米晓艺，程海帆，董 硕，张铁军

(1.交通运输部公路科学研究院 交通工程部，北京 100088；2.吉林省交通规划设计院 总工程师办公室，吉林 长春 130021)

公路侧向热像温谱中货车制动温的提取算法

米晓艺1，程海帆2，董 硕1，张铁军1

(1.交通运输部公路科学研究院 交通工程部，北京 100088；2.吉林省交通规划设计院 总工程师办公室，吉林 长春 130021)

为研发一种公路用交互式热成像货车制动安全预警系统，以提高公路连续长大下坡路段主动安全性，提出了一种从公路侧向热像温谱中捕获货车侧面热像，并进而提取货车制动器温度的算法。采用高频红外热像仪获取了公路侧向热像温谱，并分析了其中的潜在特征；根据热像温谱特征，利用矩阵分析法提出了货车制动器温度的提取算法。应用算法软件进行提取的结果表明：在自由流交通状态下，算法可以实现对超过98%的货车制动温进行准确提取，提取结果可以作为货车制动安全预警系统中的安全信息使用。

交通运输工程；货车制动温；提取算法；矩阵分析法；红外热像

0 引 言

公路交通安全信息在确保公路交通安全方面起着举足轻重的作用，或者说交通事故的发生往往是由于驾驶员无法获得或未能及时获得足够的安全信息所导致的。因此，行车过程中的每一个安全信息都应得到足够的重视。针对事故多发的公路连续长大下坡路段而言，给货车驾驶员提供更多更高价值的安全信息是提高路段安全水平的有效途径。作为一个在较大程度上能够衡量货车制动性能的货车制动器温度信息无疑是重要的交通安全信息之一。

国内外学者也多采用货车制动器温度作为分析公路连续长大下坡严重度分级、货车制动性能、公路纵坡设计、避险车道位置选取等方面的重要指标。T.M.THOMAS等[1]和L.B.BRIAN[2]在20世纪80年代便利用货车制动器温度作为研究对象，给出了其与货车车重、速度、纵坡度、坡顶制动器初始温度、环境温度等因素的关系模型，并对公路连续长大下坡严重度进行了分级研究。胡昌斌等[3]通过开展实车试验数据，结合有限元方法，分析了公路长下坡路段货车鼓式制动器摩擦衬片在不同车辆载质量、制动方式和降温方式下的升温规律。余强等[4]和M.COLEMAN[5]采用货车制动器温度指标研究了发动机制动、排气制动与缓速器联合作用或排气制动作用下货车的制动安全性能。杜博英等[6]和周荣贵等[7]采用货车制动器温度指标对长大下坡的临界坡度或公路纵坡坡度与坡长限制等公路纵坡设计问题进行了深入研究。吴京梅等[8]和郑景凡等[9]利用公路连续下坡路段货车制动器温升模型对货车制动器温度进行预测，进而作为避险车道设置位置选取的依据。

在产品设计应用方面，目前已开发了多种可用于车载的货车制动温监测装置[10]，但由于单车安装成本较高，大面积的推广应用尚未实现。近年来，红外热成像技术的发展使得研发一种公路用交互式热成像货车制动安全预警系统成为可能。该系统可采用安装于路侧的红外热像仪高频率地采集到货车通过监测断面时的货车侧面热像图，再通过综合集成车牌识别、雷达测速等技术，快速地实现货车的不停车温度监测，并可实时地通过可变情报板等设施将温度监测结果这一重要的安全信息告知对应的货车驾驶员，进而促使驾驶员主动地采取合理的驾驶行为来避免或减少事故的发生，最终实现进一步提高公路连续长大下坡路段货车安全运行的目的。

