JP3132705B2 - Traffic information measurement device - Google Patents
Traffic information measurement deviceInfo
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、 （１）駐車場施設での交通量，車種判別（車判）システ
ム （２）料金所出入口での交通量計測システム （３）道路利用状況（交通量）調査 （４）トンネル換気負荷量の計測 などに用いて好適な交通情報計測装置に関する。The present invention relates to (1) a traffic volume at a parking facility, a vehicle type discrimination (vehicle format) system, (2) a traffic volume measurement system at a toll gate entrance and exit, and (3) a road use situation (traffic volume). ) Investigation (4) The present invention relates to a traffic information measurement device suitable for use in measuring tunnel ventilation load.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、この種の方式として、 （ａ）超音波方式…自動車（車両）より反射して来る超
音波によって車両の種類（車種），走行速度（車速）を
検出する方式。 （ｂ）光電管方式…一列に並べられた光電管の光の遮断
状態から車種，車速を検出する方式。 （ｃ）ループコイル方式…道路に埋設されたループコイ
ルにより、通行車両の有無を検出し、交通量を計測する
方式。2. Description of the Related Art Conventionally, this type of system includes the following: (a) Ultrasonic system: A system in which the type (vehicle type) and traveling speed (vehicle speed) of a vehicle are detected by ultrasonic waves reflected from an automobile (vehicle). (B) Phototube method: A method of detecting the vehicle type and the vehicle speed from the light blocking state of the phototubes arranged in a line. (C) Loop coil method: A method in which the presence or absence of a passing vehicle is detected by a loop coil embedded in a road to measure the traffic volume.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記
（ａ）の方式には超音波発信器、また（ｂ）の方式には
多数の光電管をそれぞれ取り付けなければならず、設備
費用が嵩むという問題がある。一方、（ｃ）の方式で
は、ループコイルを路面下に埋設するため、道路強度の
観点から高架道路への設置が困難である。また、既設道
路への適用には大掛かりな工事を必要とする、などの問
題がある。したがって、この発明の課題は、非接触式に
するとともに、既設道路への適用および保守を容易にす
ることにある。However, the method (a) requires the installation of an ultrasonic transmitter, and the method (b) requires the installation of a large number of phototubes, which increases the equipment cost. is there. On the other hand, in the method (c), since the loop coil is buried under the road surface, installation on an elevated road is difficult from the viewpoint of road strength. In addition, there is a problem that application to an existing road requires a large-scale construction. Therefore, an object of the present invention is to provide a non-contact type and to facilitate application and maintenance to an existing road.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
るため、請求項１の発明では、車両の走行路の近傍に設
けられて走行振動音を検出する振動音センサと、この振
動音センサを介して検出される車両走行振動音を周波数
分析する周波数分析手段と、その出力から特徴音を抽出
して音声認識を行なう音声認識手段とを備え、車両の種
類，速度または交通量を含む交通情報を計測可能にした
ことを特徴としている。In order to solve the above-mentioned problems, according to the first aspect of the present invention, there is provided a vibration sound sensor provided near a traveling path of a vehicle for detecting a traveling vibration sound, and the vibration sound sensor is provided. Traffic analysis means for frequency-analyzing the vehicle running vibration sound detected through the vehicle, and voice recognition means for extracting the characteristic sound from the output thereof and performing voice recognition, and includes the type, speed or traffic volume of the vehicle. It is characterized in that information can be measured.
【０００５】請求項２の発明では、車両の走行路の近傍
に設けられて走行音を検出する音響センサと、この音響
センサを介して検出される車両走行音を周波数分析し、
この車両走行音の周波数分布をカオス理論に従って多次
元空間内に埋め込み、射影平面やアトラクタを抽出する
処理手段とを備え、その結果から車両の種類，速度また
は交通量を含む交通情報を計測可能にしたことを特徴と
している。According to the second aspect of the present invention, an acoustic sensor is provided near the traveling path of the vehicle and detects a traveling sound, and the vehicle traveling sound detected via the acoustic sensor is subjected to frequency analysis.
A processing means for embedding the frequency distribution of the vehicle running sound in a multidimensional space according to chaos theory and extracting a projective plane and an attractor is provided. From the result, it is possible to measure traffic information including vehicle type, speed or traffic volume. It is characterized by doing.
