李賢鈺，郭忠印，王 璐，蘇東蘭

（1.同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804；2.云南省交通科學(xué)研究所，云南 昆明 650216；3.蘇州科技大學(xué)土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011）

基于D-S證據(jù)理論的災(zāi)后公路交通生命線多源信息融合技術(shù)

李賢鈺1，郭忠印1，王 璐2，蘇東蘭3

（1.同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804；2.云南省交通科學(xué)研究所，云南 昆明 650216；3.蘇州科技大學(xué)土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011）

災(zāi)后公路交通生命線的災(zāi)情信息獲取具有來(lái)源廣、信息格式不一、災(zāi)情時(shí)空信息變化劇烈等特點(diǎn)。為了提高多源異構(gòu)信息的處理精度，提出基于信息源可靠度D-S證據(jù)理論建立的信息融合模型。通過(guò)對(duì)采集得到的不同公路交通生命線狀態(tài)信息進(jìn)行特征提取，得到關(guān)于生命線狀態(tài)的初步?jīng)Q策結(jié)果，按照一定的融合準(zhǔn)則以及每個(gè)信息源的可靠度進(jìn)行綜合判斷，獲得最終的融合結(jié)果，并以算例示范了模型的具體應(yīng)用。

D-S證據(jù)理論；多源異構(gòu)；信息融合；信息源可靠度；公路交通生命線

隨著災(zāi)后信息采集技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星遙感、GPS、無(wú)線傳感器等先進(jìn)技術(shù)已經(jīng)越來(lái)越多的應(yīng)用到災(zāi)害評(píng)估和災(zāi)后道路信息采集中。但是不同來(lái)源的信息數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式各異，包括圖片、數(shù)字信號(hào)、視頻、文本信息等，并且災(zāi)后未知因素，對(duì)生命線災(zāi)后評(píng)估影響較大。針對(duì)災(zāi)后生命線獲取信息的多源異構(gòu)性特點(diǎn)[1]，采集到的災(zāi)害信息需要通過(guò)多源信息融合技術(shù)診斷來(lái)判斷交通生命線狀態(tài)。

常用的多源信息融合技術(shù)主要有Bayes準(zhǔn)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊積分、傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論等。Bayes是多傳感器信息融合和優(yōu)化決策的主流技術(shù)，前提是能夠獲得先驗(yàn)概率[2]；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]在數(shù)據(jù)層的信息融合中在不確定信息推理方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，但是其學(xué)習(xí)和成熟需要一定量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練。模糊積分[4]是一種基于對(duì)象證據(jù)與期望目標(biāo)之間最大一致性的搜索算法，但關(guān)鍵數(shù)據(jù)模糊密度的確定過(guò)于依賴(lài)專(zhuān)家主觀經(jīng)驗(yàn)，較難得到最優(yōu)結(jié)論。與其他方法相比，D-S證據(jù)理論[5]的優(yōu)勢(shì)在于它不需要先驗(yàn)概率和大量樣本，但是傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論的正確性受信息源間沖突影響較大。

針對(duì)現(xiàn)有多源信息融合技術(shù)對(duì)已知信息的過(guò)度依賴(lài)性，進(jìn)一步的災(zāi)后信息融合技術(shù)需要能夠解決不精確推理過(guò)程中不同可靠性數(shù)據(jù)和信息的形式差異的問(wèn)題。

1 多源信息融合層次確定

多源信息融合按照不同的處理層次可分為數(shù)據(jù)級(jí)信息融合、特征級(jí)信息融合、決策級(jí)信息融合，不同層級(jí)所采用的融合算法不一。

數(shù)據(jù)級(jí)融合是最低層次的融合。該層級(jí)直接融合未經(jīng)處理的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)，并根據(jù)融合結(jié)果進(jìn)行特征識(shí)別、決策。保證了數(shù)據(jù)的完整、準(zhǔn)確性，但數(shù)據(jù)量大，處理時(shí)間較長(zhǎng)，導(dǎo)致實(shí)效性差，難以達(dá)到理想的融合效果，通常用于圖像融合方面。

特征級(jí)融合是中間層次的融合。該層級(jí)的融合實(shí)現(xiàn)了信息壓縮，融合的特征結(jié)果給予決策分析堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但不可避免損失了一部分信息。

