让道路通行更高效,激光雷达技术应用于交通流量监测

实时交通车流监测

近日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》,《规划》强调了数字基础设施的高效联通、数据要素价值的有效释放,提出在交通等重点领域推动数字技术和实体经济深度融合。

在数字交通中,城市交通车流量的统计是一个重要的环节,它可以帮助控制和管理道路交通状态,并为城市交通的合理规划提供基础数据。

实时检测车流量可以在缓解城市交通拥堵提高交通运输效率以及合理分配交通资源方面发挥重要作用。

 

现有监测手段的不足

由于交通场景的复杂性,传统的车流量提取方法,如感应线圈、超声波、红外线和视频检测等方式,往往容易受到天气、光照等自然环境变化的影响。

目前,在实际应用中,道路交叉口常常使用视频和毫米波雷达相结合的方式进行感知,但毫米波雷达在三维感知时存在点云稀疏、三维形状信息不全等缺陷。针对这些问题,需要更加先进的感知技术,提高车流量检测的准确性和稳定性,更好地支持交通管理和规划。

 

基于激光雷达的智能监测

随着激光雷达技术的不断进步和普及,以其替代毫米波雷达,结合视频相机,通过视频与激光点云融合,可以实时呈现交叉路口车辆的全部信息,并且不受环境光照影响,能够昼夜工作

此外,激光雷达检测可以直接获取车辆的高度、宽度和车型等信息,并且可以克服车辆遮挡的问题,提高了检测的准确性。利用激光雷达技术进行交通监控可以为城市交通管理提供高质量高精度的数据支持,有助于提高交通安全、减少交通拥堵,促进城市交通的智能化和高效化发展。

利用激光雷达测量交通流量,其优势包括:

● 高精高效,实时获取厘米级高精度三维点云数据。

● 适应性强,可在全天候、多工况条件下稳定运行。

● 操作简单,集成后台管理系统,提供友好设置界面。

● 成本低廉,自主研发集成核心器件,减少采购、维护成本。

 

绿土提供的方案

基于以上需求以及方案优势,数字绿土推出全息路口融合感知系统,该系统基于激光雷达和机器视觉技术,适用于车路协同和交通控制诱导两大应用场景。能够全面感知交叉口区域内所有交通参与者的类型、实时经纬度、航向角和速度等属性。利用激光雷达提供的目标结构化数据和视频流数据进行深度融合,实现厘米级感知精度。运用深度学习算法识别交通参与者,输出其速度、方向、航向角和属性等相关数据。

数字绿土全息路口融合感知系统

 

该系统主要具有以下特点:

1、精准测量

通过激光点云和影像数据融合,获取车辆高度、宽度、影像和行驶速度等信息,实现精准统计车流量数据,供交管路政部门参考。

2、后台管理

后台监控管理平台可实时浏览前端采集数据,提供灵活的工作模式和方便清晰的数据回查。

3、适用广泛

适用于高速公路、城市公路、交叉路口、易拥堵路段等多种场景,无惧环境影响。

 

以上为数字绿土全息路口融合感知系统在交通车流监测上的应用概览。

道路犹如城市的血脉,通畅、有序的交通方能给城市的发展进步输送源源不断的生命力,数字绿土希望以高效智能的手段,保障交通的平稳有序运行,辅助交通管理和规划,让交通永葆健康和活力。