Vehicle Speed Measurement and Number Plate Detection using Real Time Embedded System

A real time system is proposed to detect moving vehicles that violate the speed limit. A dedicated digital signal processing chip is used to exploit computationally inexpensive image-processing techniques over the video sequence captured from the fixed position video camera for estimating the speed of the moving vehicles. The moving vehicles are detected by analysing the binary image sequences that are constructed from the captured frames by employing the inter-frame difference or the background subtraction techniques. The detected moving vehicles are tracked to estimate their speeds.This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames and the velocity of the object is determined. The proposed method varies from previous existing methods in tracking moving objects, velocity determination and number plate detection. From the binary image generated, the moving vehicle is tracked using image segmentation of the video frames. The segmentation process is done by using the thresholding and morphological operations on the video frames. The object is visualized and its centroid is calculated. The distance it moved between frame to frame is stored and using this velocity is calculated with the frame rate of video.The images of the speeding vehicles are further analysed to detect license plate image regions. The entire simulation is done in matlab and simulink simulation software. Keywords:morphological;thresholding;segmentation;centroi

Vehicle modeling for the analysis of the response of detectors based on inductive loops

[EN] Magnetic loops are one of the most popular and used traffic sensors because of their widely extended technology and simple mode of operation. Nevertheless, very simple models have been traditionally used to simulate the effect of the passage of vehicles on these loops. In general, vehicles have been considered simple rectangular metal plates located parallel to the ground plane at a certain height close to the vehicle chassis. However, with such a simple model, it is not possible to carry out a rigorous study to assess the performance of different models of vehicles with the aim of obtaining basic parameters such as the vehicle type, its speed or its direction in traffic. For this reason and because computer simulation and analysis have emerged as a priority in intelligent transportation systems (ITS), this paper aims to present a more complex vehicle model capable of characterizing vehicles as multiple metal plates of different sizes and heights, which will provide better results in virtual simulation environments. This type of modeling will be useful when reproducing the actual behavior of systems installed on roads based on inductive loops and will also facilitate vehicle classification and the extraction of basic traffic parameters.This research has been funded by the Universitat Politecnica de Valencia through its internal project `Detection, regulation and information equipment in the sector of intelligent transport systems (ITS). New models and tests of compatibility and verification of operation ' (20170764), which has been carried out at the ITACA Institute. The funder had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.Mocholí-Belenguer, F.; Martinez-Millana, A.; Mocholí Salcedo, A.; Milián Sánchez, V. (2019). Vehicle modeling for the analysis of the response of detectors based on inductive loops. PLoS ONE. 14(9):1-28. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218631S128149Anderson, R. L. (1970). Electromagnetic loop vehicle detectors. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 19(1), 23-30. doi:10.1109/t-vt.1970.23428Prucha MJ, and View M. Inductive loop vehicle presence detector. U.S. Patent 3 576 525, Apr. 27, 1971.Koerner RJ, and Park C. Inductive loop vehicle detector. U.S. Patent 3 989 932, Nov. 2, 1976.Patrick HM, and Raymond JL. Vehicle presence loop detector. U.S. Patent 4 472 706, Sep. 18, 1984.Clark MAG. Induction loop vehicle detector. U.S. Patent 4 568 937, Feb. 4, 1986.Liu, K., Jia, J., Zuo, Z., & Ando, R. (2018). Heterogeneity in the effectiveness of cooperative crossing collision prevention systems. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 87, 1-10. doi:10.1016/j.trc.2017.12.013Peng, Y., Jiang, Y., Lu, J., & Zou, Y. (2018). Examining the effect of adverse weather on road transportation using weather and traffic sensors. PLOS ONE, 13(10), e0205409. doi:10.1371/journal.pone.0205409Liu, K., Cui, M.