【０００６】請求項３の発明では、車両の走行路の近傍
に設けられて走行音を検出する音響センサと、この音響
センサを介して検出される車両走行音を周波数分析し、
この車両走行音の周波数分布をカオス理論に従って多次
元空間内に埋め込み、射影平面やアトラクタを抽出する
処理手段と、前記車両走行音の周波数分析結果から特徴
音を抽出して音声認識を行なう音声認識手段とを備え、
前記処理手段と音声認識手段の両出力から車両の種類，
速度または交通量を含む交通情報を計測可能にしたこと
を特徴としている。なお、請求項２または３の発明で
は、前記音響センサに代えて振動音センサを用いること
ができ、請求項２の発明では前記音響センサに加えて振
動音センサを用いることができる。According to a third aspect of the present invention, an acoustic sensor is provided near the traveling path of the vehicle and detects a traveling sound, and the vehicle traveling sound detected via the acoustic sensor is frequency-analyzed.
Processing means for embedding the frequency distribution of the vehicle running sound in a multidimensional space in accordance with chaos theory and extracting a projective plane and an attractor; and voice recognition for extracting a characteristic sound from a frequency analysis result of the vehicle running sound and performing voice recognition Means and
From both outputs of the processing means and the voice recognition means,
It is characterized in that traffic information including speed or traffic volume can be measured. In the invention of claim 2 or 3, a vibration sound sensor can be used instead of the acoustic sensor. In the invention of claim 2, a vibration sound sensor can be used in addition to the acoustic sensor.
【０００７】[0007]
【作用】マイクロホンを介して検出した車両走行音、ま
たは振動センサを介して検出した車両走行振動音につい
て、周波数分析し特徴抽出するための前処理をして音声
認識装置にて交通情報を得るか、カオス処理により多次
元空間に埋め込み、アトラクタの形状や射影平面から得
るか、あるいはこれらを併用するなどすることにより、
センサ部分を非接触式かつ極めてコンパクトな構成と
し、路上への設置や保守を容易とする。According to the present invention, it is necessary to perform preprocessing for frequency analysis and feature extraction of vehicle running sound detected through a microphone or vehicle running vibration sound detected through a vibration sensor to obtain traffic information by a voice recognition device. , By embedding in a multidimensional space by chaos processing, obtaining from the shape of the attractor or the projective plane, or by using these together,
The sensor part has a non-contact and extremely compact configuration, which facilitates installation and maintenance on the road.
【０００８】[0008]
【実施例】図１はこの発明の実施例を示す構成図であ
る。同図において、１は車両、２は振動ピックアップ、
３は振動計、４はＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ
Ｔｒｎｓｆｏｒｍ）アナライザ、５はニューラルネット
ワークなどの音声認識装置、６はデータ処理装置であ
る。ここに、振動ピックアップ２および振動計３などに
より、振動音センサが構成される。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. In the figure, 1 is a vehicle, 2 is a vibration pickup,
3 is a vibrometer, 4 is an FFT (Fast Fourier)
5 is a speech recognition device such as a neural network, and 6 is a data processing device. Here, the vibration pickup 2 and the vibration meter 3 constitute a vibration sound sensor.
【０００９】すなわち、車両１の発生する振動は、道路
を介して伝搬されるので、振動ピックアップ２でその振
動をピックアップする。ピックアップした振動を振動計
３で検出し、ＦＦＴアナライザ４に入力する。ＦＦＴア
ナライザ４では、音声スペクトラムの特徴を抽出するた
め、例えば周波数分析結果からそのバンドレベルのみを
抽出するなどの前処理を行ない、ニューラルネットワー
クを含む音声認識装置５に入力する。音声認識装置５で
は周波数分析結果から音声認識を行ない、結果をデータ
処理装置６に与える。データ処理装置６ではその結果か
ら、車種および車速を判別するとともに、台数をカウン
トする。That is, the vibration generated by the vehicle 1 is transmitted through the road, and the vibration pickup 2 picks up the vibration. The picked-up vibration is detected by the vibrometer 3 and input to the FFT analyzer 4. The FFT analyzer 4 performs preprocessing such as extracting only the band level from the frequency analysis result in order to extract features of the speech spectrum, and inputs the result to a speech recognition device 5 including a neural network. The speech recognition device 5 performs speech recognition based on the frequency analysis result, and provides the result to the data processing device 6. The data processing device 6 determines the type and speed of the vehicle based on the result, and counts the number of vehicles.
【００１０】図２はこの発明の他の実施例を示す構成図
である。同図において、１１はマイクロホン、１２はプ
リアンプ、１３は騒音計、１４はＡ／Ｄ（アナログ／デ
ィジタル）コンバータ、１５はカオス処理部、１６はパ
ターンマッチング部をそれぞれ示している。１，６はそ
れぞれ図１と同じ車両，データ処理装置である。ここ
で、マイクロホン１１，プリアンプ１２および騒音計１
３等により、音響センサが構成される。FIG. 2 is a block diagram showing another embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 11 denotes a microphone, 12 denotes a preamplifier, 13 denotes a sound level meter, 14 denotes an A / D (analog / digital) converter, 15 denotes a chaos processing unit, and 16 denotes a pattern matching unit. Reference numerals 1 and 6 denote the same vehicle and data processing device as those in FIG. Here, the microphone 11, the preamplifier 12, and the sound level meter 1
An acoustic sensor is constituted by 3 and the like.
