通過路側天線與車載電子標簽之間的專用短距離通訊，在不需要司機停車和其他收費人員採取任何操作的情況下，能自動地完成收費的全過程。
ETC系統主要由ETC收費車道、收費站管理系統、ETC管理中心、專業銀行及傳輸網路組成。ETC系統是利用微波（或紅外或射頻）技術、電子技術、計算機技術、通信和網路技術、信息技術、感測技術、圖像識別技術等高新技術的設備和軟體（包括管理） 所組成的先進系統，以實現車輛無需停車即可自動收取道路通行費用。目前，大多數ETC系統均採用微波技術。
不停車收費系統的原理框圖（如圖3）所示。
由圖3可知，當汽車通過路邊車道設備控制系統的信號發射與接收裝置（路邊讀寫設備簡稱RSE，即圖中的閱讀器）時，經天線，能識別車輛上設備（即圖中的射頻卡或標簽，因放在汽車前玻璃上也稱為車載器，簡稱OBU）內特有的編碼、車牌號、判別車型、計算通行費用，並自動從車輛用戶的專用賬戶中扣除通行費。對使用ETC車道的未安裝電子標簽或標簽無效的車輛，則視作違章車輛，並立即自動實施圖像抓拍和識別，以傳送交警部門事後處理。
②GPS不停車收費系統
高速公路GPS（Global Positioning System）不停車收費系統，是GPS技術、GIS（Geographic Information System）技術、移動通信技術等高度融合。它將裝有GPS接收機的移動車輛位置數據，經過單片機的處理，經GSM通信模塊以簡訊息的方式發送至移動通信網的短消息中心（SMC），SMC再通過專線把車輛定位信息傳遞給收費中心，當收費中心接收到移動終端發送來的位置信息，利用GIS軟體和快速的投影匹配演算法，准確將車輛的行駛路線與資料庫中的道路網進行匹配，獲得其在收費道路上的行駛軌跡，然後由收費軟體按照各條公路收費標准分開進行計費，以實現道路聯網收費；車主可在網上查詢自己的收費詳細情況，使收費過程透明；收費中心然後再通過專線與銀行進行交割。
系統可實現全天候24小時不停車收費與分時段收費；實現車輛全程跟蹤與定位以及道路信息查詢等功能。
與傳統人工收費方式不同，不停車收費系統的好處有：杜絕少數不法收費員貪污路費；無需收費廣場，節省收費站的佔地面積；節省能源消耗，減少停車時的廢氣排放和對城市環境的污染；降低車輛部件損耗；減少收費人員，降低收費管理單位的管理成本；無需排隊停車，節省出行人的時間；避免因停車收費而造成收費口堵塞，形成新的瓶頸等。
6、利用3G的車輛定位跟蹤的智能監控系統
大家知道，全球定位系統GPS從軍用轉為民用以後，GPS技術應用於移動目標的監控有著其他監控手段無法比擬的優勢。利用3G（即GSM、GPS、GIS）車輛定位監控系統，是對各種車輛實施定位跟蹤、監控、調度管理提出的較理想解決方案。該系統採用世界領先的GPS全球衛星定位技術對移動目標進行實時定位；利用GSM全球移動通訊技術即GSM數字移動通信網路進行實時數據傳輸；利用GIS地理信息處理技術即以GIS電子地圖和空間信息系統為支撐平台。同時，還採用大容量數據採集技術和大容量數據存儲等計算機網路通信與數據處理技術，以盡可能多地採集並記錄車輛行駛過程中大量的數據信息，自動生成圖形和數據，進行統計、比較、分析、列表，從而提高車輛營運管理工作的效率。因此，能夠實現對車、船等移動目標的精確定位跟蹤、監控報警、反劫防盜、指揮調度和信息查詢管理等。這種3G的系統具有定位精度高、穩定性強、使用效果好等特點。
實際上，整個3G的車輛定位跟蹤智能監控系統是由GPS衛星定位系統和地面移動通信系統兩大部分組成。其中，地面移動通信系統是由指揮監控中心、車載移動單元和GSM通信網路三個部分組成。車載移動單元設備可以為指揮監控中心實時提供每一個移動目標的最新定位數據、運行狀況和報警信息等，並自動記錄這些信息以便事後查詢分析，因而也是用戶終端。監控中心接收車載移動單元傳送來的車輛GPS定位數據信息，並對車輛的報警和調度信息進行處理，並且通過GIS地圖匹配，就能在電子地圖上實時顯示車輛當前精確位置，從而能方便地實現對車輛的定位跟蹤、監控防盜、反劫報警、指揮調度等功能；同時也可通過GSM無線通信網路進行數據、語音、圖像的傳輸。即向指定的車載台發送各種控制指令，實現對車輛的遠程式控制制和信息查詢等服務。
