扩展车联网应用中的海量传感器信息处理技术

车联网是通过无线射频技术等进一步通过网络平台来实现对车辆运行情况、车辆基本信息等各个方面进行信息提取的一种网络运行模式.通过对其不同车辆的动态和静态信息进行分析,能够对车辆的运行情况进行一个全面的监督和管理,进一步随着车联网技术的发展和应用,能够将所涉及到的信息类型和范畴也逐步从普通射频信息发展到定位信息、车载信息等,对于各项处理系统也能够统一的进行管理和操作,在日益非结构化、广域海量的扩展车两网系统中,及时准确的发现信息,有效的感知传感器上下文信息发生的变化,能够做到精确的定位和认识.     

红外测量在车流量监测中的应用

介绍了基于红外传感器的车流量监测系统的总体方案以及软硬件设计.说明了红外传感器的选择以及菲涅尔透镜应用.红外传感器经过两级放大后,与窗口比较器进行比较产生脉冲进入单片机电路.通过对脉冲序列的分析和判断,得到通过车辆数.该系统采用红外传感器检测是否有车辆通过,可以将探头放置在公路的适当位置,车辆通过时会引起传感器输出的变化从而监测道路情况,测量该路段的车流量并将测量结果显示在屏幕上.文中说明了道路测试结果,并给出测试波形.阐述了车辆的计数流程图.并进行了车流量监测系统显示程序设计.本系统的软件设计部分用C51编写,设计程序实现了液晶屏显示等功能,C语言与汇编语言相比其可读性更强,使用也更简洁.在车流量监测系统中,基于红外传感器能够较好地实现了车流量的显示.     

基于激光与视觉的车辆防撞技术的研究

提出了一种基于视觉与激光测距相结合的车辆防撞技术.首先采用改进的Hough变换对车道标志线进行检测与提取,根据车辆底部的阴影特征搜寻车辆可能出现的位置;利用边缘检测排除非车辆区域;然后结合车辆在图像中的宽度,利用激光测距传感器对前方车辆动态扫描,计算出两车的车距和相对速度;最后用卡尔曼滤波算法连续跟踪检测到的车辆;实验表明:该方法能够实时有效地检测前方车辆,在高精度汽车防撞系统中具有一定的意义.     

基于二维码的无人值守检斤管理系统设计探讨

在基于二维码的无人值守检斤管理系统的应用之中,主要是通过摄像头图像技术以及红外感应传感器等,来检测与控制现场的车辆。借助于网络,可以让相关数据在各个部门之间进行交换,进而达到对车辆的远程管理目的。本文就是对这种检斤管理系统的设计进行分析。     

小型低成本角速度传感器

本田技研工业的子公司本田Engineering开发出了小型低成本角速度传感器.该传感器采用独立开发的微型机械技术,在不降低精度的情况下,实现了超小型及低成本.可以高精度检测车辆运动状态,零点偏差值(Zero Point Offset)随温度而变化实现了0.5°/s以下.为了提高汽车的安全性能,正确检测车辆运动状态(车速,加速度,旋转速度等)具有十分重要的意义.其中用来检测车辆旋转速度(角速度)的角速度传感器是用于车辆转弯时检测车辆稳定性及预测车辆前进方向等.本田计划今后将该产品应用到车辆稳定性控制及车辆距离控制系统之中,为此将进行系统适用性试验.     

基于视频的车型分类算法研究

对视频图像处理中车型分类算法涉及的摄像机标定和目标分割算法进行研究。通过摄像机标定实现像素坐标到世界坐标的映射,进而准确获取车辆长度及宽度信息。建立车辆高度信息计算模型,获得车辆高度信息。对实时视频图像进行目标分割,并通过车辆长度、高度及长高比等信息实现高速公路中车型分类。经过验证,该方法能够比较准确地进行车型分类,满足实际应用要求。     

