专利名称：基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法
技术领域：
本发明涉及一种监测道路拥堵的方法及相应的监测装置。
背景技术：
国内外关于如何监测判断交通拥堵有很多方法，地感线圈检测法，摄像头检测法，微波监测法。主要为摄像实时监控判别，这些方法运行成本及装备要求高，在实际运行并不经济。此外还有一些其他方法正处于实验室阶段或虽已技术成熟，但在应用中受到费用、运行干扰等因素的制约，因此并未得到推广应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于汽车怠速声音分析的道路拥堵监测方法及装置，该方法运用频谱分析的原理，对汽车怠速声音特有的频段进行处理，进而实现道路拥堵状况的判断。
为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的:一种基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法，其特征在于，包括下述步骤:( I)对道路上行驶车辆发出的怠速声音进行采集，并转化为电信号，采样时间间隔为10秒，再由音频放大电路对这些电信号进行放大，经低通滤波电路后将电信号所含频率控制在100HZ以下，最后通过电平抬升电路将电信号输出至DSP处理器；(2) DSP处理器将含怠速的能量谱信号数模转换后，在采样时间间隔内，每2秒进行一次傅里叶变换，并将FFT变换后的能量谱叠加，形成累计的分辨率达0.6Hz以下的特征能量谱，在该特征能量谱的20Hz-50Hz的范围内寻找峰值，并将该峰值与峰值附近0.2Hz范围的能量与10秒内的累计的特征能量谱做比，得出系数拥堵系数k ;(3)当k〈10时，判断为车辆处于通行的X状态；当k > 10时判断为车辆处于停滞的T状态；(4)每五分钟进行一次统计，用Nx表示该段时间内X状态的个数，Nt表示该段时间内T状态的个数，当:a、Nt < Νχ*0.3;则判断为道路畅通；b、Νχ*0.3 ≤Nt < Νχ*0.7 则判断为道路繁忙；c、Νχ*0.7 < Nt ;则判断为道路拥堵。上述方法中，所述采样是以572Hz采样率进行，采样点为1024个。将信号进行傅里叶变换之后，对FFT的结果进行能量补偿，即根据所得累计特征能量谱中的峰值点与第二峰值点的比值，来确定相应的补偿系数。本发明相比现有交通拥堵监测方法，其优点是，通过对汽车怠速声音频谱的分析来判定道路的拥堵情况，其构思巧妙、应用方便、运行成本低廉。实验产品联网后，通过对各测量点拥堵系数k值的分析，即可简单判断道路拥堵状况，对于城市管理者在控制中心了解路况，及时做出交通调控有着重要的参考作用。另外，本发明监测装置可采用价格低廉，接口简单的芯片、DSP及常规电路制造，如声音的采集可采用麦克风电路。在数字信号的采集与传输中，DSP展现出其特有的优越性，速度快，成本低，功耗低，高性能的处理能力，具有强大的外部通信接口(SCI，SPI, CAN)便于构成大的控制系统，用其处理分析频谱数据可以快速得到想要的结果；整个装置体积小、重量轻、便携且环保。
以下结合附图及具体实施方式
对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明装置的整体主要部分电路原理图。图2是本发明装置的麦克风入端音频放大电路图。图3是本发明装置的低通滤波放大电路图。图4是本发明装置的电平抬升电路。图5是本发明方法的流程示意图。图6是“X”状态的能量谱。图7是“T”状态的能量谱(测量点以小车为主)。图8是“T”状态的能量谱(测量点以大车为主)。