三、實現智能化監控軟體演算法的方法
上述高速公路監控系統的智能化功能，均需要智能軟體演算法完成，限於篇幅，這里不能一一介紹。其中車輛檢測的定位與跟蹤演算法大致可分為如下四類：基於區域的方法，基於主動輪廓的方法，基於特徵的方法，基於模型的方法；但也可以簡單分為基於二維的方法和基於三維模型的方法。基於二維的方法，本身具有難以解決遮擋、無關結構干擾、對光線敏感、適用場景有限等固有的缺陷問題；基於三維模型的方法，由於引入了目標物體的三維先驗知識，比基於二維的方法更具准確性，但相應研究的難度也較大。
1、基於三維模型的目標定位方法
通常，人類在觀察周圍世界的時候，總是利用豐富的經驗知識，如車輛模型、場景模型、運動模型、弱透視模型、地平面約束、推理結構和語法與句法模型等。但對智能交通來說，最重要的是車輛模型。如實現生成一個車輛的三維線框模型，在給定的姿態下，將其投影到圖像平面上，並與圖像數據匹配。通過優化過程得到目標物體的真實姿態，這類方法通常稱為基於三維模型的目標定位方法。
基於三維模型的交通監控系統的底層視覺部分主要由三個模塊組成：運動檢測、初始化跟蹤。攝像機所拍錄到的圖像序列首先送到運動檢測模塊，以確定圖像中可能包含車輛的區域。當某個區域第一次出現時，完成跟蹤的初始化工作，包括判斷其中是否真的存在車輛，如果存在的話，則確定它的三維姿態並識別出它是哪種車型；車輛跟蹤模塊由定位模塊驅動，當初始化工作已經完成、車輛已被准確識別和定位以後，跟蹤模塊將自動地根據車輛以前的三維姿態信息和運動學知識預測車輛在當前幀的位置，定位模塊將以這個位置作為初始值，確定當前幀中車輛的三維姿態，如此循環往復，直到車輛離開視野，跟蹤模塊也就停止工作了。
高層部分的處理主要包括根據車輛的運動軌跡對其行為進行分析，並給出自然語言式的描述。
中科院自動化所模式識別國家重點實驗室視頻監控小組，在總結了英國雷丁大學 VIEWS的車輛交通監控原型系統的研究經驗後，自行設計了一個擁有完全自主版權的交通監控原型系統VStar Visual Surveillance Star，並在PC Windows 2000平台上用Visual C++6.0語言初步實現了整個系統。這種VStar系統由計算機、數字攝像機、音箱和交通場景模擬平台組成。當車輛在交通場景中運動時，攝像機將拍錄下來的視頻序列送進計算機，定位和跟蹤程序自動分析這些視頻序列，識別車型並跟蹤車輛在場景中的運動。跟蹤結果被送去進行分析和語義解釋程序，對車輛的行為進行分析並給出語義解釋。語義解釋結果進一步被送進語音合成程序，從而可得到語音提示或警告。如當車輛逆向行駛或闖入綠化草地時，系統將給出准確的語音警告。目前該系統能夠在一台PⅢ866 PC機上實時地跟蹤車輛，並且不受光線變化、無關結構的干擾斑馬線、邊界遮擋等的影響。
在這種交通監控原型系統中，其具體的定位與跟蹤演算法是：
①基於三維線框模型的車輛定位演算法
其中車輛定位過程被假想成從初始姿態到正確姿態的一系列虛擬運動，並被進一步分解成為兩種獨立的運動：平移和旋轉。平移參數可以通過基於PLS距離（點到線段的距離）的姿態評價函數得到，而旋轉參數可以通過一族特別構造的假想平面之間的幾何關系得到。在確定平移參數和旋轉參數時均可以得到閉式解。實驗結果表明，該演算法可以快速、准確、魯棒地根據一幅灰度圖像確定其中車輛在三維空間里的姿態。
②基於改進的擴展卡爾曼濾波器的車輛跟蹤演算法
