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红外热成像技术在智能交通领域的应用

除用来识别车辆实载人数之外,红外监控摄像机还可应用与道路交叉口控制和狭小巷道道路监控检测,其核心是应用视频图像处理软件,常与周界入侵探测器搭配使用。
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  市场研究公司Yole Développement (Yole)预测,中国红外热成像市场的潜在需求可达500~600亿元,而目前市场仅处于起步阶段,预计到2020年,红外成像市场将增长20%以上。红外热成像技术将成为与可见光摄像技术相匹敌的热门产业,二者优势互补,真正实现多光谱全天候视频监控,快跟小编一起来了解一下吧~

  成都HOV车道试点,巧用热成像技术实现违章监控

  HOV车道(high-occupancy vehiclelane),即高乘载车道,即只有载有多名乘员的车辆才能行驶的车道。 成都近年来,小汽车保有量接近410万量,高居全国第二,成都交通管理局决定试行HOV车道。

  但实际操作中的监拍取证问题却无法解决。要对违章车辆进行判断和筛选,也就意味着监控必须准确分辨出车内的乘客数量。另外,雾霾、雨雪等天气,或可见光不足的情况(例如深夜),需要监控摄像不受干扰地继续监拍来往车辆——这些对于传统可见光摄像头而言,无法全面实现,而新技术热像科技的带入将如何解决?

  成都交通管理局首次大胆引进了红外热像技术,利用热像仪对HOV车道上的车载人数进行实时监控。热像科技最大的优势在于,它能规避烟雾、雨雪、光线的影响,完成清晰、零干扰的监拍工作。

  通过热像仪抓拍的红外热像图,车辆上的载客数量一目了然。与此同时,配合前、侧、后三个角度的普通摄像抓拍监控,与热像仪监控形成联动,构成一条完整的违章证据链。


  热像仪拍摄的监控画面

  可见光监控仪拍摄的多角度画面

  业内人士表示,更看好视频识别HOV车道上车辆的实载乘员数,例如正侧向对车内人员取景后,利用机器学习方式,标定几万、十几万张图像,以后可以自动实现。

  在智能交通领域的应用

  除用来识别车辆实载人数之外,红外监控摄像机还可应用与道路交叉口控制和狭小巷道道路监控检测,其核心是应用视频图像处理软件,常与周界入侵探测器搭配使用。

  热成像系统在交通领域的应用表现在几个方面:

  第一是检测汽车经过路口信号灯控制,在交叉口,热成像可以感知行人、非机动车、机动车间不同温度而触发检测将信号传送给路口信号机,但目前国内实际路口中并未见过这种运用。

  第二是沿公路行驶自动检测事件。它不受阳光影响,几乎不受外界环境控制,满足了7*24小时实时监控需求。

  第三,作为道路上固定安装的检测器,还可以用于行人检测。Flir基于热成像技术推出了“智能斑马线”方案,去年已经在20多个城市安装使用。

  第四是目前布局火热的无人驾驶。Flir智能交通中国区经理张桂杰介绍,热成像仪作为车载设备应用于辅助驾驶,其视距是前灯的5倍,能帮助驾驶员更早地发现路障、其他车辆和拐弯等,从而有效降低夜间驾驶风险,避免伤亡事故发生。

  有关研究表示,红外热成像技术将会是汽车智能安全辅助驾驶系统或者无人驾驶系统中的重要组成部分。

  市场发展趋势

  我国自70年代才开始对红外热成像技术进行研究,相当长一段时间,这个技术一直停留在军工领域。对于国内厂商来说,这条路金钱、精力成本消耗太大,周期太长,壁垒太高,风险太大。

  近年来,红外热成像技术发展缓慢。因为成本高昂,并且受进口限制,多是军用和特殊行业的商用,目前在交通领域的应用并不广泛。

  相较于智能交通领域,红外热成像技术在安防领域发展前景更为广阔。红外热成像技术将成为与可见光摄像技术相匹敌的热门产业,二者优势互补,真正实现多光谱全天候视频监控。

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