專利名稱：交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)及其控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種智能交通技術(shù)領(lǐng)域的裝置及其方法，具體是一種交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)及其控制方法。

背景技術(shù)：
智能交通系統(tǒng)作為解決城市交通問題的高新技術(shù)手段已經(jīng)日益受到人們的重視。然而，要實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)智能化，卻不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的技術(shù)，關(guān)鍵在于如何充分、有效和實(shí)時(shí)地獲取交通信息。
盡管獲取交通信息的手段和方法多種多樣，比如目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)城市交通信號(hào)燈控制方法基本上還是采用感應(yīng)線圈等設(shè)備來獲取道路交通信息，但是，由于這種交通量檢測(cè)設(shè)備需要埋設(shè)在道路下面，安裝與維修時(shí)必須破壞原有路面，使得安裝與維護(hù)都很不方便，技術(shù)經(jīng)濟(jì)成本高、抗干擾性差而且感應(yīng)范圍極為有限。實(shí)際上，隨著電子警察應(yīng)用的日益普及，在城市的許多交叉路口早已裝備實(shí)時(shí)采集交通流量的攝像裝置，盡管配置這些攝像裝置的初衷是用于人工監(jiān)控，但是，這些攝像裝置無疑已經(jīng)成為拾取道路車流圖像信息的技術(shù)基礎(chǔ)。本發(fā)明就是基于圖像信息處理的一項(xiàng)技術(shù)?？梢灶A(yù)見，基于圖像信息的視感技術(shù)必將日益成為獲取車輛與交通信息的重要手段之一，特別是在城市交通信號(hào)燈的智能控制中能夠起到越來越重要的作用。
在城市車輛日益增多的現(xiàn)實(shí)情況下，城市交通信號(hào)燈的智能控制顯然在整個(gè)城市智能交通系統(tǒng)中占據(jù)著非常重要的地位，因?yàn)樗谴_保城市道路疏堵保暢的重要技術(shù)手段。當(dāng)前絕大多數(shù)的城市交通信號(hào)燈控制是采用時(shí)鐘控制方式，這種控制方式在車輛數(shù)量激增的情況下，完全不能適用，因?yàn)樗且环N極為簡(jiǎn)單、固定周期性地轉(zhuǎn)換信號(hào)燈。在這種控制方式下，最大的弊端就在于無車的道路方向上會(huì)亮著綠燈，而車輛排著長(zhǎng)隊(duì)等待通行的道路方向上卻亮著紅燈，因而人為地造成交通擁堵，嚴(yán)重降低了交通運(yùn)行效率。交叉路口視感智能控制技術(shù)正是針對(duì)城市交通壓力日益加重的情況下應(yīng)運(yùn)而生。這里所說的“視感”，簡(jiǎn)單地說就是視圖感知的簡(jiǎn)稱。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國(guó)專利申請(qǐng)?zhí)枮?00610017561.8，名稱為自適應(yīng)交通信號(hào)燈智能控制方法及實(shí)現(xiàn)該方法的裝置，該技術(shù)提供了一種自適應(yīng)交通信號(hào)燈智能控制裝置及方法，該方法步驟是設(shè)定主道和次道通行時(shí)間初值；檢測(cè)當(dāng)前綠燈道口有/無車；如果通行時(shí)間倒計(jì)數(shù)為零時(shí)仍然有車，增加下次該道的通行時(shí)間值；如果通行時(shí)間倒計(jì)數(shù)未結(jié)束該道口無車，減少下次該道的通行時(shí)間值；如果連續(xù)N次在通行時(shí)間倒計(jì)數(shù)未結(jié)束兩個(gè)道的道口均無車，系統(tǒng)切換到夜間狀態(tài)；如果檢測(cè)到任意兩個(gè)或三個(gè)道口有車，系統(tǒng)從夜間狀態(tài)喚醒；該裝置中車輛探測(cè)器獲取道口有車/無車狀態(tài)，輸入接口電路經(jīng)總線讀入單片機(jī)，單片機(jī)經(jīng)總線通過輸出接口電路，一路驅(qū)動(dòng)主道、次道通行時(shí)間時(shí)鐘顯示器，另一路驅(qū)動(dòng)主道、次道紅黃綠信號(hào)燈和行人通行信號(hào)燈。但是該技術(shù)的缺點(diǎn)是采用當(dāng)前測(cè)定的“通行時(shí)間倒計(jì)數(shù)為零時(shí)仍然有車”作為“增加下次該道的通行時(shí)間值”，采用當(dāng)前測(cè)定的“通行時(shí)間倒計(jì)數(shù)未結(jié)束該道口無車”作為“減少下次該道的通行時(shí)間值”，缺乏統(tǒng)計(jì)特征依據(jù)，可行性較差，車流是隨機(jī)變量，一旦路口下一時(shí)刻的車流狀況完全不同于當(dāng)前時(shí)刻的車流狀況，仍然按照既定的前一時(shí)刻“通行時(shí)間”來控制信號(hào)燈，顯然失去其意義；需要對(duì)道路安裝專用“車輛探測(cè)器”，又勢(shì)必增加設(shè)備投入和維護(hù)成本，同時(shí)對(duì)運(yùn)行可靠性也有不利因素存在。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索還發(fā)現(xiàn)，中國(guó)專利申請(qǐng)?zhí)?00710065440.5，名稱為一種智能交通控制方法及裝置，該技術(shù)公開一種智能交通控制裝置及方法，該方法包括過漫反射式紅外傳感器對(duì)車流、人流量進(jìn)行檢測(cè)，單片機(jī)依據(jù)預(yù)設(shè)的延時(shí)參數(shù)處理檢測(cè)到的數(shù)據(jù)，得到合理的信號(hào)燈延遲時(shí)間，而延時(shí)參數(shù)的預(yù)設(shè)可以根據(jù)交通狀況由計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)調(diào)整；通過漫反射式紅外傳感器對(duì)闖紅燈等違規(guī)行為進(jìn)行檢測(cè)，并觸發(fā)語音芯片進(jìn)行警告。該裝置包括紅外檢測(cè)部分、單片機(jī)數(shù)據(jù)處理部分、信號(hào)燈及其驅(qū)動(dòng)電路部分、語音報(bào)警部分、串口連接部分、軟件部分。