CN101833862A - 一种防误检环形线圈车辆检测器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种防误检环形线圈车辆检测器，它分为振荡电路、参数设置、频率测量、中央处理、RS-232通讯等几个模块，环形线圈通过一个1:1的耦合变压器与车检器的振荡电路模块相连接，形成高频振荡回路，频率测量模块对振荡信号进行整形、分频，并将最终计算出的信号频率值送往单片机控制系统，单片机定时采样频率测量模块的测量数值，经滤波处理后，用内嵌车检算法检测，检测状态通过LED显示，检测结果可以脉冲方式输出或通过RS-232总线发送给上位机；本发明改进了阀值检测算法的设计，车辆到达时的检测，采用单一阈值法；检测车辆离开时，采用平坦性判定方法，本发明能准确检测到车辆到达与离去时刻，减少多次误触发的误检现象，增加了系统的稳定性。

Description

一种防误检环形线圈车辆检测器

技术领域

本发明涉及车辆检测器，具体地涉及一种防误检环形线圈车辆检测器。

背景技术

环形线圈车辆检测器由三部分组成：作为电感器的环形线圈、传输馈线与检测处理单元。由几匝的金属导线绕制而成的环形线圈被埋设在路面下，通过馈线与路边装置的检测处理单元相连接。

环形线圈、馈线与检测单元的部分电路组成了一个振荡电路，该振荡电路上电工作时，在环形线圈周围就形成了一个交变的电磁场。当车辆通过或停在线圈区域路面时，一方面线圈周围空间的导磁率会因为车体铁磁材料的存在而增加，从而使得线圈电感量增加，另一方面，车体本身也产生了涡流效应，起到减小线圈电感量的作用。总的来说，线圈的电感量是变化的，通过检测这种电感量变化，就可以检测出车辆的通过或存在。

对应于每一通道环形线圈，检测处理单元通常会有一路相应电脉冲输出。车检器的正常检测情况是当有一辆车经过线圈区域时，就会触发一个电脉冲。对于车速检测的应用场合，该脉冲的上升沿通常指示车辆正进入线圈区域，而其下降沿指示车辆正在离开线圈区域。

检测器通过检测该电感量就可以检测出车辆的存在，检测这个电感变化量一般来说有两种方式：一种是利用相位锁存器和相位比较器，对相位的变化进行检测；另一种方式则是利用由环形线圈构成回路的振荡回路对其振荡频率进行检测。目前实际应用得较多的是第二种方式的车检器。

环形线圈车检器的谐振回路一般采用LC振荡电路。LC谐振回路分为并联谐振和串联谐振两类，两种回路的谐振频率与电感都有下式所示关系：

${\mathrm{\ω}}_0=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{LC}}}$ 或者 $f_0=\frac{1}{2\mathrm{\π}\sqrt{\mathrm{LC}}}$

不同类型的车以及车的不同部位经过线圈时，线圈电感量的变化情况是不同的，于是振荡电路的频率变化值也有所不同：

当车辆经过线圈上方，涡流效应会使线圈的电感量发生变化，电感量减小，系统振荡频率上升。在整个车辆通过线圈过程中，车辆本身铁质分布得不均匀，使得频率不断变化，但是从总体上分析可以得到，车辆进入线圈过程中，振荡频率呈上升趋势，车辆离开线圈过程中，振荡频率呈下降趋势。

车辆的磁导率和涡流效应共同影响回路的电感量。车辆经过线圈上方时，车辆磁导率使电感量增加，而涡流效应使电感量减少，但是磁导率相对涡流效应而言，影响较小，因此车辆经过线圈上方时，回路总的电感量是减小的。

车辆在经过环形线圈时，线圈的磁通量改变的大小主要由铁质和地面的距离决定。不同类型的车辆通过线圈时，对其磁通量的影响是不同的。大型车车体底盘比较高，通过线圈时，对其磁通量影响较小，相应的振荡频率的改变量也会比较小。而小型车底盘比较低，通过线圈时，对其磁通量的影响比较大，相应的振荡频率的变化量也会比较大。