決策級(jí)融合是最高層級(jí)的融合。該層級(jí)的融合實(shí)時(shí)性好；在一個(gè)或幾個(gè)傳感器失效時(shí)，仍能做出正確決策，容錯(cuò)性好；同樣適用于異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)融合。其主要方法包括貝葉斯推理、D-S證據(jù)理論、模糊集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。決策級(jí)融合具體過(guò)程如圖1所示，融合過(guò)程包括對(duì)信息源預(yù)處理、特征提取、判斷決策、決策融合以及最終決策。

公路交通生命線多源信息融合屬于決策級(jí)融合[6]，首先對(duì)每種信息采集方式進(jìn)行道路特征提取，得到關(guān)于公路交通生命線狀態(tài)的初步?jīng)Q策結(jié)果，然后按照一定的融合準(zhǔn)則以及每個(gè)信息源的可靠度進(jìn)行綜合判斷，獲得最終的決策結(jié)果。

圖 1 決策級(jí)融合過(guò)程Fig.1 Decision-level fusion process

2 公路交通生命線災(zāi)情信息融合模型的構(gòu)建

多源信息融合的核心思想[7]是利用多信息源間協(xié)調(diào)互補(bǔ)的特點(diǎn)，克服單源災(zāi)情信息的不確定性及局限性?；パa(bǔ)信息源通常包括多源異構(gòu)信息，從而實(shí)現(xiàn)交通生命線災(zāi)情信息的不斷更新和完善。公路交通生命線多源信息融合屬于決策級(jí)融合，依據(jù)圖1決策級(jí)融合過(guò)程，考慮災(zāi)后不同應(yīng)急救援階段的信息需求，以及各信息源的特性，提出多源公路交通生命線災(zāi)情信息融合模型，如圖2所示。

圖 2 多源公路交通生命線信息融合模型Fig.2 Information fusion model of multi-source highway traffic lifeline

2.1 信息源獲取

模型中的信息源包括遙感、現(xiàn)場(chǎng)工作組、網(wǎng)絡(luò)傳媒和地方上報(bào)4種信息獲取方式，先對(duì)獲取信息相繼進(jìn)行預(yù)處理、特征處理，將處理后的多源生命線災(zāi)情信息輸入融合中心進(jìn)行配準(zhǔn)、結(jié)合，不同路段之間信息相互補(bǔ)充，擴(kuò)大信息覆蓋區(qū)域。

2.2 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)

在多源特征信息融合之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，保證融合的信息是針對(duì)同一觀測(cè)目標(biāo)的同一位置。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)包括時(shí)間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)。

時(shí)間配準(zhǔn)即把不同信息采集方式所獲得的同一目標(biāo)的特征信息同步至相同時(shí)段?？臻g配準(zhǔn)是將多源特征信息映射到統(tǒng)一的坐標(biāo)系當(dāng)中，將具有相同空間位置（同一目標(biāo)）的特征信息配準(zhǔn)，包括道路樁號(hào)、坐標(biāo)等。

2.3 信息源優(yōu)先級(jí)劃分

針對(duì)同一目標(biāo)的異質(zhì)信息進(jìn)行融合，分析每個(gè)信息源優(yōu)先級(jí)排序。文中優(yōu)先級(jí)排序采用順序尺度的方法，值的大小代表優(yōu)先級(jí)的高低。

若存在優(yōu)先級(jí)別高的信息源，無(wú)論與其他證據(jù)是否存在沖突，都以?xún)?yōu)先級(jí)高的信息源判斷結(jié)果作為最終的融合結(jié)果；若僅有優(yōu)先級(jí)不確定的信息源，則利用基于信息源實(shí)時(shí)可靠度的融合方法得到更為精準(zhǔn)的交通生命線災(zāi)情信息。

2.4 信息融合

根據(jù)融合算法確定信息源優(yōu)先級(jí)不確定時(shí)的決策信息。在搶修、保通階段，3S及現(xiàn)場(chǎng)工作組的時(shí)效性較差，可能僅有網(wǎng)絡(luò)傳媒、地方人工上報(bào)的信息?？紤]以上兩種信息采集方式的特點(diǎn)，研究基于信息源可靠度的融合算法。