【００１１】この実施例では、車両１から発生する走行
音を、道路の側方に配置したマイクロホン１１によって
検出する。このマイクロホン１１は屋外仕様として、防
塵防滴防風処理を施しておくことが望ましい。また、１
台毎に区別して検出できるよう指向性を有している外、
道路に対してそのような角度をなすように設置しておく
ことが望ましい。なお、マイクロホン１１，プリアンプ
１２および騒音計１３等からなる音響センサの騒音計１
３は、マイクロホン１１およびプリアンプ１２からの走
行音を増幅するために設けられ、したがって、騒音計１
３は単なるメインアンプで置き換えることができる。In this embodiment, a traveling sound generated from the vehicle 1 is detected by a microphone 11 arranged on a side of a road. The microphone 11 is desirably subjected to dustproof, dripproof, windproof processing for outdoor use. Also, 1
In addition to having directivity so that it can be detected separately for each unit,
It is desirable to install at such an angle to the road. In addition, the sound level meter 1 of the acoustic sensor including the microphone 11, the preamplifier 12, the sound level meter 13, and the like.
3 is provided to amplify the traveling sound from the microphone 11 and the preamplifier 12, so that the sound level meter 1
3 can be replaced by a mere main amplifier.
【００１２】検出した走行音は、プリアンプ１２および
騒音計１３により増幅し、Ａ／Ｄコンバータ１４を介し
てカオス処理部１５に取り込む。カオス処理部１５に
は、カオス理論により時系列信号を多次元空間内に埋め
込み、射影平面やアトラクタを抽出するカオスソフトを
内蔵しておく。したがって、カオスソフトを実行して得
られた射影平面やアトラクタ（ランダムな情報からカオ
ス処理をして得られるパターン）を、パターンマッチン
グ部１６で所定のパターンと照合する。The detected traveling sound is amplified by the preamplifier 12 and the sound level meter 13 and taken into the chaos processing unit 15 via the A / D converter 14. The chaos processing unit 15 embeds chaos software for embedding a time-series signal in a multidimensional space by chaos theory and extracting a projection plane and an attractor. Therefore, the projection plane or attractor (a pattern obtained by performing chaos processing from random information) obtained by executing the chaos software is collated with a predetermined pattern by the pattern matching unit 16.
【００１３】アトラクタの例を同図の１５Ａで示し、時
系列信号の例を１５Ｂでそれぞれ示す。データ処理装置
６はその照合結果から、車種の判別や車速の検出を行な
う。また、これらと並行して台数のカウントも行なうも
のとする。なお、この実施例では音響センサの代わり
に、図１のような振動音センサを用いることが可能であ
る。An example of an attractor is shown at 15A in the figure, and an example of a time-series signal is shown at 15B. The data processing device 6 discriminates the vehicle type and detects the vehicle speed from the collation result. In addition, the number of vehicles is counted in parallel with these operations. In this embodiment, a vibration sound sensor as shown in FIG. 1 can be used instead of the acoustic sensor.
【００１４】図３はこの発明のさらに他の実施例を示す
構成図である。同図からも明らかなように、この実施例
は図２に示すものに対し、図１に示したニューラルネッ
トワークなどの音声認識装置５を付加して構成される。
音声認識装置５は、カオス処理部１５により得られた周
波数分布から特徴音を抽出するため、バンドレベル抽出
等の前処理を行ない、その結果から、車種および車速を
判別するとともに、台数をカウントする。FIG. 3 is a block diagram showing still another embodiment of the present invention. As can be seen from the figure, this embodiment is configured by adding a speech recognition device 5 such as the neural network shown in FIG. 1 to the one shown in FIG.
The voice recognition device 5 performs preprocessing such as band level extraction to extract a characteristic sound from the frequency distribution obtained by the chaos processing unit 15, and determines the type and speed of the vehicle and counts the number of vehicles based on the result. .