具体实施例方式一种基 于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测装置，包括前端电路和DSP处理器。整体电路参见图1，整体电路图主要部分为DSP2812工程的最小系统包含:电源电路，ADC电路，时钟电路与怠速声音传感器包含:声音采集放大电路、低通滤波器、电平抬升电路。麦克风采用浮地方式接入SSM2019输入端2_3，SSM2019输出端管脚6通过33K电阻接入AD0P07电阻电容二阶滤波电路，AD0P07输出端6接AD8607管脚3，AD8607输出端I 接 DSP ADCINA1 端。前端电路的功能主要是对道路上行驶车辆发出的声音进行采集，并将采集到的信号经放大后进行初步的处理。为了达到对于声音信号的要求，前端电路中包括麦克风入端电路、音频放大电路、滤波电路以及电平抬升电路四部分，该装置可由独立电源供电。首先由麦克风入端电路对声音信号进行收集并转化为电信号，再由音频放大电路对电信号进行放大，经低通滤波电路后将电信号所含频率控制在100HZ以下。最后，由于前端电路输出所接的DSP对于信号的采集有一定的电平要求，在前端电路的最后一级设计了一个电平抬升电路，将信号电压幅值抬升至所需要求。(I)音频放大电路此入端电路将声信号转换为电信号，使用抗干扰能力强的麦克风。输出电信号幅值为O — IOmv。本电路采用音频产品为SSM2019，其作用为将麦克风的电信号放大，放大倍数由接入电阻Rg决定，具体电路图见图2。(2)滤波放大电路由于后期处理需要将模拟信号装换为数字信号进行处理，有效信息低于60Hz，为了避免混叠效应，此处进行模拟滤波，截止频率IOOHz，采用芯片为8管脚0P07，可调节二阶低通滤波器(更容易选取电阻电容)。使用的滤波电路为常见的低通滤波电路。具体电路图见图3。(3)电平抬升电路DSP入端电压要求0-2.8V，故需要将放大后的交变信号抬升为直流信号，I片AD0807即可实现。具体电路图见图4。其中，①电路出端电容Cll其抗混叠作用，C12选择大容量电容，②电路同样需要此电容，提供平稳电压保持AD转换电压稳定(采样保持)。本前端电路的芯片选择主要考虑因素为供电方面，正负5V，以便制作便携设备。对于其他性能指标绝大多数芯片都能满足。DSP处理部分此处采用TI公司2812型DSP对由前端电路输出电信号进行采集，数模转换后对信号进行FFT分析。声音信号通过模拟电路采集后，送入DSP，每2秒进行一次FFT变换。参考图5，电路模块流程图，主要为采集、滤波、抬升、运算4个部分。参考图6，DSP (数字信号处理器)程序设计。程序整体由5个主要部分组成，分别是初始化、采样、FFT变换、FFT修正和叠加处理。采样部分主要是以10秒为一周期定时采样，以572Hz采样率进行采样1024个点。为了使结果可靠，需要保证两个条件，一是采样时间要合适，过短的采样时间不能真实反应道路的拥堵情况，本程序选择以10秒为一段(采样周期)来进行；二是采样频率要足够大，采样频率过低，会减小频谱的分辨率，不利于得到精确的结果。为了达到较高的分辨率，我们利用声音能量的可叠加性把10秒分为5份，每2秒一次进行傅里叶变换后累加在一起，最终使分辨率达到了 0.558Hz。FFT变换部分主要是利用TI公司自带FFT库进行傅里叶变换。当采样率是采样信号频率的二次方的时候，并且采样精度`很高时，FFT的结果精度也十分的高。然而，当采样率是采样信号频率的二次方，或采样精度很高时，有一个不满足的时候，FFT的精度很大打折扣，这时就需要对FFT的结果进行修正，本发明采用常用的TI公司自带FFT修正表格进行修正。由于FFT变换中存在频谱泄露的情况，导致干扰谐波的出现以及特征频率处的能量衰减。但由于前端电路已经进行较好的低通滤波，并且窗函数选取较合适，因此干扰谐波的影响几乎可以忽略，但是特征频率处的能量衰减不能忽略，故在将信号进行FFT之后，提供了以下算法来补偿能量的衰减，即根据所得频谱中的最高峰值点与第二高峰值点的比值，来确定相应的补偿系数。各个补偿系数的确定是由得到并处理的大量实验数据结果总结出来的，对于本系统的修正有很好的效果。叠加处理部分主要是依据能量可叠加原理把10秒钟内采样信号分5次FFT变换后得出的频谱(能量谱)叠加起来得到最后的累计特征频谱(能量谱)，在累计特征频谱的20Hz-50Hz的范围内找到怠速频率(峰值)。拥堵系数k是由怠速频率幅值及该幅值附近0.2Hz范围的能量与10秒钟内FFT变换后累计的特征频谱比较所得来的，其反应的是怠速频率的突出程度(相对于整个能量谱曲线陡峭程度)。