但是該技術(shù)存在的技術(shù)缺陷是以當(dāng)前“車流量”數(shù)據(jù)作為“調(diào)整”下一時(shí)刻“信號(hào)燈延遲時(shí)間”的依據(jù)，同樣是統(tǒng)計(jì)所需要的采集樣本極為單一，調(diào)整“信號(hào)燈延遲時(shí)間”的依據(jù)不充分；同時(shí)，受“漫反射式紅外傳感器”感應(yīng)“空間角”的局限無法準(zhǔn)確檢測(cè)等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度，因此最終無法準(zhǔn)確實(shí)施交通信號(hào)燈的通行時(shí)間控制。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，提供一種交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)及其控制方法，本發(fā)明使城市交通信號(hào)燈的開/關(guān)時(shí)間能夠根據(jù)道路上車流量的實(shí)際大小實(shí)施準(zhǔn)確控制，因此使交通信號(hào)燈的控制達(dá)到智能化的技術(shù)水平。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的 本發(fā)明涉及的交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)，包括四個(gè)CCD攝像頭、信號(hào)處理器和控制器，其中四個(gè)CCD攝像頭分別安裝在路口的四個(gè)來車方向上且距地面的高度為H，四個(gè)CCD攝像頭的輸出端分別與信號(hào)處理器的輸入端相連傳輸圖像信號(hào)，信號(hào)處理器的輸出端與控制器的輸入端相連傳輸控制指令，控制器的輸出端與交通信號(hào)燈的繼電開關(guān)電路相連傳輸電壓驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
所述的H的取值范圍是8m～10m。
所述的信號(hào)處理器包括四個(gè)圖像輸入接口、圖像處理模塊和輸出接口，其中第一CCD攝像頭和第一圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谝宦穲D像信號(hào)，第二CCD攝像頭和第二圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)诙穲D像信號(hào)，第三CCD攝像頭和第三圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谌穲D像信號(hào)，第四CCD攝像頭和第四圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谒穆穲D像信號(hào)，四個(gè)圖像輸入接口的輸出端分別與圖像處理模塊的輸入端相連并行傳輸四路圖像信號(hào)，圖像處理模塊的輸出端與輸出接口的輸入端相連傳輸控制指令，輸出接口的輸出端與控制器相連傳輸控制指令。
本發(fā)明涉及的上述交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)的控制方法，包括以下步驟 第一步，建立世界坐標(biāo)系，對(duì)攝像頭參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。
所述的建立世界坐標(biāo)系是將世界坐標(biāo)系中的Zj軸與直行/左轉(zhuǎn)行車方向分界線重合且指向行車的方向?yàn)檎较?，令Xj為零，將原點(diǎn)設(shè)置在停車線與行車方向分界線的交點(diǎn)上，Yj軸與停車線重合且以行車的左側(cè)為正方向。
所述的攝像頭參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定是對(duì)四個(gè)攝像頭的內(nèi)、外參數(shù)分別實(shí)施標(biāo)定，即通過試驗(yàn)和計(jì)算得到四個(gè)攝像頭成像的幾何模型參數(shù)和攝像頭所處的位姿參數(shù)(位置與姿態(tài)參數(shù))的標(biāo)定。
每個(gè)攝像頭均各自根據(jù)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系像素點(diǎn)坐標(biāo)(u，v)和世界坐標(biāo)系空間三維坐標(biāo)(Xj，Yj，Zj)之間的關(guān)系

(公式一) 標(biāo)定其內(nèi)、外參數(shù)值。其中p＝[u v]T，u和v分別表示像素位于數(shù)組的列數(shù)和行數(shù)，單位為pixel(像素)；P＝[Xj Yj Zj]T，Xj、Yj、Zj分別代表第j個(gè)方向道路上的豎直高度、橫向?qū)挾群涂v向長(zhǎng)度坐標(biāo)值，單位為m；代表縱向長(zhǎng)度坐標(biāo)值的Zj表明被測(cè)空間點(diǎn)(如車輛前擋板)的距離參數(shù)值；j代表道路編號(hào)，如對(duì)于十字路口，j＝1，2，3，4，j＝1代表由東向西的路口，j＝2代表由西向東的路口，j＝3代表由南向北的路口，j＝4代表由北向南的路口，作為角標(biāo)使用時(shí)，Z1、Z2、Z3、Z4分別代表由東向西、由西向東、由南向北、由北向南行車道路所對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)系的Zj軸坐標(biāo)；s為世界坐標(biāo)系中空間點(diǎn)映射到攝像頭坐標(biāo)系(xc，yc，zc)中zc軸上的分量，其數(shù)值等于(公式一)右邊計(jì)算結(jié)果所得到的三維列向量中的第三元素值；

為三維點(diǎn)坐標(biāo)從歸一化成像平面到物理成像平面的等比例縮放矩陣，其縮放的比例和實(shí)際焦距f有關(guān)，單位為“像素/m”，fx、fy稱為u軸和v軸上的尺度因子，(cx，cy)為主點(diǎn)o(即物理圖像坐標(biāo)系oxy的原點(diǎn))的像素坐標(biāo)，又稱主點(diǎn)坐標(biāo)，矩陣K的參數(shù)被稱為攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)；


R中的矩陣元素ri(i＝1，2，…，9)稱為攝像頭旋轉(zhuǎn)參數(shù)，t中列向量元素稱為攝像頭的平移參數(shù)，R與t的參數(shù)統(tǒng)稱為攝像頭的外部參數(shù)。
所述外部參數(shù)，包括R和t，共12個(gè)，但因R為單位正交矩陣，必須滿足6個(gè)正交約束，所以只需要標(biāo)定6個(gè)外部參數(shù)，加上內(nèi)部參數(shù)f、k1、sx和cx、cy，總共有11個(gè)參數(shù)需要標(biāo)定。
