本發(fā)明涉及智能感應(yīng)控制，具體為基于多模態(tài)傳感器融合的智能感應(yīng)控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進程的加快以及機動車保有量的迅速增長，交通擁堵、交通事故等交通問題日益凸顯，對智能交通管理系統(tǒng)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的交通管理手段往往依賴單一類型的傳感器來獲取交通信息，例如僅依靠攝像頭獲取圖像數(shù)據(jù)，或者僅利用雷達檢測車輛速度與距離等信息。

2、然而，單一傳感器存在諸多局限性。以攝像頭為例，其在惡劣天氣條件下，圖像采集的清晰度會大幅下降，進而影響對交通參與者的識別和交通狀況判斷的準確性。而雷達傳感器雖然能較好地檢測目標物體的距離、速度等動態(tài)信息，但對于目標物體的具體類型識別能力較弱，難以精確區(qū)分不同種類的交通參與者。另外，地磁傳感器雖然可以感知車輛的通過和停留情況，但所提供的交通信息相對單一，無法全面反映交通場景的整體狀況。

3、鑒于單一傳感器的這些不足，為了實現(xiàn)更準確、全面的交通信息感知，進而提升交通管理的智能化水平和控制效率，需要一種能夠融合多種類型傳感器數(shù)據(jù)，并基于融合后信息進行智能決策的方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供基于多模態(tài)傳感器融合的智能感應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，通過整合多種傳感器的優(yōu)勢，克服單一傳感器的局限性，精準且全面地獲取交通信息，以此為基礎(chǔ)進行智能決策，實現(xiàn)對交通流量的有效調(diào)節(jié)、交通事件的及時響應(yīng)以及交通運行效率的整體提升。

2、基于多模態(tài)傳感器融合的智能感應(yīng)控制方法，包括：

3、s1、多模態(tài)傳感器部署與數(shù)據(jù)采集：在智能交通管理區(qū)域部署多模態(tài)傳感器，所述多模態(tài)傳感器包含視覺傳感器、毫米波雷達傳感器和地磁傳感器，通過所述多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)信息。

4、優(yōu)選地，所述通過所述多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)信息，具體包括：

5、視覺傳感器采集圖像數(shù)據(jù)，所述視覺傳感器包括高清攝像機和紅外攝像機，在白天光照充足時，利用高清攝像機采集交通場景的圖像數(shù)據(jù)；在夜間或低光照環(huán)境下，切換至紅外攝像機進行圖像數(shù)據(jù)采集；

6、毫米波雷達傳感器采集目標物體的距離與速度數(shù)據(jù)，通過發(fā)射毫米波并接收反射波，精確測量車輛與雷達之間的距離、車輛的行駛速度以及加速度信息；

7、地磁傳感器安裝在道路下方，用于采集車輛的通過和停留數(shù)據(jù)，當檢測到車輛通過時，記錄車輛的通過時間；當車輛在傳感器上方停留時，記錄車輛的停留時長，以此統(tǒng)計車輛的通行頻率和停留情況。

8、s2、數(shù)據(jù)預處理：對采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

9、優(yōu)選地，所述對采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，具體包括：

10、圖像數(shù)據(jù)預處理：

11、降噪處理：采用中值濾波算法對圖像數(shù)據(jù)進行降噪，以去除圖像中的干擾，同時保留圖像的邊緣信息，使圖像更加清晰；

12、銳化處理：運用拉普拉斯算子對降噪后的圖像進行銳化處理，以增強圖像的邊緣和細節(jié)，突出交通參與者的輪廓，便于后續(xù)的特征提??；

13、雷達數(shù)據(jù)預處理：

14、濾波處理：采用卡爾曼濾波算法對雷達數(shù)據(jù)進行濾波，去除噪聲干擾，平滑數(shù)據(jù)曲線，提高距離和速度測量的準確性；

15、校準處理：根據(jù)雷達的安裝位置和參數(shù)，對測量數(shù)據(jù)進行校準，消除測量偏差；

16、地磁傳感器數(shù)據(jù)預處理：采用移動平均平滑處理方法，對采集到的地磁傳感器數(shù)據(jù)進行平滑處理，減少數(shù)據(jù)的波動，提高數(shù)據(jù)可靠性。

17、s3、特征信息提?。簭念A處理后的數(shù)據(jù)中提取具有代表性的特征信息。

18、s4、多模態(tài)特征信息融合：采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對不同傳感器提取的特征信息進行融合。

19、優(yōu)選地，所述采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對不同傳感器提取的特征信息進行融合，具體包括：

20、數(shù)據(jù)歸一化：采用最小-最大歸一化法對從不同傳感器提取的特征信息進行歸一化處理，將特征信息映射到[0,1]區(qū)間，以消除各特征信息在量綱和數(shù)值范圍上的差異；

