路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)概述李虹【摘要】ItissignificantthatautomaticidentificationofpavementstatecanimprovetheeffectivenessofITSdecisionandreducethenumberoftrafficaccidents.Thispaperdescribesthepresentdevelopmentsituationathomeandabroadforrecognitiontechnologyofpavementstate,andanalysesitsadvantagesanddisadvantages.Then,thevideoimagerecognitionbasedonmachinevisionandrecognitiontechnologyofpavementstateisintroduced.Theproposalforitsfuturetrendisalsoputforward.%路面狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別，對(duì)于減少交通事故、提高智能交通系統(tǒng)決策的實(shí)效性具有重要意義。文章闡述了路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，分析了路面狀態(tài)識(shí)別方法各自的優(yōu)勢(shì)和弊端，介紹了基于機(jī)器視覺的視頻圖像識(shí)別方法和路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)，并指出了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)?！酒诳Q】《氣象水文海洋儀器》【年(卷)，期】2012(029)004【總頁(yè)數(shù)】4頁(yè)(P115-118)【關(guān)鍵詞】路面狀態(tài);模式識(shí)別;圖像傳感器;機(jī)器視覺【作者】李虹【作者單位】吉林交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程分院，長(zhǎng)春130012【正文語(yǔ)種】中文【中圖分類】TP3910引言實(shí)時(shí)氣象信息作為實(shí)現(xiàn)交通智能化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，是ITS（智能交通系統(tǒng)）動(dòng)態(tài)交通信息的重要組成部分。其中，路面氣象狀態(tài)（以下稱路面狀態(tài)）是決定高速公路監(jiān)管部門決策活動(dòng)的主要依據(jù)之一［1］。路面狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別，對(duì)于減少交通事故、提高ITS決策的實(shí)效性具有重要意義［2］。實(shí)時(shí)路面狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)屬于交通氣象儀器交叉領(lǐng)域，是自20世紀(jì)90年代發(fā)展起來(lái)的新領(lǐng)域，在發(fā)達(dá)國(guó)家已越來(lái)越受到重視。由于直接受自然條件影響，路面狀態(tài)傳感（儀）器在檢測(cè)、知識(shí)推理、可靠性等方面的智能化程度要求較高，同時(shí)又要求價(jià)格適中、易于被普及和推廣，因此在研制上存在一定的難度。目前，在國(guó)際市場(chǎng)上盡管已經(jīng)出現(xiàn)埋入式傳感器等傳感（儀）器及技術(shù)，路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的研究仍處于初始階段，尤其在我國(guó)，關(guān)于此技術(shù)的研究尚處于起步階段，無(wú)商業(yè)化產(chǎn)品，與路面抗滑性能相關(guān)的實(shí)時(shí)氣象監(jiān)測(cè)仍缺少基本手段［3］。因此，對(duì)路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究很有必要，本文對(duì)路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程和研究現(xiàn)狀作一概述。1路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷史路面狀態(tài)傳感技術(shù)起源于歐洲等寒冷地區(qū)，許多開創(chuàng)性工作出現(xiàn)在最早進(jìn)行研究的瑞典、英國(guó)、芬蘭等國(guó)家，并逐漸向世界各地推廣［4］。20世紀(jì)80年代初，MarcelBoschung最早提出的冰預(yù)測(cè)裝置［5］代表著早期的冰預(yù)測(cè)技術(shù)。該裝置主要包括一個(gè)大氣溫度傳感器、一個(gè)確定路面溫度和濕度的傳感器單元以及一個(gè)帶有加熱元件的可加熱傳感器，采用濕度檢測(cè)通道和多個(gè)比較器，對(duì)路面（干、濕或冰）狀態(tài)進(jìn)行判斷。