基于ZigBee的可充电微型车辆传感器设计

车辆检测传感器可以准确实时获得各种交通数据(包括车流量、车速度、车辆密度、车头距、占有率等),是智能交通系统(ITS,intelligent traffic system)中最重要的交通数据采集设备之一。本文根据国内外车辆检测器技术的发展,采用微型线圈,并将单片机控制技术和新型的短距离无线接入技术ZigBee引入车辆传感器的设计中,从而有效得降低了安装的工程量,开发出适用性更强的车辆传感器。     

基于AMR传感器和Zig Bee技术的车辆检测器设计

根据车辆经过而引起地球磁场扰动这一现象,应用AMR传感器和Zig Bee技术,设计一种放置于交通路口的车辆检测器,该车辆检测器具有安装简便、可靠性高等优点.设计给出磁阻传感器检测原理、测量电路的设计、无线收发模块的软硬件设计及实验结果.经实验证明:该车辆检测器可以准确实时获得各种交通数据(包括车流量、车速度、车辆密度、车头距离、占有率等),是智能交通系统(ITS)中最重要的交通数据采集设备之一.     

基于地磁场探测的车辆监测系统

介绍了各向异性磁阻(AMR)传感器探测系统的检测电路的实现与数据信息处理方法。这种利用车辆通过道路时对地球磁场的影响来完成车辆检测的数据采集系统具有常规线圈检测器所不具备的优点,在智能交通系统(ITS)的信息采集中必将起着非常重要的作用。给出真实公路环境中对行驶中车辆探测的实验结果,实测效果直观明显,探测灵敏度达到2mV/V/Oe,线性度误差达到0.05%FS。     

基于多特征融合的视频交通数据采集方法

提出了一种基于多特征融合的视频交通数据采集方法, 核心思想是: 在图像中设置虚拟线圈, 假设车辆从虚拟线圈上驶过时引起像素变化, 通过识别这种像素变化来检测车辆并估计车速. 与现有技术相比, 本文的贡献在于: 1) 综合利用虚拟线圈内的前景面积、纹理变化、像素运动等特征来检测车辆, 提出了有效的多特征融合方法, 显著提高了车辆检测精度; 2) 根据单个虚拟线圈内的像素运动向量来估计车速, 避免了双线圈测速法的错误匹配问题. 算法测试结果表明本文算法能够在复杂多样的交通场景和天气条件下, 准确地检测车辆和估计车速. 在算法研究的基础上, 研制了一款嵌入式交通视频检测器, 在路口长期采集交通数据, 为交通信号控制和交通规律分析提供决策依据.     

车辆检测传感器综述

介绍了两类典型的车辆检测传感器,即固定式车辆检测传感器:感应线圈检测传感器、超声波检测传感器、微波检测传感器、红外线检测传感器、视频检测传感器、磁力检测传感器以及声学检测传感器;移动式车辆检测传感器:浮动车和探测车。阐述了各种检测传感器的原理、所检测的交通参数以及其适合检测的交通环境,通过比较各种检测传感器的特点,指出了车辆检测传感器的应用方向是多传感器联合检测,旨在对我国车辆检测传感器技术的应用能有所帮助。     

基于决策论的交通路口流量分析算法(DTFAA)

通过对传统的交通路口流量分析算法的分析, 提出了基于决策论的交通路口流量分析算法研究, 文中将车辆统一识别为标准小车当量, 进行算法步骤的设计, 该算法不仅适用单线圈检测器或单磁敏检测器等单个检测器, 也适用于双线圈检测器. 检测过程简单易行, 且准确率高, 并通过实例分析, 验证了改算法的有效性和精确性.     

智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述*

与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。     

基于AT89C2051的交通车辆检测系统

针对目前道路交通信息采集的应用情况,介绍了一种基于单片机的环形线圈车辆检测器系统,并分析了系统的结构和功能.该系统的硬件主体以AT89C2051为控制核心,实现了路面动态交通数据的采集,采集到的数据实时反映了车辆的通过或存在状况.该系统结构简单,操作容易,能较精确地检测出车辆的存在,可应用于交通检测和道路监控领域.     

基于地磁传感器的车流量智能检测系统设计

道路流量信息是进行有效交通管制和引导的重要依据。针对现有的无线地磁车流量检测系统取电难、通信不稳定的问题,结合近期国内多地应用的道路交通发光砖,设计了一种车流量实时检测系统。系统通过嵌入在地砖中的检测器完成车辆检测,数据经由RS485总线汇总至上位机,并上传至服务器。检测器利用RM3100传感器采集磁场原始信号,在STM32中通过双窗口法提取出车辆的特征波形;采用自适应阈值有限状态机算法,判断车辆的运动状态。经过实地安装测试,检测器识别车辆的准确率可达97%左右,系统运行稳定可靠,对构建智慧交通道路体系具有一定的实用价值。     

点火系对环形线圈车辆检测器辐射干扰的仿真

环形线圈车辆检测器是利用电涡流检测原理工作的一种车辆检测设备,存在易受电磁干扰影响的缺陷.汽车点火系是环形线圈车辆检测器工作环境中存在的强大宽带电磁干扰源.针对汽车点火系对环形线圈车辆检测器可能产生的辐射干扰,采用基于有限积分技术的仿真软件进行了数值仿真.仿真结果表明,在不考虑汽车金属外壳屏蔽作用,并且点火系恰好位于环形线圈正上方的情况下,汽车点火系产生的辐射电场对环形线圈车辆检测器正常工作有严重影响,必须对其采取一定的屏蔽措施.     