相对于其它种类的车辆检测技术，环形线圈车检器的检测效果较好。然而实际的车辆速度监控系统应用中，有时也会出现错误检测的情况。常见的误检现象，主要有以下四种：

情形一：检测不到车辆。

情形二：检测到不需检测的移动金属物体，如自行车、手推车等。

情形三：无车经过时，却输出检测到有车的信息。

情形四：对同一辆车的多次误触发。这一现象在大车经过时出现得较多。

造成以上误检现象的原因可能有多方面的，比如线圈间的串扰、馈线过长、接触不良、线圈附近存在含铁量高的金属(如下水道井盖等)、某些车辆车体的特殊性(如大车的底盘高、车体铁质材料分布不均等)、车检器参数设置不当等等。

要减少误检现象的发生，在车检器安装时遵循一定的程序，包括线圈材料的选择、线圈结构，以及选择合适的路面环境。如果按照正确步骤完成了车检器的安装，而且系统也能对大部分的车辆进行检测，那么误检问题只能通过调节灵敏度来解决。

其中车检器的灵敏度参数设置不当，是前三种误检问题的主要原因。如果将车检器的灵敏度设置得过低，可能导致检测不到车辆。反之，如果把灵敏度设置得过高，又容易检测到像自行车等的小物体，或纯粹由于车检器的振荡回路中出现的噪声影响引起误检。通过适当调节车检器的灵敏度参数，能有效地减少前三种误检现象。但是，市场上的车检器大多缺少配套的测试工具，难以精确而直观地对灵敏度参数进行设置。

最后一种误检情形即对同一辆车的多次误触发，发现无论如何设置调整，这类误检问题依然存在。

目前的环形线圈车检器一般采用单一阈值的检测算法，把线圈频率变化量与设定阈值相比，如果超过则认为有车。车检器的单一阈值法会得到以下三种基本检测情形：正确检测；适当调节灵敏度之后可正确检测；无法正确检测。在大多数情况下，小型车、中型车、大客车经过环形线圈上方时，单一阈值法能够实现对车辆的正常检测；在某些情况下，尤其是大货车通行时，车检器会发生多次触发的错误，经过调节灵敏度可以避免错误检测，不过灵敏度的调节又可能引发新问题，如：车检器振荡回路上偶尔出现的一些弱小噪声可能引起误检，有些得不偿失。而对于特大型车或某些大货车通行时的情形，现有车检器在大多情况下会有多次触发的误检问题。即使对灵敏度做出相应调整也无法正确检测。

发明内容

为了实现减少误检现象，本发明在现有车检器原有单一阈值检测算法基础之上，提出了一种改进阈值检测算法，并设计新的车检器硬件平台，将改进后的检测算法移植到该硬件平台上，从而得到一款防误检的环形线圈车辆检测器。

1、本发明改进了阀值检测算法的设计。在大车经过时，环形线圈的频率变化较为复杂，该曲线具有两个主要特征：平坦与非平坦。在无车通行时，环形线圈的电感量会维持在一定水平上，线圈交变电流的频率基本没有变化，线圈频率曲线表现出平坦特征；当车辆经过线圈区域时，电磁感应现象引起线圈电感量持续地变化，线圈交变电流的频率也有较大幅度的变化。在车辆到达与离开线圈区域的整个过程中，线圈频率曲线表现出非平坦特征。

对于车辆到达的检测，本算法采用单一阈值法，在车辆通行过程中，线圈频率曲线是非平坦的，并有可能出现负波峰。如果继续采用单一阈值法，就有可能导致多次误触发，另外只有在车辆离开时，线圈频率曲线才从非平坦转为平坦。所以在检测车辆的离开时，本算法采用平坦性判定方法。

2、本发明在硬件结构上，可分为以下几个模块：振荡电路、参数设置、频率测量、中央处理、RS-232通讯以检测输出等。环形线圈通过一个1∶1的耦合变压器与车检器的振荡电路模块相连接，形成一个高频振荡回路。频率测量模块对振荡信号进行整形、分频，并将最终计算出的信号频率值送往单片机控制系统。单片机定时采样频率测量模块的测量数值，经过滤波处理后，使用内嵌车检算法进行检测，其检测状态会通过LED显示出来。此外，检测结果也可以脉冲方式输出，或通过RS-232总线发送给上位机。

