穹顶之下 智能交通需要解决的三个问题
2015-03-03 09:17:31   来源：中国安防展览网   作者:    评论：0

    2月28日，长达103分钟的公益作品《柴静雾霾调查——穹顶之下》，将“雾霾“这个词，又拽到公众眼前。她将“雾霾是什么？”“它从哪里来？”“我们怎么办？”这些科学性极强的问题，用娓娓道来的风格，掰开了揉碎了，讲给公众，震撼人心。24小时内全网播放破亿，雾霾深入人心。对与安防行业来说，雾霾也是一个密切相关的问题，以交通行业为例，雾霾面临三个重要问题。

　　穹顶之下智能交通面临需要解决的三个问题

　　关于《柴静雾霾调查——穹顶之下》

　　“雾霾是什么？”以PM2.5之微小，人眼无法看到，这是一场看不见敌人的战争。所以这次携带仪器，做雾霾健康测试，作为志愿者参与人体实验，分析呼吸成份，拍摄肺部深处碳素沉淀的后果，想向大家解释“雾霾是什么”，性质、危害、构成。

　　“雾霾从哪儿来”。我国的空气污染60%以上来自煤和油的燃烧，雾霾问题很大程度上是能源问题。中国煤炭消费量在2013年就超过了全世界其他国家用煤量的总和。车的增速也是历史罕见。作为世界上发展最快的发展中国家，中国不得不同时面对数量和质量要求这两大挑战。通过调研，我发现我国燃煤和燃油大概存在“消耗量大”、“相对低质”、“前端缺少清洁”、“末端排放缺乏控制”四大问题。我也尝试揭示这几大问题背后的管理与执法困境。

　　“我们怎么办”是有路可寻的。从英美的治理经验可以看到，发生过“大烟雾事件”的伦敦当时的污染比当下中国更严重，但在治理污染的前20年，污染物下降了80%。发生过严重“光化学烟雾”事件的洛杉矶，车辆比上世纪七十年代增加了3倍，但排放低了75%。就象解振华主任所说，人类的教训和经验放在那里，证明污染可以解决，而且不必那么久，中国已经承诺2030年左右碳排放到峰值，碳排放与雾霾同源，有协同减排效应，这个峰值的倒逼，意味着未来只能向绿色、低碳、循环经济的方向去，不走唯GDP道路，整个国家的治理体系、能源战略、产业结构都会随之改变，会对普通人的生活产生巨大影响，未来的创造者是抓住先机的人。

　　雾霾不仅仅影响人体健康

　　柴静雾霾调查是出于雾霾对人体健康的危害出发的，但雾霾影响的绝不仅仅是人体健康，雾霾天气对人们的生活出行、设备使用等都造成了极大影响。如，雾霾天气会至车辆行驶缓慢而造成交通堵塞；PM2.5作为空气质量标准成为衡量空气质量的重要指标，主要是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其对空气质量和能见度等有重要的影响。当前的雾霾天气中，包含的液滴和固体小颗粒不仅危害人体健康，而且引起容易导致交通事故频发，同时也使得户外监控视频质量明显下降；雾霾天气下，大部分视频监控系统所监控的图像色彩将会暗淡、其对比度也会变低，因此会导致一些重要目标的细节淹没在雾气中难以发现，这就会导致视频监控系统正常功能发挥受到影响。

　　面对雾霾，如何应对？——以智能交通为例

　　针对雾霾对道路交通的影响，主要要解决三个问题：一、雾霾对就出行安全的影响；二、雾霾对交通设备的影响；三、交通对环境的影响。

　　首先是雾霾对交通安全的影响，主要是雾霾天可见度低引起的交通事故。提高可见度，照明系统不可少，尤其是在早晚间雾霾严重的情况下。阿联酋三位女工程师统针对这种情况，发明了新型雾霾天道路智能照明系统。按照她们的设想，这套智能照明系统将安装在高速公路两旁，它的最大优点在于，能通过一个智能感应装置对雾霾等级做出自动评级，如能见度低于一定数值，道路两盘的照明系统将自动开启，为驾驶员照明前路。

　　同时，这套系统还配有一系列通讯装置，通过终端设备的提示，实时向驾驶员通报前方路面情况，并提醒他们放缓车速。此外，通讯装置还会与交警部门连接，随时向交警通报道路能见度情况，并提醒他们做好应急预案。该发明已申请国家专利，她们还将继续对该系统进行改良，尤其对于系统的能耗方面，将尽可能使用新型能源，减少能源用电。