-Y., Cao, P., & Wang, J.-B. (2016). Iterative Bayesian Estimation of Travel Times on Urban Arterials: Fusing Loop Detector and Probe Vehicle Data. PLOS ONE, 11(6), e0158123. doi:10.1371/journal.pone.0158123Ki, Y.-K., & Baik, D.-K. (2006). Vehicle-Classification Algorithm for Single-Loop Detectors Using Neural Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 55(6), 1704-1711. doi:10.1109/tvt.2006.883726Zheng, Z., Wang, C., Wang, P., Xiong, Y., Zhang, F., & Lv, Y. (2018). Framework for fusing traffic information from social and physical transportation data. PLOS ONE, 13(8), e0201531. doi:10.1371/journal.pone.0201531Pursula M and Kosonen I. Microprocessor and PC-based vehicle classification equipments using induction loops. Proceedings of the IEEE Second International Conference on Road Traffic Monitoring and Control; pp. 24–28, 1989.Gajda J, Sroka R, Stencel M, Wajda A, and Zeglen T. A vehicle classification based on inductive loop detectors. Proceedings of the IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, Budapest; pp. 460–464, 2001.Nihan, N. L. (2000). Evaluation of forced flows on freeways with single-loop detectors. Journal of Advanced Transportation, 34(2), 269-296. doi:10.1002/atr.5670340206Ametha J, Tumer S, and Darbha S. Formulation of a new methodology to identify erroneous paired loop detectors. Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems, Oakland; pp. 591–596, 2001.Ki, Y.-K., & Baik, D.-K. (2006). Model for Accurate Speed Measurement Using Double-Loop Detectors. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 55(4), 1094-1101. doi:10.1109/tvt.2006.877462Tang, J., Zou, Y., Ash, J., Zhang, S., Liu, F., & Wang, Y. (2016). Travel Time Estimation Using Freeway Point Detector Data Based on Evolving Fuzzy Neural Inference System. PLOS ONE, 11(2), e0147263. doi:10.1371/journal.pone.0147263Tok A, Hernandez SV, and Ritchie SG. Accurate individual vehicle speeds from single inductive loop signatures. Proceedings of 88th Annual Meeting of the Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C, USA, 2009, paper 09–3512.Hilliard SR. Vehicle speed estimation using inductive vehicle detection systems. United States Patent 6999886, Feb. 2003.Gajda, J., Piwowar, P., Sroka, R., Stencel, M., & Zeglen, T. (2012). Application of inductive loops as wheel detectors. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 21(1), 57-66. doi:10.1016/j.trc.2011.08.010Marszalek Z, Sroka R, Zeglen T. Inductive loop for vehicle axle detection from first concepts to the system based on changes in the sensor impedance components. Proceedings of 20th international conference on methods and models in automation and robotics, 24–27, August 2015, Miedzyzdroje, Poland, pp 765–769.Arroyo Núñez JH, Mocholí Salcedo A, Barrales Guadarrama R, and Arroyo Nuñez A. Communication between magnetic loops. Proceedings of 16th World Road Meeting, Lisbon, Portugal, May 2010.Gajda J and Burnos P. Identification of the spatial impulse response of inductive loop detectors. IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) Proceedings, 2015, pp. 1997–2002.Klein LA, Gibson DRP, and Mills MK. Traffic Detector Handbook. FHWAHRT-06-108. Federal Highway Administration, U.S. Department of Transportation 2006.Mills MK. Inductive loop system equivalent circuit model. Proceedings of the 39th Vehicular Technology Conference, May 1989, pp. 689–700.Mills MK. Self-Inductance Formulas for Multi- Turn Rectangular Loops Used with Vehicle Detectors. 33rd IEEE VTG Conference Record, May 1983, pp. 64–73.Mocholi-Salcedo, A., Arroyo-Nunez, J. H., Milian-Sanchez, V. M., Palomo-Anaya, M. J., & Arroyo-Nunez, A. (2017). Magnetic Field Generated by the Loops Used in Traffic Control Systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18(8), 2126-2136. doi:10.1109/tits.2016.2632972Mocholí Belenguer, F., Mocholí Salcedo, A., Guill Ibañez, A., & Milián Sánchez, V. (2019). Advantages offered by the double magnetic loops versus the conventional single ones. PLOS ONE, 14(2), e0211626. doi:10.1371/journal.pone.0211626Chen, F., Chen, S., & Ma, X. (2018). Analysis of hourly crash likelihood using unbalanced panel data mixed logit model and real-time driving environmental big data. Journal of Safety Research, 65, 153-159. doi:10.1016/j.jsr.2018.02.010Ma, X., Chen, S., & Chen, F. (2017). Multivariate space-time modeling of crash frequencies by injury severity levels. Analytic Methods in Accident Research, 15, 29-40. doi:10.1016/j.amar.2017.06.00

