發(fā)布時間：2017-07-07 20:18

  本文關(guān)鍵詞：基于磁阻傳感器的交通信息感知算法研究

  更多相關(guān)文章： 交通信息感知 磁阻傳感器 交通流參數(shù) 車型分類 信息融合

【摘要】：近年來,城市化進程加快,城市機動車保有量迅猛增長,交通擁堵問題不斷加劇,尤其是在一些發(fā)達城市,車輛密度集中、車流量大,交通擁堵顯得尤為嚴(yán)重。大量實踐已表明智能交通系統(tǒng)(ITS)可以有效地緩解交通擁堵、提高路網(wǎng)通行能力。交通信息感知作為ITS的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),可以為ITS提供重要交通信息流,為ITS決策提供重要依據(jù)。磁阻傳感器因體積小、成本低、靈敏度高等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于交通信息感知系統(tǒng),本文以地磁車輛檢測系統(tǒng)為研究對象,對其交通信息感知算法進行研究。在以三軸各向異性磁阻傳感器為核心的車輛檢測系統(tǒng)基礎(chǔ)上,研究了磁阻傳感器采集的車輛對地磁擾動特征信號,特別是較為擁堵道路上的車輛信號;提出基于能量信號方差的雙門限車輛檢測算法,通過此算法檢測車輛進出傳感器檢測區(qū)域的時刻來分割有效車輛信號以獲取車道占有率、車流量和車速等交通信息。針對單一傳感器節(jié)點在車型識別過程中誤差較大的問題,提出基于雙傳感器信息融合的車輛檢測算法。采用最大似然估計法對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)兩個相關(guān)傳感器節(jié)點檢測的車輛信息進行數(shù)據(jù)融合,以融合后的車輛特征信號作為車型分類算法的輸入?yún)?shù)。采用分層決策樹算法將被檢測車輛分為小型汽車、中型貨車、中型客車和大型客車四類。最后,搭建實驗平臺來驗證所提出的車輛檢測與車型分類算法。實驗結(jié)果表明,論文提出的車輛檢測算法檢測精度高,車型分類算法分類結(jié)果準(zhǔn)確,算法在交通擁堵的道路上有較理想的應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：交通信息感知 磁阻傳感器 交通流參數(shù) 車型分類 信息融合
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 課題的研究背景及意義9-10
• 1.2 交通信息感知的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 交通信息感知技術(shù)研究10-13
• 1.2.2 車輛檢測器研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 地磁車輛檢測算法研究14-17
• 1.3 論文研究目標(biāo)與主要工作17-19
• 第二章 地磁車輛檢測原理及系統(tǒng)設(shè)計19-27
• 2.1 磁阻效應(yīng)及磁阻傳感器19-22
• 2.1.1 磁阻效應(yīng)19-20
• 2.1.2 各向異性磁阻傳感器20-22
• 2.2 基于磁阻傳感器的車輛檢測原理22-23
• 2.3 車輛檢測系統(tǒng)設(shè)計23-26
• 2.3.1 車輛檢測系統(tǒng)整體設(shè)計23-24
• 2.3.2 車輛檢測器硬件設(shè)計24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于磁阻傳感器的交通流參數(shù)獲取27-38
• 3.1 車輛特征信號分析27-29
• 3.1.1 數(shù)據(jù)采集27
• 3.1.2 信號分析27-29
• 3.2 基于磁阻傳感器的車輛信號獲取方法29-33
• 3.2.1 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理29-31
• 3.2.2 基于信號方差加權(quán)的雙門限車輛檢測算法31-33
• 3.3 基于磁阻傳感器的交通流參數(shù)獲取33-37
• 3.3.1 車流量與車道占有率獲取33-34
• 3.3.2 車輛速度獲取34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 車型分類算法38-52
• 4.1 基于多傳感器信息融合的車輛檢測方法38-45
• 4.1.1 多傳感器信息融合技術(shù)38-40
• 4.1.2 基于雙傳感器信息融合的車輛檢測模型建立40-41
• 4.1.3 雙傳感器信息融合車輛檢測算法41-45
• 4.2 車型分類算法45-51
• 4.2.1 車型分類標(biāo)準(zhǔn)45-46
• 4.2.2 決策樹模型概述46-47
• 4.2.3 分層決策樹車型分類算法47-51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 第五章 實驗與結(jié)果分析52-59
• 5.1 實驗系統(tǒng)52-54
• 5.1.1 數(shù)據(jù)處理端設(shè)計53
• 5.1.2 人機交互端設(shè)計53-54
• 5.2 實驗測試與結(jié)果分析54-58
• 5.2.1 實驗?zāi)康呐c條件54-55
• 5.2.2 車輛檢測算法測試過程與結(jié)果分析55-57
• 5.2.3 車型分類算法測試過程與結(jié)果分析57-58
• 5.3 本章小結(jié)58-59
• 總結(jié)與展望59-61
• 參考文獻61-64
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果64-65
• 致謝65

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本文編號：531690