【００１５】したがって、データ処理装置６では、パタ
ーンマッチング部１６から得た結果と、音声認識装置５
により得た結果とを比較し、その照合を行なうことがで
き、信頼性を向上させることが可能となる。このとき、
カオス処理部１５には、騒音計１３を介して得られる車
両走行音の周波数分析を行なう機能も有しているものと
する。この実施例の場合も、音響センサの代わりに、図
１のような振動音センサを用いることもできる。Therefore, in the data processing unit 6, the result obtained from the pattern matching unit 16 and the speech recognition unit 5
Can be compared with the result obtained by the above, and the comparison can be performed, and the reliability can be improved. At this time,
It is assumed that the chaos processing unit 15 also has a function of performing frequency analysis of vehicle running sound obtained via the sound level meter 13. Also in the case of this embodiment, a vibration sound sensor as shown in FIG. 1 can be used instead of the acoustic sensor.
【００１６】図４はこの発明の別の実施例を示す構成図
で、センサ部分を２重化した点が特徴である。すなわ
ち、図１に示す振動ピックアップ２と振動計３からなる
走行音センサ部と、マイクロホン１１，プリアンプ１２
および騒音計１３からなる振動音センサ部とを設けると
ともに、Ａ／Ｄコンバータ１４によりディジタル信号に
変換されたデータの、カオス処理部１５での処理を軽減
すべくＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃ
ｅｓｓｏｒ）ボード１７を付加し、時系列データをカオ
ス処理部１５に取り込むようにしている。FIG. 4 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, which is characterized in that the sensor portion is duplicated. That is, a traveling sound sensor unit including the vibration pickup 2 and the vibrometer 3 shown in FIG.
And a vibration sound sensor unit including a sound level meter 13, and a DSP (Digital Signal Proc) for reducing the processing of the data converted into a digital signal by the A / D converter 14 in the chaos processing unit 15.
(Essor) board 17 is added, and the time series data is taken into the chaos processing unit 15.
【００１７】上記のようにすることで、入力系を２重化
して信頼性を向上させるとともに、カオス処理部１５に
より時系列のカオス的性質やアトラクタの形状を得るだ
けでなく、音声認識装置５により周波数分布から特徴音
抽出のためにバンドレベル抽出等の前処理を行ない、ニ
ューラルネットワークを用いた音声認識処理も行なうこ
とができる。By doing so, the input system is duplicated to improve the reliability, and the chaotic processing unit 15 not only obtains the chaotic nature of the time series and the shape of the attractor, but also obtains the speech recognition device 5. Thus, preprocessing such as band level extraction for extracting a characteristic sound from the frequency distribution can be performed, and voice recognition processing using a neural network can also be performed.
【００１８】[0018]
【発明の効果】この発明によれば、音響データ，振動デ
ータの少なくとも一方から交通情報を収集するようにし
たので、設備の規模を小さくし得るだけでなく設置が容
易で、既設道路や高架道路への設置が簡単になるという
利点が得られる。また、保守も容易となり、建設コス
ト，ランニングコストともに低く抑えることが可能とな
る利点がもたらされる。According to the present invention, traffic information is collected from at least one of acoustic data and vibration data. Therefore, not only can the size of the equipment be reduced, but also the installation is easy, and existing roads and elevated roads can be easily installed. There is an advantage that the installation on the device is simplified. In addition, maintenance is facilitated, and there is an advantage that both the construction cost and the running cost can be reduced.
【図１】この発明の実施例を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
【図２】この発明の他の実施例を示す構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
【図３】この発明のさらに他の実施例を示す構成図であ
る。FIG. 3 is a configuration diagram showing still another embodiment of the present invention.
【図４】この発明の別の実施例を示す構成図である。FIG. 4 is a configuration diagram showing another embodiment of the present invention.
