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社会经济在不断发展,城市人口和机动车辆在不断增加,交通监控管理越来越受到社会各方面的广泛重视。应用先进的监控技术,建立完善的道路交通监控管理系统,实现城市道路的现代化管理,从而有效地规划城市道路和抑制交通事故的发生,也可以减轻道路工作人员的负担,减少社会财产的损失,这个问题已成为各地交通管理部门最为关注的问题。对交通的监控应该在不同的环境、天气和光照条件下都能正常有效地工作,对道路做到完全的实时监控,完善夜间道路的监控系统是非常重要的。为达到此目的,检测思想和算法也在不断的改进和革新。有基于检测线的[1-2]、检测窗口的[3],以及整幅图片的,大部分算法都是基于整幅图片的研究[4]。夜间,很多中小城市道路的光照条件还不是很好,运动车体大部分不可见,车辆的显著特征就是车头灯以及它的投射光束,还有道路两旁的路灯和道路上的斑马线[5],并且夜间的背景和这些特征的亮度差别很大。在夜间光照条件不是很充分的情况下,根据以上特征对视频序列图像进行阈值化,然后通过形态学分析便可以提取出车灯轮廓,最后根据车头灯之间一定的距离分离出车灯对,将其作为运动目标,对其进行跟踪来统计车流量,甚至可以通过车灯之间的距离估计出车型。
2车头灯对的检测过程
2.1视频序列图像预处理
根据夜间道路的显著特征,对目标检测影响较大的因素主要是车灯投射的光束,通过预处理尽量消除此因素是关键。有通过“浮雕”[6]做处理,如图1(b):计算图像的每一个像素与其左上方像素之差,最后提取车体,从图中可以看到车灯明显突出,而在两辆车靠近时车体连接在一起。因此车灯提取是最简单的方案。实验研究中所用数据是三通道彩色图像序列,整个过程是对单通道做处理。通过阈值化将背景和前景分开:当图像的像素值f(x,y)大于设定的阈值T时就把该像素赋值为255,否则赋值为0(如式1)。分离出来的前景包括车灯、车灯投射的光束以及一些小的噪声,形态学分析里的腐蚀可以去除小的噪声,也可以把一些轮廓分开,本文采用3×3的算子进行了2次腐蚀(如图1(c))。最后通过对连通区域的最小值进行设置,去掉一些较小的噪声,找出轮廓的连通区域(如图1(d)连线在下文介绍)。该预处理效果很好,利于后期研究的进行。
2.2车头灯对的检测
检测运动目标常用的算法是帧差分和背景差分[7]算法,前者在静态时目标信息被差去无法检测,后者对光照特别敏感,以及将二者进行或[8]的运算。有基于颜色和运动信息[9]来检测车流量的,此方法在车辆有一个车灯驶出拍摄范围时受到限制。该过程的目的就是从图像序列中将车头灯的轮廓提取出来。从图1可以看到预处理结果中只有车灯、车灯投射的光束以及疑似车灯的轮廓。通过对多组数据的观察与研究发现一般车灯的轮廓接近圆形或矩形,且其长宽和面积都在一定范围之内,这样可以把一小部分干扰剔除掉,再根据两个车头灯之间的距离,以及车辆无论是在静止、直行还是拐弯时两个车头灯轮廓的纵坐标位置,就可以很准确地把两个车头灯轮廓进行配对。由于车辆有可能有一些装饰灯(除了主灯之外),所以此过程也将一些能提取出来的装饰灯进行配对。根据主灯的面积大于装饰灯,把主灯的轮廓信息存储以备后续研究应用。此部分的阈值都是根据视频序列图像的具体情况而设定的。为了能直观地看到车头灯检测以及配对效果,在轮廓的连通区域图像上将主灯和装饰灯都分别配对连线(如图1(d)),在原始序列图像上只对主灯进行连线(如图2)。对于一些拐弯的车辆只留一个主灯在摄像范围内,可以根据主灯离图像边缘的距离猜测是否它的车牌大部分还在图像中,如果是就把该主灯和边缘处连线表示此车也被检测到。所有被配对成功的车头灯对的信息包括当前帧数、轮廓的中心点、轮廓区域、轮廓面积都被放在车灯对链中为下一步的跟踪做准备,如果是对单个车灯进行配对,那么信息中有一个轮廓的区域为0,面积是该车灯面积。
3车辆跟踪和车流量统计
3.1车辆跟踪
