Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e Comunicación en Redes Móbiles. 553V01[Resumen]
El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de técnicas avanzadas para
gestión del tráfico de vehículos usando un Detector de Bucles Inductivos (ILDs).
Para ello, en primer lugar se desarrolla e implementa un ILD que va a proporcionar
huellas inductivas de los vehículos que transitan por una vía. Además de las funciones
tradicionales de medida de aforamientos de tráfico, tales como densidad, ocupación
y clasificación de vehículos, se pretende conseguir el reconocimiento de los mismos
mediante el análisis de la señal de su huella. Basándose en la infraestructura existente
en las carreteras para realizar los aforamientos de tráfico que usa fundamentalmente
bucles inductivos, modificaciones de los equipos detectores van a permitir incluir además
la función de re-identificación, para su uso en aplicaciones de control y supervisión de
tráfico de vehículos. Por lo tanto, y aunque la tecnología de los detectores de bucles
inductivos está totalmente extendida y en uso en este momento, se le añade una función
de captura de las huellas inductivas del vehículo que permite aplicaciones adicionales de
reconocimiento de los mismos para mejorar la clasificación, detección de velocidad con
una sola espira, y re-identificación para aplicaciones de control y supervisión del tráfico
rodado.
Este trabajo presenta un sistema completo para clasificación de vehículos compuesto
de un detector de bucles inductivos y los correspondientes algoritmos o.ff-line. El
sistema detecta la presencia de vehículos mediante un desplazamiento en el periodo de
oscilación del bucle de forma que las huellas de los vehículos detectados se registran
mediante la duración de un número prefijado de pulsos de oscilación. En este trabajo
nos centraremos en la cuestión, todavía no resuelta a día de hoy, de contar el número de
vehículos (clasificándolos en tres tipos, coches, furgonetas y camiones) que circulan por
una carretera. El método clásico para tal propósito consiste en la estimación de la longitud
del vehículo usando las huellas inductivas obtenidas en dos bucles y, a continuación, las
clasifica de acuerdo con un umbral preestablecido.
Para la clasificación de los vehículos que circulan por una vía, presentamos un sistema
bastante simple que usa esas huellas inductivas y la transformada discreta de Fourier
(OFf, del inglés Discrete Fourier Transfonn). Para abordar el problema de clasificación
en tres tipos de vehículos (como mencionábamos antes, coches, furgonetas y camiones)
se propone un algoritmo heurístico basado en decisión por umbrales y en la magnitud
del primer máximo espectral obtenido aplicando el análisis DFf a la huella inductiva
del vehículo obtenida a partir de un único blucle. Además, el método aquí desarrollado
puede aplicarse a huellas de vehículos capturadas con otros tipos de sensores. En este
trabajo compararemos nuestro sistema con métodos de clasificación clásicos basados en
la estimación de la longitud del vehículo obtenida a partir de dos bucles. Los resultados
experimentales muestran que el criterio basado en la magnitud de la DFT exhibe un error de clasificación más bajo que el alcanzado con dichos métodos, con la enorme ventaja de
la utilización de un único bucle.
Por último, dado el elevado coste de estas pruebas en escenarios reales cada vez
que una nueva técnica está siendo estudiada, hemos desarrollado un modelo avanzado
del detector de bucles inductivos que claramente supera los modelos que se han usado
tradicionalmente con unos resultados muy similares a los obtenidos directamente usando
el prototipo de ILD que hemos desarrollado.[Resumo]O obxetivo principal deste proxecto é o desenvolvemento de técnicas avanzadas para a xestión do tráfico de vehículos usando un Detector de Bucles Inductivos (ILD). Así, desenvólvese e impleméntase un ILD que vai a proporcionar pegadas inductivas dos vehículos que transitan por unha vía. Ademáis das funcións tradicionais de medidas de aforamentos de tráfico, tales como densidade, ocupación e clasificación de vehículos, preténdese conseguir o recoñecemento dos mesmos mediante a análise do sinal da pegada. Baseándose na infraestrutura existente nas estradas para realizar os aforamentos de tráfico que usa fundamentalmente bucles inductivos, modifi.cacións dos equipos detectores permiten incluir ademáis a función de re-identificación, para o seu uso en aplicacións de control e supervisión de tráfico de vehículos. Polo tanto, e aímla que a tecnoloxfa dos detectores de bucle inductivos está totalmente extendida e en uso neste momento, engádese unha función de captura das pegadas inductivas do vehículo que pennite aplicacións adicionais de recoñecemento dos mesmos para mellorar a clasificación, detección de velocidade cunha soa espira, e re-identificación para aplicaci6ns de control e supervisión do tráfico rodado. Este traballo presenta un sistema completo para clasificación de vehículos composto dun detector de