Алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока на основе фиксации амплитудной величины акустического излучения автомобиля

Алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока на основе фиксации амплитудной величины акустического излучения автомобиля

С.М. Францев

Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

Аннотация: Предложен алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока по акустическому излучению автомобилей на основе фиксации амплитудной величины акустического сигнала. Предлагаемый алгоритм реализован в пакете МАТЬАВ. Для апробации предложенного алгоритма проведены натурные исследования на улично-дорожной сети г. Пенза.

Ключевые слова: шум, интенсивность транспортных средств, транспортный поток, MATLAB, амплитуда сигнала, акустика, пассивный акустический детектор транспорта.

В настоящее время исследуется множество способов акустического получения интенсивности транспортного потока, таких как: использование акустических сигнатур транспортных средств, распределения мощности акустического сигнала по полосам движения и метод с использованием аппарата исчисления конечных разностей (по смене знака производной от уровня сигнала) [1].

Задача решается путем анализа акустического излучения транспортного потока на основе фиксации на микрофон шума от транспортных средств [2 -4], с последующей обработкой аудиозаписи в соответствии с заданными алгоритмами.

Шум - это акустическая характеристика, включающая в себя неупорядоченное сочетание различных по силе и частоте звуков [5].

В работах [6, 7] описано, что при приближении транспортного средства к микрофону уровень сигнала резко увеличивается, и, следовательно, максимальный уровень сигнала приходится на момент нахождения автомобиля перед микрофоном.

Интенсивность транспортного потока - это число транспортных средств, проезжающих через сечение дороги в единицу времени [8].

Величина интенсивности вычисляется с помощью детекторов транспорта, использующих заложенные в них алгоритмы [9, 10].

Предлагается алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока по акустическому излучению автомобилей на основе фиксации амплитудной величины акустического сигнала. Алгоритм реализован в пакете MATLAB и заключается в следующем.

На проезжей части производится запись акустических характеристик транспортного потока на цифровую видеокамеру. Полученный аудиофайл proba.wav преобразуется при помощи функции [y]=audioread('proba.wav') в массив, преобразуется по модулю y=abs(y) и производится построение графика функцией р1о^у) (рис. 1).

Шкала оси х - число отсчетов из массива *105.

|]|-1-1----

О 0.5 1 1.5 2 2.5

Рис. 1. - График акустических характеристик транспортного потока

По значениям массива с помощью фильтра Баттерворта w]=butter(n, Wn) и функции w, у), plot(y) проводится фильтрация сигнала без

внесения временной задержки и построена огибающая сигнала (рис. 2) -кривая, огибающая максимумы акустического сигнала в процессе пересечения транспортным средством зоны детектирования.

111-1-1-1-1-

О 0,5 1 1.5 2 2.5

Рис. 2. - Огибающая сигнала после обработки фильтром Баттерворта и

фильтрации сигнала без внесения временной задержки

2

Так как полученный сигнал имеет нежелательные выбросы, которые могут привести к ложному срабатыванию, проводим обработку сигнала с помощью алгоритма среднего скользящего y=smooth (у, 40000), plot(y).

Рис. 3. - График после обработки алгоритмом среднего скользящего

Амплитудную величину акустического сигнала определяем по смене знака производной первого порядка от уровня сигнала у=&й" (у, 1), р1о^у) (рис. 4).

Рис. 4. - График после взятия производной первого порядка от сигнала

Для уменьшения вероятности ложных срабатываний полученный график производной усредняем с помощью алгоритма среднего скользящего (рис. 5).

Рис. 5. - График после обработки алгоритмом среднего скользящего

Для определения момента, когда производная меняет знак, разработано и реализовано в пакете Матлаб следующее. В начальный момент времени, когда график производной имеет положительную величину и выше заданного порогового значения, заносим в переменную "прирост" логическую единицу (лог. 1). Далее, когда график производной имеет

2

отрицательную величину или меньше порогового, то заносим в переменную "снижение" лог. 1. Если "прирост" =1 и "снижение" =1, то считается, что автомобиль проехал через зону детектирования и на графике этом момент отмечается лог. 1 .