夜间车体基本上不可见,车辆跟踪主要是对车头灯对的跟踪。正常情况下车道上车辆的运动状况只有向前运动,拐弯和静止,异常情况会有倒车等现象,研究只针对于正常情况:(1)车体运动时车灯也在运动(2)车体静止时车灯的位置不会变化根据以上两种情况对车灯对进行跟踪,即对当前帧的车灯对链(新链)TrackBlock[track]与上一帧的车灯对链BlockOld[old](旧链)中的信息进行判断:Track是新配对的车灯对数目,old是上一帧配对数目,新旧链中每一对车灯对的轮廓连线中心点分别为p2、p1,面积分别为area2,area1a.如果两个中心点横坐标差的绝对值|p2.x-p1.x|在阈值(Dx1,Dx2)之内,判断两个中心点的纵坐标b.若其纵坐标p2.yp1.y,车辆向前运动或静止;或者Dy1<(p1.y-p2.y)<Dy2,由于光照影响造成轮廓大小变化也属正常。符合上述两种情况转(c);否则转(d)c.若area1<area2<k×area1,新链中的车灯对已经存在;否则为新目标。d.判断下一车灯对。在每次判断完之后都把新链中的信息存储在旧链中。把当前帧的车灯对链中的信息和旧的车灯对链中的信息进行对比判断后,当前帧的车灯对链中的部分信息(帧数)会被修改,用来标记该车灯对是否已经存在。判断结果如图2:蓝、绿线表示新增车辆,红、黄线表示已经存在的车辆,红、绿线表示两个车灯都在图像上,蓝、黄线表示只有一个车灯留在图像上的车辆。
3.2车流量统计
在对车灯对进行跟踪完后,新增车辆和已经存在的车辆已经完全分开而且明显地标注出来,每画一条红或黄线计数器Num就会自动加一,方便从检测到的目标中减去已经存在的目标。最后对车流量进行统计,从开始帧到当前帧的车流量的相关计算过程为:设从开始帧到第i帧的车流量为carNum1,到第i+1帧的车流量为carNum2从上述中可知第i+1帧的新增车辆为:(track+1)/2-Num2则:carNum2=carNum1+(track+1)/2-Num2.
4实验结果及分析
采集到的实验数据是在夜间光照不充足的场景下,以两个车道上车辆为主,其他车道车辆为辅,采用帧大小为1616×1232,帧速为25fps,像素类型为8位的RGB视频序列图像。实验结果如表1所示。表1实验测试表实际(辆)检测(辆)检测率(%)3939100949297.8从上述图中可以看出车辆的车头灯被完整地提取,车灯对被准确的配对及跟踪,从表中可以得出统计数据都超过97%,这对以后的夜间车辆检测和跟踪进一步改进打下了良好的基础,不过由于车灯投射光束及天气变化的影响,使得结果还不是很精确,还有待进一步改善。
关键词:网络监控 WinPcap 嗅探 PDH
中图分类号:TP39
文献标识码:A
文章编号:1007-3973(2012)003-075-02
1 WinPcap的功能
Winpcap(windows packet capture)是Windows平台下一个免费的SDK,它为win32应用程序提供访问网络底层的能力。Winpcap不能阻塞、过滤或控制其他应用程序数据报的发收,它仅仅只是监听共享网络上传送的数据报。
它提供了以下的各项功能:
(1)捕获原始数据报,包括在共享网络上各主机发送/接收的以及相互之间交换的数据报;
(2)在数据报发往应用程序之前,按照自定义的规则将某些特殊的数据报过滤掉;
(3)在网络上发送原始的数据报;
(4)收集网络通信过程中的统计信息。
2 WPcap.dll
动态链接库wpcap.dll。它也是提供给开发者的API,它输出一组与系统有关的函数,用来捕获和分析网络流量。
3 主要设计与开发的内容
本系统实现的功能主要实现网络流量监测与统计分析。在用户方面,该系统实现了计算网络流量与网络协议分析等具体功能;在整个项目方面,该系统作为网络异常告警与智能分析的基础模块。
流量监测是以图形的方式实时显示出流量的大小。
流量统计分析包括ARP数据包统计、TCP数据包统计、UDP数据统计、ICMP数据包统计、广播数据包统计等。包括的子项有:
(1)每个数据包的时间、源IP地址、源MAC地址、目的IP地址、目的MAC地址、端口号、数据包大小。
(2)统计一段时间内某种协议的数据包个数及总大小。
(3)按源IP和目的IP统计某个IP地址到另一个目的IP的某种协议的数据包时间、源IP地址、源MAC地址、目的IP地址、目的MAC地址、端口号、大小。
