[發明專利]一種基于機動車音頻信號的交通狀態判別系統

有效

• 申請號: 201610088060.2
• 申請日: 2016-02-16
• 公開（公告）號: CN105702028B
• 公開（公告）日: 2018-07-03
• 發明（設計）人: 蔡銘;姚雪嬌
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G10L25/51
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發明提供一種基于機動車音頻信號的交通狀態判別系統。系統包括音頻信號采集、音頻信號處理、特征提取和交通狀態判別四個模塊。系統基于機動車音頻信號的交通狀態判別方法如下：音頻信號采集模塊針對道路不同的交通狀況音頻信息進行采集，通過音頻信號處理模塊對采集到的音頻信號進行時域分析與頻域分析，再經特征提取模塊進行特征屬性的選擇、提取，交通狀態判別模塊利用支持向量機分類器對特征數據進行訓練和識別，建立判別模型并最終輸出交通狀態類型。本發明具有成本低、適用范圍廣和判別準確性高等優點，可應用于交通狀態判別等領域。

技術領域

本發明涉及交通狀態判別領域，更具體地，涉及一種基于機動車音頻信號的交通狀態判別系統。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展，城市道路上的車輛越來越多，致使交通堵塞的情況日益嚴峻，交通延誤現象多發。不僅如此，道路通行能力降低，會導致更嚴重的環境污染和社會財產損失。實時顯示交通狀態可以使駕駛者實時做出相應的路線選擇，提高運輸效率。因此，交通狀態監測對提高城市交通管理效率有重要的作用。

目前道路交通狀態判別有多種技術方法，如感線圈、微波雷達檢測器、視頻檢測器和地磁檢測器等。以視頻檢測器為例，用來監控車輛流量和速度的攝像頭需置于對應的監控桿上，這不僅增加了設備及安裝成本，同時檢測器也受環境因素(尤其光照因子)影響，因此并不能在大范圍內實施。其他方法也存在類似成本與安裝點選擇的困難。與上述監測方法相比，音頻信號處理技術有著成本低、信息覆蓋度高、容易安裝、維護和數據存儲，可以全天候工作等優點。

不同交通狀態下，該路段行車平均速度不同，車輛因行駛狀態不同在路面產生的音頻信號有所差別，因此可從采集機動車音頻信號入手，以不同的道路交通狀況的音頻信息為研究對象，利用車輛運行的音頻信號特征進行交通狀態判別研究，為道路交通交通狀態的判別提供一種高效可行的方法，以作為現有監測手段的重要補充。

發明內容

本發明的目的首先是提出一種基于機動車音頻信號的交通狀態判別系統，通過對道路不同交通狀態下音頻信號的采集，對所采集音頻信號進行時域分析與頻域分析，再經特征提取進行特征屬性的選擇、提取，最后交利用支持向量機分類器對特征數據進行訓練、建立識別分類模型，最終輸出交通狀態類型。

為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種基于機動車音頻信號的交通狀態判別系統，包括音頻信號采集模塊、音頻信號處理模塊、特征提取模塊和交通狀態判別模塊；

音頻信號采集模塊，用于采集不同交通狀態下行駛車輛產生的音頻信號，錄制的音頻信號作為基礎數據供音頻信號處理模塊進行處理和分析；

音頻信號處理模塊，對采集的音頻信號進行處理，使用快速傅立葉變換方法，將時域信號轉換為頻域信號，并對頻譜數據進行去均值處理，去均值處理是為了以削弱道路交通的背景聲以及錄制音頻過程中錄音器收集聲音的音量差異，從而放大頻譜差異；

特征提取模塊，對音頻信號處理模塊輸出的音頻信號提取時域特征和頻域特征，其中，所提取的時域特征為單個樣本的波峰數目、峰谷差值，所提取的頻域特征為1/3倍頻程對應的歸一化處理后的32段頻譜幅值；

交通狀態判別模塊，對特征提取模塊輸出的數據進行處理，使用識別分類器對訓練樣本數據進行訓練、測試，建立判別模型，并對待測樣本數據進行交通狀態判別，輸出交通狀態結果。

優選的，所述音頻信號采集模塊用于采集道路不同交通狀態下行駛車輛產生的音頻數據，將模擬信號轉換為數字信號，由分別設置于道路兩側離最近車道中心線7.5m處并指向被測聲源的測量話筒和數據采集卡組成，測量話筒用于采集音頻模擬信號，數據采集卡用于將模擬信號轉換為數字信號。