货车侧面热像图中车轮辐板的温度(外部温度)与货车制动器中的制动摩擦片、制动鼓(内部温度)等关键部件的温度存在着密切的相关性。这是由于这些部件的热源相同，即均来自货车制动过程中制动摩擦片表面与制动鼓表面的摩擦热。获取了货车车轮辐板温度就意味着能够反推货车制动摩擦片或制动鼓的温度，进而可以测算货车制动性能所处的安全状态。然而，货车侧面热像图中的高温体不仅仅包括货车车轮辐板温度，而且还包括了驾驶室底部的发动机、车体排气管等高温体。如何能够精确地从货车侧面热像图中提取车轮辐板温度(表征货车制动温)成为交互式热成像货车制动安全预警系统研发中的一个关键技术点。目前，历年文献针对公路侧向热像以及货车侧面热像的研究很少。此外，需要说明的是，货车制动器温度指标是一个结果性指标，是货车车重、速度、公路纵坡、坡顶制动器初始温度、环境温度等因素在货车行车过程中综合作用的结果[11]，采用货车制动器温度指标表征货车的制动性能具有重要意义。

1 数据采集

连续地获取公路侧向热像图(货车侧面热像图为其中的一部分)采用的主要设备为红外热像仪，这是因为红外热像仪可以将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热像图，且热像图内不同颜色可以表征被测物体不同的温度，见图1。每一帧热像图中的高温点可以被迅速地自动记录。在货车高速行驶的情况下，为了能够抓取更多的侧面热像图，研究中采用了采集频率为120 Hz的高频红外热像仪(Optris PI160)，即每8.3 ms即可抓拍一帧热像图。在进行数据采集之前，应确保红外热像仪采用黑体炉等专业检测设备进行校准检测，以保证所采集温度数据的准确性。温度数据可接受的误差为±2 ℃。

图1 货车侧面热像图Fig.1 Lateral thermal image of truck

在数据采集过程汇中，为了能够获取货车车轮部位正视的侧面热像图，应将热像仪镜头高度设置为与车轮轮轴高度相一致的53 cm左右，且镜头探测方向应垂直于车辆行驶轨迹，见图2。

图2 公路侧向热像数据采集Fig.2 Highway lateral thermal image data acquisition

2 公路侧向热像温谱特征

将热像仪按照要求置于特定断面路侧一定时间，然后从获得的每一帧公路侧向热像图中提取最高温度，从而可以得到1条温度随数据采集时间变化的曲线，将其称为公路侧向热像温谱，如图3(持续时间为3 min)。通过对公路侧向热像温谱的深入分析，可以发现其中的四大特征。

图3 公路侧向热像温谱Fig.3 Highway lateral thermal image temperature spectrum

2.1 有车辆通过时热谱中温度变化明显

从图3中可以看出，当无车辆通过热像图采集断面时，温度基本保持在环境中某一静态的高温体温度值不变，即温谱表现平稳；但当有车辆出现时，温谱会产生一个明显的“温度凸起”，从而说明可以通过该“温度凸起”变化来判断是否有车通过。

2.2 货车热像图帧数明显高于客车热像图帧数

将货车和客车的侧面热像温谱数据进行对比分析发现：由于受客货车车辆长度差别以及运行速度大小差异的影响，货车的侧面热像图帧数要远大于客车的侧面热像图帧数，尤其是能够抓拍到的小客车侧面热像图帧数会更小。车辆越长、速度越慢的货车在通过数据采集断面时被抓拍的热像图帧数越多，但车辆通过数据采集断面后，温谱必将又重新恢复至环境温度中的某一静态高温体温度值，即在不考虑货车突然停在数据采集断面上等特殊情况下，货车以正常的行驶速度通过数据采集断面时，其留下的热像图帧数会存在一个最大值。

2.3 货车后半部热像温度可表征制动温度

对货车侧面热像温谱进行分析可知，货车前半部的车轮制动器温度受货车发动机排气管道的影响而无法筛选辨别。这主要是因为货车前半部中排气管道的温度一般也属于高温体，而从侧面观测时其距离地面高度与车轮高度具有重叠部分，因而无法框选定位热像图中的车轮制动器温度，如图4。

图4 货车前半部侧面热像Fig.4 Lateral thermal image of the first half of truck

图5～图7分别给出了二轴、四轴和六轴货车的侧面热像温谱。三轴和五轴货车的热像温谱分别与四轴和六轴货车的温谱类似。从中可以看出，当车辆通过热像图采集断面时，由于货车侧面各部位温度值的不同而表现出了明显的曲线式变化，尽管货车前半部温度无法区分排气管道和车轮辐板温度，但后半部热像图中的最高温度都出现在后半部车轮辐板上。由此规律，可以提出采用货车后半部热像温度最高值(后轴车轮辐板外表温度)来表征货车制动器温度是可行的。