(4)按源IP或者目的IP统计某个IP地址的某种协议的数据包总大小及总大小。
4 总体设计方案
整个软件分为三个子模块。三个模块为:数据包统计分析模块、流量监测模块、用户模块(界面模块)。
统计分析模块主要基于WinPcap捕包原理,通过截获整个网络的所有信息流量,根据信息源主机,目标主机,服务协议端口等信息按照ARP、TCP、UDP、ICMP、广播协议过滤分析、统计。
本模块要将网络中各种层次中的协议进行对比分析,对已知数据字段进行分析,这种分析是逐层进行的。因为数据包的结构都是自顶向下层层的添加数据包头,而且每层的包头都有固定的长度,所以根据特定位置来判断协议类型也就变得简单。在本系统中,采用的是网络中的OSI标准,即网络的七层结构。
流量监测是流量的短期分析。该模块主要实现如下功能:网络总流量的实时查看,网络输出流量的实时查看,网络输入流量的实时查看。
用户模块(界面模块)本系统主要采用Visual studio 2008平台来设计用户界面,使其界面与Windows保持最大的一致。
5 统计分析模块详细设计
编写WinPcap应用程序首先获得主机的所有网卡。WinPcap用函数pcap_findalldevs()来实现,该函数返回一个pcap_if的链表,链表中包含了每一个网卡的详细信息。
打开设备的函数是pcap_open(),它有三个参数snaplen、flags和to_ms。snaplen参数用来制定捕获包的特定部分。如果网卡设置成混杂模式,Winpcap能获得其他主机的数据包。to_ms 参数指定读数据的超时控制,超时以毫秒计算。当在超时时间内网卡上没有数据到来时,对网卡的读操作将返回。
当设备被打开,调用函数pcap_dispatch()来捕获数据包。pcap_dispatch()可以不被阻塞。这个函数都有返回的参数,一个指向某个函数的指针,Libpcap调用该函数对每个从网上到来的数据包进行处理和接收数据包。另一个参数带有时间戳和数据包长度等信息,最后一个是含有所有协议头部数据包的实际数据。MAC的冗余校验码一般不出现,因为当一个帧到达并被确认后网卡就将它删除。
当对网络数据包的分析的时候,必须先分析链路层,其次分析网络层,之后是传输层,最后分析应用层。
由于本程序只分析以太网的协议,所以去掉以太网协议的部分,剩下的就是IP协议的数据;IP协议部分包括 TCP和UDP协议的数据包;之后分析TCP和UDP等传输层的协议,将传输层协议部分舍去,留下来的是应用层协议;最后解析应用层协议。
基于以太网协议内容的进行分析,判断以太网类型的值:如果是0x0806,表示ARP协议,则分析ARP协议;如果是0x0800,表示协议为IP协议,则分析IP协议,在分析IP协议时,根据协议类型的值判断传输层协议类型:如果IP协议类型字段的值是6,表示协议为TCP协议,则分析TCP协议。
统计分析模块将分为五个功能的详细设计分别是ARP数据包统计、TCP数据包统计、UDP数据统计、ICMP数据包统计、广播数据包统计。
6 流量监测模块详细设计
网络流量监测的思想是:对流入和流出网卡的数据包进行检测并对数据包的长度进行累加,从而得到流量数据。由于Windows NT/2000/XP/7提供了一个系统性能的接口(注册表),所以需要做的就是访问这个接口,得到数据流量。
具体实现通过PDH和读取注册表中的系统性能数据来实现流量的监测模块。PDH是英文Performance Data Helper的缩写。随着PDH逐渐成熟,为了使该数据库的使用变得容易,Microsoft开发了一组Performance Data的API函数,包含在PDH.DLL文件中。使用PDH API基本上包括5个步骤。
创建一个查询;向查询中添加计数器;搜集性能数据;处理性能数据;关闭查询。
在本系统中将采用查询注册表的方式完成PD的查询。本系统中用到了一个注册表函数RegQueryValueEx,该函数根据一个开放的注册表键值和一个具体的名字值查找相关的类型和数据。
参考文献:
[1] 刘敏,过晓冰,伍卫国,等.针对网络扫描的监测系统[J].计算机工程,2002,28(2):77-78.省略/Class/winpcap/index.html.