這一時(shí)期，路面?zhèn)鞲屑夹g(shù)的基本思想都是對(duì)溫度進(jìn)行檢測(cè)，利用能量平衡模型，對(duì)未來(lái)24h的路面溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)。但傳感器僅能檢測(cè)路面冰的存在，系統(tǒng)不具備主動(dòng)預(yù)防對(duì)策能力。1977年，SatoTsutomu等提出了基于熱平衡原理的熱譜地圖技術(shù)[6],率先研制出最早的熱譜地圖。20世紀(jì)90年代，基于熱譜地圖的RWIS技術(shù)研究進(jìn)入白熱化階段。1981年，F(xiàn)udger提出干/濕狀態(tài)檢測(cè)器。探頭由兩組碳纖維導(dǎo)電板制成的電極及電極間的絕緣層構(gòu)成。將數(shù)個(gè)檢測(cè)探頭均勻埋設(shè)在所檢測(cè)路面的區(qū)域。在電極間加一交流電壓以減弱電極間的極化，經(jīng)整流電路將該交變電壓轉(zhuǎn)換成直流電壓，該電壓與電極間的漏電流有關(guān)。當(dāng)路面潮濕有水時(shí)，漏電流和直流電壓較大。將此值與設(shè)定的閾值電壓相比較，可判別探頭所在道路表面為正常干瀝青路面還是積水表面。20世紀(jì)90年代初期，芬蘭Vaisala公司[7]推出基于電化學(xué)極化原理的多傳感器模塊，占據(jù)了該領(lǐng)域的大部分市場(chǎng)。該傳感器主要通過(guò)測(cè)量道路表面電導(dǎo)率和電化學(xué)極化，對(duì)臨界危險(xiǎn)冰面狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷包括干一潮一濕一冰一雪一鹽度一霜在內(nèi)的道路表面狀態(tài)。同一時(shí)期，以HRudolf[8,9]為代表的科學(xué)家逐漸將微波遙感等技術(shù)引入到路面狀態(tài)儀器監(jiān)測(cè)技術(shù)當(dāng)中。此類傳感（儀）器一般由微波發(fā)射探頭、接收探頭及其控制器、調(diào)制解調(diào)器（附帶電源）3部分組成。20世紀(jì)90年代，Y.Chen等人曾提取路面圖像的灰度共生紋理矩陣等特征參數(shù)，對(duì)路面紋理特征進(jìn)行研究。Y.Chen采用線性判別函數(shù)，對(duì)單一紋理特征進(jìn)行識(shí)別時(shí)，只有其中幾個(gè)的正確識(shí)別率能達(dá)到80%以上；采用適當(dāng)?shù)?個(gè)低階紋理特征進(jìn)行組合，在實(shí)驗(yàn)室條件下分別取得了訓(xùn)練集100%和測(cè)試集88.3%的正確識(shí)別率。K.Ueda[10],S.Yoda[11]采取基于CCD攝像技術(shù)，利用光學(xué)濾波器原理，對(duì)路面粗糙度、反射信號(hào)低頻成分和高頻成分的比例系數(shù)及反射強(qiáng)度的平均值進(jìn)行測(cè)量，反演路面的各種狀態(tài)，探測(cè)范圍達(dá)1.76m。2004年，TPaulsen［12］等科學(xué)家提出激光器作為發(fā)光元件的光電傳感器，代表產(chǎn)品為挪威Aanderaa公司的3565型路面狀態(tài)傳感器。該傳感器由基于光電原理制成的雪探測(cè)器及五組測(cè)量元件組成。雪探測(cè)器主要包含作為發(fā)射器的兩個(gè)發(fā)光二極管和一個(gè)作為接收器的光電二極管；每組測(cè)量元件，由4個(gè)石墨電極組成，在上表面可以看到3個(gè)透明的聚碳酸棒。在日本等發(fā)達(dá)國(guó)家，最早提出基于視頻電視對(duì)路面進(jìn)行監(jiān)測(cè)，距今已有近20年的歷史［13］。近年來(lái)，圖像處理和計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)相結(jié)合，使基于視頻圖像的路面狀態(tài)傳感技術(shù)引起多方注意。2005年，IsaoYamamoto提出采用人機(jī)交互的方式，提取圖像灰度和溫度特征參數(shù)的方法對(duì)冰進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，取得80%以上的測(cè)量精度。2007年，AnisBenSlimane等人［14］在實(shí)驗(yàn)室條件下，通過(guò)對(duì)高分辨率反射圖像的集合和頻譜分析，對(duì)表面紋理與摩擦系數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行描述，將路面宏觀紋理進(jìn)行參數(shù)化，證明了對(duì)路面定點(diǎn)反射圖像進(jìn)行監(jiān)測(cè)識(shí)別的可行性。LiHong提出了一種小波包一隱馬爾可夫模型方法（WPHMT），用于對(duì)路面紋理圖像的幾種常規(guī)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別；同年，提取顏色模型信息，分別與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（ANN）相結(jié)合，具體提出一種附加動(dòng)量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率相結(jié)合的改進(jìn)BP算法［15］。