本田Engineering开发出小型低成本角速度传感器

本田技研工业的子公司本田Engineering开发出了小型低成本角速度传感器.该传感器通过采用独立开发的微型机械技术,在不降低精度的情况下,实现了超小型化及低成本化.做为汽车用途它具备了高精度,零点偏差值(Zero Point Offset)(车辆不旋转时的输出马力,本来应为零)随温度的变化量实现了0.5°/s以下.为了提高汽车的安全性能,正确检测车辆运动状态(车速,加速度,旋转速度等)具有十分重要的意义.其中用来检测车辆旋转速度(角速度)的角速度传感器是用来在车辆转弯时检测车辆稳定性及预测车辆前进方向的.本田计划今后将该产品应用到车辆稳定性控制及车辆距离控制系统等之中,为此将进行系统适用性试验.     

通信工程无线传感器网络覆盖模型的研究

覆盖控制属于通信工程无线传感器网络中的基本内容,它真实的反映了网络能够给人们带来的服务,实现了无线传感器网络空间资源的优化分配.本文从无线传感器网络覆盖的现状着手进行论述,分析了无线传感器网络覆盖控制中的问题和无线传感器网络覆盖控制的模型,进而指出了无线传感器网络覆盖控制的发展前景,希望对推动无线传感器网络的应用有所帮助.     

拱桥吊杆的光纤光栅监测与健康诊断

对拱桥吊杆内力监测光纤光栅(FBG)传感器的波长与应变和温度的关系进行了理论分析,通过标定试验,得到了FBG应变与温度灵敏系数.在四川峨边大渡河拱桥关键性吊杆中成功布设了FBG应变和温度传感器,提出并实施了现役拱桥吊杆FBG传感器的布设工艺以及布设后吊杆的修复方法.利用布设好的FBG传感器成功监测了车辆荷载下吊杆应变历程和温度变化过程、同一车辆荷载对不同长度吊杆的影响.监测结果表明:FBG传感器能够准确地监测车辆荷载大小和温度变化以其可能存在的损伤.     

反射激光式超声测厚传感器及其应用

研制了激光超声测厚传感器,并对其测试原理进行了讨论.该传感器具有高频响、频带宽、较高的灵敏度且易于调节.进而采用该传感器测试了由脉冲Nd:YAG激光在抛光的薄铁片上所激发的超声纵波.根据铁片背面对心处接收到的超声纵波及其回波波形,可以推算出样品薄板的厚度.理论和实验测试结果显示,该传感器的相对测量误差达0.5%.     

微功耗磁传感器应用举例—车辆探测器（二）

微功耗磁传感器应用举例──车辆探测器（二）电子部三所张法钧１概述微功耗磁传感器应用举例──车辆探测器（一）文中已经谈到车辆探测器主要由传感器和发射机两大部分组成。本文将较详细地介绍这两部分的实施电路细节以供读者参考。２车辆探测器用传感器微功耗磁传感器...     

基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别

文章提出一种基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别的方法。该方法对工业车辆在实际工厂环境中行驶的特点进行分析,将三轴加速度传感器和三轴角速度传感器采集到的数据进行预处理,根据处理结果将数据送入深度神经网络训练,完成对工业车辆驾驶行为的识别。系统先对样本数据使用数据插值、标准化处理等方法进行预处理,通过数据增强算法减少过拟合的影响,再基于长短期记忆网络(LSTM)处理时间序列数据,构建出CNN+LSTM的深度网络模型,用于驾驶行为的识别。测试结果表明,所提模型识别整体准确率可达96.51%,能够准确地识别出工业车辆行驶的状态。     

新型城市交通导航系统

主要提出了一种新型的城市交通导航系统，把蓝牙技术应用到车辆导航系统，通过蓝牙模块来实现车载系统和路标传感器的通信，对车辆导航系统进行定位，通过GSM MODEM短信息通信来实现路标传感器和控制中心之间的通信，这样，控制中心可以实时监控车辆和了解路况信息。     