[3] Joao B.D. Cabrera,Lundy Lewis,Raman positive Detection and Classification of Intrusions and Faults using,2002.
[关键词]交通;视频;检测
中图分类号:TM743 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2015)26-0261-01
0 前言
交通拥挤堵塞以及由此导致的一系列交通事故越趋频繁,环境污染加剧,是我国城市面临的极其严重的“城市病”之一,而且它已经演变成了制约国民经济发展的瓶颈,给我国城市道路交通问题提出了严峻考验。交通系统是一个复杂的大系统,单独从车辆方面或道路方面考虑,都很难完善的解决交通问题。必须依靠高科技来进行有效的交通管理,将道路情况检测出来,提取预防交通堵塞,才有可能从根本上解决问题。在此把道路和车辆综合起来的解决交通问题的智能交通系统油然而生。交通流量检测是智能交通系统中的重要组成部分,交通信息的收集是智能交通系统的基础,实时、可靠的基本交通信息是我们判断交通状况的根本依据,是智能交通系统科学控制和管理人、车、路的前提。
1 车流量检测系统
交通流检测依赖于交通检测设备,而交通检测通常采用线圈检测、脉冲检测、雷达监测等手段,获得道路上交通流的交通参数。通过特点对比得知,视频检测器所具有的大区域检测、安装方便、后期维护量少必将取代目前市场占有率最大的线圈检测器和超声波检测器成为交通信息采集检测器的主流。因此本文通过视频检测车流量。车流量即交通流量,是指在给定的单位时间内,通过道路某一断面或某一点的运行单元。按时间分类有:日交通流量、高峰小时交通流量(辆/小时)等等;按交通运行单元分还可以分为机动车交通流量、自行车交通流量等等。
基于视频的车流量统计的方法可分为虚拟检测线法和车辆跟踪法两大类。将虚拟检测线应用于视频检测中,主要功能就是代替传统的物理环形感应线圈实现交通参数检测。在非视频检测中获得交通参数的方法主要包括环形感应线圈、超声波、微波及红外等几种方法,而当前被交通管理部门广泛使用的仍为环型感应线圈检测,交通部门通过铺设在路面下的感应线圈来获得交通参数,这种方法虽然获得的交通参数准确度高,但其维护难度十分大。
2 车流量监测过程
本文采用的基于视频的车流量统计的方法为虚拟检测线法,其工作原理类似于地埋式线圈检测器。用户在图像上定义检测区域位置,当车辆经过该区域时,必然引起局部区域的视觉信息变化,系统通过虚拟检测线变化强度来判断车辆经过与否,进而可以计算车流量。该方法运算量小,能够在满足实时要求的前提下完成流量检测,同时也未能充分利用图像信息,降低了系统的可靠性。目标的检测流程为图像采集、预处理、背景提取、目标检测、形态学处理、提取车辆、车辆计数。
虚拟检测线的设置应垂直于车道且水平放置在车道中轴线上,在水平方向主要考虑车的宽度,在垂直方向考虑车的行驶速度。监测过程:对实时的交通图像设置虚拟检测线,经过图像滤波和初始背景得到图像的背景差,经过形态学处理从而提取车辆信息,检测是否有车辆通关检测线并循环检测。
3 提取车辆信息