Advantages offered by the double magnetic loops versus the conventional single ones

[EN] Due to their simplicity and operating mode, magnetic loops are one of the most used traffic sensors in Intelligent Transportation Systems (ITS). However, at this moment, their potential is not being fully exploited, as neither the speed nor the length of the vehicles can be surely ascertained with the use of a single magnetic loop. In this way, nowadays the vast majority of them are only being used to measure traffic flow and count vehicles on urban and interurban roads. This is the reason why we presented in a previous paper the double magnetic loop, capable of improving the features and functionalities of the conventional single loop without increasing the cost or introducing additional complexity. In that paper, it was introduced their design and peculiarities, how to calculate their magnetic field and three different methods to calculate their inductance. Therefore, with the purpose of improving the existing infrastructure and providing it with greater potential and reliability, this paper will focus on justifying and demonstrating the advantages offered by these double loops versus the conventional ones. This will involve analyzing the magnetic profiles generated by the passage of vehicles over double loops and comparing them with those already known. Moreover, it will be shown how the vehicle speed, the traffic direction and many other data can be obtained more easily and with less margin of error by using these new inductance signatures.This research has been funded by the Universitat Politecnica de Valencia through its internal project 'Equipos de deteccion, regulacion e informacion en el sector de los sistemas inteligentes de transporte (ITS). Nuevos modelos y ensayos de compatibilidad y verificacion de funcionamiento', which has been carried out at the ITACA InstituteMocholí-Belenguer, F.; Mocholí Salcedo, A.; Guill Ibáñez, A.; Milian Sanchez, V. (2019). Advantages offered by the double magnetic loops versus the conventional single ones. PLoS ONE. 14(2):1-24. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211626S12414

Solar-Powered Active Road Studs and Highway Infrastructure: Effect on Vehicle Speeds

Vehicle speeds have a direct relationship with the severity of road crashes and may influence their probability of occurrence. Solar-powered active road studs have been shown to have a positive effect on driver confidence, but their impact on vehicle speed in conjunction with other road features is little understood. This study aims to address this gap in knowledge through a case study of a 20 km section of a strategic major road featuring a variety of highway infrastructure features. Before-and-after surveys were undertaken at 21 locations along the route using manual radar speed measurement. Analysis of nearly 10,000 speed measurements showed no statistically significant change in mean speeds following the implementation of the road studs. Linear regression models are proposed for two different posted speed limits, associating road features with expected vehicle speed. The models suggest that vehicle speeds are chiefly influenced by merges, curves, gradients, and ambient light conditions. The findings of this study should provide confidence that active road studs may be implemented without a negative impact on speed-related safety. The work also provides further expansion of the evidence base describing the effect of highway infrastructure features on vehicle speeds

Congestion Propagation Based Bottleneck Identification in Urban Road Networks

© 1967-2012 IEEE. Due to the rapid development of vehicular transportation and urbanization, traffic congestion has been increasing and becomes a serious problem in almost all major cities worldwide. Many instances of traffic congestion can be traced to their root causes, the so-called traffic bottlenecks, where relief of traffic congestion at bottlenecks can bring network-wide improvement. Therefore, it is important to identify the locations of bottlenecks and very often the most effective way to improve traffic flow and relieve traffic congestion is to improve traffic situations at bottlenecks. In this article, we first propose a novel definition of traffic bottleneck taking into account both the congestion level cost of a road segment itself and the contagion cost that the congestion may propagate to other road segments. Then, an algorithm is presented to identify congested road segments and construct congestion propagation graphs to model congestion propagation in urban road networks. Using the graphs, maximal spanning trees are constructed that allow an easy identification of the causal relationship between congestion at different road segments. Moreover, using Markov analysis to determine the probabilities of congestion propagation from one road segment to another road segment, we can calculate the aforementioned congestion cost and identify bottlenecks in the road network. Finally, simulation studies using SUMO confirm that traffic relief at the bottlenecks identified using the proposed technique can bring more effective network-wide improvement. Furthermore, when considering the impact of congestion propagation, the most congested road segments are not necessarily bottlenecks in the road network. The proposed approach can better capture the features of urban bottlenecks and lead to a more effective way to identify bottlenecks for traffic improvement. Experiments are further conducted using data collected from inductive loop detectors in Taipei road network and some road segments are identified as bottlenecks using the proposed method

