Marek Stawowy, Krzysztof Perlicki, Tomasz Czarnecki
Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, Instytut TelekomunikacjiPRZYROSTOWA METODA WYZNACZANIA
ZAPOTRZEBOWANIA NA WOLNE MIEJSCA NA
PARKINGACH PRZY AUTOSTRADZIE
Rękopis dostarczono, listopad 2017
Streszczenie: W artykule przedstawiono metodę wyznaczania zapotrzebowania na wolne miejsca na
parkingach MOP. Opisano sposób ustawienia kamer, oprogramowanie wykorzystane do wspomagania zliczania pojazdów oraz wyniki symulacji pomiarów. Metodę wykorzystano do pomiarów w ramach projektu RID.
Słowa kluczowe: Pomiary zajętości parkingów, zliczanie pojazdów, analiza obrazów
1. WSTĘP
Pomiar liczby parkujących pojazdów na parkingach jest podstawą do informowania kierow-ców o możliwości parkowania. Liczba pojazdów na parkingach wynika wprost z zapotrze-bowania na miejsca parkingowe. Dla celów projektu RID wystarczającymi, do zaplanowania wielkości parkingów są dane o zapotrzebowaniu na miejsca parkingowe z podziałem na typy pojazdów. Opisana tu metoda umożliwia śledzenie zmienności zapotrzebowania na miejsca parkingowe a co z tym idzie umożliwia wyznaczanie maksymalnego zapotrzebowania na miejsca parkingowe. Innym wymaganiem projektu były niskie koszty pomiarów z zapew-nieniem jak najwyższej dokładności. Także to zostało spełnione w tej metodzie, bo dzięki zarejestrowaniu pełnych sekwencji wideo istnieje możliwość wielokrotnego sprawdzania wyników poprzez ponowne zliczenie pojazdów różnymi metodami oraz weryfikację części pomiarów. Stąd celem pracy było zaprojektowanie systemu zliczania pojazdów, które pozo-stają na MOP’ach (Miejsce Obsługi Podróżnych) w zadanym czasie przy niskich kosztach i przy jak najdokładniejszym pomiarze. Bazując na rozwiązaniu opisanym w [9] w pracy za-proponowano pośrednią, przyrostową metodę zliczania pojazdów z podziałem na ich typy. Zliczanie oraz detekcję typów pojazdów wykonano organoleptycznie przy wspomaganiu komputerowej analizy obrazów. Program komputerowej analizy obrazów, wspomagający zliczenie i klasyfikację pojazdów, został napisany przez jednego z autorów. Przedstawiono fragment implementacji systemu dla pojazdów wjeżdżających na MOP. Wykonano analizę symulowanych danych z pomiarów na zaimplementowanym fragmencie systemu.
W rozważaniach odrzucone zostały metody bezpośredniej detekcji zajętości miejsc par-kingowych takie jak opisane w [3, 6, 11, 12] ze względu na koszty i problemy organizacyjne związane z zezwoleniami na instalację sprzętu pomiarowego.
2. SYSTEMY WIZYJNE W MONITORINGU PARKINGÓW
Wideo monitoring umożliwia stałą i kompleksową kontrolę parkingu. System taki składa się głównie z kamer, które monitorują cały obszar parkingu. W tym przypadku taki sposób umożliwia (przy pomocy specjalnych programów detekcyjnych):
zliczanie pojazdów wjeżdżających i opuszczających na parking, szacowanie zajętości miejsc parkingowych,
szacowanie średnich czasów postoju, klasyfikację pojazdów.
W tym systemie specjalne kamery umożliwiają bardzo dokładną identyfikację pojazdu poprzez odczyt tablic rejestracyjnych. Kamery muszą być umiejscowione na wjeździe na parking (rys. 1). Kamery te są wyposażane w reflektory, które emitują promieniowanie pod-czerwone o fali długości 850 nm. Reflektor ma na celu oświetlenie tablic rejestracyjnych.
ST O P K1 K1 - kamera LPR z oświetlaczem podczerwieni
Rys. 1. Przykład rozmieszczenia kamery do odczytu tablic na parkingu. Opracowanie własne. Kamery wideo poprzez obserwacje całego terenu jak na rysunku 2 mogą też wykrywać zajętość miejsc parkingowych. Poprzez ustawienie pól detekcji oprogramowanie wykryje czy miejsca parkingowe są zajęte. Umożliwia tym zliczanie wolnych miejsc na parkingu. Natomiast na rysunku 3 przedstawiono przykładowe rozmieszczenie kamery nad drogą dla wizyjnej metody zliczania pojazdów.
