Функции видеонаблюдения. Основные элементы и схемы построения — КиберПедия 

Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...

Функции видеонаблюдения. Основные элементы и схемы построения

2018-01-13 239
Функции видеонаблюдения. Основные элементы и схемы построения 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

 

Компонентами систем управления дорожным движением являются видеомониторы, матричные видеокоммутаторы, видеокамеры, поворотные устройства и информационные системы управления движением, а также устройства, которые анализируют дорожную обстановку по изображениям, переданных в центр управления по интернету, по опто-волокнному кабелю и спутниковой связи. Главная задача - быстрая, точная передача изображений и другой информации.

В целом системы управления дорожным движением включают системы контроля трассы, системы распознавания автомобильных номеров и системы обнаружения нарушений.

Системы контроля трассы

Системы контроля трассы являются основными блоками построения системы управления дорожным движением. Они устанавливаются на перекрестках и отрезках шоссе для сбора из разных мест четких изображений, чтобы передавать центру мониторинга информацию о дорожной обстановке в режиме реального времени. Это, в свою очередь, позволяет предоставлять данную информацию водителям.

Системы распознавания автомобильных номеров

Наиболее важной особенностью систем распознавания автомобильных номеров является считывание номеров при пересечении автомобилем постов сбора пошлины и быстрая передача этой информации в центр управления для проверки. Тот образом, если автомобиль проезжает без оплаты, соответствующие власти автоматически уведомляются, что они могут остановить водителя. Кроме того, дорожная полиция может использовать сотовые системы передачи пакетов данных, чтобы быстро установить информацию об автомобиле.

В последние два года системы распознавания автомобильных номеров стали популярными. Некоторые системы, на базе Windows 2000 имеют точность идентификации до 95% в пределах 0,1 секунды, даже если автомобиль, движется при скорости 120 км/час. Теперь такие системы все более и более используются для контроля скоростных трасс.

Наибольшая проблема в настоящее время - вспышки при получении изображений ночью. Два наиболее важных фактора, гарантирующих точность, - это использование высококачественного инфракрасного или направленного освещения и выбор установки оборудования. Видеокамеры должны размещаться под углами, позволяющими получать прямые изображения номеров и водителей.

Системы обнаружения нарушений

Системы обнаружения нарушений устанавливаются для решения следующих задач:

- обнаружение нарушений правил движения и несчастных случаев,

- задержание нарушителей,

- контроль скорости и потока движения.

Разрешающая способность таких устройств отображения была проблемой. Теперь многие обращаются к цифровым видеокамерам, которые существенно повышают точность и разрешающую способность. Для инсталляции и тестирования системы, способной получать четкие изображения водителей, проезжающих на красный свет светофора, используется программное обеспечение

Должностные лица в Шензень (Китай) уже модернизировали оборудование следующего поколения, использовав, например, новейшие цифровые видеокамеры D60 производства Canon со скоростной фокусировкой и разрешающей способностью 6 млн. пиксел (до этого использовались D30 c 1,6…3 млн пиксел). Изображения могут передаваться с помощью кабеля или по беспроволочным коммуникациям типа GSM. Это подняло эффективность и точность работы системы.

Различия между использованием видеонаблюдения на шоссе и на городских улицах

Поскольку условия работы на скоростных трассах и на городских улицах существенно различны (на шоссе имеются посты сбора пошлины, а также пандусы на въезде и выезде, в то время как на городских улицах находятся светофоры) - системы видеонаблюдения, используемые в обоих случаях, несколько различны.

Вообще, системы видеонаблюдения, используемые на скоростных трассах, характеризуются интегрированными системами сбора информации, центрами мониторинга и системами выдачи информации. Они главным образом используются у пунктов сбора пошлины и считывателей карт для наблюдения и передачи информации.

Такие системы используются не только в часы пик для повышения средней скорости пассажиропотока и уменьшения пробок, но и для уменьшения вероятности дорожных происшествий и улучшения безопасности движения. Это, в свою очередь, уменьшает потери времени при движении и на заправке, снижает загрязнение среды. Подобные системы могут делать трафик более скоростным, безопасным и менее напряженным.

В отличие от этого, приборы с ручным управлением приводят к потерям времени и энергии. Системы распознавания номерных знаков, которые имеют оборудование микроволновой передачи, при больших расстояниях не могут соответствовать современным требованиям.

В настоящее время в системах управления дорожным движением начинают использовать передачу по оптоволокну, хотя некоторые отдаленные регионы все еще используют микроволновое приемо-передающее оборудование. Цифровое оборудование воспроизведения может передавать изображения только на расстояния, не превышающие 60 - 70 километров. Однако оптико-волоконные системы обеспечивают двухстороннюю многоканальную передачу изображений, а также передачу цифровой и аудио информации в полосе частот до 1,0 ГГц и выше. Это является дополнительным преимуществом по сравнению с использованием обычных кабелей, которые при таких расстояниях характеризуются слабыми сигналами, возможностью кодировать лишь статические и медленно изменяющиеся сигналы.