当车辆经过检测线时,检测线上的图像灰度将发生变化,对当前帧的灰度跟背景帧的灰度相减,利用检测线上运动象素的个数来确定是否有车辆通过,通过该算法计算车流量,非常简单快捷。车流量的统计是以检测出目标车是否存在于检测区域为前提的,然后再对目标车辆进行无重复的统计。本文设计中,将车辆存在性判断和车流量统计合并实现。通过前面章节描述的方法获得车辆目标的灰度图像。当车辆经过检测线时,检测线上的图像灰度将发生变化,对当前帧的灰度跟背景帧的灰度相减,利用检测线上运动象素的个数来确定是否有车辆通过。该方法计算车流量,算法非常简单快捷。
由于车辆有一定的宽度,车辆通过时必然会在图像上留下记录。对一维函数进行统计分析,形成曲线。在这条曲线上可以看到一些连续的值为“1”的点,表示有车辆出现;连续的值为“0”的点,表示没有车辆出现。根据虚拟检测线上车辆的位置和相邻帧间的运动关系来进行车辆的计数。用flag=1表示信息位为1,flag=0表示信息位为0。邻帧间的运动关系可以描述为:
(1)当前帧某位置为flag=1时:
如果上一帧中该位置为flag=1,则表明有车正通过检测区;
如果上一帧中该位置为flag=0,则表明车辆刚进入检测区。
(2)当前帧某位置为flag=0时:
如果上一帧中该位置为flag=1,则表明有车刚离开检测区;
如果上一帧中该位置为flag=0,则表明无车进入检测区。
计数算法:通过上面的帧间关系可以看出,统计帧间车辆信息的上升沿,并且是连续出现的“1”。当“1”的个数达到某个长度时即认为该位置有新车到来,进行计数。
4 结果分析
为了验证本文算法有效性,针对多组实验视频进行测试,此处只列出部分实验图片,原拍摄实验视频格式为AVI30fps利用WinAVI软件将视频解码为适合在matlab中使用的格式ZJMedia Uncompress RGB24。对宽度为640,高度为221像素的视频图像序列进行处理,算法实现基于Windows 7系统,采用matlab作为软件平台。
由此可得出基于视频的车流量检测可以准确、快速的显示当前交通流量,该方法的应用有利于根据实时交通量得知当前交通情况,从而有效的预防交通拥堵,并且可以对交通进行统计预测,如遇到假日或上下班高峰期等可根据交通状况进行交通调节,可提前对道路进行了解,交通广播对车辆进行诱导,使其较方便的到达目的地。实验证明可以利用利用视频处理获取车流量,对数据的分析可知基于视频的方法可以较好的提取交通参数,统计交通流量。
5 结语
本文讲述了计算车流量的一种方法,主要是利用设置虚拟检测线的方式,对经过车辆进行统计,得到单位时间内,该路段的车流量信息,最后通过人工统计平均速度和占有率,通过这些交通参数还可以判别交通的拥挤程度。
采用基于虚拟检测线方法提取用于拥挤判别的主要交通参数----车流量、速度和时间占有率,通过合理的设置虚拟检测线的长度和位置,利用虚拟线上像素点的灰度变化来判断车辆目标的存在,同时记录当前检测车辆目标的位置,并在此基础上计算当前路段的交通流量、车辆的平均速度以及车道的时间占有率能够增加参数提取的准确性和可靠性,
参考文献
[1] 基于视频图像处理的交通流检测方法[J].长安大学学报:自然科学版,2005.
[2] 何最红. 基于视频流的交通流参数检测方法研究[D]. 广东工业大学硕士学位论文,2006.6.
[3] 罗欣. 基于图像处理技术的车辆检测流量统计技术研究[D].电子科技大学硕士学位论文,2005.
[4] 刘怀强. 基于视频的车辆检测与跟踪技术研究[D]. 中国海洋大学硕士学位论文, 2006.6.
