Для определения интенсивности транспортного потока применяются учётчики, а также видеосъёмка [3].

Учётчики, находясь на исследуемом участке дороги (перекрёстке), записывают в специальный журнал общее количество по типам транспортных средств в фиксированный промежуток времени.

Видеосъемка осуществляется путем установки на дорогу видеокамеры с последующим распознаванием числа транспортных средств по видеозаписи.

Главный минус данных способов определения интенсивности транспортного потока – это последующая трудоемкая камеральная обработка полученных данных.

Целью данной работы является автоматизация определения интенсивности транспортного потока.

Предлагается осуществлять подсчет интенсивности транспортного потока на основе фиксации на микрофон уровня шума с последующей обработкой аудиозаписи на электронно-вычислительной машине.

Шум – это акустическая характеристика потока, включающая в себя неупорядоченное сочетание различных по силе и частоте звуков [4].

На улице Красная города Пенза была произведена запись акустических характеристик потока на цифровую видеокамеру. Запись с нее преобразована в аудиофайл формата .mp3 и обработана в пакете «MATLAB».

Алгоритм обработки следующий.

Полученный аудиофайл преобразуется при помощи функции [y]=audioread (filename) [5] в массив и строится график (рис. 1).

Рисунок 1 – График представления аудиофайла после аналого-цифрового преобразования

Затем массив преобразуется по абсолютной величине y=abs (y) (рис. 2).

Рисунок 2 – График представления аудиофайла по абсолютной величине

По значениям массива с помощью фильтра Баттерворта [b, a]=butter (n, Wn) построена огибающая сигнала (рис. 3).

Рисунок 3 – Огибающая цифрового сигнала аудиофайла

Сопоставление видеосъёмки с графиком аудиофайла показало, что при приближении транспортного средства к микрофону уровень сигнала резко увеличивается, и, следовательно, максимальный уровень сигнала приходится на момент нахождения автомобиля перед микрофоном.

Таким образом, данный способ позволяет осуществлять подсчет интенсивности транспортного потока по амплитудным значениям сигнала. Однако, он требует дальнейших исследований при высокой интенсивности транспортного потока и в условиях зашумленности от влияния ветра и автомобилей, двигающихся по соседним полосам движения дороги. Стоит задача разработки алгоритмического обеспечения и схематических решений детектора транспорта.