Zalety stosowania wideo monitoringu:
1. Jeden detektor umożliwia wiele pomiarów np.: obsługuje wiele miejsc parkingo-wych.
2. Można rejestrować więcej danych związanych z pojazdami. 3. Łatwość instalacji i przenoszenia detektorów.
4. Instalacja nie narusza infrastruktury obiektu.
Główną wadą stosowania wideo monitoringu jest duży wpływ warunków atmosferycznych na jakość danych [1, 2, 3, 9, 11, 12]. Kamera Kamera Kamera Kamera Kamera Kamer a K KKaK
Rys. 2. Przykład rozmieszczenia kamer na parkingu, Źródło: [6].
K
Rys. 3. Przykładowe rozmieszczenie kamery nad drogą dla wizyjnej metody zliczania pojazdów wjeżdżających i wyjeżdżających z parkingu, Źródło: [8].
3. ROZMIESZCZENIE KAMER I METODA POMIARÓW
System zbierający dane o zapotrzebowaniu na miejsca parkingowe zakłada zliczanie pojaz-dów wjeżdżających i wyjeżdżających z terenu parkingu, oraz podział według kategorii wiel-kości pojazdów (pojazdy osobowe, ciężarowe, autobusy).
Pojazdy były rejestrowane poprzez kamery zamontowane na słupach oświetleniowych znajdujących się na terenie obiektu. Jedna z kamer na wjeździe a druga na wyjeździe z par-kingu (rys. 4). Wykorzystując fakt, że parkingi MOP mają zazwyczaj tylko jeden wjazd i jeden wyjazd można łatwo (jak to opisano w kolejnym rozdziale) wyznaczyć ile pojazdów
pozostawało na parkingu w określonym czasie. Rejestrowane były pełne sekwencje wideo w celu ich późniejszej analizy.
Kamera wjazdowa
Kamera wyjazdowa
Rys. 4. Kamery wjazdowe, opracowanie własne.
W celu zaliczania pojazdów wjeżdżających i wyjeżdżających z terenu parkingu, oraz po-działu według kategorii wielkości pojazdów rejestrowane były:
1. Zdarzenia wjazdu i wyjazdu pojazdów.
2. Kategorie wjeżdżających i wyjeżdżających pojazdów. Zalety i wady proponowanego rozwiązania to:
1. Bardzo niski koszt pomiarów. Wystarczą dwie kamery na jeden parking.
2. Zliczanie może być obarczone dużym błędem ze względu na to, że w przyrostowej metodzie błędy względne są znaczne. Także fakt dużej liczby pojazdów korzystają-cych z parkingu w ciągu doby oraz błędy w zliczaniu mogą powodować spore błędy względne względem pojemości parkingu.
3. Nie można wyznaczyć statycznej zajętości parkingu. Rejestrujemy tylko zmiany stanu zajętości parkingu.
W kompletnym systemie założono, że kamery będą nadzorować wjazdy i wyjazdy z MOP oraz na autostradzie przy parkingu. Jednak dla tej publikacji przedstawione zostały w skrócie rozmieszczania kamer na rysunku 4 [3, 9].
4. WYZNACZANIE LICZBY POTRZEBNYCH MIEJSC
NA PODSTAWIE ZDARZEŃ
W przedstawionych zależnościach (1, 2, 3, 4) nie wprowadzono klasyfikacji pojazdów, po-nieważ wystarczy oddzielnie zastosować je do każdego z typu rejestrowanych pojazdów. Dalszy opis dotyczy jednego MOP.
Dane otrzymane z pomiarów są danymi zdarzeniowymi, ale celem jest otrzymanie zapo-trzebowania na miejsca parkingowe w zadanym okresie. Agregacja zdarzeń do wyznaczo-nych okresów umożliwi przedstawienie liczby pojazdów w funkcji czasu. Także należy wy-znaczyć:
Liczbę aut wjeżdżających na MOP w okresie od t1 do t2:
2 1 2 1 2 1 1 ; 1 ; t t t t t t n
e (1)
Liczbę aut opuszczających MOP w czasie okresie od t1 do t2:
2 12 1 2 1 2 ; 2 ; t t t t t t n
e (2) gdzie:
- e1 i e2 to zdarzenia rejestracji pojazdu odpowiednio na wjeździe i wyjeździe z MOP,
- t1 i t2 to odpowiednio początkowy i końcowy czas (chwila) wyznaczania wartości n.