关键词:霍尔流量传感器 废水比 单片机
中图分类号:TD524 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)02(a)-0173-01
目前市面上小型纯水机系统种类繁多,特别是目前小型纯水机系统大多以开环为设计思路,这种设计方案缺点是出水后的废水被大量的排放掉。此外,目前的系统中废水比大多是固定的,这跟现场环境的变化导致的废水比效率改变不能匹配,因而,如何通过改变废水比来实现在不同情况下,系统仍然处于最好的出水状态,这是整个纯水机系统设计需要进一步考虑的。在当今日常生活中,流量计的使用范围越发广泛。工程中使用的流量计有很多种,例如电磁流量计、涡轮流量计等[1]。这些流量计的优点是精度很高,但是这些流量计采用的是高速处理芯片,成本较高,这对于家庭用小型纯水机显然是不划算的[2]。
1 改进系统设计方案
为解决废水排放的问题,本设计增加了废水闭环回路,如图1所示,从RO反渗透膜分流出来的废水一路是经过三通作为冲洗系统的支路,另外一路是经过流量计、可调节废水比进入自来水水管的三通,这样可以重复利用废水。自来水的最大进水压力为0.18 MPa,本设计选定的增压泵型号是三角洲EC-101-50:其进水压力是不大于0.2 MPa,工作压力是0.45 MPa,对于本设计来说基本符合要求。
在本系统的纯水出水端和废水出水端各安置了一个霍尔流量传感器,用来实时记录当前的纯水和废水的流量比例。由于本设计RO反渗透膜最大的反渗透压是 0.8 MPa,所以在调节废水比时,要记录不同变比下的数据,然后做出曲线图,找出最优值,尽量选择一个对反渗透膜较小的进水压力差。主要注意的是:如果膜元件的水通量过大,或回收率过高,盐分和胶体滞留在膜表面上的可能性就越大[3]。
本设计选用的霍尔传感器频率与水流量的关系为:
F=40×Q(L/min)
其中:F为脉冲信号频率,单位:Hz;
Q为水流量,单位:L/min。
2 控制电路设计
2.1 电源电路
采用变压器将交流电220 V降压为24 V直流电。通过LM2575芯片将24 V直流电压降为5 V,通过LM117芯片将5 V电压进一步降为3.3 V。其中5 V直流电压供霍尔传感流量计驱动电压,3.3 V直流电压供控制主芯片MSP430F149、LCD1602等模块驱动。
2.2 控制芯片MSP430F149和液晶显示
本控制电路控制芯片选用TI公司的MSP430F149,该芯片最大的优点是功耗低,能够工作在不同的功耗模式下;能够满足长时间断电存储信息不流失。
液晶显示选用YLF1602D显示屏,驱动电压是3.3 V,功耗低,市面上常见,价格较低廉,能够同时显示32个字符。
2.3 其他模块设计
包括晶振和键盘的选定等。
3 控制分析及设计
纯水和废水通过霍尔流量传感器分别产生脉冲信号,单片机分别接收。然后单片机分别计数。通过简单的函数运算,得到废水和纯水的流量。最后将这两个数据实时的传送到1602液晶显示屏上。
这部分的程序设计模块包括:定时器初始化,应用层的LCD显示程序和脉冲频率采集程序等。
中断部分函数:定时器A的中断服务函数,在这里通过设置中断读取计数器的脉冲个数,然后计算流量。
4 数据实验
在1602显示器上会实时显示接收到每个脉冲后的流量,废水比由最大开始,每旋转到一个位置,该位置尽可能小,下一次的旋转量需要跟这次相同,记下当前的显示屏上的流量数据,纯水流量和废水流量;依次旋转废水比,记下下一次数据。然后将所有的数据列表,用MATLAB画出数据统计曲线,找到该曲线的拐点即为该废水比最优选择位置,也是当前环境下的最好的工作状态。
5 结语
通过上述改进,纯水机系统的纯水出水有了更高的出水效率,特别是霍尔流量计的使用,其精度可以达到0.01 ml,这个精度对于日常生活中的流量统计已经足够。更重要的是,通过本设计,对于任何环境下,包括在不同自来水水温,自来水水压等条件下,通过调节废水比,可以找到符合该环境条件下的最好工作状态,这种方式更加灵活,有很大的研究性和应用性。
参考文献
[1] 梁国伟,蔡武昌.流量测量技术及仪表[M].北京:机械工业出版社,2002.
一、下载联通手机营业厅客户端,进入“我的”菜单,“我的业务”,“号卡激活”。如果找不到此菜单,请将手机营业厅客户端升级到最新版本。
二、关注中国联通公众微信号,进入“优惠·激活”,“号卡激活”,对号卡进行激活。
联通纯流量卡,此卡是联通公司的正规流量卡,有全程使用4G流量不限速,无论使用多少流量都是当地联通的最高网速,不会因为使用流量太多而限速到2G网络和不绑定网络设备,可以随便更换网络设备使用,而且可以开热点使用的优点。
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