基于地磁傳感器的車輛信息檢測系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間：2020-07-02 06:10

【摘要】：車輛信息檢測技術(shù)是實(shí)現(xiàn)交通路口信號(hào)燈自動(dòng)控制和高速公路不停車收費(fèi)的核心技術(shù),為智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用提供信息支撐,因此深入研究車輛信息檢測技術(shù)對(duì)智能交通系統(tǒng)具有重要意義。本文設(shè)計(jì)了一種基于地磁傳感器的車輛信息檢測系統(tǒng),提出基于動(dòng)態(tài)閾值的狀態(tài)機(jī)車輛檢測算法和基于數(shù)據(jù)融合的車型分類算法,完成了車輛信息的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法可以有效提高車輛檢測和車型檢測的準(zhǔn)確率。論文主要完成的工作:(1)研究了利用地磁傳感器采集運(yùn)動(dòng)車輛的地磁擾動(dòng)信息,分析了擾動(dòng)信息特征,提出基于動(dòng)態(tài)閾值的狀態(tài)機(jī)車輛檢測算法。該算法利用加權(quán)函數(shù)對(duì)閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,以消除基線漂移對(duì)車輛檢測精度的影響,利用狀態(tài)機(jī)能有效判斷車輛進(jìn)出傳感器檢測范圍的時(shí)刻,準(zhǔn)確的分割車輛地磁擾動(dòng)數(shù)據(jù),提高車型、車長、車速的識(shí)別準(zhǔn)確度。(2)針對(duì)單地磁傳感器檢測車輛信息少、準(zhǔn)確度低的問題,采用多傳感器節(jié)點(diǎn)融合檢測方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)多節(jié)點(diǎn)車輛地磁擾動(dòng)數(shù)據(jù)的融合處理。提出基于DTW(Dynamic Time Warping,動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整)的多節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)數(shù)據(jù)特征對(duì)齊算法,利用相關(guān)性函數(shù)對(duì)規(guī)整后的多節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合,在數(shù)據(jù)級(jí)上完成多節(jié)點(diǎn)的車輛地磁擾動(dòng)數(shù)據(jù)融合。(3)依據(jù)采集的車輛類型,將檢測車輛分為小型車、SUV、中型貨車和大型客車,從融合后的車輛地磁擾動(dòng)數(shù)據(jù)中提取用于車型分類的特征向量。針對(duì)BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出采用GA-BP(Genetic Algorithm,遺傳算法)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行車型分類。(4)搭建系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái),驗(yàn)證本文所提出的車輛檢測和車型分類算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,論文提出的車輛檢測算法準(zhǔn)確率優(yōu)于98%,車型分類準(zhǔn)確率大于84%,數(shù)據(jù)融合能明顯提高車型分類精度。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212.9;U495
【圖文】：