Z powyższych parametrów możemy wyznaczyć zmianę liczby aut, które znajdowały się na MOP’ie w okresie od t1 do t2: ) ; ( 2 ) ; ( 1 ) ; (t1t2 n t1t2 n t1t2 N (3) Wynikiem będzie zmiana zapotrzebowania na miejsca parkingowe w okresie od t1 do t2.
Może tu się pojawić wartość ujemna w przypadku, gdy były jakieś pojazdy na MOP przed czasem t1 i wyjechały w czasie przed czasem t2. Czyli więcej ich wyjedzie niż wjechało w
tym czasie.
Zapotrzebowanie na miejsca parkingowe w zadanym okresie można wyznaczyć następu-jąco: 4 2 2 1 2 1 2 3 1 1 3 4 1 ; 2 ; ; t t t z t t t t t t t t t n *( e e '% ) &
(4) gdzie:
- okres od t3 do t4 to czas wyznaczania zapotrzebowania na miejsca parkingowe parkingu nz
5. IMPLEMENTACJA FRAGMENTU SYSTEMU
POMIAROWEGO
Do detekcji wjazdu pojazdów zastosowano wirtualne detektory. Detektory te wykrywają ruch w swojej strefie. Dostrojenie detektora polegało na dobraniu odpowiedniego poziomów progów detekcji (rys. 5).
Wirtualny detektor wykorzystywał dwa progi detekcji. Próg różnic i prób wielkości maski ruchu. Zasadę działania wirtualnego detektora ruchu opisano w [9]. Program w założeniu
ma tylko wspomagać organoleptyczne zliczanie pojazdów. Dzięki wyodrębnieniu fragmen-tów sekwencji wideo, na której wykryto ruch operator zliczający i klasyfikujący pojazdy nie musi przeglądać całości materiału. Przyśpiesza to wielokrotnie tę operacje.
Rys. 5. Widok sceny z kamery wjazdowej, opracowanie własne
6. WYNIKI
Liczby zliczonych pojazdów na wjeździe i wyjeździe w funkcji czasu przedstawiono na ry-sunku 6. Wartości te powstały na podstawie symulacji zdarzeń wjazdu i wyjazdu pojazdów z parkingu MOP i po zastosowaniu wzorów (1 i 2). Niebieski kolor oznacza liczbę pojazdów wjeżdżających na parking z agregacją 30 min. Czerwony kolor oznacza liczbę pojazdów opuszczających na parking z agregacją 30 min.
Na rysunku 7 przedstawione zostały zmiany wartości zapotrzebowania na miejsca par-kingowe od chwili t3 (początek układu współrzędnych). Druga, łagodna, krzywa to zmiana
średniej wartości tego zapotrzebowania od chwili t3. Wartości zostały wyznaczone za
Rys. 6. Liczba pojazdów na wjeździe i wyjeździe z parkingu, opracowanie własne
Rys. 7. Zmiana (w czasie) zapotrzebowania na miejsca parkingowe i jej wartości średniej zmiennej
od t3, opracowanie własne
7. PODSUMOWANIE I WNIOSKI
W pracy przedstawiona została przyrostowa metoda do wyznaczania zapotrzebowania na miejsca parkingowe. Metoda ta jest pośrednia, ponieważ niezliczane są zajęte czy też nieza-jęte miejsca parkingowe a zliczane są pojazdy na wjeździe i wyjeździe z parkingu. Dzięki zastosowaniu tej metody można stwierdzić, że:
0 1 2 3 4 5 6 00 :03: 30 00 :07: 30 00 :11: 30 00 :15: 30 00 :19: 30 00 :23: 30 00 :27: 30 00 :31: 30 00 :35: 30 00 :39: 30 00 :43: 30 00 :47: 30 00 :51: 30 00 :55: 30 00 :59: 30 01 :03: 30 01 :07: 30 01 :11: 30 01 :15: 30 01 :19: 30 01 :23: 30 01 :27: 30 01 :31: 30 01 :35: 30 01 :39: 30 01 :43: 30 01 :47: 30 01 :51: 30 01 :55: 30 01 :59: 30 02 :03: 30 Wjazd n1(t1,t2) Wyjazd n2(t1,t2) -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 120 00 :02: 10 00 :04: 30 00 :06: 50 00 :09: 10 00 :11: 30 00 :13: 50 00 :16: 10 00 :18: 30 00 :20: 50 00 :23: 10 00 :25: 30 00 :27: 50 00 :30: 10 00 :32: 30 00 :34: 50 00 :37: 10 00 :39: 30 00 :41: 50 00 :44: 10 00 :46: 30 00 :48: 50 00 :51: 10 00 :53: 30 00 :55: 50 00 :58: 10 01 :00: 30 01 :02: 50 01 :05: 10 01 :07: 30