图5 二轴货车侧面热像温谱Fig.5 Lateral thermal image temperature spectrum of 2-axis truck

图6 四轴货车侧面热像温谱Fig.6 Lateral thermal image temperature spectrum of 4-axis truck

图7 六轴货车侧面热像温谱Fig.7 Lateral thermal image temperature spectrum of 6-axis truck

2.4 自由流状态下，大型货车热像温谱中部回落时间远小于自由流状态下的车头视距

对图6和图7所示的大型货车热像温谱进行进一步的深入发现可知，曲线中部存在温度回落的现象，且温度基本与环境中某一静态的高温体温度值一致。这主要是由于大型货车中部无排气管道或车轮引起的，如图8。在忽略两车或多车在观测断面并行通过的自由流情况下，由于货车前后部的整体运行，其热像温谱中部的回落时间远小于一般的车头时距值。

图8 大型车中部无高温体Fig.8 No hot things in the middle of a large-scale truck

3 货车制动温提取算法

根据货车侧面热像温谱特征，可以提取出忽略两车或多车在观测断面并行通过的自由流情况下的货车侧面后半部车辆辐板温度，在此基础上再通过制动器内外温度关系模型反算得到货车制动摩擦片或制动鼓温度。总体的提取思路为：利用矩阵数据分析法，首先根据自由流交通状态下车辆通过热像监测断面时的时间筛选货车，然后提取可能的货车整车温谱，出现温度回落时判别前后高温体温度是否为整车温谱，最后提取货车整车温谱的后半部最高温，进而得到货车制动温。

3.1 确定有车辆通过监测断面

将路侧热像仪记录的每一帧热像图中的高温点，按照时间序列定义为一列矩阵T：

(1)

做循环运算Δt=ti-ti-1(i=2，3，……，m)，如果一个温度值ti比前一个温度值ti-1高出Thj度(定义Thj为环境区别参数，即Δt≥Thj，Thj的默认值可取5 ℃)，即认为有车辆正在通过监测断面，暂停循环计算，记录此时的i值，令a0=ti-1，a1=ti。

3.2 提取可能的货车整车温度范围

在识别车辆出现后即可得到以温度值a1为起始元素的可能的整车温度列矩阵A。将矩阵A的元素个数定义为整车识别系数Mzc，Mzc取决于车辆通过监测断面的时间(与车长和车速相关)。进一步定义小客车的整车识别系数为Mzck，货车的整车识别系数为Mzch。根据货车侧面热像温谱特征二可知，Mzck远小于Mzch。为尽可能完整地提取货车的列矩阵A，建议采用小客车平均车速所对应的通过时间确定Mzck；采用六轴半挂货车(目前我国车型中的较长车型)的15%位车速V15所对应的通过时间来确定Mzch。当Mzc

(2)

式中：j=1，2，3，……，Mzch

3.3 确定货车整车温度范围

根据货车侧面热像温谱特征四可知，部分大型货车的热像温谱中部存在温度回落的现象。为确定温度回落区域前后温度值是否同属一辆车，需定义一新列矩阵B，B中的每个元素值为A中对应的每个元素值减去该车出现前的环境温度值a0。

(3)

式中：k=1，2，3，……，Mzch

1) 若Δk>Mzw，则令：

(4)

令ti=ti+k1，从矩阵T的第“i+k1”个元素(温度值)继续下一轮的循环计算。

2) 如果Δk≤Mzw，则令：

(5)

令ti=ti+k3，从矩阵T的第“i+k3”个元素(温度值)继续下一轮的循环计算。

3.4 确定货车制动温取值范围

定义矩阵D为矩阵C的后半段，即：

1) 当r为奇数时

(6)

2) 当r为偶数时

(7)

3.5 提取货车制动温

以矩阵D中的最大值表征货车制动温的大小，由此得到最终的货车制动温Thc：

Thc=max(Dl)