基于AMR传感器的行驶车辆检测分类算法*

深入研究了各向异性磁阻（AMR）传感器的数据采集原理及特征波形向量提取方法,提出基于AMR传感器及加权欧氏距离的车辆分类识别算法。道路车辆检测实验数据显示,与感应线圈车辆检测法及视频车辆检测等方法相比,该检测方法基本不受环境路况天气等外在因素的影响,满足长期稳定精确等车辆检测的要求,同时在性能、成本、寿命、实时性、维护和升级等方面整体上有较大的优越性。     

基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题,提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理,对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断,并改变背景更新机制,提出一种改进的ViBe算法,以达到快速消除鬼影的目的,更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域,根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈,再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验,所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点,且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。     

Joint ego-motion and road geometry estimation

We provide a sensor fusion framework for solving the problem of joint ego-motion and road geometry estimation. More specifically we employ a sensor fusion framework to make systematic use of the measurements from a forward looking radar and camera, steering wheel angle sensor, wheel speed sensors and inertial sensors to compute good estimates of the road geometry and the motion of the ego vehicle on this road. In order to solve this problem we derive dynamical models for the ego vehicle, the road and the leading vehicles. The main difference to existing approaches is that we make use of a new dynamic model for the road. An extended Kalman filter is used to fuse data and to filter measurements from the camera in order to improve the road geometry estimate. The proposed solution has been tested and compared to existing algorithms for this problem, using measurements from authentic traffic environments on public roads in Sweden. The results clearly indicate that the proposed method provides better estimates.     

基于三维重建的交通流量检测算法

在智能交通系统中 ,道路交通流量信息实时、有效的检测是交通信息系统的关键环节 .固定相机的视频图象检测法具有诸多优点 ,为此 ,提出了一个基于知识的视频图象交通流量检测系统 ,其中 ,车辆的分割和识别是视频检测法的核心 .根据车辆具有较大的运动惯性等运动规律 ,在短时间隔内 ,可以近似认为车辆运动为刚体匀速直线运动 .在这一条件下 ,将刚体上的运动点重投影到道路平面 ,则重投速度与该点的空间位置到路面的高度具有固定的比例关系 .运动特征采用具有较好定位精度的边缘特征 ,并拟合为直线进行运动跟踪匹配 .在识别过程中 ,先假定车辆的模型及其高度 ,然后再根据重投影速度 ,重建车辆的三维空间结构 ,进行基于知识规则的假设校验 .试验结果表明 ,该方法可以较好地解决车辆视频检测中的遮挡、粘连、阴影等情况     

基于磁阻传感器的车辆检测算法综述

磁阻传感器将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,采用阈值算法可得到交通流量、车长、车速等多种信息。地磁检测器是环形线圈的理想代替技术,国内外许多学者对基于地磁车辆检测器的检测算法展开了研究。结合国内外的研究状况根据研究对象对算法进行分类,并总结算法存在的问题,最后提出相应的解决办法。     

面向交通信息采集的无线传感器网络节点

智能交通系统的关键技术环节之一是能够准确地获取实时交通参数,包括交通流量、车速、车道占有率等,无线传感器网络在智能交通方面有潜在的广泛应用前景.设计实现了面向交通信息采集的无线传感器网络节点,提出了一系列相关交通信息采集专用算法,包括基于数字滤波和匹配滤波的交通流量监测算法、车速测量算法和车辆识别算法,在道路上进行了实测验证并对节点功耗进行了分析.实测结果表明,交通信息采集节点能以较高精度得到交通流量、车速、车道占有率等信息,并能较准确地对机动车和自行车进行识别.     

多信息融合技术的城市交通监控系统的研究

将车辆检测器、射频技术以及计算机图像处理技术应用于城市交通监控系统,形成智能交通的一个子系统.介绍了三种传感器的信息处理和融合技术,能实现交通流量统计、智能交通调控、自动违章处理、车辆跟踪处理、交通实时查询以及车辆统计等功能,解决城市交通管理中的一系列经典难题.     

基于高速公路事故黑点的检测器优化布设

交通数据的采集是智慧高速公路建设的基础,而检测器是交通数据采集的主要手段,如何合理布设交通流检测器,使其快速发现交通事故、提高高速公路通行效率,是需要研究的问题.针对高速公路事故多发点,在VISSIM仿真的基础上,结合路段实测交通数据,通过实验得出检测器布设间距、事故检测时间和道路交通量三者之间的关系.在此研究基础上,...