Методи та моделі аналізу транспортних систем в умовах нестаціонарності параметрів транспортного потоку

Дисертаційна робота присвячена розробці інформаційної технології для підвищення точності визначення інтенсивності транспортного руху на основі аналізу даних відеопотоку в режимі реального часу в умовах нестаціонарності параметрів транспортного потоку. Висвітлено основні тенденції застосування інформаційних транспортних систем та розглянуто сучасні інформаційні транспортні системи виявлення транспортних засобів. В даному розділі розглянуто існуючі транспортні системи визначення інтенсивності транспортного руху. Незважаючи на наявність розвинутих технологій керування дорожніх рухом, на сьогоднішній день задача про визначення інтенсивності в Україні та в світі все ще залишається не розв’язаною через ряд недоліків існуючих засобів моніторингу транспортних систем – низька точність, складність реалізації системи та ін. Разом з тим існує величезна потреба у точному визначенні інтенсивності транспортного руху для підвищення якості управління транспортним рухом, що призведе до покращення економіки та екології міст і благополуччя населення. Розглянуто існуючі транспортні системи прогнозування інтенсивності транспортного руху. Хоча розроблено велику кількість методів, прогнозування транспортного потоку все ще лишається складним завданням і потребує розроблення нових точних методів. З розвитком сучасних технологій комп’ютерного зору та зі збільшенням кількості відео-камер спостереження за дорожнім рухом з’являється все більше можливостей для побудови нових ІТС для визначення інтенсивності транспортних потоків, створення якої є актуальною задачею для підвищення якості управління транспортним рухом. Вперше було розроблено метод визначення показника завантаженості смуги транспортного руху, який отримав назву TLCR (Traffic Lane Congestion Ratio), для оцінки заторів на одній смузі. Розроблено алгоритм обробки зображень з метою виявлення транспортних засобів на наявній ділянці. Запропоновано метод визначення інтенсивності дорожнього руху за послідовними значеннями показника завантаженості смуги дорожнього руху за даними відеоряду. Правильно визначені значення параметрів завантаженості смуги транспортного руху TLCR та інтенсивності дорожнього руху дозволить системі управління знайти оптимізовані параметри та уникнути заторів. Розроблено технологію визначення руху об’єктів у відео потоці на основі модуля «bioinspired». Для цього було використано адаптований клас Retina модуля «bioinspired», в якому знаходяться просторово-часовий фільтр двох інформаційних каналів моделі сітківки ока для детектування руху транспортних засобів. Під час обробки зображення спочатку вказуються координати області зображення, де необхідно виявляти рух, після чого вхідне зображення трансформується з кольорового до відтінків сірого, і далі зображення обробляється в модулі «magnocellular» та перевіряється медіанним фільтром на рівень ентропії та результат обробки порівнюється з пороговим значенням. Розроблено програмний компонент для визначення інтенсивності дорожнього руху в двох реалізаціях. Експериментально доведено значну перевагу реалізації на основі модуля bioinspired над реалізацією на основі порівняння двох кадрів. Програмний компонент визначення інтенсивності транспортного руху, який розроблений, є складовою частиною інформаційної системи управління транспортним рухом. Розроблена технологія визначення інтенсивності дорожнього руху з використанням нейронної мережі U-net, яка має високу ефективність та результативність під час сегментації зображення і відома надійністю під час роботи з великими наборами даних. Було використано методи U-net – методи кодування та декодування для злиття базової інформації та інформації високого рівня. Для навчання нейронної мережі було використано алгоритм оптимізації SGD для аналізу градієнта об'єктів. Вхідні зображення розрізались на сегменти розміром 128 на 128 пікселів. Для тренування нейронної мережі U-net було використано набір даних з 10000 зображень. Експериментально доведено перевагу використання нейронної мережі Unet для задачі визначення інтенсивності руху та показника завантаженості TLCR. Розроблена технологія визначення інтенсивності дорожнього руху за даними відеоряду, що надходять з відеокамери спостереження. Було вдосконалено алгоритм визначення показника завантаженості транспортної ділянки TLCR надає можливість враховувати тільки автомобілі, які рухаються по досліджуваній смузі. Розроблений метод визначення інтенсивності дорожнього руху на основі послідовних значень показника завантаженості має наступні переваги над іншими подібними системами: швидкість обробки даних, точність, відсутність необхідності додаткового обладнання (наприклад датчики) та низька вартість. Розроблено алгоритм та інформаційну систему для довгострокового прогнозування показника завантаженості транспортної ділянки TLCR для подальшої оцінки стану дорожнього руху. Інформаційна система прогнозування базується на моделі навчання з рекурентною нейронною мережею LSTM. Розроблена система навчається на тренувальному відео отриманих з камер дорожнього руху записного протягом одного тижня для прогнозування показника завантаженості транспортної ділянки TLCR для кожного дня тижня. Розроблено алгоритм виявлення дорожніх заторів за показником завантаженості транспортної ділянки TLCR отриманих з зображень отриманих з відеокамер, встановлених у різних місцях міста. Алгоритм дозволяє класифікувати затори за трьома рівнями завантаженості: низька, середня та висока завантаженість. Розроблений алгоритм досліджували на експериментальних даних записів з дорожніх відеокамер та було отримано задовільні результати виявлення та класифікації рівнів завантаженості. Послідовність обробки та перетворень даних складають нову технологію визначення інтенсивності дорожнього руху, що забезпечує високу точність оцінки інтенсивності руху транспортних засобів на ділянці дорожнього руху. Розроблена технологія може працювати в умовах нестаціонарності параметрів транспортного руху. Завдяки використанню сегментації, замість класифікації, а також специфічного набору даних для навчання, технологія позбавлена таких недоліків як неправильно підібраний ракурс та відсутність транспортного засобу в існуючих базах даних для навчання. Запропонована система успішно підрахувала транспортні засоби з високою точністю, – середні значення F-міра та точність (Accuracy) досягли 0,9967 та 0,9935 відповідно. Досліджено точність розробленої інформаційної системи довгострокового прогнозування показника завантаженості транспортної ділянки TLCR, яка базується на моделі навчання з рекурентною нейронною мережею LSTM. Отримана експериментальна середня точність 0,914 для п’яти днів (два вихідних та три робочих дні) демонструє високу ефективність результатів прогнозування