本发明的车检器采用的是电容三点式振荡电路，该电路的反馈电压是从电容两端取出，对高次谐波阻抗小，可将高次谐波滤除，所以输出波形更好，它的频率稳定度也高。

在本车检器设计中，频率与灵敏度参数各有四个级别，它们都是用波动开关来调节。频率参数调节是通过开关来选择振荡电路中是否额外再并联一个或两个电容，灵敏度参数调节则是用开关来控制单片机两个通用I/O口的电平，单片机系统启动时会检测这两个I/O口的电平以确定采用何种灵敏度设置。

本发明频率测量模块的测量原理采用mt频率检测法，即多倍精度周期法，是通过测量多个脉冲宽度的办法来降低计数误差e，由于一次测量了多个脉冲信号，使脉冲计数相对增多了，这样就大大提高了测量的精度。

本发明的中央处理模块是采用Atmel公司的AT89S52单片机作为主控芯片。AT89S52是一种低功耗、高性能CMOS的8位微控制器，具有8K在系统可编程Flash存储器。它内部有8k字节Flash与256字节RAM，满足本车检器的存储需求。此外，它还集成了一个看门狗，有助于增加系统的稳定性。

通讯模块的单片机AT89S52内部集成了一个全双工的串行口。车检器借用该串行口作为测试端口，为测试主机提供实时线圈频率和检测状态数据。

检测输出模块包括一个电脉冲输出与一个绿色LED状态显示。在检测到车辆到达时，开始输出高电平信号并且点亮LED灯，而在检测到车辆离开时，本模块开始输出低电平信号，并熄灭LED灯。

3、车检器软件设计主要应用于中央处理模块中，车检器采用的AT89S52属于MCS-51系列的单片机。由于本车检器的算法具有一定复杂度，对于时间精度要求也不太高，出于方便后续升级的目的，因此在本系统中采用C语言，并在KeilC集成开发环境中完成。

本发明的频率采集模块中，单片机系统的频率采集功能主要由两个中断程序完成，包括外部中断0与定时器0中断程序。前者主要用来读取外部计数器的值，而后者是将已读取的值存入指定缓冲区中。

车检算法模块中则采用上面所述的新的改进了的阀值检测算法。在上电启动时，系统会计算一次基频，在之后每次判别运算前，都会先采样一次线圈频率数据，并进行均值滤波。

由于环境因素的影响，外界的各种干扰会导致线圈的基准频率发生变化，使得线圈的基准频率值不固定，是一个时变参数。为了避免误检，车检软件必须实时跟踪线圈基频的变化。在本车检算法模块中，只在没有检测到车辆通行的时候更新基频。

PC端实时显示软件一方面能与上述采集模块通讯，动态获取车检器的状态信息并在相应窗口实时显示出来，同时还将数据保存以文件形式保存在PC上。另一方面能把保存的文件数据重新显示在相应窗口，方便实验调试。它支持人工对车检器的工作状态数据进行分类保存，有利于对检测效果的归类分析。

PC端软件内部还集成了一个实时检测算法。该算法主要用来解决车检器的误检问题，将它集成在该软件中，主要是出于借助本软件平台来调试这个检测算法的目的。其次集成该算法后，还能帮助计算通行的车辆数目，以及将检测到的与车辆通行时相应的一段线圈频率曲线标志出来。

