基于光纤分布式声学传感器的交通流与速度监测

在智能交通系统领域，准确可靠的交通监测至关重要。传统设备如摄像头和激光雷达在恶劣天气条件和复杂交通场景中存在局限性，促使需要更具弹性的技术。本文提出了一种使用基于光纤的分布式声学传感器（DAS）的交通流监测方法。提出了一种创新的车辆轨迹提取算法，以推导交通流统计数据。在光纤瀑布图的处理中，采用巴特沃斯低通滤波器和峰值位置搜索算法来确定车辆的进入位置。随后，提出逐行匹配算法以有效跟踪轨迹。在高速公路、隧道和城市场景中进行了实验。可视化结果表明，我们的方法不仅比经典的基于Hough变换、Radon变换的方法以及MUSIC波束形成算法更准确地提取车辆轨迹，而且还便于使用低成本声学传感器计算交通流信息。它为交通流监测提供了一种新的可靠手段，可以与现有方法（如基于视觉的方法）集成。