2路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀實(shí)時(shí)路面狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)屬于交通氣象儀器交叉領(lǐng)域，是自上世紀(jì)90年代發(fā)展起來(lái)的新領(lǐng)域，在發(fā)達(dá)國(guó)家已越來(lái)越受到重視。2008年，《美國(guó)交通氣象信息國(guó)家需要評(píng)估報(bào)告》被譯成中文，并正式出版，路面狀態(tài)傳感技術(shù)開始得到我國(guó)關(guān)注。就目前研究狀況來(lái)看，日本、美國(guó)、芬蘭等國(guó)在這方面做了大量工作。在國(guó)際市場(chǎng)上，現(xiàn)存路面識(shí)別方法主要有熱譜地圖、電化學(xué)極化、遙感技術(shù)、光電傳感和基于視頻圖像處理等5種方法。2.1熱譜地圖技術(shù)所謂熱譜地圖技術(shù)，是指基于熱平衡原理采用手持或車載紅外測(cè)溫設(shè)備測(cè)量所關(guān)心路網(wǎng)的路面溫度而制作熱譜地圖的方法。在道路網(wǎng)中不同路段間的路面溫度差基本穩(wěn)定，這是熱譜地圖技術(shù)的特點(diǎn)。通過(guò)觀察時(shí)序熱譜圖，用戶可掌握路面溫度的連續(xù)變化趨勢(shì)，識(shí)別出持續(xù)降溫并有可能達(dá)到冰點(diǎn)以下的地段，找到濕滑危險(xiǎn)點(diǎn)。熱譜地圖技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能夠顯示預(yù)測(cè)和實(shí)際數(shù)據(jù)，抗干擾能力強(qiáng)；其缺點(diǎn)是只能在晚間對(duì)路面溫度進(jìn)行檢測(cè)，而且要以手持溫度表或路政車輔助完成，不能發(fā)送全天候的路面環(huán)境信息。數(shù)據(jù)采集通常在冬季夜晚進(jìn)行，不適用于測(cè)量和顯示夏天和白天的溫度。2.2電化學(xué)極化技術(shù)電化學(xué)極化技術(shù)，主要通過(guò)測(cè)量道路表面電導(dǎo)率和電化學(xué)極化，對(duì)臨界危險(xiǎn)冰面狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷包括干一潮一濕一冰一雪一鹽度一霜在內(nèi)的道路表面狀態(tài)。該傳感（儀）器能夠?qū)δY(jié)物覆蓋量進(jìn)行估算，將測(cè)量要素鹽度與溫度進(jìn)行組合，判斷包括干一潮一濕一冰一雪一鹽度一霜在內(nèi)的道路表面狀態(tài)，并對(duì)臨界危險(xiǎn)冰面狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警。依托該技術(shù)的產(chǎn)品可靠性好，體積小，低功耗，便于路邊安裝，精度高，測(cè)量要素比較全面。其缺點(diǎn)是：定點(diǎn)采集范圍窄（測(cè)量直徑范圍30~50mm），不能代表復(fù)雜的路面環(huán)境狀況；更換和維護(hù)需要破壞路面，封閉車道，而且不利于組網(wǎng)。2.3遙感技術(shù)微波遙感技術(shù)，是利用微波雷達(dá)極化的原理，常采用后向散射算法計(jì)算介電常數(shù)，用輻射向量轉(zhuǎn)換公式，計(jì)算代表冰或水覆蓋的瀝青路面的多層介質(zhì)造成的散射系數(shù)。由微波發(fā)射探頭連續(xù)向被檢測(cè)路面發(fā)射不同中心頻率的微波調(diào)制信號(hào)，經(jīng)被測(cè)路面反射后的回波信號(hào)由接收探頭接收，根據(jù)不同路面具有的各自反射特性，對(duì)路面狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。此類儀器原理和模型已經(jīng)比較成熟，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與理論預(yù)測(cè)結(jié)果符合；抗干擾能力強(qiáng)，能穿透雨滴、濃霧和大雪；檢測(cè)精度較高，漏檢率低；運(yùn)行模式由軟件決定，便于擴(kuò)展升級(jí)。其缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)比較昂貴，作用距離受發(fā)射功率限制，輻射量經(jīng)常超出安全極限，不利于組網(wǎng)。2.4光電傳感技術(shù)基于光電技術(shù)的路面?zhèn)鞲衅?，由鉑電阻感受溫度信息；每組電極之間加一交流電流，基于四電極原理對(duì)鹽度進(jìn)行測(cè)量，根據(jù)測(cè)得的道路表面溶液的鹽度，計(jì)算出結(jié)冰時(shí)的溫度；如果路面積水，兩組內(nèi)置電極對(duì)與鹽度相關(guān)的電壓進(jìn)行測(cè)量。雪探測(cè)器基于光電原理制成，由作為發(fā)射器的2個(gè)發(fā)光二極管和1個(gè)作為接收器的光電二極管組成。路面出現(xiàn)積雪時(shí)，紅外發(fā)光管發(fā)出的光入射到傳感器上表面，經(jīng)雪反射后被接收器接收。光電傳感器體積小，低功耗，便于路邊安裝，價(jià)格適中，易于組網(wǎng)。它的缺點(diǎn)是探測(cè)面積小，抗干擾能力差，與周圍路面一同磨損，安裝和維修時(shí)需要對(duì)路面進(jìn)行破壞。