１…車両、２…振動ピックアップ、３…振動計、４…Ｆ
ＦＴアナライザ、５…音声認識装置、６…データ処理装
置、１１…マイクロホン、１２…プリアンプ、１３…騒
音計、１４…Ａ／Ｄコンバータ、１５…カオス処理部、
１６…パターンマッチング部、１７…ＤＳＰボード。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle, 2 ... Vibration pickup, 3 ... Vibrometer, 4 ... F
FT analyzer, 5 voice recognition device, 6 data processing device, 11 microphone, 12 preamplifier, 13 sound level meter, 14 A / D converter, 15 chaos processing unit,
16: pattern matching unit; 17: DSP board.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ１０Ｌ 15/10 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５４１ 9/10 ３０１Ｃ (72)発明者 柄沢 隆 東京都日野市富士町１番地 富士ファコ ム制御株式会社内 (72)発明者 佐々木 貴仁 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (56)参考文献 特開 平６−58808（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−247599（ＪＰ，Ａ) 特開 昭47−31598（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−313700（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−182594（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−160385（ＪＰ，Ａ) 実開 平２−65131（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 3/00 G01H 17/00 G06F 15/18 560 G06M 7/00 G10L 15/08 G10L 15/10 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI G10L 15/10 G10L 3/00 541 9/10 301C (72) Inventor Takashi Karasawa 1-Fujimachi, Hino-shi, Tokyo (72) Inventor Takahito Sasaki 1-1, Tanabe-Nitta, Kawasaki-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Prefecture Inside Fuji Electric Co., Ltd. (56) References JP-A-6-58808 (JP, A) JP-A-4-247599 (JP, A) JP-A-47-31598 (JP, A) JP-A-5-313700 (JP, A) JP-A-7-182594 (JP, A) JP-A-4-160385 (JP, A) Kaihei 2-65131 (JP, U) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01H 3/00 G01H 17/00 G06F 15/18 560 G06M 7/00 G10L 15/08 G10L 15 / Ten
Claims (5)
動音を検出する振動音センサと、この振動音センサを介
して検出される車両走行振動音を周波数分析する周波数
分析手段と、その出力から特徴音を抽出して音声認識を
行なう音声認識手段とを備え、車両の種類，速度または
交通量を含む交通情報を計測可能にしたことを特徴とす
る交通情報計測装置。1. A vibration sound sensor provided near a traveling road of a vehicle for detecting a traveling vibration sound, a frequency analysis means for frequency-analyzing a vehicle traveling vibration sound detected via the vibration sound sensor, and A traffic information measuring device comprising: voice recognition means for extracting a characteristic sound from an output to perform voice recognition, and capable of measuring traffic information including a vehicle type, a speed, or a traffic volume.
を検出する音響センサと、この音響センサを介して検出
される車両走行音を周波数分析し、この車両走行音の周
波数分布をカオス理論に従って多次元空間内に埋め込
み、射影平面やアトラクタを抽出する処理手段とを備
え、その結果から車両の種類，速度または交通量を含む
交通情報を計測可能にしたことを特徴とする交通情報計
測装置。2. An acoustic sensor which is provided in the vicinity of a traveling path of a vehicle and detects a traveling sound, frequency-analyzes a traveling sound of the vehicle detected through the acoustic sensor, and converts a frequency distribution of the traveling sound into chaos. Processing means for embedding in a multidimensional space according to the theory and extracting a projective plane and an attractor, and capable of measuring traffic information including the type, speed or traffic volume of the vehicle from the result; apparatus.
を検出する音響センサと、この音響センサを介して検出
される車両走行音を周波数分析し、この車両走行音の周
波数分布をカオス理論に従って多次元空間内に埋め込
み、射影平面やアトラクタを抽出する処理手段と、前記
車両走行音の周波数分析結果から特徴音を抽出して音声
認識を行なう音声認識手段とを備え、前記処理手段と音
声認識手段の両出力から車両の種類，速度または交通量
を含む交通情報を計測可能にしたことを特徴とする交通
情報計測装置。3. An acoustic sensor provided near a traveling road of a vehicle for detecting a traveling sound, a frequency analysis of a traveling sound of the vehicle detected through the acoustic sensor is performed, and a frequency distribution of the traveling sound is chaotic. Embedded in a multidimensional space according to the theory, processing means for extracting a projective plane or an attractor, and speech recognition means for extracting a characteristic sound from a frequency analysis result of the vehicle running sound and performing speech recognition, and the processing means A traffic information measuring device characterized in that traffic information including the type, speed or traffic volume of a vehicle can be measured from both outputs of a voice recognition means.
用いることを特徴とする請求項２または３のいずれかに
記載の交通情報計測装置。4. The traffic information measurement device according to claim 2, wherein a vibration sound sensor is used instead of the acoustic sensor.
用いることを特徴とする請求項３に記載の交通情報計測
装置。5. The traffic information measuring device according to claim 3, wherein a vibration sound sensor is used in addition to the acoustic sensor.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06106973A JP3132705B2 (en) | 1994-05-20 | 1994-05-20 | Traffic information measurement device |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP06106973A JP3132705B2 (en) | 1994-05-20 | 1994-05-20 | Traffic information measurement device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07311079A JPH07311079A (en) | 1995-11-28 |
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| JP06106973A Expired - Fee Related JP3132705B2 (en) | 1994-05-20 | 1994-05-20 | Traffic information measurement device |
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|---|---|---|---|---|
| CN110120218B (en) * | 2019-04-29 | 2021-06-22 | 东北大学 | Recognition method of large vehicles on expressway based on GMM-HMM |
-
1994
- 1994-05-20 JP JP06106973A patent/JP3132705B2/en not_active Expired - Fee Related
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| JPH07311079A (en) | 1995-11-28 |
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