在拥堵时特征频率范围内有明显突出的怠速频率，而通畅时特征频谱分布较平均。经由大量实验表明，在道路畅通情况下声音的能量谱中，能量在个频段的分布较为平均，此时曲线是较平缓的，或呈“毛刺”状但曲线总体呈现平坦，所对应的k值较小。或由于环境影响等，在l-2Hz会有所集中，但由于超出了计算k值的峰值的取值范围，所以计算出来的k值依然很小。当道路进入拥堵状态，即在测量点车辆是不熄火停止的，所得到的能量谱在20Hz-40Hz范围内有明显的尖峰，曲线十分陡峭，对应的k值比前两种情况大很多。经实验统计，小型车较多时，能量谱的尖峰所对应的频率较低，在20Hz-30Hz之间，其中以私家车尤为小，出租车和9座以下小型货、客车较大。而对于大型车，其能量谱峰值所对应的的频率较高，普遍在30Hz-40Hz，且分析的k值较大，即能量集中情况更为明显。在不同情况下k的计算值有很明显的不同，不同的道路情况所对应的能量谱有很大不同。如图7-图8所示。采用本发明方法对道路拥堵状况判断第一套装置组装好后，我们进行了外出测量，测量结果以k值和能量谱最大值所在频率的形式呈现。我们将测量数据按测量时间的先后编序号，共测量了 X状态(车辆处于通行状态)数据400组，T状态(车辆处于停滞状态)数据352组。测量地点在西安市咸宁西路兴庆路交叉口，交大北门。时间主要在中午和下午的交通高峰。第101-125组数据如表I所示。表I
权利要求
1.一种基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法，其特征在于，包括下述步骤: (1)对道路上行驶车辆发出的怠速声音进行采集，并转化为电信号，采样时间间隔为10秒，再由音频放大电路对这些电信号进行放大，经低通滤波电路后将电信号所含频率控制在100HZ以下，最后通过电平抬升电路将电信号输出至DSP处理器； (2)DSP处理器将含怠速的能量谱信号数模转换后，在采样时间间隔内，每2秒进行一次傅里叶变换，并将FFT变换后的能量谱叠加，形成累计的分辨率达0.6Hz以下的特征能量谱，在该特征能量谱的20Hz-50Hz的范围内寻找峰值，并将该峰值与峰值附近0.2Hz范围的能量与10秒内的累计的特征能量谱做比，得出系数拥堵系数k ； (3)当k〈10时，判断为车辆处于通行的X状态；当k> 10时判断为车辆处于停滞的T状态； (4)每五分钟进行一次统计，用Nx表示该段时间内X状态的个数，Nt表示该段时间内T状态的个数，当: a、Nt< Νχ*0.3;则判断为道路畅通； b、Νχ*0.3彡Nt < Νχ*0.7则判断为道路繁忙； c、Nx*0.7 < Nt ;则判断为道路拥堵。
2.如权利要求1所述的基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法，其特征在于，所述采样是以572Hz采样率进行，采样点为1024个。
3.如权利要求1所述的基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法，其特征在于，将信号进行傅里叶变换之后，对FFT的结果进行能量补偿，即根据所得累计特征能量谱中的峰值点与第二峰值点的比值，来 确定相应的补偿系数。
全文摘要
本发明公开了一种基于汽车怠速声音频谱的道路拥堵监测方法，其特征在于，依据道路拥堵时机动车怠速声音在环境中所占比例较高。将一定时间内采集到的道路声音进行FFT变换，在低频区域(20Hz-40Hz)内拥堵与畅通两种状态下的频域能量谱有明显区别，拥堵时怠速频率处将有明显尖峰。经算法将尖峰陡峭程度转换成系数k，并建立相应于k值的道路状况评判标准。实验证明通过对k值的计算，可有效检测道路拥堵状况。
文档编号G08G1/01GK103247175SQ20131015303
公开日2013年8月14日 申请日期2013年4月27日 优先权日2013年4月27日
发明者杨建国, 王碧阳, 石元杰, 马健, 熊觊新, 石佳 申请人:西安交通大学