bucles inductivos e dos correspondentes algoritmos off-line. O sistema detecta a presenza de vehículos mediante un desprazamento no periodo de oscilación do bucle de xeito que as pegadas dos vehículos detectados se rexistran mediante a duración dun número prefixado de pulsos de oscilación. Neste traballos imos focalizarnos na cuestión, aínda non resalta a día de hoxe, de contar o número de vehículos (clasificándoos en coches, furgonetas e camións) que circulan por unha estrada. O método clásico para este propósito consiste na estimación da lonxitude do vehículo usando as pegadas inductivas obtidas en dous bucles e, a continuación, clasificalas dacordo a un umbral preestablecido. Para a clasificación dos vehículos que circulan por unha vía, presentamos un sistema bastante sinxelo que usas esas pegadas inductivas e a transformada discreta de Fourier (OFf, do inglés Discrete Fourier Transform). Para abordar o problema de clasificación en tres tipos de vehículos (como comentabamos antes, coches, furgonetas e camións) proponse un algoritmo heurístico baseado en decisión por umbrais e na magnitude do primeiro máximo espectral obtido aplicando a análise DFf á pegada inductiva do vehículo obtida a partir dun único bucle. Ademáis, o método proposto pode aplicarse a pegadas de vehículos capturadas con outros tipos de sensores. Neste traballo compararemos o noso sistema a métodos de clasificación clásicos baseados na estimación da Jonxitude do vehfculo obtida a partir de dous bucles. Os resultados experimentais amasan que o criterio baseado na magnitude da OFf presenta un erro de clasificación máis baixo que o que acadan estos métodos, coa enorma avantaxe da súa utilización dun único bucle. Por último, dado o elevado custo das probas realizadas en escearios reais cada vez que unha nova técnica está baixo estudo, desenvolvemos tamén un modelo avanzado de detector de bucles inductivos que claramente supera os modelos que se están a usar tradicionalmente con esta finalidade cuns resultados moi similares aos obtidos directamente usando o prototipo de ILD proposto neste traballo.[Abstract]
The main goal of this work is the development of advanced techniques for vehicle
traffic monitoring using Jnductive Loop Detectors (ILD).
Thus, we develop an implementation of an ILD that will provide vehicle inductive
signatures passing on a road. Severa! traditional functions of traffic monitoring are
intensity, density or vehicle classification, but mon:over we want to identify those vehicles
using their inductive signatures. Based on the infrastructure already available under the
road pavements for traffic applications using inductive sensors, sorne modifications on
the detector equipments allow us to include re-identification functions to be used for
vehicle traffic control and management. Therefon:, although the technology of inductive
loop detectors is widely used in many countries, we will add a module for capturing the
inductive signatun:s leading to additional applications of vehicle recognising to improve
the classification, the vehicle detection, and their re-identification useful for vehicular
traffic control and surveillance tasks.
This work presents a complete system for vehicle classification composed by an
inductive-loop detector and the corresponding off-line algorithms. The system detects the
presence of vehicles by means of a shift in the loop oscillation period so that the signature
of the detected vehicles is registered by measuring the duration of a fixed number of
oscillator pulses. We focus on the open issue of counting the number of vehicles
(classified into cars, vans and trucks) on a roadway. The classical method for such purpose
consists of estimating the vehicle length using the inductive signatures obtained from two
loops and, subsequently, it classifies them taking into account a prefixed threshold.
We presenta simple system to classify vehicles travelling along a road using inductive
signatures and the Discrete Fourier Transform (DFf). We focus on the problem of
classifying those vehicles into three types (cars, vans, and trucks) using a heuristic
algorithm based on threshold decision and on the magnitude of the first spectral maximum
obtained applying the DFT analysis to the vehicle inductive signature from only one
loop. Moreover, the method here developed can be applied to vehicle signatures captured
with other types of sensors. In this dissertation we will compare our system to classical
methods based on estimating the vehicle length obtained from two loops. Experimental
results show that the magnitude of the DFT exhibits a lower classifying error rate than
that achieved using the lenglh-based rnethod, with the enormous advantage of requiring
only one loop.
Finally, due to the high cost of testing in real scenarios each new technique under
study, we also develop an advanced model of an ILD that clearly outperforms the
traditional ones with similar results to those directly obtained from the hardware prototype
of ILD proposed in this work