3 基于信息源可靠度的D-S證據(jù)理論信息融合

3.1 基于信息源可靠度的D-S證據(jù)理論的引入

針對(duì)傳統(tǒng)證據(jù)理論正確性受信息源沖突影響的特點(diǎn)，提出改進(jìn)的基于信息源可靠度的D-S證據(jù)理論。即將信源可靠度的量化值作為權(quán)重，分別對(duì)各基本概率分配進(jìn)行加權(quán)平均，然后再使用D-S融合規(guī)則進(jìn)行合成。根據(jù)以上理論，可將改進(jìn)的D-S證據(jù)理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)傳媒、地方人工采集的公路交通生命線多源信息融合過(guò)程之中。

3.2 基于信息源可靠度的D-S證據(jù)理論融合過(guò)程

1）建立識(shí)別框架。識(shí)別框架就是對(duì)于某個(gè)對(duì)象進(jìn)行判斷的所有可能命題的集合，是一個(gè)互斥的非空有限集合，即Θ={A1，A2，…，An}?？紤]信息源主體的局限性[8－9]，設(shè)定多源公路交通生命線災(zāi)情信息融合的識(shí)別框架Θ=｛基本完好A1，輕微破壞A2，中等破壞A3，嚴(yán)重破壞A4｝。

2）確定基本概率分配（BPA）。構(gòu)建完整的識(shí)別框架后，需確立每個(gè)獨(dú)立信息源對(duì)生命線不同破壞程度的支持度即基本概率分配（BPA），它能夠很好地體現(xiàn)定性信息所描述的內(nèi)容，需要依據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況靈活選擇適宜的確定方法，實(shí)現(xiàn)定性信息向定量信息的轉(zhuǎn)化。

若有n種信息源，則用mj（Ai），（i=1，2，3，4；j=1，2，…，n）表示n個(gè)信息源對(duì)4種破壞程度的基本概率分配，取值范圍為［0，1］，且滿(mǎn)足

3）信息源可靠度的量化。信息源的可靠度通過(guò)采集的信息間相互支持度進(jìn)行量化，用多源信息間的相似性表示。

① 信息源間的相似程度是由各信息源對(duì)不同破壞程度的支持度（基本概率分配）相似性來(lái)反映。將第j個(gè)信息源的基本概率分配看作識(shí)別框架Θ中的向量，信息源間的相似程度即為n個(gè)向量間的相似度，向量相似度可通過(guò)相關(guān)系數(shù)法求得，信息源m1及信息源mj間相似度sim（m1，mj）可表示為

式中：Ai為公路交通生命線第i種破壞程度；mj（Ai）為信息源mj對(duì)第i種破壞程度的基本概率分配。

相似度的取值范圍為[0，1]，取值為1時(shí)，表示兩個(gè)信息源完全相同；取值為0時(shí)，則表示兩個(gè)信息源完全沖突。

② 計(jì)算信息源相互支持度（sup）。支持度是相似度的函數(shù)，一個(gè)信息源與其他信息源相似度越高，則它的支持度也就越高。信息源m1的支持度可表示為

③ 計(jì)算單個(gè)信息源的可靠度（Dcrd）。一個(gè)信息源的支持度越高，它的可靠度也就越高，將信息源的支持度正則化即可獲得信息源的可靠度，可表示為

4）基本概率分配的修正。將可靠度Dcrd（mj）作為信息源mj的權(quán)重，對(duì)基本概率分配進(jìn)行加權(quán)平均。修正后的公路交通生命線不同破壞程度的支持度為［m′（A1），m′（A2），m′（A3），m′（A4）］。

5）D-S融合規(guī)則。融合規(guī)則是體現(xiàn)多證據(jù)聯(lián)合作用的一個(gè)方法，其原理是將多個(gè)證據(jù)的基本概率分配函數(shù)進(jìn)行正交和計(jì)算。

假定m1，m2，…，mn是識(shí)別框架Θ上的n個(gè)基本概率分配函數(shù)，則融合規(guī)則如式（6）所示

式中：K為融合規(guī)則的歸一化常數(shù)，反映了各個(gè)證據(jù)之間的沖突程度。

對(duì)修正后的基本概率分配按照Dempster融合規(guī)則（式（6））合成n-1次，得到聯(lián)合作用后的公路交通生命線破壞程度的基本概率分配值為［m（A1），m（A2），m（A3），m（A4）］。

