隨著城市的快速發(fā)展,城市道路交通需求量日益劇增,交通擁堵、管理困難、事故頻發(fā)等問題日益突出,嚴(yán)重阻礙了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,為了緩解城市交通擁堵,改善城市交通運(yùn)行效率,智能交通系統(tǒng)被人們提出并得到了快速發(fā)展,其中車輛檢測系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)核心內(nèi)容,在智能交通系統(tǒng)中起基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性作用�；趥鹘y(tǒng)車輛檢測技術(shù)存在安裝與維護(hù)成本高、抗干擾能力較弱以及功耗高等缺點(diǎn),本文提出了一種基于AMR磁阻傳感器,并根據(jù)車輛地磁檢測信號(hào)的特征,采用一種基于狀態(tài)機(jī)的自適應(yīng)檢測算法的車輛地磁檢測系統(tǒng)方案,設(shè)計(jì)了一種低功耗、低成本的道路交通車輛檢測系統(tǒng)。本文首先介紹了課題研究背景及意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并概述了本課題的研究內(nèi)容及主要目標(biāo)。其次介紹了車輛磁場模型以及磁異常模型,并詳細(xì)闡述了磁阻傳感技術(shù)原理和AMR傳感器工作原理及特點(diǎn),同時(shí)介紹了一種自適應(yīng)狀態(tài)機(jī)地磁車輛檢測算法,并闡述了該檢測算法的實(shí)現(xiàn)過程。接著提出了地磁車輛檢測系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架,系統(tǒng)主要由地磁采集單元、數(shù)據(jù)接收單元和人機(jī)交互單元三部分組成,其中地磁采集單元負(fù)責(zé)地磁車輛信息的采集與處理;數(shù)據(jù)接收單元負(fù)責(zé)Zig Bee網(wǎng)絡(luò)建立和數(shù)據(jù)的無線通信;人機(jī)交互單元負(fù)責(zé)地磁數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢。本文的主要內(nèi)容包括地磁采集單元與數(shù)據(jù)接收單元的硬件設(shè)計(jì)與嵌入式軟件實(shí)現(xiàn),以及人機(jī)交互單元的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),其中硬件設(shè)計(jì)包括電源管理單元、信號(hào)處理單元、AMR傳感器采集單元、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)單元、微控制單元和Zig Bee通信單元等;嵌入式軟件包括系統(tǒng)初始化、實(shí)時(shí)時(shí)鐘單元、數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)單元和Zig Bee通信單元的軟件實(shí)現(xiàn);人機(jī)交互軟件包括數(shù)據(jù)采集參數(shù)配置、地磁數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)顯示和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與查詢。在完成系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)后,對系統(tǒng)進(jìn)行硬件電路與Zig Bee網(wǎng)絡(luò)通信測試,以及在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和實(shí)際道路環(huán)境中對系統(tǒng)功能進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,同時(shí)對地磁車輛檢測算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與驗(yàn)證,并通過多組試驗(yàn)驗(yàn)證檢測算法的可靠性與穩(wěn)定性。測試結(jié)果表明,本系統(tǒng)的對實(shí)際道路車輛具有較好的檢測效果,滿足預(yù)期設(shè)計(jì)要求,具有一定的工程應(yīng)用參考價(jià)值。最后,對于在試驗(yàn)過程中,系統(tǒng)存在的不足以及問題,提出了完善與優(yōu)化意見,并展望了下一步研究方向。
【學(xué)位單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491;TP212.9
【部分圖文】：

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文第 1 章 緒論及意義持續(xù)發(fā)展，城市建設(shè)得到快速發(fā)展，城市居民的生活水平人均汽車保持量持續(xù)上升，機(jī)動(dòng)車保有量繼續(xù)保持高速發(fā)趨勢如圖 1.1 所示。另外據(jù)公安部交管局統(tǒng)計(jì)顯示，截止 20次突破 3 億量，其中汽車持有量首次超過 2 億輛，并且有北京、上海、深圳、重慶和成都等城市的汽車保有量超過9 個(gè)城市的汽車保有量超過 200 萬輛，截止 2017 年 3 月份圖 1.2 所示。3.23

