В данной статье предложен алгоритм работы метода определения параметров движения автомобилей, основываясь на видео фиксации автомобильных регистрационных номеров, учитывающего различные режимы движения автомобилей.
Ключевые слова: видео фиксация, параметры транспортного потока, номерные знаки, режимы движения
Практически каждый город нашей страны имеет сотни или даже тысячи километров автомобильных дорог с твердым покрытием. Каждая дорога развивалась исторически, совместно с городскими улицами. Соответственно, в зависимости от города, его географического расположения, основных производственных баз и количества жителей автомобильные дороги и сообщения создавались и изменялись совместно с развитием города.
Города в нашей стране относительно старые. При их планировке учитывались совершенно иные показатели численности населения, автомобилизации и роста промышленности (грузопоток и пассажиропоток). В настоящее время некоторые из данных показателей превосходят в разы. Таким образом уровень автомобилизации в 2013 году в среднем по городам России составил 257 автомобилей на 1000 человек, в то время как в 1970 году уровень автомобилизации составлял 5.5 авт/тыс. [1] Бурный рост автомобилизации в нашей стране привел к резкому возрастанию величины транспортного потока и значительному изменению его параметров.
Так же выросло население России: на 2013 Год население составило 143 347 059. В 1970 население нашей страны находилось на уровне 130 079 210. [1]
В настоящее время некоторые городские улицы и загородные дороги не отвечают современным требованиям, так как построены по устаревшим техническим требованиям, что вызывает замедления транспортного потока. Так же в текущих условиях нет возможности расширения и реконструкции схем улично-дорожных сетей многих городов из-за отсутствия свободного места для расширения УДС.
Все это приводит к «наполняемости» городов автомобильным транспортом с одной стороны и увеличением количества жилых застроек с другой стороны и как следствие затрудняет обеспечение безопасности движения и эффективности перевозок. Таким образом, регулирование режима движения остается наиболее перспективным вариантом улучшения условий движения транспортного потока.
Одним из методов, способным помочь в изучении транспортных потоков и получить данные о состоянии транспортного потока является метод, основанный на считывании номерных знаков автомобилей, движущихся в потоке.
Современное развитие устройств видеофиксации находится на высоком уровне, что позволяет фиксировать автотранспортные средства с достаточным для распознавания регистрационного номера разрешением. [2]
Принцип работы данного метода можно рассмотреть на примере участка улично-дорожной сети, на котором: прослеживается тенденция к увеличению задержек; появляются заторы; необходимо получить данные о скорости движения потока, о местах где возникают очаги заторов; а так же, построить модель транспортного потока. Для этого на основных интересующих исследователя участках располагаются приборы видеофиксации таким образом, что бы между соседними камерами были участки, на которых возможно замедление движения транспортного потока или же его полная остановка. Такими местами могут служить регулируемые и нерегулируемые перекрестки, пешеходные переходы, места концентрации ДТП и так далее.
Рис. 1. Примерная схема установки устройств фиксации
Посредством данных устройств видео-фиксации, установленных на интересующих участках УДС номерной регистрационный знак въезжаемого автомобиля записывается прибором видео фиксации. Происходит считывание номера и его распознавание в режиме «он-лайн». После этого, номерной знак и его параметры (время записи и номер записавшей камеры) записываются в базу данных и хранятся там до следующего появления автомобиля под объективом следующей камеры. Таким образом, зная расстояния между камерами и опираясь на разность времени между снятием показаний одного номера с соседних камер, возможно произвести расчет скорости движения.
где
-время фиксации номера, записанное последним
S- расстояние между соседними камерами.
В итоге, вычисленная скорость движения сравнивается с разрешенной или заданной оптимальной скоростью движения для данного участка, и на основании этого сравнения возможно сделать заключение о замедлении транспортного потока (о возникновении затора). На основании данных, полученных с такой системы возможно построение основной диаграммы транспортного потока.
Основными параметрами получаемыми данной системой должны быть параметры транспортного потока: приведенная интенсивность — N(авт/ч), транспортные задержки T(сек), скорость транспортного потока V (км/ч), плотность транспортного потока D(авт/км).
Для того, что бы получить весь набор данных предлагается интегрировать данную систему с базой данных ГИБДД, что позволит получать данные для определения приведенной интенсивности. Таким образом, при считывании номера, ПО обращается к базе данных ГИБДД, производит поиск считанного номера определяя тип автомобиля В итоге, возможно рассчитать приведенную интенсивность:
где qi — интенсивность движения транспортных средств i-го типа, авт/ч; kпр — коэффициент приведения для транспортных средств i-го типа; n — число типов транспортных средств, на которое разделены данные наблюдения. [4]
На рисунке 2 приведена общая блок-схема алгоритма работы данного метода.
Рис. 2. Общий цикл работы метода
Для обработки данных транспортного потока, проходящим между 2-мя соседними камерами может быть изображенных использован алгоритм расчета параметров на рисунке 3.
Рис.3. Алгоритм получения параметров транспортного потока. [3]
Автоматизированный метод чтения номеров может быть применен не только для целей исследования транспортного потока, но и может иметь практическое применение на существующих УДС для регулирования режима движения транспортного потока. В таких системах данный метод может быть использован как часть системы по регулированию светофорными циклами, с целью уменьшения транспортных задержек и исключения заторов (рис. 4).
Рис. 4. Схема организации регулирования светофорного цикла
Помимо использования с системах регулирования светофоров, данный метод может быть применен как один из элементов интеллектуальной транспортной системы, проводя аналитическую работу по определению мест, затруднительных для продвижения.
В связи с большим размеров необходимых расчетов встает вопрос о создании программного обеспечения способного помочь в решении поставленной задачи оптимизации получения данных автотранспортного потока. Для этих целей предлагается использовать разработанный ими алгоритм, представленный на рис. 2. И рис.3, которые позволяют на стадии проектирования схемы регулирования движения транспортного потока учитывать необходимые условия.
Литература:
1. World Bank Data: Motor vehicles (per 1,000 people) [Электронный ресурс]. — [2014]. — Режим доступа http://data.worldbank.org/indicator/IS.VEH.NVEH.P3
2. Система Считывания Автомобильных Номеров [Электронный ресурс]. — [2014]. — Режим доступа: http://www.mpixel.ru/public_htm/lpr.htm
3. ГОСТ 19.701–90. ЕСПД Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения.Введ. 01.01.1992. М.: Изд-во стандартов, 1992. 24 с.
4. Клинковштейн Г. И. Организация дорожного движения Учебник для вузов. — 5-е изд., перераб. и доп. — М: Транспорт, 2001–247 с.
