4.1 智慧交通信息感知技术

交通信息感知是智慧交通系统的基础环节和重要组成部分，它为智慧交通系统后期的处理决策、管理控制提供了科学依据。准确、及时、完整的信息感知，对整个智慧交通系统的有效运行起到非常重要的基石作用。

4.1.1 交通信息感知技术发展历程

交通信息感知技术的发展，大致可分为三个阶段，见表4-1。第一阶段指早期的交通数据采集，主要依靠人工计数和调查表格实现，例如按键式人工计数和居民出行调查表等，这些方法至今还有其实用性。第二阶段始于20世纪60年代，随着交通控制或交通信息服务需求的增加，感应线圈检测技术、超声波检测技术、红外线检测技术和移动信息采集技术等开始出现。第三阶段，20世纪80年代末，远程微波检测技术、视频图像式检测技术和信标光式检测技术等研制成功，20世纪90年代获得应用[11]。

早期的交通信息感知技术主要以人力为主，后随着交通量不断增大，以及先进技术的发展应用，出现了磁频采集、波频采集等信息感知方式，运用的技术主要有磁力检测、微波检测、超声波检测、红外线检测等。其中，应用比较广的有磁力检测、微波检测；超声波、激光和红外线等信息采集技术分别由于使用寿命、安全、红外线污染等原因，应用较少[12]。

随着交通系统的不断发展，客货运量不断提升，传统的交通信息采集感知方式就出现了不足。

一方面，原有采集方式采集到的信息不够全面，调度管理人员难以掌握现场的实际情况，需要视频检测类技术的支持；另一方面，交通系统对实时动态交通信息需求的不断提高，世界各国交通管理部门和科研人员开始进行交通移动采集技术的选择和实验，希望借助移动采集技术的特点弥补固定采集技术的缺点，完善整个交通信息感知系统。视频检测、射频识别、无线定位等技术的应用也不断广泛起来。

4.1.2 智慧信息采集关键技术

未来，智慧交通系统对信息采集的实时性、准确度、完整度的要求将会更高，此外，智慧信息采集技术的重要发展方向就是实现全面感知，即智慧交通信息采集系统需要应用各类物联网感知技术和手段，实现对交通参与者、交通运输基础设施、交通状态、气象环境状态、机电设备状态等要素的全样本感知，并通过多种接入方式将感知信息传输至交通通信网络。这些都需要新技术的填补。目前，基于无线传感网络（WSN）提出的一种视觉传感器网络（VSN）[18]吸引了学术界的广泛关注。

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量传感器节点相互通信形成的多跳自组织网络系统，是物联网底层网络的重要技术形式。随着无线通信、传感器技术、嵌入式应用和微电子技术的日趋成熟，WSNs可以在任何时间、任何地点、任何环境条件下获取人们所需信息。由于WSNs具有自组织、部署迅捷、高容错性和强隐蔽性等技术优势，非常适用于智能交通系统等众多领域[19]。

现有的无线传感器网络一般测量标量数据，像温度、压力、湿度或目标的位置等信息。这种网络采集和处理的信息有限，迫切需要将信息量丰富的图像、视频等视觉信息引入到传感器网络中来，实现细粒度、精准信息的环境监测。随着近期成像技术和微机电系统的进步，大规模生产的小型、低能耗、低成本的图像/视频传感器已经推动了视觉传感器网络的发展[20]。这种发展趋势在信息采集上主要体现在以下几个方面[12-13]：

1.高灵敏度、强耐久性、微小型传感器

传感器的灵敏度直接关系到采集数据的准确性，传感器的耐久性影响了传感器的使用年限、后期维护的成本与稳定性，微型尺寸的传感器更适合在路面中铺设与工作。注重实现传感器的高灵敏度、强耐久性与微小尺寸规格成为其发展中的重要部分。

2.多类型传感器融合应用

不同类型的采集技术在采集信息类型、环境适应性等方面各有优劣，视觉传感器网络将不同类型传感器进行组合，能够采集到更为精准多样的交通信息，并且随着光学传感器工艺和图像处理技术的提高，计算机技术、通信技术、信息技术的不断发展，交通信息采集类传感器将会实现更长远的发展目标。

3.智能相机发展

近年来，随着计算机图像处理和智能识别技术的不断突破和完善，越来越多的新方法和数学工具被运用于这一领域，利用机器视觉信息采集装置来进行信息采集，已成为该领域的重要发展方向。基于图像/视频的交通信息采集技术正朝着智能化、网络化、集成化、实时性、视觉检测立体化等方向发展。

4.无人化设备应用

随着人工智能的不断发展，各种无人化设备在交通监控、信息采集等方面开始发挥越来越大的作用。以无人机为例，通过装载传感器和摄像机、照相机，可以在空中及时获取特定路段或区域的交通信息。与一般意义上的视频采集技术相比，无人机在保留视频采集交通信息时的优点的同时，还具有快速到达、不受地面状况干扰等独特的优势。