成果信息

利用红外线，超声波，微波雷达，感应圈等传感器，对通过道路某一地点的车辆，其数量、大小、重量、速度等进行统计分析，已成为交通检测中比较成熟的技术，许多都已经应用于实际中。但是上述技术很难精确地检测到行人、自行车等小型目标，也无法覆盖某一平面区域。如，无法检测通过该区域的人/车的轨迹及在任意时刻的地点速度方向等。本项目负责人于2001年提出利用多台分布式二维激光测距扫描仪（以下简称“激光扫描仪”）在离地面10cm左右高度的水平面扫描，通过对行走模式的跟踪，在人群密集的场所有效地检出及获取行人轨迹的想法，并研制开发了行人检出/跟踪系统（参见图3（4））。该系统被东日本旅客铁路（JR东日本）等采用，在车站、展厅等被实际应用。在车站的实地验证表明，即使在上下班高峰期，90%以上行人的轨迹都能够有效地获取。该研究在日本申请了2项专利。)

背景介绍

目前在交通建筑空间等工程领域，实际数据的调查，采集和收集，往往需要大量的费用和人工干预，其采样率及精度都非常有限。特别是对于像车站、交叉口、人行横道等人车混在、交通行为混杂的地带，缺少足够的真实详细的交通数据，给大范围和长时段交通行为本质的深入研究带来困难。本项目利用分布式激光扫描仪及视频融合的传感器，研发出包括分布式多台多种传感器数据融合，基于分布式传感器的移动目标的自动检测/分类/跟踪等核心算法及系统，从而自动地获取在大范围空间中的人/车等详细交通数据。同时研发微观及宏观行为分析与仿真等算法，为研究解决智能交通等工程领域中的实际问题提供真实详细的数据依据。)

应用前景

广泛应用于交通安全检测，如在交叉口，交道口等的异常行为检测；交通数据采集，为解决智能交通工程等领域的实际问题如交通规划、交通分析、空间优化等提供数据依据。我国地大物博，交通方便，汽车行业处于高速发展阶段，所以交通工程领域的分布式多种传感器融合的交通数据自动获取技术对我国的交通现状有这很大的帮助，具有很大的市场前景。 )