Для апробации предложенного алгоритма на цифровую видеокамеру проведена запись акустических характеристик транспортного потока на улично-дорожной сети г. Пенза (рис. 6).

Рис. 6. - Результаты исследований числа транспортных средств на ул. Володарского г. Пензы в 10:00 (одна полоса движения в каждом

направлении)

Таким образом, предложенный алгоритм вычисления интенсивности транспортного потока по акустическому излучению автомобилей на основе фиксации амплитудной величины акустического сигнала, реализованный в пакете MATLAB путем введения функций среднего скользящего и первой производной от исходного сигнала, работоспособен. Относительная погрешность результатов исследований интенсивности, полученных по результатам натурных исследований, составила 18 %.

Литература

1. Посмитный Е.В., Медовщиков М.И. Методика определения интенсивности транспортного потока по акустическому излучению с использованием аппарата исчисления конечных разностей / Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. КубГАУ, 2012. - №10(84). С. 964 - 974. URL: ej.kubagro.ru/2012/10/pdf/76.pdf.

2. Францев С.М., Савенков А.В. Исследование шумовых характеристик транспортного потока на базе направленного микрофона типа "бегущая волна". Инженерный вестник Дона, 2015, №2, часть 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/2956.

3. Францев С.М., Савенков А.В. Натурные исследования интенсивности транспортного потока на базе направленного микрофона типа "бегущая волна". Инженерный вестник Дона, 2016, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3813.

4. Францев С.М., Коробов М.А. Исследование работы направленных микрофонов типа «бегущая волна» и «линейного» типа // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1. URL: web.snauka.ru/issues/ 2017/01/76903.

5. Тэйлор Р. Шум. - М.: Мир, 1978, 308 с.

6. Францев С.М., Савенков А.В. Определение интенсивности транспортного потока на основе фиксации уровня шума // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 4. URL: web.snauka.ru/issues/2015/04/51555.

7. Францев С.М., Савенков А.В. Исследования шумовых характеристик транспортного потока на базе различных конструкций направленных микрофонов // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 11. URL: web.snauka.ru/issues/2016/11/74283.

8. Клинковштейн Г.И., Афанасьев М.Б. Организация дорожного движения: Учебник для вузов. - М:. Транспорт, 2001 - 247 с.

9. Traffic Detector Handbook: Third Edition-Volume I, Turner-Fairbank Highway Research Center, 2006, 288 p.

10. Traffic Detector Handbook: Third Edition-Volume II, Turner-Fairbank Highway Research Center, 2006, 394 p.

References

1. Posmitnyy E.V., Medovshchikov M.I. Politematicheskiy setevoy elektronnyy nauchnyy zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta, 2012, №10 (84). URL: ej.kubagro.ru/2012/10/pdf/76.pdf.

2. Frantsev S.M., Savenkov A.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №2, chast' 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/2956.

3. Frantsev S.M., Savenkov A.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №4. URL : ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3813.

4. Frantsev S.M., Korobov M.A. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii, 2017, № 1, URL: web.snauka.ru/issues/ 2017/01/76903.

5. Teylor R. Shum [Noise]. M, Mir, 1978, 308 p.

6. Frantsev S.M., Savenkov A.V. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii, 2015, № 4, URL: web.snauka.ru/issues/2015/04/51555.

7. Frantsev S.M., Savenkov A.V. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii, 2016, № 11, URL: web.snauka.ru/issues/2016/11/74283.

8. Klinkovshteyn G.I., Afanas'ev M.B. Organizatsiya dorozhnogo dvizheniya [Traffic management]. M, Transport, 2001, 247 p.

9. Traffic Detector Handbook: Third Edition. Volume I, Turner-Fairbank Highway Research Center, 2006, 288 p.

10. Traffic Detector Handbook: Third Edition. Volume II, Turner-Fairbank Highway Research Center, 2006, 394 p.