关键词：夜间照片，交通信息采集，摄影测量
A Simple Method to Collect Traffic Information at Night
Lv Jian, Sha Yunfei, Shi Qixin
(Tsinghua University)
Abstract: This paper proposes a new approach to collect traffic information at night. Photographing the running vehicles at night, the running speed and other information will be explored by analyzing the beam of the traffic lights in the pictures. A virtual camera is found in 3Dmax, forming the simulated photographic space, the beam of traffic lights shows the vehicle trajectory. This paper proposes another approach to estimate the vehicle trajectory based on photogrammetry. The space mean speed and speed-density relation can be gotten to some extent. Some experiments show its advantages.
Keywords: Photograph at Night, Traffic Information Collection, Photogrammetry
1．前言
车辆行驶速度是交通信息采集要获得的主要数据之一。目前已有很多种调查车速的方法和检测器，例如检测线圈、雷达速度计等能够很容易测量一条道路上地点车速 [1]，而直接测量空间平均速度的方法比较成熟的有视频识别、GPS、以及航空摄影[2]，这些方法无疑会受到测量设备的限制。
本文提出一种简 单可行的夜间车辆速度的调查方法，在夜间，对道路上开着车灯的车辆拍照，由于夜间曝光时间相对较长，行驶的车辆的车灯能够在照片上留下曝光时间内的轨迹， 通过对轨迹线的处理，能够得到车辆的速度信息。而且，通过对方法的改进，可以获得道路上车辆变换车道的行为特征，这对于微观交通仿真是很重要的信息。同 时，对一张照片上的同一路段内的车辆提取速度信息，将很容易获取路段的空间平均速度。
2．算法与应用
2.1 概述
本文用于 分析的照片，如图1所示，是2005年6月28日拍摄于北京市某街道过街天桥，摄像机型号为Canon PowerShot A70，图1曝光时间为1秒。能够从照片中看到车灯的清晰的轨迹线（即图1中的光柱），如果能够获得光柱的起止点的坐标，那么就能得到在曝光时间内车辆的 位移，由此可以得到车辆的行驶速度。
图1 实际拍摄照片
2.2 利用基于虚拟相机的空间还原技术来获得车辆运行轨迹及速度
首先在3Dmax中构建出拍摄相机位置和道路空间的关系，在此基础上通过3Dmax的虚拟相机对道路空间进行拍摄。把已经拍摄好的照片（图1）作为底衬，将虚拟相机拍摄的角度进行微调使虚拟相机生成的照片和实际拍摄的照片吻合，如图2所示。
图2 基于实际照片的三维环境建模
还原出拍摄的环境后，在虚拟三维空间中重构出实际拍摄所得的光柱的三维模型，在此三维模型中很容易得到车辆运行的轨迹，如图3所示，有向箭头表示车辆的运行轨迹线，箭头方向是车辆前进方向。
(a) (b)
(c) (d)
图3 虚拟三维环境的模型（b为俯视图；c为侧视图；d为后视图）
从该模型中读取有向光柱的起止点坐标，就能得到车辆的行驶速度：
（1）
其中：
：照片中第i辆车的速度（米/秒）；
：照片中第i辆车有向光柱的末端向量；
：照片中第i辆车有向光柱的起点向量；
：曝光时间。
由此，得到图2中的车辆的速度为26.6千米/小时，方向为有向光柱箭头所指的方向。
2.3 基于摄影测量解算技术来获得车辆运行轨迹[3]
从摄影测量学的角度，对照片进行处理，我们能够得到提取车辆轨迹以及计算车辆行驶速度的另一种方法。摄影测量作为获取空间数据的重要手段，通常是以地面空 间坐标系为基准。如在一个地区进行摄影测量时，摄影机的空间位置与影像的坐标系都是相对于地面空间坐标系而言的。设有地面一点A，其对应的像点为a，A和 摄影中心S在有关地面空间坐标系中的坐标分别为 和 ，像点a在像空间坐标系中坐标为 ，可得摄影测量基本关系式，如（2）式，其中f为焦距。
（2）
（3）
式（3）是摄影测量中的共线方程，基于共线方程和摄影测量的前方交会——后方交会法，可以根据影像点a在像方坐标系坐标计算得到对应空间点A在地面空间坐 标系坐标，由此可以计算得到光柱起点坐标 以及终点坐标 ，由此可以得到计算车辆行驶速度的另外一种方法，如式（4）所示：