Вероятно, наибольшее преимущество подобных систем - это увеличенные возможности. В городах нужно контролировать каждую улицу, и поэтому необходимо объединить системы управления движением, включая системы для сбора информации, ее передачи и обработки. Это нужно, чтобы собрать воедино цифровые графические планы, GPS (Global Positioning System - глобальная система навигации и определения положения. Прим. Ю.Г.), трассы с односторонним движением, маршруты общественного транспорта, полицейские системы передачи, а также информационные системы с тем, чтобы достичь оптимальных условий движения.

При развитии таких систем городские власти также должны учитывать широкий диапазон других факторов. Они должны выбрать соответствующую технологию, чтобы выработать модели и руководствоваться ими при разработке других планов городского развития, при рассмотрении удобств использования, потребностей пешеходов и структуры коммуникаций.

Применение компьютерного моделирования для проектирования схем организации дорожного движения

Оценка качества проектных решений в сфере организации движения, особенно при проектировании сложных объектов: комплексных схем организации движения городов с населением свыше 500 тыс. жителей, временных схем организации движения на период перекрытия значительных участков улично-дорожной сети (УДС), - сопряжена с большим количеством трудностей объективного и субъективного характера. В основном эти трудности обусловлены отсутствием надежных методов прогнозирования распределения транспортных потоков в зоне проектирования при различных вариантах проектных решений, что, в свою очередь, связано с наличием большого количества факторов, влияющих на интенсивность движения автомобильного транспорта и распределение транспортных потоков по участкам УДС.

К таким факторам относятся:

  1. топологические характеристики, отражающие геометрическую структуру УДС и параметры ее отдельных элементов (например, ширина проезжей части, конфигурация перекрестков, транспортных развязок);
  2. факторы связанные собственно с организацией движения (одностороннее движение, запреты маневров на перекрестках, запреты движения грузового транспорта);
  3. факторы, связанные с наличием светофорного регулирования (схемы пофазного разъезда и параметры светофорного регулирования, характеристики регулируемых направлений, наличие координированного управления светофорными объектами);
  4. характеристики дорожного покрытия, отражающие его состояние и влияющие на условия движения транспорта;
  5. факторы, связанные с наличием пешеходных потоков и организацией движения пешеходов (дислокация нерегулируемых и регулируемых пешеходных переходов, наличие пешеходных ограждений);
  6. факторы, связанные с движением маршрутного общественного транспорта (интенсивность движения маршрутных автобусов и троллейбусов, дислокация остановок трамваев при расположении трамвайного полотна в одном уровне с проезжей частью и частота движения трамваев);
  7. факторы, связанные с парковкой транспортных средств на проезжей части, создающей помехи движению транспортного потока.

Очевидно, что учесть все многообразие этих факторов экспертным путем для построения прогнозных потокораспределений можно лишь при рассмотрении небольших участков УДС. Проектирование сложных схем организации движения требует создания и использования компьютерных моделей.

Помимо перечисленных факторов, на распределение транспортных потоков решающее влияние оказывает спрос на передвижения на автомобильном транспорте, характер которого существенно изменился за последнее десятилетие как в количественном, так и в качественном отношении. Экономические изменения, происшедшие в России в этот период, привели не только к многократному росту уровня автомобилизации, но и резкому увеличению доли деловых передвижений, которые в настоящее время определяют пиковые нагрузки на УДС.

К сожалению, существовавшие до настоящего времени /1, 2, 3, 4/ модели распределения транспортных потоков не позволяли учесть всего многообразия перечисленных выше факторов и ориентированы скорее на градостроительное проектирование, чем на задачи организации дорожного движения. В частности, модель, широко используемая в ЗАО «Петербургский НИПИград», учитывает только топологические характеристики УДС. Отсутствует и опыт определения спроса на деловые передвижения на автомобильном транспорте. Это предопределило необходимость создания алгоритма и реализующей его компьютерной модели, позволяющей адекватно оценить последствия реализации проектных решений в сфере организации движения.

Работы по созданию такого алгоритма велись с 1992г. Предварительная DOS-версия программы была апробирована в Государственном институте системотехники (г. Омск) при разработке комплексных схем организации дорожного движения городов Екатеринбург, Иваново, Кемерово, Ижевск и др. и подтвердила эффективность предложенного алгоритмического подхода.