當(dāng)具有鐵磁性材料組成的車輛駛?cè)肽骋粎^(qū)域時(shí)，會(huì)引起該線發(fā)生畸變，進(jìn)而導(dǎo)致地磁場發(fā)生異常變化，其中磁異常變化如圖 傳感器放置在該區(qū)域，可以檢測由車輛運(yùn)動(dòng)引起的磁場變化情況，并場數(shù)據(jù)進(jìn)行算法識(shí)別是否有車輛存在或經(jīng)過，進(jìn)而獲取相應(yīng)的道路交鐵磁性材料 磁場均勻分布磁場異常分布圖 2.2 磁異常變化示意圖實(shí)際應(yīng)用場景中，可以將車輛視為多個(gè)雙極性磁鐵組成的模型，因此成周圍地磁場的擾動(dòng)[24]，其中在車輛的車輪和發(fā)動(dòng)機(jī)處，擾動(dòng)極為明輛行駛過程中，AMR 磁阻傳感器可以檢測到周圍地磁場的擾動(dòng)情況生畸變示意圖如圖 2.4 所示。磁阻傳感器通過將磁場擾動(dòng)信息轉(zhuǎn)換成而通過分析輸出電壓信號(hào)變化規(guī)律，推論出車輛交通信息，如車速、車

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文路板繪制件電路的各模塊單元的電路設(shè)計(jì)后，并根據(jù)選型器件的封裝，繪制板過程中，考慮到方便車輛檢測器的安裝和使用，在器件封裝(如：SOP、QFN 封裝等)。地磁采集系統(tǒng)在板形設(shè)計(jì)上選擇圓形設(shè)所示，數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)板形采用矩形設(shè)計(jì)，具體 PCB 板如圖 3.25 所
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫志陽;;淺析智能交通中的車輛檢測技術(shù)及發(fā)展[J];居舍;2017年32期

2 張輝;;基于HOG-GentleBoost的車輛檢測方法[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2018年06期

3 Wikipedia;錢仲興;;世界各國的車輛檢測[J];汽車與安全;2012年12期

4 田曉霞;王家碩;王會(huì)樸;;有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用[J];石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2016年04期

5 蔡英鳳;劉澤;孫曉強(qiáng);陳龍;王海;;基于雙車輛可變形部件模型的車輛檢測方法[J];汽車工程;2017年06期

6 劉東偉;;基于雙車輛可變形部件模型的車輛檢測方法研究[J];南方農(nóng)機(jī);2017年20期

7 曹曉娟;;智能交通系統(tǒng)中車輛檢測方法的研究[J];信息化建設(shè);2015年12期

8 許柏平;周舟平;;手機(jī)在車輛檢測中的應(yīng)用[J];汽車維護(hù)與修理;2013年05期

9 王建強(qiáng);王履程;;基于機(jī)器視覺的隧道車輛檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];自動(dòng)化與儀器儀表;2015年09期

10 董茜;游宇;;重慶機(jī)動(dòng)車強(qiáng)檢“第一現(xiàn)場”[J];今日重慶;2017年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 宋俊芳;基于圖像逆投影3D重建的車輛檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];長安大學(xué);2018年

2 蔡磊;部件檢測方法及其在車輛目標(biāo)檢測中的應(yīng)用[D];西北工業(yè)大學(xué);2017年

3 張偉;基于視覺的運(yùn)動(dòng)車輛檢測與跟蹤[D];上海交通大學(xué);2007年

4 王曾敏;小波圖像融合算法及其在視頻車輛檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2009年

5 諶彤童;基于三維激光雷達(dá)的動(dòng)態(tài)車輛檢測與跟蹤[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

6 徐琨;交通視頻監(jiān)控中的車輛檢測與跟蹤方法研究[D];長安大學(xué);2009年

7 許潔瓊;基于視頻圖像處理的車輛檢測與跟蹤方法研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

8 嚴(yán)捷豐;交通視頻監(jiān)控中的車輛檢測與分割方法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

9 朱周;復(fù)雜環(huán)境下基于視頻的車輛跟蹤算法研究[D];東南大學(xué);2015年

10 劉培勛;車輛主動(dòng)安全中關(guān)于車輛檢測與跟蹤算法的若干研究[D];吉林大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 武曉潔;基于視頻的車輛檢測與跟蹤方法研究[D];長安大學(xué);2018年

2 張鶴鶴;區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車輛檢測中的應(yīng)用研究[D];西安理工大學(xué);2018年

3 嚴(yán)曉波;基于單鏡頭的車輛檢測與跟蹤方法研究[D];貴州民族大學(xué);2018年

4 朱振杰;基于深度學(xué)習(xí)的高速公路交通檢測算法研究[D];華南理工大學(xué);2018年

5 肖青山;基于視頻流的隧道洞外亮度測量與車輛檢測及其應(yīng)用[D];桂林電子科技大學(xué);2018年

6 阮大雙;基于地磁傳感器的道路交通車輛檢測技術(shù)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2018年

7 高慧洋;基于Kinect的車輛檢測與測距技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

8 李明;基于視頻信息的路口滯留車輛檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2018年

9 戰(zhàn)昕;交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法研究[D];西安工業(yè)大學(xué);2018年

10 李文瀾;基于立體視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛檢測方法的研究[D];吉林大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2883919