（4）
而通常情况下，起止点的z坐标是一致的（车辆车灯到道路的垂直距离可以认为不变），因此（4）可以化简为式（5）：
（5）
2.4 其他信息的提取
基于上述两节的讨论，能够从夜间道路照片中提取到车辆的行驶速度。事实上，能够从中提取更多信息。下面讨论对路段空间平均速度的提取，以及路段速度——密度关系的信息提取。
2.4.1 空间平均速度
如果在适当的时间以及适当的地点拍摄，得到路段上有较多车辆的夜间照片，利用本文前面所说的方法，得到路段上每辆车的行驶速度，由此我们可以得到整个路段的空间平均速度如（6）式所示：
（6）
其中： ：路段的空间平均速度（米/秒）；
：照片中第i辆车的速度（米/秒）。
2.4.2 速度——密度关系
路段上车辆的速度可以根据车灯的轨迹线进行计算，而从照片中，能够分辨出曝光时间内路段上的每条车道上的车辆数，即车流密度，因此能够同时获得路段上的车 流速度合车流密度。如果在不同的车流密度下拍照，获得在不同密度下的车流速度，就能画出该路段车流的速度－密度曲线，这对于交通调查以及研究交通流基本参 数之间的关系都有重要意义。
3．存在的问题
基于夜景照片的交通信息提取技术是一种全新的摄影测量在交通领域的应用技术。本文提出的分析方法和研究思路目前只是对这个问题的初步认识，如果将这种技术成熟的应用于夜间的交通信息采集还有很多难点和疑点需要解决，主要集中在以下四个方面：
3.1 相机和照片的问题
从已有成果来看，廉价的数码相机和便捷的图像处理是当前这种技术的主要优势。但文章认为，拍照时相机的振动会对轨迹线有明显的影响，这个问题可以根据照片 上拍摄现场的静止光源（如路灯等），来减少由于相机本身的振动而带来的误差。同时，数码相机的像素精度和夜景成像效果是造成轨迹线提取误差的其他主要来 源。随着数码相机技术的不断成熟和快速发展，本文提出的夜景照片交通信息提取技术的精确程度也会不断得到提高。
3.2 数字摄影测量的新技术的应用问题
文章通过摄影测量技术在交通信息采集中的初步探索，认为数字摄影测量技术和相关理论的不断发展，将为交通信息采集的精度和效率的提高提供有力的理论保障。 本文提出的摄影测量求解方法还是较为传统的方法，当前一些利用数字摄影测量技术研发和生成三维数字空间的技术在逐步成熟，一些新的数字摄影测量算法如基于 数字影像图和DEM（数字高程模型）生成三维数字空间的算法，以及基于数字正射影像和DEM生成三维数字空间的算法[3]，可能会更高效、更精确的帮助获 得交通信息。
3.3 拍摄技术和拍摄地点的选择问题
不同的拍摄地点和拍摄手法是影响夜景照片质量的关键。实践表明，选择道路周边较高建筑进行侧面拍摄是获得较好夜景照片的主要手法。对其它地点和角度的拍摄在探索中，希望能够有更多的实践经验来促使这个方法的发展。
3.4 方法适用的时间和空间范围
这项方法适合车辆开夜灯的期间使用，空间上每台相机基本可以监控一个路段上的两个流向的车辆获得交通信息，而且能够从车灯颜色直接判断车流方向。
4．结论与展望
本文提出了一种利用夜景照片上，曝光时间内车灯留下的光柱提取交通信息的方法。通过建立虚拟相机和三维虚拟空间，可以重构出实际拍摄所得的光柱的三维模 型，由此我们可以获得车辆行驶的速度。同时，从摄影测量的角度，本文提出了解算车辆运动轨迹的另一种思路。此外，文章在该方法用于其他交通信息的提取，例 如空间平均速度的计算，以及路段速度－密度曲线的获得等，做了一定的尝试。实践表明，该方法能够快捷、廉价地获得可信的交通信息。
随着中国城市 居民生活和消费的多样化，晚高峰小时正在逐步推迟和延长，夜间交通信息的采集是今后交通信息采集的一个重要组成部分。如果通过一定时间的研究，试验，实 践，这种方法或许可以发展成为一种夜间的交通信息采集系统，为夜间高峰路段的交通信息服务提供有力的数据支持。所以本文提供的这种低成本、易实现的方法是 有较为广泛的应用前景的。
参考文献：
[1] 杨兆升，城市交通诱导系统[M]，北京：中国铁道出版社，2004：42～54.
[2] Wilbur Smith Associates Adel Sadek. Application of advanced technologies to data collection for transportation planning Task1 Summary Memorandum[R]. NYSMPO SCI Data Study Steering Committee.
[3] 周克勤、赵煦、杨苗，基于数字摄影测量技术的三维数字景观生成与应用[J]，北京建筑工程学院学报，2005，21（1）：32.
作者简介：
吕 剑：博士生，清华大学土木水利学院土木工程系交通研究所，Email：Black98@mails.tsinghua.edu.cn。
沙云飞：博士生，清华大学土木水利学院土木工程系交通研究所。
史其信：教授，清华大学土木水利学院土木工程系交通研究所。
