交通感知技术作为智能交通系统的核心组成部分，通过多维度、多手段的感知方式实现对交通环境、车辆状态及行人行为的实时监测与数据采集，为交通管理、出行服务、自动驾驶等领域提供关键支撑，根据感知原理、技术手段和应用场景的不同，交通感知技术主要可分为以下几类，各类技术相互补充、协同工作,构建起全方位的交通感知网络。
基于机器视觉的感知技术
机器视觉技术通过摄像头、激光雷达等光学设备采集交通场景中的图像或点云数据，利用计算机视觉算法实现目标检测、识别、跟踪及行为分析，该技术具有信息丰富、成本相对较低、易于部署等优势，是当前应用最广泛的感知技术之一。
- 摄像头感知：包括可见光摄像头、红外摄像头等，可识别车辆颜色、类型、车牌信息，检测行人、非机动车目标，并通过视频流分析交通流量、平均车速、占有率等参数，基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）可实现对道路上多种目标的实时识别，结合跟踪算法（如DeepSORT）可完成车辆轨迹追踪。
- 激光雷达（LiDAR）感知：通过发射激光束并接收反射信号，生成高精度三维点云数据，可精确测量目标物体的距离、形状、位置及姿态，激光雷达不受光照条件影响，在夜间、雨雾等恶劣天气下仍能保持稳定性能，广泛应用于自动驾驶车辆的障碍物检测、环境建模及高精度地图构建，其缺点是成本较高、点云数据处理复杂。
基于无线通信的感知技术
无线通信感知技术利用车辆与基础设施（V2I）、车辆与车辆（V2V）、车辆与行人（V2P）之间的通信，实现交通信息的交互与共享，具有感知范围广、低时延、可穿透遮挡等特点。
- DSRC（专用短程通信）：基于IEEE 802.11p标准，工作在5.9GHz频段，通信距离通常为300-1000米，时延低至毫秒级，支持实时交通信号、道路危险状况、车辆速度等信息的广播，适用于交叉路口碰撞预警、不停车收费等场景。
- C-V2X（蜂窝车联网）：包括LTE-V2X和5G-V2X，基于蜂窝网络架构，可直接复用现有通信基站，降低部署成本，5G-V2X凭借高带宽、低时延（<20ms）和海量连接能力，支持更复杂的协同驾驶应用，如编队行驶、远程驾驶等，并能与高精度定位、边缘计算技术深度融合，提升感知精度和实时性。
基于定位与导航的感知技术
定位导航技术通过获取车辆或行人的位置信息，实现对交通参与者运动状态的感知，是路径规划、轨迹追踪的基础。
- GPS/北斗定位：通过接收卫星信号实现全球范围内的定位，精度通常为1-5米（民用），结合差分定位（DGPS）或实时动态差分（RTK）技术，精度可提升至厘米级，但GPS信号在隧道、高楼密集区易受遮挡，需与其他定位技术融合使用。
- 惯性导航（INS）：通过加速度计、陀螺仪等传感器测量车辆的加速度和角速度，推算位置和姿态信息，具有自主性强、短时精度高的特点，但长期存在累积误差，常与GPS组合使用（GPS/INS组合导航），以提升定位可靠性。
- 航位推算（DR）：基于车辆速度、方向盘转角等参数估算行驶距离和方向，成本低但误差随时间累积，适用于隧道、地下车库等卫星信号缺失场景的辅助定位。
基于传感器网络的感知技术
传感器网络通过部署在道路、桥梁、隧道等基础设施中的各类传感器，采集交通流量、速度、 occupancy、气象环境等数据，实现对交通基础设施状态的实时监测。
- 地磁传感器：通过检测车辆通过时引起的地磁场变化，实现车辆存在检测和流量统计，具有安装简便、功耗低、不受天气影响等优点，常用于停车场入口、小区道路等场景。
- 微波雷达：发射微波信号并接收反射回波，可检测车辆速度、距离及流量，作用距离远（可达200米以上），穿透性强，适用于高速公路、城市快速路等大范围交通监测。
- 视频事件检测器：基于图像处理技术，自动检测交通事故、拥堵、违章停车等异常事件，支持7×24小时不间断监测，可替代传统人工巡查，提升交通管理效率。