本发明真正的起到了误检作用，能准确检测到车辆的到达与离去时刻，减少多次误触发的误检现象，并增加了系统的稳定性。

本发明的目的、特征以及优点将结合实施例，参照附图做进一步的说明。

附图说明

附图1：大车频率曲线示意图

附图2：无车通行时的线圈频率曲线

附图3：车辆通行时的线圈频率曲线

附图4：小车以不同速度行驶情况下的频率曲线(a)车速为V，(b)车速为2V

附图5：算法分段检测示意图

附图6：单一阈值法检测示意图(a)大车频率曲线(b)单一阈值法测定结果

附图7：平坦性判定法第一个条件的判定示意图(a)大车的频率曲线(b)平坦性判定法条件一的判定结果

附图8：平坦性判定法第二个条件的判定示意图(a)大车的频率曲线的一次导数(b)平坦性判定法条件二的判定结果

附图9：平坦性判定法第三个条件的判定示意图(a)大车的频率曲线的二次导数(b)平坦性判定法条件三的判定结果

附图10：平坦性判定法的综合判定结果(a)平坦性判定法条件一的判定结果

(b)平坦性判定法条件二的判定结果

(c)平坦性判定法条件三的判定结果

(d)平坦性判定法的综合判定结果

附图11：算法检测结果示意图(a)大车频率曲线(b)算法最终的检测结果

附图12：单一阈值法检测示意图(a)大车频率曲线(b)单一阈值法检测结果

附图13：平坦性判定法第一个条件的判定示意图(a)大车频率曲线(b)平坦性判定法条件一的判定结果

附图14：平坦性判定法第二个条件的判定示意图(a)大车频率曲线的一次导数(b)平坦性判定法条件二的判定结果

附图15：平坦性判定法第三个条件的判定示意图(a)大车的频率曲线的二次导数(b)平坦性判定法条件三的判定结果

附图16：平坦性判定法的综合判定结果(a)平坦性判定法条件一的判定结果

(b)平坦性判定法条件二的判定结果

(c)平坦性判定法条件三的判定结果

(d)平坦性判定法的综合判定结果

附图17：改进阈值算法检测结果示意图(a)大车频率曲线(b)算法最终的检测结果

附图18：改进阈值算法流程图

附图19：均值滤波示意图

附图20：频率曲线的第一个上升坡面示意图

附图21：新车检器硬件平台架构

附图22：新车检器电路PCB图

附图23：车检器的振荡电路

附图24：振荡电路的等效交流通路

附图25：mt频率法时序图

附图26：频率测量模块结构

附图27：频率测量时序图

附图28：主程序流程图

附图29：初始化流程图

附图30：外部中断程序流程图

附图31：定时器中断程序流程图

附图32：车检程序流程图

附图33：PC端实时显示软件

附图34：车检器对一辆大车通行情况的检测结果(a)大车频率曲线(b)车检器的检测结果

附图35：平坦性判定法第一个条件的判定示意图(a)大车频率曲线(b)平坦性判定法条件一的判定结果

附图36：平坦性判定法第二个条件的判定示意图(a)大车频率曲线的一次导数(b)平坦性判定法条件二的判定结果

附图37：平坦性判定法第三个条件的判定示意图(a)大车频率曲线的二次导数(b)平坦性判定法条件三的判定结果

附图38：平坦性判定法的综合判定结果a)平坦性判定法条件一的判定结果

(b)平坦性判定法条件二的判定结果

(c)平坦性判定法条件三的判定结果

(d)平坦性判定法的综合判定结果

附图39：改进阈值算法的最终检测结果(a)大车频率曲线(b)算法最终的检测结果

附图40：改进阈值算法的误检情形(a)一辆大车的频率曲线(b)改进阈值算法的检测结果

附图41：静态测量示意图(a)小车与环形线圈位置关系(b)线圈频率与小车位置关系

附图42：经插值得到的线圈频率曲线图

附图43：实验示意图

附图44：第一组实验结果

附图45：第二组实验结果

附图46：车速为60km/h时的检测结果

附图47：检测时延--车辆到达

附图48：车头与线圈前沿的相对距离--车辆到达

附图49：检测时延--车辆离开

附图50：车尾与线圈后沿的相对位置--车辆离开

附图51：一辆小车的抓拍示例图

附图52：一辆大客车的抓拍示例图

具体实施方式

一、改进阈值检测算法的设计

为了减少误检现象，本发明在现有车检器原有单一阈值检测算法基础之上，提出了一种改进阈值检测算法，大车经过时，环形线圈的频率变化较为复杂，线圈频率曲线如附图1，该曲线具有两个主要特征：平坦与非平坦。

在无车通行时，环形线圈的电感量会维持在一定水平上，线圈交变电流的频率基本没有变化，线圈频率曲线表现出平坦特征，参见附图2。此时线圈频率也称为基准频率f_b，简称基频；当车辆经过线圈区域时，电磁感应现象引起线圈电感量持续地变化，线圈交变电流的频率也有较大幅度的变化。在车辆到达与离开线圈区域的整个过程中，线圈频率曲线表现出如附图3的非平坦特征。