　　其次是雾霾对智能交通设备的影响。在现代交通系统中，各种安防设备是保障道路顺畅运行的关键，到时在雾霾天下，PM2.5颗粒不仅影响设备使用效果，对设备自身使用寿命也会造成伤害。

　　据介绍，大部分视频监控系统采用的是可见光成像，在雾霾天气下，图像色彩将会变暗、对比度降低、图像清晰度也会变低，由此一些细节无法被察觉，从而导致监控系统失灵。究其原因，物体表面反射的光线在到达成像设备过程中会受到空气中悬浮颗粒物的影响，从而使设备无法获得清晰图像。因此去除雾气等杂物的影响、提高视频成像清晰度，成为室外视频监控系统中一项重要的技术。

　　图像去雾技术，让画面变清晰

　　光学透雾摄像机，通过图像去雾技术让设备在雾霾天下也能实现良好的监控效果，设备本身也加强了在雾霾天使用的材料性能。采用数字图像处理技术对图像进行处理的方法有很多种,归结起来，仍然是传统的两类：一类图像增强，另一类是图像复原。图像增强方法是从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，按照特定需要突出图像中的某些信息，削弱或去除某些不需要的信息来完成的；图像复原是从基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原。在复原过程中，一般先利用各种先验知识估计模型中的参数，最后求解方程从而计算出清晰的图像。两种方法相较，基于复原去雾算法从原理上实现去雾，对雾的估计更准确，能够真实地还原雾前的清晰图像，针对性强，得到的去雾效果自然，一般不会有信息的损失。

　　暗原色去雾方法改进

　　在完善透射率的过程中，用软抠图的方法，旨在在暗原色图像远近景交界边缘处，采用最大值滤波对被低估的暗像素值进行修复。但计算过程中软抠图计算开销大，时间复杂度高，求解线性系统过程中速度慢，计算效率成为限制该方法实用化的最大障碍。

　　如若选取保持图像边缘的指导滤波器，通过图像指导滤波来近似模拟这一侵蚀过程，不仅可以取得相似结果，同时也减少了运行时间。与经典的双边滤波相比，指导滤波是一种显式滤波，不仅具有线性的时间复杂度，对图像边缘的保持效果更加出色，还可以实现图像边缘的平滑、细节增强以及图像融合去噪等功能。

　　最后，交通对雾霾天影响。造成雾霾天气的原因有很多，其中交通出行产生的废气污染其实也是造成雾霾的重要原因。这优点像是“自食其果”感觉，因为汽车尾气的增加造成雾霾加剧，而雾霾又再次让交通出行陷入困境。为此，我国不少城市都采取了限牌、限行、限购等多项措施。其实，在智能交通时代，绿色节能的出行方式是改变这一状况的最佳办法。

　　如，自动驾驶汽车。汽车可以在闲置的时候并入公众交通网。也就是，让你自己的小轿车，在接送完你和你的孩子之后，继续跑在公路上替你接客人赚钱——换个角度看，其实是你租用了一辆出租车，每天定时来接送你和你的孩子。

　　其实在我们把无人驾驶的私家车并到城市交通网络之前，公共交通一直在承担着这样的角色。但是公共交通的发展，是在私人轿车的道路之外另外起了一个系统。这两个系统一定程度上是互斥的，比如说你用私家车出行，那就不会选择公共交通。所以大力发展公共交通的最后，也一定要呼吁和号召群众来多多乘坐公共交通。坐的人越多，这个系统就越有意义。

　　我们可以看到一直在宣传公交是一种“绿色出行”的方式。实际上。由于多种多样的原因，公交尾气排放不见得一定会少很多。具体到单辆公交车和单辆小轿车比较，公交车使用年限长，造价低，维护不善，都造成很多公交车背后冒黑烟。几年前的一轮换车普及了天然气公交车，但旧车没到报废年限的并未退役，而是作为支线或公交机动。就算这样，也依然是运力不足，出行高峰时段依然要全数上阵。

　　如果公交车上是一个座位上坐一个人，没有人站着这样的状况，某些车型所产生的人均碳排放都要高于乘坐一般小轿车。只有现在这种人挤成沙丁鱼罐头的情况下，才能算出在人均碳排放量上的相对低值。