VEHICULAR TRAFFIC MODELLING, DATA ASSIMILATION, ESTIMATION AND SHORT TERM TRAVEL TIME PREDICTION

This dissertation deals with the problem of short term travel time prediction. Traffic dynamics models and traffic measurements are in particular the tools in approaching this problem. Effectively, a data-driven traffic modeling approach is adopted. Assimilating key traffic variables (flow, density, and speed) under standard continuum traffic flow models is fairly straight-forward. In current practice, travel time (space integral of pace or inverse of speed) is obtained through trajectory construction methods. However, the inverse problem of estimating speeds based on travel times is generally under-determined. In this dissertation, appropriate dynamic model and solution algorithms are proposed to jointly estimate speeds and travel times. This model essentially paves the way to assimilate travel time data with other traffic measurements. The proposed travel time prediction framework takes into account the fact that in reality neither traffic models nor measurements are flawless. Therefore, optimal state estimation methods to solve the resulting state-space model in real-time are proposed. Alternative optimality criterion such as minimization of the variance of estimate errors and minimization of the maximum (minmax) estimate errors are considered. Practical considerations such as occurrence of missing data, delayed (out of order) arrival of measurements and their impact on solution quality are addressed. Proposed models and algorithms are tested on datasets provided under NGSIM project

Electronics for Sensors

The aim of this Special Issue is to explore new advanced solutions in electronic systems and interfaces to be employed in sensors, describing best practices, implementations, and applications. The selected papers in particular concern photomultiplier tubes (PMTs) and silicon photomultipliers (SiPMs) interfaces and applications, techniques for monitoring radiation levels, electronics for biomedical applications, design and applications of time-to-digital converters, interfaces for image sensors, and general-purpose theory and topologies for electronic interfaces

Vehicle and Traffic Safety

The book is devoted to contemporary issues regarding the safety of motor vehicles and road traffic. It presents the achievements of scientists, specialists, and industry representatives in the following selected areas of road transport safety and automotive engineering: active and passive vehicle safety, vehicle dynamics and stability, testing of vehicles (and their assemblies), including electric cars as well as autonomous vehicles. Selected issues from the area of accident analysis and reconstruction are discussed. The impact on road safety of aspects such as traffic control systems, road infrastructure, and human factors is also considered