2.5基于視頻圖像的路面狀態(tài)傳感器基于視頻圖像的路面狀態(tài)傳感系統(tǒng)如圖1所示，它是近年來(lái)圖像處理和計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，更多情況下，用于進(jìn)行高效的視頻監(jiān)視并現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)采集各種交通參數(shù)。一般在重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的路段，安裝一臺(tái)或多臺(tái)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，經(jīng)過(guò)圖像軟件處理，將一定范圍的路面圖像輸入計(jì)算機(jī)顯示器；通過(guò)互動(dòng)控制軟件，在屏幕上設(shè)定和疊加檢測(cè)區(qū)。在軟件支持下，對(duì)路面狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)危險(xiǎn)路面做出判斷并發(fā)出預(yù)警信號(hào)。圖1基于視頻圖像的路面狀態(tài)傳感系統(tǒng)示意圖基于圖像路面狀態(tài)傳感器的探測(cè)范圍較寬（直徑1~25m），可在-35~70°C和95%RH環(huán)境下工作。基于機(jī)器視覺的路面狀態(tài)傳感器的優(yōu)勢(shì)在于：功能強(qiáng)大；圖像直觀，由軟件控制，便于升級(jí)，易于增添檢測(cè)項(xiàng)目；成本較低：可以獨(dú)立使用，也可與道路交通視頻檢測(cè)器進(jìn)行共享；安裝維修時(shí)不破壞路面，不封閉車道，可根據(jù)不同要求重新設(shè)置。其缺點(diǎn)是：與微波傳感器相比，容易受噪聲影響，尤其在低照度和高光情況下，環(huán)境光的變化對(duì)視頻圖像的正確識(shí)別率往往造成嚴(yán)重影響。因此，有必要研究更先進(jìn)的圖像識(shí)別新技術(shù)、新方法，進(jìn)一步提高其抗干擾能力和對(duì)路面圖像的識(shí)別能力。3發(fā)展趨勢(shì)展望就目前研究狀況來(lái)看，國(guó)內(nèi)外路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)仍處于初始階段，而我國(guó)則處于起步階段。目前的各種傳感器還很難形成魯棒性強(qiáng)、探測(cè)范圍大、性價(jià)比高、安全環(huán)保的產(chǎn)品。因此，基于機(jī)器視覺的視頻圖像識(shí)別方法必將成為路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。作為新興領(lǐng)域的新技術(shù)，路面狀態(tài)識(shí)別技術(shù)發(fā)展也必須綜合管理部門和企事業(yè)研發(fā)部門的合力，協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展。作為政府，應(yīng)以ITS為發(fā)展目標(biāo)，加大路面狀態(tài)識(shí)別核心技術(shù)的支持力度，保證其可持續(xù)性發(fā)展。產(chǎn)、學(xué)、研聯(lián)盟也應(yīng)發(fā)揮團(tuán)隊(duì)精神，努力攻克瓶頸技術(shù)，在解決魯棒性差和識(shí)別率低問(wèn)題方面做大量工作。參考文獻(xiàn)：[1]王笑京.智能運(yùn)輸系統(tǒng)體系框架研究[J].交通與計(jì)算機(jī)，2001,19(4):4-7.馮民學(xué).高速公路交通氣象監(jiān)測(cè)智能化預(yù)警系統(tǒng)研究[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2005.LiH,FengYH,LinJ.RoadsurfacetexturerecognitionmethodresearchbasedonwaveletpacketHMM[J].IEEEProcICCET,2009,2(13)：362-365.黎健，魏麗，傅敏寧，等.美國(guó)交通氣象信息國(guó)家需要評(píng)估報(bào)告[M].北京：氣象出版社，2008.[5]BrinkmanCP.Highwayicedetection[J],TranspotEngrg,1977,47(11):34-36.[6]FudgerG.Sensorapplicationsinroadtunnels[J],ProcSensorHighwayCivilEngrg,1981,1:46-62.[7]ShaoJ.Fuzzycategorizationofweatherconditionsforthermalmapping[J].JAppMeteo,1999,39:1784-1790.[8]RudolfH,WanielikG,SieberAJ,etal.Roadconditionrecognitionusingmicrowaves[J].ProcIntelTransSys,1997,4(5):996-999.[9]KamalS,EricSL,AdibN.Modelingandmeasurementofscatteringfromroadsurfacesatmillimeterwavefrequencies[J].IEEETransAnteProp,1997,45(1