1. Przedstawiona metoda umożliwia wyznaczenie zapotrzebowania na miejsca parkin-gowe na MOP w wybranym okresie.
2. Do realizacji pomiarów można zastosować system wizyjny, co obniża koszty pomia-rów.
3. Połączenie wspomagania komputerowego z organoleptycznym zliczaniem i klasyfi-kacją pojazdów daje wysoką dokładność pomiarów.
4. Rejestracja pełnych sekwencji wideo umożliwia powtórzenie i weryfikację pomiarów. 5. Główną wadą metody jest duży błąd względny powstający już przy nieznacznych
po-myłkach w zliczaniu pojazdów.
Przedstawiono także program wspomagający organoleptyczne zliczanie pojazdów. Ko-lejnym krokiem może być zastosowanie wyników pomiarów do weryfikacji modeli estyma-cji zajętości parkingów zaproponowanych w [10].
Praca powstała częściowo na potrzeby projektu pt. "Miejsca parkingowe na MOP” finansowanego przez NCBiR/GDDKiA w ramach wspólnego przedsięwzięcia "RID„, umowa DZP/RID-I-44/8/NCBR/2016.
Bibliografia
1. Kałużny P.: Telewizyjne systemy dozorowe, Warszawa, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, War-szawa 2008.
2. Siudalski S.: Monitoring i systemy alarmowe, Warszawa, Wydawnictwo Wiedza i Praktyka, Warszawa 2014.
3. Stawowy M., Szmigiel A., Szmigiel P.: System Automatycznego Nadzoru i Zarządzania Parkingami. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport. 82/2012 str. 85-102.
4. Stawowy M. Szmigiel A.: Metody modelowania niepewności w zastosowaniu szacowania jakości infor-macji o zajętości parkingów. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport. 105/2015 str. 53-66. 5. Stawowy M., Szmigiel A.: Pośrednia metoda zliczania wolnych miejsc na parkingach autostradowych.
Logistyka, 4/2015, str. 989-994.
6. Stawowy M., Szmigiel A.: Szacowanie liczby wolnych miejsc na parkingach autostradowych z użyciem wideo monitoringu. Logistyka 4/2015, str. 5795-5802.
7. Stawowy M., Szmigiel A.: Wyznaczanie zajętości parkingów autostradowych z ograniczoną kontrolą wjazdów i wyjazdów. Logistyka 4/2015, str. 5803-5809.
8. Stawowy M.: Wizyjny system nadzoru zajętości parkingu. Logistyka 3/2012 str. 2093 – 2098. 9. Stawowy M., Gałązka K., Perlicki K., Czarnecki T. System nadzoru pojazdów na parkingach
autostrado-wych za pomocą wideo monitoringu. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport.. 116/2017 str. 275-285.
10. Stawowy M. Perlicki K. Mrozek T.: Application and simulations of uncertainty multilevel models for estimating the number of motorway parking spaces. Proceedings of the European Safety and Reliability Conference ESREL 2017, editors: Marko Cepin, Radin Bris.The Publisher CRC Press/Balkema, 2017. Str. 2653–2657.
11. True N.: Vacant Parking Space Detection in Static Images, University of California, San Diego 2007. 12. Wu Q., Zhang Y.: Parking Lots Space Detection, Machine Learning, Fall 2006.
INCREMENTAL METHOD OF COUNT PARKING SPACES ON MOTORWAYS
Summary: The article gives the method for determining free slots car parks. Describes how to set the cameras,
software used to help count vehicles and simulation results. The method used for measurement in the frame-work of the RID projects.