6）融合決策?？紤]災(zāi)后公路交通生命線破壞特點(diǎn)，選擇基于基本概率分配的決策方法，即選擇識(shí)別框架中基本概率分配值最大的破壞程度作為最終融合結(jié)果。

4 實(shí)例分析

本節(jié)將通過(guò)實(shí)例說(shuō)明公路交通生命線多源信息融合模型的具體應(yīng)用。2014年5月21日，13時(shí)34分56秒，云南省德宏州龍陵縣鎮(zhèn)安鎮(zhèn)發(fā)生7.0級(jí)地震，震源深度13 km，震中最大烈度為9度，圖3是災(zāi)區(qū)路網(wǎng)拓?fù)鋱D。

1）災(zāi)后0～10 h（搶修階段）。該階段信息需求包括地震屬性信息、災(zāi)區(qū)自然環(huán)境及社會(huì)環(huán)境信息等基礎(chǔ)資料。信息需求特點(diǎn)為快速、宏觀、準(zhǔn)確。

地震屬性信息（數(shù)字地震臺(tái)網(wǎng)采集），具體參數(shù)如表1所示。

表1 地震屬性信息Tab.1 Seismic attribute information

2）災(zāi)后10～72 h（搶修階段）。該階段信息需求包括氣象信息、災(zāi)害屬性信息、公路交通生命線范圍及受災(zāi)程度。

信息源1：（日本）ALOS光學(xué)遙感影像，分辨率為2.5 m。

信息源2：（新聞網(wǎng)）S10（節(jié)點(diǎn)7-8）段有一些石頭滾落，影響通行。

（微博）某驗(yàn)證用戶(hù)，S10（節(jié)點(diǎn)7-8）段出現(xiàn)明顯裂縫。

（天涯）S10（節(jié)點(diǎn)7-8）完好。

（人民網(wǎng)）G56正常通行。

（新華網(wǎng)）G320中斷。

信息源3：（群眾上報(bào)）S10（節(jié)點(diǎn)7-8）段路不通了。

（群測(cè)群防）S230基本完好。

信息源4：（現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急工作組）G320（節(jié)點(diǎn)15-16）被滑坡阻斷約150 m。

2）特征提取。ALOS光學(xué)遙感影像屬于中分辨率，利用ENVI軟件對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理（幾何處理、自動(dòng)配準(zhǔn)、數(shù)字鑲嵌等），獲得正射糾正影像，基于面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，使用軟件ENVI從遙感圖像中提取出公路交通生命線，提取流程如圖4。

圖3 龍陵縣地震影響區(qū)域路網(wǎng)拓?fù)鋱DFig.2 Topographic map of regional road network affected by earthquake in Longling County

圖4 基于ENVI的遙感圖像道路信息提取流程圖Fig.4 Traffic information extraction of remote sensing image based on ENVI

根據(jù)提取結(jié)果，判斷出公路交通生命線受災(zāi)范圍為保騰高速（S10）、保龍高速（G56）、G320、S317、S231、S318、S230、XM44。

3）融合過(guò)程。① 數(shù)據(jù)時(shí)空配準(zhǔn)。將搶修階段10～72 h多源信息進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)，結(jié)果如表2所示。

表2 配準(zhǔn)結(jié)果Tab.2 Registration results

② 信息源優(yōu)先級(jí)。前面通過(guò)分析各信息源的時(shí)效性、幾何測(cè)度、覆蓋范圍特點(diǎn)，評(píng)定在該階段的信息源優(yōu)先級(jí)如表3所示。

③融合結(jié)果。以S10為例進(jìn)行信息融合，由于搶險(xiǎn)階段3S技術(shù)及現(xiàn)場(chǎng)工作組的時(shí)效性較差，僅有網(wǎng)絡(luò)傳媒、地方人工上報(bào)的信息。針對(duì)S10（7-8段）4個(gè)信息來(lái)源均為網(wǎng)絡(luò)傳媒和地方人工上報(bào)，信息源間優(yōu)先級(jí)不確定，采用基于信息源可靠度的D-S證據(jù)理論算法解析圖2模型。