21、傳感器精度評估：實時監(jiān)測各傳感器的測量誤差，通過計算測量誤差的均方誤差評估傳感器的測量精度；

22、權(quán)重動態(tài)調(diào)整：根據(jù)評估的傳感器的測量精度，動態(tài)分配各傳感器特征信息在融合過程中的權(quán)重；

23、特征信息融合：根據(jù)調(diào)整后的權(quán)重和歸一化后的各傳感器特征信息，計算融合特征信息；

24、融合結(jié)果驗證與修正：對融合后的特征信息進行驗證，檢查其是否符合實際的交通情況，如果發(fā)現(xiàn)融合結(jié)果存在明顯偏差，分析可能的原因，并對融合過程進行修正；

25、所述計算融合特征信息的公式為：

26、

27、式中，m為傳感器的個數(shù)，wi為第i個傳感器歸一化后的特征信息的權(quán)重，xi為第i個傳感器歸一化后的特征信息。

28、優(yōu)選地，所述根據(jù)評估的傳感器的測量精度，動態(tài)分配各傳感器特征信息在融合過程中的權(quán)重，具體包括：

29、實時獲取各傳感器的測量值；

30、計算各傳感器的測量值和真實值的均方誤差，作為各傳感器的誤差值；

31、根據(jù)各傳感器的誤差值，計算各傳感器的權(quán)重；

32、所述計算各傳感器的權(quán)重的公式為：

33、

34、式中，wi為第i個傳感器的權(quán)重，m為傳感器的個數(shù)，ei為第i個傳感器的誤差值。

35、s5、智能控制決策生成：根據(jù)融合后的特征信息，生成智能控制決策，所述智能控制決策包括基于模糊邏輯控制的動態(tài)交通信號燈配時優(yōu)化方案、基于強化學習的交通流誘導策略以及基于事件規(guī)則的交通事件自動檢測與響應(yīng)機制。

36、優(yōu)選地，所述基于模糊邏輯控制的動態(tài)交通信號燈配時優(yōu)化方案，具體包括：

37、確定輸入變量：從特征信息中獲取交通流量、車輛排隊長度和車輛平均等待時間作為模糊邏輯控制的輸入變量；

38、定義模糊集和隸屬函數(shù)：針對每個輸入變量分別定義模糊集，對于交通流量定義“低”、“中”、“高”三個模糊集，對于車輛排隊長度定義“短”、“中”、“長”三個模糊集，對于車輛平均等待時間定義“短”、“中”、“長”三個模糊集；并為每個模糊集確定隸屬函數(shù)；

39、制定模糊規(guī)則：根據(jù)交通管理經(jīng)驗和交通運行規(guī)律制定模糊規(guī)則；

40、模糊推理：根據(jù)當前輸入變量的實際值，通過隸屬函數(shù)計算其屬于各個模糊集的隸屬度，再依據(jù)模糊規(guī)則進行模糊推理，得到關(guān)于信號燈配時調(diào)整的模糊輸出；

41、去模糊化：采用重心法去模糊化，將模糊輸出轉(zhuǎn)換為具體的信號燈綠燈時長調(diào)整值；

42、信號燈配時調(diào)整：根據(jù)去模糊化得到的調(diào)整值，對當前的信號燈配時方案進行動態(tài)調(diào)整；

43、所述采用重心法去模糊化的公式為：

44、

45、式中，z為去模糊化后得到的調(diào)整值，n為模糊輸出的數(shù)量，zi為第i個輸出的元素，μ(zi)為元素zi對應(yīng)的隸屬度。

46、優(yōu)選地，所述基于強化學習的交通流誘導策略，具體包括：

47、定義狀態(tài)空間：狀態(tài)空間由多模態(tài)傳感器融合后的交通信息構(gòu)成；

48、定義動作空間：定義交通流誘導動作，包括推薦路線、預計通行時間、匝道控制開啟或關(guān)閉、車道限行規(guī)則調(diào)整；

49、設(shè)計獎勵函數(shù)：設(shè)定獎勵函數(shù)，獎勵函數(shù)的目標為降低交通擁堵程度和減少車輛行駛時間；

50、策略選擇：利用dqn算法學習最優(yōu)的交通流誘導策略，在每個時間步，算法根據(jù)當前狀態(tài)從動作空間中選擇一個動作執(zhí)行，環(huán)境根據(jù)該動作更新狀態(tài)，并反饋相應(yīng)的獎勵；

51、策略更新與優(yōu)化：隨著時間的推移和交通狀況的變化，不斷更新dqn網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，優(yōu)化交通流誘導策略；