Это позволило ЗАО «Инвестпроект» в 1997г. приступить к разработке транспортной модели Санкт-Петербурга, основанной на применении современных компьютерных технологий.

При общей традиционности подхода реализованная в транспортной модели Санкт-Петербурга постановка задачи распределения транспортных потоков обладает рядом существенных особенностей и преимуществ по сравнению с использовавшимися ранее методами решения задач данного класса.

1. В отличие от традиционно используемого в моделях такого типа графа, вершины которого соответствуют перекресткам, а дуги – перегонам УДС, в рассматриваемой модели используется специальный граф организации движения, вершины которого соответствуют стоп-линиям на подходах к перекресткам, а дуги – проездам транспорта между стоп – линиями, что позволяет адекватно отобразить все особенности системы организации движения.

2. Cчет ограничений, связанных с запретами отдельных маневров транспортных средств и наличием одностороннего движения, осуществляется путем удаления из графа организации движения соответствующих дуг.

3. Учет ограничений движения грузовых автомобилей описывается путем выделения в графе организации движения подмножества дуг, по которым запрещено движение грузового транспорта.

4. Транспортный поток по дуге рассматривается как вектор, составляющими которого являются потоки легкового транспорта, грузового транспорта и грузового транспорта, имеющего пропуск под знак запрета грузового движения. Целевая функция модели является в сущности обобщением функционала (1) на векторный случай, а потоковые ограничения обеспечивают баланс каждой составляющей транспортного потока и реализацию трех матриц корреспонденций: матрицы передвижений на легковом транспорте и двух матриц передвижения грузовых автомобилей – имеющих пропуска для проезда под знак запрета грузового движения и не имеющих их.

5. Функция обычно /3,4,6/ рассматривалась как зависящая от длины дуги, числа полос на соответствующей автомобильной дороге и ряда эмпирически определяемых параметров. В модели, используемой ЗАО «Петербургский НИПИГРАД», для описания затрат времени на проезд по дуге применялись несколько (менее 20) типовых функций. В разработанной модели для каждой дуги автоматически формируется индивидуальная функция затрат, зависящая не только от длины дуги и числа полос движения, но и от наличия на соответствующих дуге перегонах сечений, обуславливающих задержку транспортного потока, а также интенсивности движения нерельсового общественного транспорта и состояния дорожного покрытия. К сечениям, обуславливающим задержки транспортного потока, относятся стоп–линии на подходах к перекресткам, пешеходные переходы, трамвайные остановки в одном уровне с проезжей частью.

Для каждого из перечисленных типов сечений в модель встроены блоки, определяющие величины задержек транспорта в зависимости от характеристик сечений (например, параметров светофорного регулирования, частоты и продолжительности остановок трамваев) и интенсивности транспортных потоков.

Помимо перечисленных особенностей, транспортную модель Санкт-Петербурга отличает наличие блоков определения спроса на деловые (а не только на трудовые) передвижения на легковом транспорте и спроса на грузовые перевозки.

Начиная с 1998г. транспортная модель Санкт-Петербурга использовалась ЗАО «Инвестпроект» и ЗАО «НИПИ территориального развития и транспортной инфраструктуры» для решения ряда задач, связанных как с проектированием организации движения (определение путей объезда перекрываемых участков УДС и разработка схем организации движения на период перекрытий), так и с более общими проблемами градостроительного характера. Примерами таких задач могут служить прогноз транспортных потоков на трассах Западного скоростного диаметра и Кольцевой автомобильной дороги, определение приоритетности проектов развития УДС, выполненное в рамках разработки «Программы первоочередных мер стабилизации транспортной системы Санкт-Петербурга до 2004 г. и прогноза ее комплексного развития на перспективу до 2010 г.». Опыт работы с моделью подтвердил возможность ее эффективного использования.

Вместе с тем на ближайшее время планируется продолжить работы по совершенствованию модели и входящих в нее блоков. Эти работы должны включить в себя:

1. создание блока моделирования передвижений с культурно-бытовыми и рекреационными целями, что позволит моделировать транспортные потоки в выходные и предвыходные дни;

2. усовершенствование механизма определения задержек транспорта на нерегулируемых перекрестках и кольцевых пересечениях;

3. реализацию процедуры моделирования «фоновых потоков» и их внутрирайонного распределения;

4. разработку механизма учета влияния распространения очередей на заторовых перекрестках.

 

Дальнейшие планы совершенствования модели предполагают создание блока прогноза уровня безопасности дорожного движения, однако, как показывают предварительные исследования, в настоящее время не существует методик, позволяющих достоверно оценить влияние мероприятий по совершенствованию организации движения на его безопасность, что является существенным препятствием для скорейшего включения в модель этого блока.

 


Поделиться с друзьями:

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.02 с.