基于多源数据融合的感知技术
单一感知技术存在局限性（如摄像头受光照影响、激光雷达成本高），多源数据融合通过整合不同传感器、不同来源的数据（如视觉、雷达、GPS、通信数据），利用算法优势互补，提升感知的准确性、鲁棒性和全面性。
- 数据层融合：直接对原始传感器数据（如图像、点云、信号强度）进行融合，保留最多信息量，但对数据同步性和处理能力要求高，如激光雷达点云与图像像素的配准。
- 特征层融合：提取各数据的特征（如车辆位置、形状、速度）后进行融合，减少数据量，适用于实时性要求较高的场景，如基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法。
- 决策层融合：各传感器独立完成目标检测和识别后，对决策结果进行投票或加权融合，容错性强，但精度较低，适用于对安全性要求高的场景（如自动驾驶碰撞预警）。
新兴感知技术
随着技术发展，新型感知手段不断涌现，进一步拓展了交通感知的边界。
- 毫米波雷达：工作在30-300GHz频段，分辨率高、抗干扰能力强，可穿透雾、雨、雪等恶劣天气，适用于车辆盲区监测、自适应巡航等场景，成本低于激光雷达，在高级驾驶辅助系统（ADAS）中应用广泛。
- 声学感知：通过麦克风阵列采集车辆、行人产生的声音信号，利用声源定位技术识别目标位置和类型，适用于夜间或低光照条件下的辅助检测，如行人过街预警。
- 生物感知：通过红外热成像、心率监测等技术检测行人或驾驶员的状态（如疲劳驾驶、突发疾病），提升交通安全性，目前处于实验室验证阶段。
各类交通感知技术对比
| 技术类型 | 优势 | 劣势 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| 机器视觉 | 信息丰富、成本低、易于部署 | 受光照、天气影响大，三维感知能力弱 | 交通流量监测、车牌识别、违章检测 |
| 激光雷达 | 高精度三维建模、不受光照影响 | 成本高、点云数据处理复杂 | 自动驾驶环境建模、高精度地图构建 |
| DSRC/C-V2X | 通信范围广、低时延、支持协同 | 依赖通信基础设施，易受电磁干扰 | 交叉路口碰撞预警、V2X信息服务 |
| GPS/北斗定位 | 全球覆盖、高精度（差分后） | 信号易遮挡、隧道内失效 | 车辆导航、轨迹追踪、车队管理 |
| 地磁/微波传感器 | 安装简便、功耗低、抗干扰 | 检测范围有限，功能单一 | 停车场管理、局部路段流量统计 |
| 多源数据融合 | 提升准确性、鲁棒性、全面性 | 算法复杂度高，对数据同步要求严格 | 自动驾驶感知系统、城市交通大脑 |
相关问答FAQs
Q1：为什么自动驾驶车辆需要多种感知技术融合，而非依赖单一传感器？
A1：单一传感器存在固有局限性：摄像头在雨雾、夜间环境下性能下降，激光雷达成本高且点云数据难以识别颜色纹理，GPS在隧道内信号丢失，多传感器融合（如摄像头+激光雷达+毫米波雷达+GPS）可优势互补：激光雷达提供精确三维环境，摄像头识别交通信号灯和车道线，毫米波雷达弥补恶劣天气下的感知缺陷，GPS提供全局位置信息，从而实现全天候、全场景的可靠感知，保障自动驾驶安全性。
**Q2：交通感知技术与“智慧交通”是什么关系？
A2：交通感知技术是智慧交通的“感官系统”，负责实时采集交通参与者、基础设施、环境等全要素数据，为智慧交通的“大脑”（如交通大脑、云控平台）提供决策依据，通过感知技术获取实时交通流量数据后，智慧交通系统可动态优化信号配时、诱导车辆避开拥堵路段；感知技术还可识别交通事故、恶劣天气等突发情况，触发应急响应机制，没有精准的感知，智慧交通的“智能决策”和“高效服务”便无从谈起,二者是基础支撑与上层应用的关系。