第二步，對(duì)攝像頭得到的車流圖像依次進(jìn)行畸變校正、銳化和透視變換處理。
所述的畸變校正，具體是 1)由計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系像素點(diǎn)(u，v)求取在歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系上對(duì)應(yīng)畸變點(diǎn)坐標(biāo)(xd，yd)； 2)將(xd，yd)代入歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系中圖像畸變矯正數(shù)學(xué)模型xd＝(1+k1r2)xu、yd＝(1+k1r2)yu，其中，k1為一階徑向畸變系數(shù)，得到矯正畸變后的歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系理想點(diǎn)坐標(biāo)(xu，yu)； 3)由理想點(diǎn)坐標(biāo)(xu，yu)的值代入u′＝xu/dx+cx、v′＝y(tǒng)u/dy+cy、sx＝dy/dx，得到對(duì)應(yīng)點(diǎn)(u，v)新的坐標(biāo)值(u′，v′)，即新的像素點(diǎn)位置，其中，dx、dy分別為圖像平面x、y方向上單位像素間的距離，sx為圖像縱橫比，cx、cy分別為物理圖像坐標(biāo)系oxy原點(diǎn)o的x、y軸上的像素坐標(biāo)，因此得到的(u′，v′)即為(u，v)經(jīng)過畸變校正后的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)； 4)按照上述步驟，分別對(duì)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行畸變校正，從而得到一幅反映真實(shí)景物的理想圖像。
所述圖像的歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系表達(dá)，是指沿光軸在與攝像機(jī)光學(xué)成像平面形成對(duì)稱的平面稱為虛平面，在其上所建立的坐標(biāo)系稱為虛平面圖像坐標(biāo)系，將圖像像素特征量進(jìn)行歸一化后在虛平面圖像坐標(biāo)系上的表達(dá)稱為圖像的歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系表達(dá)，使用歸一化表達(dá)的虛平面圖像坐標(biāo)系所處平面，又稱為歸一化虛平面。
所述的銳化是增強(qiáng)圖像的邊緣和輪廓，是梯度銳化法，或者是Laplacian(拉普拉斯)增強(qiáng)算子方法兩種。
所述的透視變換是為了改變物體圖像形狀和位置，以便使用變換后的表達(dá)方式來獲取其幾何信息。透視變換是根據(jù)攝像頭在兩個(gè)位置和角度上得到的同樣的物體圖像之間呈現(xiàn)一種透視關(guān)系，即透視變換模型。
第三步，提取上一步得到的車輛圖像的邊緣，并根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條，即圖像中的非車輛邊緣線的車道線和交通標(biāo)志箭頭。
所述的提取圖像的邊緣是采用基于梯度的邊緣檢測(cè)方法，或者是采用Laplacan算子檢測(cè)方法，或者是采用Canny邊緣算子檢測(cè)方法。
所述的濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條是采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法，探測(cè)圖中的直線，并結(jié)合車道的位置信息，將圖像中的車道線和交通標(biāo)志箭頭去除，即將車道線及車輛行駛方向指示箭頭上所有像素點(diǎn)的黑色全部轉(zhuǎn)換為白色。
第四步，對(duì)第三步獲取的圖像按照道路行車類型進(jìn)行切割，即將圖像中的每個(gè)方向上等待通行的機(jī)動(dòng)車道路分別按右轉(zhuǎn)、直行和左轉(zhuǎn)三種類型沿著行車類型分界線進(jìn)行切割，得到三幅分別為為右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖。
當(dāng)某個(gè)方向道路上并排右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)各有一條行車道；右轉(zhuǎn)車道的左側(cè)車道線，亦即直行車道的右側(cè)車道線就是右轉(zhuǎn)與直行車道的分界線；直行車道的左側(cè)車道線，亦即左轉(zhuǎn)車道的右側(cè)車道線就是直行與左轉(zhuǎn)車道的分界線；沿著這兩條分界線將邊緣檢測(cè)圖像進(jìn)行切割就能將其分解為三幅分別為右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖。
第五步，分別對(duì)三幅車輛邊緣檢測(cè)子圖進(jìn)行邊界像素投影，即每種類型車道上車輛的邊界像素分別向Zj軸所對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系的直線投影且累加邊界點(diǎn)得到每種類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系下每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布。
所述的每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布是該類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖上所對(duì)應(yīng)的最后一個(gè)邊界像素點(diǎn)的坐標(biāo)參數(shù)值。
第六步，根據(jù)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系圖像中等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布和計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，得到世界坐標(biāo)系中每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，即實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度。