(8)

4 算法的实用性分析

货车制动温的自动提取分为两种模式：一种是静态模式，即先进行数据的事前采集，然后再针对大量数据进行温度数据提取；另一种是动态模式，即被监测车辆通过监测断面后，能够实时地实现制动温的提取。无论何种模式，均可将上述算法进行软件编程程序化。

针对某高速公路监测断面连续通过的865辆车采用货车制动温自动提取软件进行制动温提取，提取结果显示：264辆货车中的260辆货车制动温被成功提取，即在自由流交通状态下，软件可以实现对98%以上货车制动温的准确提取，少数被遗漏的货车类型主要为车速较快的小型货车。另外需要说明的是随着交通量的增大，所提取的货车制动温数据针对性会有所下降，这主要是因为交通量增大后车辆并行情况增多所致。但考虑到山区公路长大下坡路段的交通状态多为自由流状态，因此该算法具有较强的实用性。

5 结 语

采用高频红外热像仪获取了公路侧向热像温谱，通过分析发现，不同车辆的侧面热像温谱具有不同的特征。利用这些规律性特征，给出了货车制动温(以货车后半部车轮的辐板温度表征)的提取算法。该算法在自由流交通状态下具有较强的实用性，进而为公路用交互式热成像货车制动安全预警系统的研发提供了技术支撑。

在实践应用中，所提取的制动温高低阈值与所监测的断面有关，不同的监测断面温度预警阈值也不同。具体的温度预警阈值可结合连续下坡路段货车制动温升模型[1，11]进行确定。由于目前已有模型所得出的温度为货车制动摩擦片或制动鼓的温度，因此针对公路用交互式热成像货车制动安全预警系统中温度预警阈值的确定，尚需要结合车轮辐板温度与制动摩擦片或制动鼓温度的关系确定。货车车轮辐板温度与制动摩擦片或制动鼓温度的关系模型研究将是后续研究的重点。

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Chang’an University.OneKindofAlarmDeviceofTruckBrakeDrumTemperature：202358089U[P].2012-08-01.

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WANG Junhua，FANG Shouen，CHEN Yuren，et al.ResearchandDemonstrationofthePreventionTechniqueforFreewaySeriousTrafficCrashes——ThePreventionTechniqueforCrashesontheContinuousLongSteepDowngrade[M].Shanghai：Tongji University Press，2011.

(责任编辑：朱汉容)

Extraction Algorithm of Truck Brake Temperature from the Highway Lateral Thermal Image Temperature Spectrum

MI Xiaoyi1，CHENG Haifan2，DONG Shuo1，ZHANG Tiejun1

(1.Department of Traffic Engineering，Research Institute of Highway Ministry of Transport，Beijing 100088，P.R.China；2.Office of Chief Engineer，Jilin Provincial Communication Planning and Design Institute，Changchun 130021，Jilin，P.R.China)

In order to develop one kind of infrared thermal image truck brake safety early warning system，which was used on the road side and aimed at improving the active safety of long and steep downgrade sections，an algorithm that the truck lateral thermal image was captured from the highway lateral thermal image temperature spectrum in order to further extract the truck brake temperature was proposed.High frequency thermograph was adopted to obtain the highway lateral thermal image temperature spectrum，and its potential characteristics were analyzed.According to these characteristics，the extraction algorithm of truck brake temperature was proposed by the matrix analytical method.The results from the algorithm software show that more than 98% of truck brake temperature can be extracted accurately under the state of free traffic flow，and these extraction results can be used as safety information in the infrared thermal image truck brake safety early warning system.

traffic and transportation engineering；truck brake temperature；extraction algorithm；matrix analysis method；infrared thermal image

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.08.16

2016-05-03；

2016-07-13

国家科技支撑计划项目(2014BAG01B01)；交通运输部建设科技项目(2013318J05170)；中央级公益性科研所基本科研业务费专项资金项目(2014-9017)

米晓艺(1984—)，男，山西平遥人，副研究员，硕士，主要从事道路交通安全、路网风险评估方面的研究。E-mail：xy.mi@rioh.cn。

U491.2

A

1674-0696(2017)08-089-06