52、應(yīng)用誘導策略：當策略優(yōu)化完成后，將優(yōu)化后的交通流誘導策略應(yīng)用于交通管理中。

53、優(yōu)選地，所述基于事件規(guī)則的交通事件自動檢測與響應(yīng)機制，具體包括：

54、規(guī)則設(shè)定：定義交通事件規(guī)則，具體為：

55、交通事故檢測規(guī)則：若路段上出現(xiàn)多輛車在短時間內(nèi)速度急劇降為零，且車輛位置相對固定，同時通過圖像數(shù)據(jù)識別到車輛有碰撞變形情況時，判定為發(fā)生交通事故；

56、交通擁堵檢測規(guī)則：若某路段的車輛平均速度低于設(shè)定的閾值，且車輛排隊長度超過一定值，持續(xù)時間達到設(shè)定時長，則判定該路段發(fā)生交通擁堵；

57、車輛異常停車規(guī)則：在非停車區(qū)域，車輛停留時間超過預設(shè)時間，則判定為車輛異常停車；

58、事件檢測：實時將融合后的交通信息與預先設(shè)定的規(guī)則進行比對，以判斷是否滿足規(guī)則條件；

59、響應(yīng)措施觸發(fā)：若融合后的交通信息滿足某一規(guī)則條件，則自動觸發(fā)相應(yīng)的響應(yīng)措施，具體為：

60、對于交通事故，立即向交通管理部門發(fā)送報警信息，同時在周邊可變情報板上發(fā)布事故信息，提示駕駛員繞行；調(diào)整周邊路口的信號燈配時，引導車輛有序疏散；

61、對于交通擁堵，通過可變情報板發(fā)布擁堵路段信息和推薦繞行路線；開啟匝道控制，限制進入擁堵路段的車輛數(shù)量；調(diào)整周邊信號燈配時，增加擁堵路段相關(guān)方向的綠燈時長；

62、對于車輛異常停車，向附近的執(zhí)法人員發(fā)送提醒信息，同時在異常停車點附近的可變情報板上顯示提示信息，要求車輛盡快駛離。

63、s6、控制指令發(fā)送：向交通控制設(shè)備發(fā)送相應(yīng)的控制指令，以實現(xiàn)對交通流量的調(diào)節(jié)。

64、基于多模態(tài)傳感器融合的智能感應(yīng)控制系統(tǒng)，包括：

65、多模態(tài)傳感器模塊，包含視覺傳感器、毫米波雷達傳感器和地磁傳感器，用于采集智能交通管理區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)、目標物體的距離與速度數(shù)據(jù)以及車輛的通過和停留數(shù)據(jù)；

66、數(shù)據(jù)預處理模塊，與所述多模態(tài)傳感器模塊連接，用于對采集到的各傳感器數(shù)據(jù)進行預處理，包括對圖像數(shù)據(jù)進行降噪、銳化處理，對雷達數(shù)據(jù)進行濾波、校準處理，對地磁傳感器數(shù)據(jù)進行平滑處理；

67、特征提取模塊，與所述數(shù)據(jù)預處理模塊連接，用于從預處理后的數(shù)據(jù)中提取特征信息；

68、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，與所述特征提取模塊連接，采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對不同傳感器提取的特征信息進行融合；

69、智能決策與控制模塊，與所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊連接，根據(jù)融合后的交通信息生成智能控制決策，所述智能控制決策包括基于模糊邏輯控制的動態(tài)交通信號燈配時優(yōu)化方案、基于強化學習的交通流誘導策略以及基于事件規(guī)則的交通事件自動檢測與響應(yīng)機制；

70、指令發(fā)送模塊，與所述智能決策與控制模塊連接，用于向交通控制設(shè)備發(fā)送相應(yīng)的控制指令以調(diào)節(jié)交通流量。

71、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點在于：

72、全面準確感知交通狀況：通過融合多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，克服了單一傳感器的局限性，能夠全面、準確地獲取交通信息，包括交通參與者的類型、數(shù)量、運動狀態(tài)以及車輛的通行和停留情況等，為交通管理決策提供更可靠的依據(jù)。

73、智能優(yōu)化交通控制：基于模糊邏輯控制的動態(tài)交通信號燈配時優(yōu)化方案能夠根據(jù)實時交通狀況動態(tài)調(diào)整信號燈配時，提高路口的通行效率；基于強化學習的交通流誘導策略可以引導車輛合理選擇行駛路線，均衡交通流量；基于事件規(guī)則的交通事件自動檢測與響應(yīng)機制能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理交通事故、交通擁堵等異常情況，減少對交通的影響。

74、自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力：自適應(yīng)加權(quán)融合算法能夠根據(jù)各傳感器在不同環(huán)境條件下的測量精度動態(tài)調(diào)整權(quán)重，確保融合后的交通信息準確可靠。同時，智能控制決策能夠根據(jù)實時交通狀況不斷優(yōu)化和調(diào)整，具有較強的自適應(yīng)能力。