第七步，根據(jù)車速和車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，得到每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行所需的時(shí)間。
所述的車輛全部通行的時(shí)間，具體公式為 其中Tj(i)表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，|Zj(i)|表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛實(shí)際的排隊(duì)長(zhǎng)度，i＝1，2，3，i＝1代表“直行”、i＝2代表“左轉(zhuǎn)彎”、i＝3代表“右轉(zhuǎn)彎”；j代表道路編號(hào)，對(duì)于十字路口，j＝1，2，3，4，j＝1代表由東向西的路口，j＝2代表由西向東的路口，j＝3代表由南向北的路口，j＝4代表由北向南的路口；V代表車輛通過路口的規(guī)定車速，τ為車輛從停車線開始通過路口所需要的時(shí)間。
第八步，根據(jù)得到的每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉。
所述的控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉是當(dāng)?shù)趈個(gè)路口第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間時(shí)，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tm；否則，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tj(i)，其中Tm是設(shè)定的單向最長(zhǎng)通行時(shí)間閾值。
多條機(jī)動(dòng)車道以及人行橫道紅、綠、黃燈的切換規(guī)律遵從現(xiàn)行方式不變，或者根據(jù)上述提供的車輛實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度予以優(yōu)化。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果第一，能夠?qū)徊媛房诘能嚵鳡顩r及其車輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，包括右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)三種行車方向的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度；第二，能夠根據(jù)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度準(zhǔn)確計(jì)算出車輛通過路口所需要的時(shí)間，因此能夠高效、節(jié)能地控制交通信號(hào)燈的啟閉時(shí)間，為最終實(shí)現(xiàn)城市智能交通提供科學(xué)的信息基礎(chǔ)。



圖1為實(shí)施例攝像頭在交叉路口的布局及世界坐標(biāo)系設(shè)置圖； 圖2為實(shí)施例攝像頭安裝姿態(tài)圖； 圖3為實(shí)施例系統(tǒng)組成連接示意圖； 圖4為實(shí)施例信號(hào)處理器組成連接示意圖； 圖5為實(shí)施例道路車流實(shí)況圖； 圖6為實(shí)施例計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的幾何關(guān)系圖； 圖7為實(shí)施例透視變換效果圖； 圖8為實(shí)施例邊緣檢測(cè)圖； 圖9為實(shí)施例邊緣檢測(cè)圖經(jīng)過濾波處理后的效果圖； 圖10為實(shí)施例車道分解圖； 圖11為實(shí)施例Zj坐標(biāo)軸左側(cè)車道投影變換圖； 圖12為實(shí)施例Zj坐標(biāo)軸右側(cè)車道投影變換圖。

具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說明本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。
如圖3所示，本實(shí)施例涉及的交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)，包括四個(gè)CCD攝像頭、信號(hào)處理器5和控制器6，其中如圖2所示，每個(gè)CCD攝像頭分別安裝在路口的四個(gè)來車方向上且距地面的高度為10m，如圖1所示，第一CCD攝像頭1放置在Z1路面上，第二CCD攝像頭2放置在Z2路面上，第三CCD攝像頭3放置在Z3路面上，第四CCD攝像頭4放置在Z4路面上，四個(gè)CCD攝像頭的輸出端分別與信號(hào)處理器5的輸入端相連傳輸圖像信號(hào)，信號(hào)處理器5的輸出端與控制器6的輸入端相連傳輸控制指令，控制器6的輸出端與交通信號(hào)燈的繼電開關(guān)電路相連傳輸電壓驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
所述的CCD攝像頭，采用MV-VS系列1394高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)。該系列型號(hào)攝像機(jī)以IEEE 1394作為輸出通信協(xié)議，直接輸出數(shù)字圖像信號(hào)而且信號(hào)穩(wěn)定，CPU資源占用少，一臺(tái)嵌入式系統(tǒng)同時(shí)連接若干臺(tái)攝像機(jī)，十分適合交通路口的車流圖像信息采集。MV-VS系列1394高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)通過外部信號(hào)觸發(fā)采集或連續(xù)采集。MV-VS系列1394高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)廣泛應(yīng)用于工業(yè)在線檢測(cè)、機(jī)器視覺、科研、軍事科學(xué)、航天航空等眾多領(lǐng)域，在智能交通行業(yè)超速抓拍，電子警察、卡口收費(fèi)等交通行業(yè)都有很好的應(yīng)用。MV-VS系列1394高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)具備數(shù)字面陣CCD逐行掃描，軟件控制圖像窗口無級(jí)縮放，軟件調(diào)整增益、對(duì)比度的優(yōu)越功能，如MV-VS142FM/FC高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)就是其中的一種。
