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AMR传感器的车辆检测算法

深入研究了各向异性磁阻(AMR)传感器的数据采集原理和特征波形向量提取方法,提出了一种基于AMR传感器的车辆检测算法:自适应状态机的车辆检测算法。该算法可以自适应地更新阈值和基线,利用状态机,达到对车辆的准确和高效的检测。可以用于检测道路交通车流量,也可以应用在大型停车场的车辆诱导系统。     

基于磁阻传感器的车辆检测算法

地磁检测器一种新型的利用磁场变化的车辆信息检测设备,它能将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,根据不同车辆对地磁影响不同可以识别出车型,本文基于这种设备采集到的数据经过预处理和特征提取,采用相似性算法将采集到的车辆信息跟标准数据库中的车辆信息做相似性分析从而识别出车型,这种算法能遍历所有数据库中的车型,且易于实现,通过仿真分析可以看出此种算法有很好的效果     

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。     

基于地磁传感器的车辆检测算法研究

针对现有地磁传感器车辆检测算法存在基线漂移、固定阈值导致车辆检测准确率低,以及干扰引起的状态机误判等问题,提出了基于地磁传感器的自适应阈值有限状态机车辆检测算法。在研究了三轴异相磁阻(AMR)地磁传感器车辆检测原理的基础上,分析了AMR传感器采集的原始信号,对原始信号进行了滑动窗口均值滤波处理;为了消除基准值漂移造成的检测误差和固定阈值造成的累积误差,提出了基准值和阈值实时更新的自适应车辆检测算法。采用加权函数进行基准值的实时更新,阈值随着基准值的更新而更新。同时,该算法以多状态机判断为主体,在有限状态机中增加了车辆到来计数和波动计数两个状态,消除了干扰引起的误判,提高了车辆检测准确率。现场车辆测试结果表明,该算法的车流量检测准确率在97%以上,可用于智能交通系统中车流量的检测。     

基于AMR磁阻传感器的无线车位检测设计

设计了以AMR磁阻传感器采集车位节点信号,通过ZigBee无线传感组网,以STM32F10X微控制器为协调器收集并分析处理信号的装置来检测车位的占用情况,最终将检测结果通过串口传输到上位机进行显示。在设计过程中充分考虑了器件的低功耗模式。通过对地下车库车位的实地测试验证,有效检测率在96%以上。     

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.     

基于无线传感器网络的车辆检测识别算法研究

针对无线传感器网络(WSNs)的特点,利用车辆发出的声音信号,提出并研究了一种改进的信号检测算法,能够有效地从被噪声严重污染的声音信号中提取出车辆信号。使用小波包变换提取16维信号特征,支持向量机进行目标分类,得到单节点识别结果。提出了基于能量的全局决策融合算法,对多个节点做出的决策进行融合,得到网络的最终识别结果。为了评估算法,使用了来自DARPA SensIT实验中的真实数据,其中包含了履带车和重型卡车的大量声音信号。实验结果表明:该算法用于WSNs中的车辆识别方面是有效的。     

夜间行驶车辆远光灯检测方法

有效地对夜间车辆违规使用远光灯的行为进行管理,可以降低夜间交通事故的发生,但目前缺乏高效的远光灯检测方法,相关交通法规无法得到有效执行.针对此问题,文中提出了一种夜间车辆远光灯检测深度学习算法.该算法基于YOLOv3进行设计,通过降低各层卷积层维数的方式,来减少整体网络的参数量,提高算法的运行速度;然后对网络的残差组件进行改进,使用标准的残差组件,同时设计了一个空洞卷积模块来加强网络局部和全局特征的融合,增强了网络的特征表达能力;接着对YOLOv3的损失函数进行了改进,优化小尺寸目标对坐标损失的贡献,增强了小尺度目标的检测能力;最后对YOLOv3先验框聚类算法和个数进行优化,提高模型的表达能力和检测速度.实验结果表明,所设计的算法的平均准确率(mAP)达到了99.09％,相比YOLOv3提升了30％,满足了实用化要求,能够有效地检测违规行为.     

基于IMEMS传感器的汽车行驶姿态检测系统设计

为了给汽车安全控制系统提供准确的行驶姿态数据,设计了基于集成微机电系统(IMEMS)传感器的虚拟仪器检测系统。系统采用IMEMS传感器采集车身姿态参数,在虚拟仪器平台下对数据进行分析处理,使用卡尔曼滤波器对测量值进行估计,并在实车工况下对检测系统进行测试。结果表明:系统能够很好地满足汽车行驶姿态检测的要求,具有可靠的实时性。     

基于多元分类的无线传感器网络恶意节点检测算法

无线传感器网络是一个暴露在开放环境中的分布式网络,各节点之间相互独立,缺乏中心节点和监控节点,极易受到恶意节点的攻击.为了对无线传感器网络中的大量传感器节点进行恶意节点检测,提出了一种基于多元分类的恶意节点检测方法.提出的检测方法是在已知少量传感器节点类型的前提下,抽取与已知恶意节点类型相关的传感器节点属性,建立关于全...     