針對(duì)S10（7-8段）4個(gè)信息來(lái)源（新聞網(wǎng)、微博、天涯、群眾上報(bào)），記為mj（j＝1，2，3，4），建立識(shí)別框架為Θ=｛基本完好A1，中等破壞A2，嚴(yán)重破壞A3，毀壞A4｝，根據(jù)現(xiàn)有災(zāi)情信息結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)，確定4個(gè)信息源的基本概率分配，如表4所示。

表3 搶修階段各信息源的優(yōu)先級(jí)別Tab.3 The priority level of each information source in the repair phase

表4 信息源的基本概率分配Tab.4 Basic probability assignment of information sources

根據(jù)式（2）～式（4），計(jì)算得到每個(gè)信息源的可靠度，Dcrd（m1）=0.28，Dcrd（m2）=0.26，Dcrd（m3）=0.19，Dcrd（m4）= 0.27。

利用信息源可靠度對(duì)基本概率分配進(jìn)行加權(quán)平均，得到修正后的概率分配m為中等破壞。

其他路線受損狀態(tài)根據(jù)模型可依次得出，最終的融合結(jié)果如表5所示。融合結(jié)果滿(mǎn)足該階段對(duì)公路交通生命線的信息需求。

表5 融合結(jié)果Tab.5 Fusion results

5 結(jié)論

1）針對(duì)現(xiàn)有信息融合技術(shù)對(duì)已知信息的過(guò)度依賴(lài)性特點(diǎn)，提出改進(jìn)的基于信息源可靠度D-S證據(jù)理論，解析公路交通生命線多源信息融合模型，解決了災(zāi)后信息融合不精確推理過(guò)程中不同可靠性數(shù)據(jù)和信息的形式差異問(wèn)題。

2）以龍陵縣地震為實(shí)例驗(yàn)證了模型的應(yīng)用。將災(zāi)后公路交通生命線作為對(duì)象進(jìn)行模型融合，針對(duì)搶險(xiǎn)階段3S技術(shù)及現(xiàn)場(chǎng)工作組的時(shí)效性差的特點(diǎn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳媒和地方人工上報(bào)等采集信息進(jìn)行信息融合，最終得到準(zhǔn)確、可靠的生命線狀況信息，為指揮部門(mén)決策提供依據(jù)。

[1]張勇，高克昌.基于遙感和GIS的公路水毀監(jiān)測(cè)和評(píng)估技術(shù)框架[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2010（3）：28-34.

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[3]馬麗娜.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑環(huán)境信息融合方法研究[D].西安：西安建筑科技大學(xué)，2008.

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[9]全國(guó)地震標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì).GB/T 24336-2099.生命線工程地震破壞等級(jí)劃分[S].北京：地震出版社，2009.

Multi-information Fusion Technology of Highway Traffic Lifeline Based on D-S Evidence Theory

Li Xianyu1，Guo Zhongyin1，Wang Lu2，Su Donglan3
（1.Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Tongji University, Shanghai 201804,China；2.Yunnan Transportation Research Institute,Kunming 650216,China；3.School of Civil Engineering，Suzhon University of Science and Technology，Suzhon 215011，China）

The information collection for the post-disaster highway traffic lifeline has such characteristics as a wide range of sources,different information formats and dramatic changes.In order to improve the accuracy of multi-source heterogeneous information processing,an information fusion model based on D-S evidence theory of information source reliability was proposed.Through the feature extraction for information of different road traffic lifelines,preliminary decision results were obtained According to certain fusion criterion and the reliability of each information source,the final fusion result was determined and illustrated with an example to verify the specific application of the model.

D-S evidence theory;multi-source heterogeneous;information fusion;information source reliability; lifeline of highway traffic

U491

A

1005-0523（2017）03-0088-07

（責(zé)任編輯 姜紅貴）

2016－09－16

云南省交通運(yùn)輸廳科技計(jì)劃項(xiàng)目（云交科2014（A）10，云交科2014（A）06）

李賢鈺（1994—），男，博士研究生，研究方向道路安全與環(huán)境工程。