如圖4所示，所述的信號(hào)處理器5包括四個(gè)圖像輸入接口、圖像處理模塊55和輸出接口50，其中第一CCD攝像頭1和第一圖像輸入接口51的輸入端相連傳輸?shù)谝宦穲D像信號(hào)，第二CCD攝像頭2和第二圖像輸入接口52的輸入端相連傳輸?shù)诙穲D像信號(hào)，第三CCD攝像頭3和第三圖像輸入接口53的輸入端相連傳輸?shù)谌穲D像信號(hào)，第四CCD攝像頭4和第四圖像輸入接口54的輸入端相連傳輸?shù)谒穆穲D像信號(hào)，四個(gè)圖像輸入接口的輸出端分別與圖像處理模塊55的輸入端相連并行傳輸四路圖像信號(hào)，圖像處理模塊55的輸出端與輸出接口50的輸入端相連傳輸控制指令，輸出接口50的輸出端與控制器6相連傳輸控制指令。
本實(shí)施例涉及的上述交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)的控制方法，包括以下步驟； 第一步，建立世界坐標(biāo)系，對(duì)攝像頭參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。
所述的建立世界坐標(biāo)系是將世界坐標(biāo)系中的Zj軸與行車方向分界線重合且指向行車的方向?yàn)檎较?，令Xj為零，將原點(diǎn)設(shè)置在停車線與行車方向分界線的交點(diǎn)上，Yj軸與停車線重合且以行車的左側(cè)為正方向。
所述的攝像頭參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定是每個(gè)攝像頭均各自根據(jù)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系像素點(diǎn)坐標(biāo)(u，v)和世界坐標(biāo)系空間三維坐標(biāo)(Xj，Yj，Zj)之間的關(guān)系

(公式一) 標(biāo)定其內(nèi)、外參數(shù)值，即利用R為單位正交矩陣滿足6個(gè)正交約束性質(zhì)，只需要標(biāo)定6個(gè)外部參數(shù)，即可求出

與

的全部外部參數(shù)和內(nèi)部參數(shù)f、k1、sx和cx、cy。
在完成參數(shù)標(biāo)定后，在Xj＝0的條件下，建立計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)換公式

(公式二) 本實(shí)施例中每個(gè)攝像頭對(duì)應(yīng)于世界坐標(biāo)系的幾何關(guān)系如圖6所示。
第二步，對(duì)攝像頭得到的車流圖像依次進(jìn)行畸變校正、銳化和透視變換處理。
本實(shí)施例道路車流實(shí)況圖如圖5所示。
所述的畸變校正，具體是 1)由計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系像素點(diǎn)(u，v)求取在歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系上對(duì)應(yīng)畸變點(diǎn)坐標(biāo)(xd，yd)； 2)將(xd，yd)代入歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系中圖像畸變矯正數(shù)學(xué)模型xd＝(1+k1r2)xu、yd＝(1+k1r2)yu，其中，k1為一階徑向畸變系數(shù)，得到矯正畸變后的歸一化虛平面圖像坐標(biāo)系理想點(diǎn)坐標(biāo)(xu，yu)； 3)由理想點(diǎn)坐標(biāo)(xu，yu)的值代入u′＝xu/dx+cx、v′＝y(tǒng)u/dy+cy、sx＝dy/dx，求出對(duì)應(yīng)點(diǎn)(u，v)新的坐標(biāo)值(u′，v′)，即新的像素點(diǎn)位置，其中，dx、dy分別為圖像平面x、y方向上單位像素間的距離，sx為圖像縱橫比，cx、cy為物理圖像坐標(biāo)系oxy原點(diǎn)o的x、y軸上的像素坐標(biāo)，因此得到的(u′，v′)即為(u，v)經(jīng)過畸變校正后的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)； 4)按照上述步驟，分別對(duì)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行畸變校正，從而得到一幅反映真實(shí)景物的理想圖像。
所述的銳化是增強(qiáng)圖像的邊緣和輪廓，本實(shí)施例采用Laplacian增強(qiáng)算子方法對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理。
所述的透視變換是為了改變物體圖像形狀和位置，以便使用變換后的表達(dá)方式來獲取其幾何信息。透視變換是根據(jù)攝像頭在兩個(gè)位置和角度上得到的同樣的物體圖像之間呈現(xiàn)一種透視關(guān)系，即透視變換模型。
本實(shí)施例透視變換后的圖像如圖7所示。
第三步，提取上一步得到的車輛圖像的邊緣，并根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條，即濾除圖像中的非車輛邊緣線的車道線和交通標(biāo)志箭頭等。
本實(shí)施例采用Canny邊緣算子檢測(cè)方法提取圖像的邊緣，將背景的像素點(diǎn)置“1”，即白色；景物邊緣像素點(diǎn)置“0”，即黑色，得到的邊緣圖像如圖8所示。
所述的濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條是采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法探測(cè)圖中的直線，并結(jié)合車道的位置信息，將圖像中的車道線和交通標(biāo)志箭頭去除，即將車道線及車輛行駛方向指示箭頭上所有像素點(diǎn)的黑色全部轉(zhuǎn)換為白色，濾波后的圖像如圖9所示。
第四步，對(duì)第三步獲取的圖像按照道路行車類型進(jìn)行切割，即將圖像中的每個(gè)方向上等待通行的機(jī)動(dòng)車道路分別按右轉(zhuǎn)、直行和左轉(zhuǎn)三種類型沿著行車類型分界線進(jìn)行切割，得到三幅分別為為右轉(zhuǎn)、直行和左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖。