基于多标签分类的传感器网络数据故障检测算法

传感器网络中多种数据故障会同时出现,为了同时检测出多种数据故障,使用多标签分类模型对传感器网络数据故障的检测过程进行建模.为了提高多标签分类器对数据故障的检测性能,提出了一种基于多标签ReliefF和遗传算法的特征选择算法.该方法将ReliefF扩展成可以对特征子集进行评估的多标签ReliefF,特征选择过程首先使用遗传算法搜索特征子集,然后使用多标签ReliefF对特征子集进行评估.在三个多标签分类器上的实验结果表明,提出的特征选择算法可以显著地提升多标签分类器对传感器网络数据故障的检测性能.     

基于AMR的梯度磁传感器在磁异常检测中的研究

目前,在众多的磁场传感器种类中,各向异性磁阻传感器(AMR)因其高性价比得到了广泛的应用。本文针对AMR传感器的原理及特性,结合梯度测量法,设计了一套磁异常检测系统。该系统包括前端硬件模块、数据采集模块及后台LabVIEW软件模块。     

基于单片机车辆行驶记录仪

车辆行驶记录仪已陆续在许多国家和地区大量使用。该行驶记录仪基于单片机控制,采用flash存储技术,通过霍尔传感器和加速度传感器,记录车辆的行驶状态,可以对驾驶员驾驶行为进行记录,有助于监督驾驶员合法行驶,减少交通事故,并且该记录仪能够通过汽车发生碰撞前后的状态数据,计算出汽车在碰撞过程中的运动轨迹,有助于对交通事故的原因和责任的鉴定。     

一种基于K—Means分类的状态机车辆检测算法

地磁车辆检测器是一种基于车辆对地球磁场的扰动效应实现的交通信息采集设备。目前基于地磁传感器的车辆检测算法主要有状态机检测算法及自适应阑值算法,但是基线漂移、阅值选取等因素对算法的检测精度有很大影响。结合车辆地磁响应信号的具体特征,提出一种基于K—Means分类的状态机车辆检测算法,将车辆地磁响应信号先进行K—Means分类,解决了现有算法阈值选取困难的问题,将分类后的信号输入状态机判别,解决了慢速车和长型车易被误判的问题。实验结果表明,该算法具有很高的检测准确率,且鲁棒性好。     

交通道路行驶车辆车标识别算法

为解决交通道路行驶车辆车标识别中存在的目标小、噪声大、种类多的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测算法与基于形态学模板匹配算法相结合的方法,并设计了一种高准确度且能应对新类型车标的识别系统.首先,采用通过K-Means++重新聚类锚框值,并引入残差网络的YOLOv4进行车标的一步定位;其次,通过对标准车标图像进行预处...     

基于单片机的车辆行驶记录仪

车辆行驶记录仪已陆续在许多国家和地区大量使用.该行驶记录仪基于单片机控制,采用flash存储技术,通过霍尔传感器和加速度传感器,记录车辆的行驶状态,可以对驾驶员驾驶行为进行记录,有助于监督驾驶员合法行驶,减少交通事故,并且该记录仪能够通过汽车发生碰撞前后的状态数据,计算出汽车在碰撞过程中的运动轨迹,有助于对交通事故的原因和责任的鉴定.     

车辆行驶最优路径优化算法设计

针对实际交通路网的特点,对道路网络模型、路网数据库的结构建设、最优路径优化算法等问题进行了研究.建立了体现城市道路交通的方向性及交叉口延误和限制的新城市路网模型,该模型利用交叉口、路段等基本构成要素描述道路网络,利用节点--弧段联合结构描述路段特性,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述;基于经典高效的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法,设计了一种可应用于实际道路网络中的最优路径算法--改进的狄杰斯特拉算法,采用该算法可求解带有转向延误和限制的最优路径问题.     

基于CAN的车辆行驶记录仪

介绍一种基于CAN总线的多功能车辆行驶记录仪.阐述了该记录仪的软硬件结构设计,包括CPU、存储模块、通讯模块、系统软件及上位机管理软件等内容.基于CAN的车辆行驶记录仪由于其优秀的可扩展性和适应性,以及较大的数据信息记录可能性,具有良好应用和发展前景.     

多传感器目标检测跟踪与分类算法

在目标准确检测优化的研究中,单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法,可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断.然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差.采用多传感器方法对目标进行观测,可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果.提出基于粒子概率假设密度(PFPHD)滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法.首先通过对各传感器信号进行建模,提取目标的属性量测,然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模,从而得到目标综合状态,最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理.仿真结果表明,与单传感器联合算法相比,上述算法能够更准确判断多目标类别,目标数目估计精度和跟踪精度均提高20％以上,验证了算法的有效性和可行性.