异质节点分离CRSN中MAC协议设计与性能分析

认知无线传感器网络(CRSN)是一种将认知无线电(CR)技术引入传统WSN中的新型网络,具有一定的应用价值和发展前景.然而,CRSN中的认知功能带来的额外能耗和处理要求及其高成本实现,阻碍了它的进一步发展及应用.基于此,提出将认知功能迁移到另外一类节点——认知节点,并使其拥有较强的处理能力和能量收集能力.认知节点与普通传感器节点按照一定比例进行部署,组成另外一种新型网络——异质节点CRSN (HT-CRSN),这种新型网络能够提高网络性能并降低部署成本.并提出了一种能够适用于这种异质节点传感器网络的工作时序及其一系列可行性的MAC协议(FBP等).通过对所提MAC协议的能耗分析,说明可以通过调整两类异质节点的部署比例和能量收集速率均衡两类异质节点的能耗,进而提高网络生命周期.     

车辆传感器网络研究

随着无线通信技术的快速发展和车辆在日常生活中的不断普及,车辆传感器网络作为新一代的网络技术越来越被重视。文章基于无线车辆传感器网络的基本概念和体系结构,讨论了车辆传感器网络与传统无线传感器网络的主要区别,以及由此引入的各种设计上的挑战。对车辆传感器网络中的关键技术,包括媒体访问控制（MAC）协议、路由协议和移动模型,文章进行了研讨,并介绍了世界上已建立的车辆传感器网络试验床。文章还介绍了行车安全、城市监控、路况监测、交通流量监测等几种典型的车辆传感器网络的应用。     

基于模糊模式识别的车型识别系统

车型的识别在智能交通系统中有重要作用,文中主要介绍了一种基于压力传感器和红外传感器来提取车辆特征,基于模糊模式识别方法进行识别的车型识别系统.     

一种简单的电容式三维力柔性触觉传感器设计

随着机器人智能化程度不断提高,机器触觉和机器视觉技术均得到了很大发展,但是目前大部分触觉传感器均不能满足触觉感知应用的要求。因此,提出了一种新型的具有滑觉检测功能的柔性三维力触觉传感器。该传感器能够将力量变化转化为气隙变化,进而引起电容发生变化。然后将接触力建模为实测电容的多项式函数,对传感器输出进行校正进而实现法向力测量和滑动检测。测试结果显示,提出的传感器能够以较高的精确度测量法向力,重复性好,并且能够检测滑动现象,在0-100mN测量范围内的法向灵敏度约为0.4 pF/N,均方根误差为1%。此外提出的传感器结构简单、成本较低,易于大规模生产和应用。     

基于邻接传感器及神经网络的车辆分类算法

为了提高车辆分类的性能,基于邻接传感器网络和BP神经网络提出一个有效的车辆分类算法MSVCA.在本算法中,使用成本相对低廉、灵敏度高的地磁传感器,采集车辆对地磁场的磁扰动特征信号,并根据邻接传感器网络本身的几何特性估计车辆长度,最后采用BP神经网络对车辆进行分类.神经网络的输入包括车辆长度、速度以及特征向量序列,输出为预定义的车辆类型.仿真及路面实验获得了93.61%的准确率.结果表明该算法提高了车辆分类的准确性,且具有较高的精度和顽健性.     

地面三维目标的探测识别系统研究

针对人员、车辆等地面目标运动时产生的地震动信号,利用地震动传感器采集这些信号并作预处理,再通过模糊识别算法对目标特征进行分类识别,进而构建了一个地面三维目标的探测识别系统.     

智能车辆环境感知传感器的应用现状

介绍了智能车辆环境感知传感器的优缺点,分析了环境感知传感器在智能车辆技术中尤其是在车道线识别、障碍物检测中的应用现状。由于车辆运行环境的复杂性和传感器的局限性,仅利用某一种传感器难以保证在任何时刻都能提供完全可靠的信息,基于此,讨论了多传感器信息融合技术在智能车辆技术中的应用现状及其发展方向,以便在今后的应用中根据实际需要选择适当的传感器和检测方法。