如圖10所示，將圖像中等待通行的機(jī)動(dòng)車道路按直行(圖10(a))和左轉(zhuǎn)(圖10(b))進(jìn)行切割，獲得直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖。
第五步，將切割后的右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖分別進(jìn)行邊界像素投影，即每種類型車道上的車輛的邊界像素分別向Zj軸所對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系的直線投影且累加邊界點(diǎn)得到每種類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系下每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布。
本實(shí)施例道路經(jīng)過分割后，將Zj坐標(biāo)軸左側(cè)直行車道上所有車輛的邊界像素向Zj軸所對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系中的直線投影并累加，凡是邊界點(diǎn)計(jì)1，非邊界點(diǎn)計(jì)0，得到Zj坐標(biāo)軸左側(cè)直行車輛邊界像素點(diǎn)累加分布圖。如圖11所示，直行車輛邊界像素點(diǎn)累加結(jié)果表明在第180像素行處，車輛邊界像素點(diǎn)的累加值達(dá)到120像素列，這也是四條直行車道上車輛最為密集的區(qū)段，四條直行車道上的車輛不均勻排列，最長(zhǎng)的距離達(dá)到500像素行。將Zj坐標(biāo)軸右側(cè)左轉(zhuǎn)車道上所有車輛的邊界像素向Zj軸所對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系中的直線投影并累加，凡是邊界點(diǎn)計(jì)1，非邊界點(diǎn)計(jì)0，得到Zj坐標(biāo)軸右側(cè)左轉(zhuǎn)車輛邊界像素點(diǎn)累加分布圖，如圖12所示，左轉(zhuǎn)車輛邊界像素點(diǎn)累加結(jié)果表明車輛分布極不“連續(xù)”，在第130～255像素行之間和450～500像素行之間才有車輛零星抵達(dá)，此時(shí)左轉(zhuǎn)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度最多只能認(rèn)為達(dá)到250行像素行。
邊界像素點(diǎn)累加分布圖上最后一個(gè)邊界像素點(diǎn)坐標(biāo)，即邊界像素點(diǎn)累加后達(dá)到的最大像素行數(shù)所對(duì)應(yīng)的車輛邊界像素點(diǎn)坐標(biāo)，就是每種類型車道上等待通行車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度所對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系坐標(biāo)參值。
第六步，根據(jù)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系圖像中等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布和計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，得到世界坐標(biāo)系中每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，即實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度。
如圖11所示，其中的第500像素行代表了等待直行車輛的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系排隊(duì)長(zhǎng)度，用其所對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)通過(公式二)反變換即可計(jì)算出世界坐標(biāo)系中的實(shí)際長(zhǎng)度距離值，或者說，車輛邊界像素點(diǎn)投影的連續(xù)行數(shù)值500所對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)系的|Zj|就代表了直行車道上的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度值。
如圖12所示，其中的第255像素行代表了等待左轉(zhuǎn)車輛的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系排隊(duì)長(zhǎng)度，用其所對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)通過(公式二)反變換即可計(jì)算出世界坐標(biāo)系中的實(shí)際長(zhǎng)度距離值，即車輛邊界像素點(diǎn)投影的連續(xù)行數(shù)值255所對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)系的|Zj|就代表了左轉(zhuǎn)車道上的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度值。
第七步，根據(jù)車速和車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，得到每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行所需的時(shí)間。
所述的車輛全部通行的時(shí)間，具體公式為 其中Tj(i)表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，|Zj(i)|表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛實(shí)際的排隊(duì)長(zhǎng)度，i＝1，2，3，i＝1代表“直行”、i＝2代表“左轉(zhuǎn)彎”、i＝3代表“右轉(zhuǎn)彎”；j代表道路編號(hào)，對(duì)于十字路口，j＝1，2，3，4，j＝1代表由東向西的路口，j＝2代表由西向東的路口，j＝3代表由南向北的路口，j＝4代表由北向南的路口；V代表車輛通過路口的規(guī)定車速，τ為車輛從停車線開始通過路口所需要的時(shí)間。
本實(shí)施例V＝6km/h，直行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度τ＝3s；則該直行“車隊(duì)”全部通過路口所需要的時(shí)間T＝28.2s。