其中提出了一種新的車輛運動模型，考慮了車輛行駛過程中的一些物理性質，比現有的運動模型更加符合車輛的真實運動。該演算法還利用了一種改進的擴展卡爾曼濾波器，通過強制殘差序列滿足正交性條件來保證殘差序列擁有與白雜訊相同的性質，從而滿足了卡爾曼濾波器中對於觀測雜訊是白雜訊的假定。實驗結果表明，當車輛運動急劇、復雜時，現有的演算法都不能很好地預測車輛的運動，而本演算法可以相當准確地完成預測的任務。
2、用於事件識別的行為模式學習的自組織神經網路方法
用於事件識別的行為模式學習的自組織神經網路方法，是通過對目標運動軌跡和目標特徵的學習，建立行為分布模式，它不僅能實現異常現象的檢測和檢測異常發生區域，還能進行目標行為的預測。其特點是:
① 使用了一種以整條軌跡作為輸入的網路映射方法，克服了現有的網路映射方法不能完整地表示「線」特徵的缺點；
② 使目標特徵更加合理地表示在樣本數據中 ;
③ 採用了行為模式學習的模糊自組織神經學習演算法,大大地提高了行為模式的學習速度 ;
④ 給出了利用行為模式判斷整條軌跡所代表的事件是否異常、檢測出局部的異常區域和目標行為預測的數學方法。
行為理解可以簡單地認為是時變數據的分類問題，即將測試序列與預先標定的代表典型行為的參考序列進行匹配。由此可見，行為理解的關鍵問題是如何從學習樣本中獲取參考行為序列，並且學習和匹配的行為序列必需能夠處理在相似的運動模式類別中空間和時間尺度上輕微的特徵變化。在行為模式學習的基礎上，能實現對交通事故進行實時、精確的預測，從而可以降低事故的發生率，減少人們生命財產的損失。
在接收攝像機拍錄的圖像序列時，根據事先已經確定的攝像機模型和車輛模型實現基於三維線框模型的車輛實時跟蹤，這時輸出的是車輛的軌跡。在積累了足夠多的車輛軌跡後，就可以開始行為模式學習，它從大量的車輛軌跡中，通過模糊自組織神經網路的方法學習出車輛的行為模式分布。交通事故預測部分接收跟蹤部分的實時跟蹤結果，並且把它和行為模式分布作比較，由概率模型推斷出當前事故發生的可能性。最後再由此可能性序列的分析，給出對於此事故的處理方式。
3、車輛檢測系統中的車輛分類與車速計算
此外，車輛檢測系統是道路監控系統非常重要的一部分，它可以獲得當前監控路面交通流量、佔有率、速度等數據，以此判斷道路阻塞情況，並利用外場信息發布系統發出警告等。實際上，車輛自動分類系統是通過圖像識別運演算法則，來將車輛准確地分類，自動車輛分類系統將車輛長度信息、車輛數量和間距信息、車輛高度距陣信息形成綜合的圖像，將該圖像與預先設置的標准對比，從而實現車輛的准確分類。
在國家交通部即將推出的行業規范里，在車輛檢測器中，對流量、平均速度、車道佔有率、平均車長、平均車間距等都有要求，其演算法這里就從略了。其中，該標准對平均速度的定義為
（1）
式中，Vi指第i輛車通過的速度，n指單位時間內通過的車輛數。
車輛檢測系統ARM軟體採用分層設計思想，整個軟體由驅動程序和應用軟體兩部分構成驅動程序部分封裝了Flash操作、RS-485操作、實時時鍾（RTC）操作、RS-232操作和I/O等操作。應用軟體分成基本函數庫和主程序。
四、結束語
由上可知，高速公路監控系統不僅需要網路化，更重要的是智能化。上述的高速公路監控系統的智能化功能，僅是一些最基本的智能化功能，並且也是智能交通的一部分。如城市道路監控中的電子警察系統、交通事件預測系統、十字路口紅綠燈按實際情況的自動轉換系統等均是智能監控，這里就不敘述了。
總之，智能視頻監控的內容很多，這項研究具有重要的理論價值和應用價值，且目前已經成為世界上的研究熱點，而需要解決的問題也很多。理論上，還需要在姿態評價函數形式與優化方法、目標識別定位跟蹤和預測的統一概率框架、語義推理結構與模式學習、多媒體化描述等方面繼續展開深入的研究。在實踐上，要完善各項功能模塊，如設計更優化的演算法、實現多目標的實時跟蹤、設計多機網路化硬體框架、引入多攝像機系統、完善知識庫等。並針對一些特定的場合，如高速公路、城市道路、重要黨政軍事單位、車站與機場、高級社區等，盡快實現實用化的智能視頻監控產品。