第八步，根據(jù)得到的每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉。
所述的控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉是當(dāng)?shù)趈個(gè)路口第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間時(shí)，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tm；否則，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tj(i)，其中Tm是設(shè)定的單向最長(zhǎng)通行時(shí)間閾值。多條機(jī)動(dòng)車道以及人行橫道紅、綠、黃燈的切換規(guī)律遵從現(xiàn)行方式不變，或者根據(jù)上述提供的車輛實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度予以優(yōu)化，如 (1)Z1直行車輛排隊(duì)超過一次通過所允許的長(zhǎng)度，而且比Z3或Z4的直行或左轉(zhuǎn)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度大時(shí)，Z1直行車輛通行需要開通的綠燈時(shí)間應(yīng)該為一次性通過路口所允許的最長(zhǎng)時(shí)間；Z1、Z2右轉(zhuǎn)車輛在相應(yīng)直行車輛通行時(shí)間內(nèi)不受限制； (2)Z2直行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度小于一次通過所允許的長(zhǎng)度時(shí)，該方向直行車輛通行需要開通的綠燈時(shí)間應(yīng)該為小于一次性通過路口所允許的最長(zhǎng)時(shí)間，并以第七步得到的時(shí)間為準(zhǔn)；Z2直行車輛開通的綠燈時(shí)間一關(guān)閉，即可開啟Z1左轉(zhuǎn)綠燈，使Z1左轉(zhuǎn)車輛利用Z3和Z4紅燈開啟的時(shí)間里迅速通過交叉路口、進(jìn)入Z3道路； (3)其它車流信息狀態(tài)下的交通信號(hào)燈的開通、關(guān)閉和切換以此類推。
本實(shí)施例能夠?qū)徊媛房诘能嚵鳡顩r及其車輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，包括右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)三種行車方向的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度；且能夠根據(jù)車輛排隊(duì)長(zhǎng)度準(zhǔn)確計(jì)算出車輛通過路口所需要的時(shí)間，因此能夠?yàn)楦咝?、?jié)能地控制交通信號(hào)燈的啟閉時(shí)間，為最終實(shí)現(xiàn)城市智能交通提供科學(xué)的信息基礎(chǔ)。
權(quán)利要求
1.一種交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)，其特征在于，包括四個(gè)CCD攝像頭、信號(hào)處理器和控制器，其中四個(gè)CCD攝像頭分別安裝在路口的四個(gè)來車方向上且距地面的高度為H，四個(gè)CCD攝像頭的輸出端分別與信號(hào)處理器的輸入端相連傳輸圖像信號(hào)，信號(hào)處理器的輸出端與控制器的輸入端相連傳輸控制指令，控制器的輸出端與交通信號(hào)燈的繼電開關(guān)電路相連傳輸電壓驅(qū)動(dòng)信號(hào)；
所述的H的范圍是8m～10m。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)，其特征是，所述的信號(hào)處理器包括四個(gè)圖像輸入接口、圖像處理模塊和輸出接口，其中第一CCD攝像頭和第一圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谝宦穲D像信號(hào)，第二CCD攝像頭和第二圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)诙穲D像信號(hào)，第三CCD攝像頭和第三圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谌穲D像信號(hào)，第四CCD攝像頭和第四圖像輸入接口的輸入端相連傳輸?shù)谒穆穲D像信號(hào)，四個(gè)圖像輸入接口的輸出端分別與圖像處理模塊的輸入端相連并行傳輸四路圖像信號(hào)，圖像處理模塊的輸出端與輸出接口的輸入端相連傳輸控制指令，輸出接口的輸出端與控制器相連傳輸控制指令。
3.一種根據(jù)權(quán)利要求1所述的交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)的控制方法，其特征在于，包括以下步驟
第一步，建立世界坐標(biāo)系，對(duì)攝像頭參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系；
所述的建立世界坐標(biāo)系是將世界坐標(biāo)系中的Zj軸與直行/左轉(zhuǎn)行車方向分界線重合且指向行車的方向?yàn)檎较?，令Xj為零，將原點(diǎn)設(shè)置在停車線與行車方向分界線的交點(diǎn)上，Yj軸與停車線重合且以行車的左側(cè)為正方向；
第二步，對(duì)攝像頭得到的車流圖像依次進(jìn)行畸變校正、銳化和透視變換處理；
第三步，提取上一步得到的車輛圖像的邊緣，并根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條，即濾除圖像中的非車輛邊緣線的車道線和交通標(biāo)志箭頭；
第四步，對(duì)第三步獲取的圖像按照道路行車類型進(jìn)行切割，即將圖像中的每個(gè)方向上等待通行的機(jī)動(dòng)車道路分別按右轉(zhuǎn)、直行和左轉(zhuǎn)三種類型沿著行車類型分界線進(jìn)行切割，得到三幅分別為為右轉(zhuǎn)、直行和左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子第五步，將切割后的右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖分別進(jìn)行邊界像素投影且累加邊界點(diǎn)得到每種類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系下每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布；
第六步，根據(jù)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系圖像中等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布和計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，得到世界坐標(biāo)系中每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，即實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度；
第七步，根據(jù)車速和車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，得到每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行所需的時(shí)間；
第八步，根據(jù)得到的每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的交通信號(hào)燈智能控制方法，其特征是，第三步中所述的濾除邊緣檢測(cè)圖中的雜線條是采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法探測(cè)圖中的直線，并結(jié)合車道的位置信息，將圖像中的車道線和交通標(biāo)志箭頭去除，即將車道線及車輛行駛方向指示箭頭上所有像素點(diǎn)的黑色全部轉(zhuǎn)換為白色。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的交通信號(hào)燈智能控制方法，其特征是，第五步中所述的將切割后的右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)行車類型的車輛邊緣檢測(cè)子圖分別進(jìn)行邊界像素投影，即每種類型車道上的車輛的邊界像素分別向Zj軸的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系的直線投影且累加邊界點(diǎn)得到每種類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖，進(jìn)而得到計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系下每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布；
所述的每種類型車道上等待通行車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的像素分布是該類型車道上邊界像素點(diǎn)累加分布圖上最后一個(gè)邊界像素點(diǎn)的坐標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的交通信號(hào)燈智能控制方法，其特征是，第七步中所述的車輛全部通行的時(shí)間，具體公式為
其中Tj(i)表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間，|Zj(i)|表示第j個(gè)方向第i種類型車道上車輛實(shí)際的排隊(duì)長(zhǎng)度，i＝1，2，3，i＝1代表“直行”、i＝2代表“左轉(zhuǎn)彎”、i＝3代表“右轉(zhuǎn)彎”；j代表道路編號(hào)，對(duì)于十字路口，j＝1，2，3，4，j＝1代表由東向西的路口，j＝2代表由西向東的路口，j＝3代表由南向北的路口，j＝4代表由北向南的路口；V代表車輛通過路口的規(guī)定車速，τ為車輛從停車線開始通過路口所需要的時(shí)間。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的交通信號(hào)燈智能控制方法，其特征是，第八步中所述的控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉是當(dāng)?shù)趈個(gè)路口第i種類型車道上車輛全部通行的時(shí)間時(shí)，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tm；否則，將該車道的綠燈時(shí)間設(shè)為Tj(i)，其中Tm是設(shè)定的單向最長(zhǎng)通行時(shí)間閾值。
全文摘要
一種智能交通技術(shù)領(lǐng)域的交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)及其控制方法，系統(tǒng)包括四個(gè)CCD攝像頭、信號(hào)處理器和控制器；方法包括建立坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)換關(guān)系；對(duì)車流圖像依次進(jìn)行畸變校正、銳化和透視變換處理；提取車輛圖像的邊緣，并濾除圖像中的車道線和交通標(biāo)志箭頭；圖像切割；邊緣投影獲取計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)系下每個(gè)方向每種類型車道上等待通行車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度所對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)；求取等待通行車輛的實(shí)際排隊(duì)長(zhǎng)度；得到每個(gè)方向每種類型車道上車輛全部通行所需的時(shí)間；根據(jù)車輛全部通行的時(shí)間，控制交通信號(hào)燈的開啟和關(guān)閉。本發(fā)明能夠?yàn)楦咝?、?jié)能地控制交通信號(hào)燈的啟閉時(shí)間，為最終實(shí)現(xiàn)城市智能交通提供科學(xué)的信息基礎(chǔ)。
文檔編號(hào)H04N7/18GK101763734SQ20101002304
公開日2010年6月30日 申請(qǐng)日期2010年1月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月21日
發(fā)明者張秀彬, 應(yīng)俊豪, 史戰(zhàn)果, 吳迪, 馬麗 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)