平坦性判定，主要依据的数学原理为：

在数学表达上，一条时域曲线可用公式表示为y＝f(t)。

对于一条水平直线来说，它的数学公式为y＝C，其中C为常数。该直线具备以下特征：

特征一：对于任意的t₁与t₂，均有f(t)-C＝0；

特征二：在任何一个时刻，其一阶导数y′＝f′(t)总等于零；

特征三：在任何一个时刻，其二阶导数总y″＝f″(t)等于零。

对于一条时域曲线而言，某个时刻的一阶导数f′(t代表着该点切线的斜率。当f′(t)＞0或时f′(t)＜0，表示该曲线正单调的上升或下降；当f′(t)＝0时，表明在该点无单调性。

二阶导数也与曲线形状有一定联系，它代表着该曲线的凹向性质。另外它也代表着曲线在该点斜率的变化率。凹向性的定义是：对区间I的曲线y＝f(t)作切线，如果曲线弧在所有切线的下面，则称曲线在区间I下凹，在此区间内f″(t)＞0；如果曲线在切线的上面，称曲线在区间I上凹，在此区间内f″(t)＜0。上凹弧与下凹弧的分界点称为此曲线上的拐点，在该点上f″(t)＝0。

在没有车辆通行时，环形线圈频率曲线几乎是水平的，也近似拥有上述特征。一阶与二阶导数反映了曲线形状的变化趋势，在某一时刻的导数值预示着下一时刻曲线的变化。所以结合这三个特征，就容易判断出在某一时刻的频率曲线是否平坦。如果频率曲线在某个时刻t是平坦的，并且频率值等于基准频率f_b，那么在该时刻没有车辆经过。

因为处理对象是一维离散数字信号，在计算f′(t)和f″(t)是否等于零时，应把它们分别与某个阈值Δ相比，如果小于Δ的话，就认为等于零。

本发明的车辆检测应用中，平坦性判定方法如下：

假设f(t)为一维时域线圈频率曲线，f_b为基准频率，Δ₁、Δ₂与Δ₃是不同的阈值，如果对于某时刻t，|f(t)-f_b|＜Δ₁、|f′(t)|＜Δ₂与|f″(t)|＜Δ₃三个不等式均成立，那么曲线在时刻t是平坦的

因为在无车通行时，线圈频率曲线不仅是平坦的，而且线圈频率值等于基频f_b，所以在上述判定中又加上|f(t)-f_b|＜Δ这一条件，用以防止误判。

在上述判定方法中用到了三个不同的阈值：Δ₁、Δ₂与Δ₃。其中Δ₁与频率曲线受到的噪声扰动有关，经实验发现，这类噪声扰动总是在发生一定幅度范围之内，所以可事先设定Δ₁的值。不过将Δ₂与Δ₃设置为某个固定值时，曲线平坦性判定有可能出问题。下面介绍其原因，以及它们取值的方法。

同一辆车以不同速度通过时，对应的线圈频率曲线段非常相似，只是在时间轴上有所延伸或拉缩。如附图4是一辆小车分别以速度v和2v行驶时的频率曲线图。两条曲线段在形状上很相似，但它们的时间长度相差了一倍。如果车辆行驶速度越低，相应曲线段就展延得越开。除了一些特殊点外，曲线的斜率(即f′(t))和斜率的变化率(即f″(t))也会变得越来越小。当车速接近于零，f′(t)和f″(t)也会近似等于零。此时利用|f′(t)|＜Δ₂与|f″(t)|＜Δ₃两个不等式作零值判定时，Δ₂与Δ₃也应该取更小一点的值。

理想的取值方法是随着车速变化而调整Δ₂与Δ₃的值。然而实时计算出车速是非常困难的。注意到在不同车速条件下，曲线第一个上升坡面的最大斜率和斜率变化率(取绝对值)也有所不同。其值越小，指示着车速也越低。因此发明采用一种折衷的计算方法：

设k₁和k₂为一个预设的常数，在曲线第一个上升坡面的某个时刻t_max1斜率最大(上升坡面斜率总为正值)，在某个时刻t_max2斜率变化率(取绝对值)最大，那么：

Δ₂＝|f′(t_max1)|/k₁    (1)

Δ₃＝|f″(t_max2)|/k₂    (2)

算法基本思想：

对于车辆到达的检测，本算法仍采用单一阈值法。

在车辆通行过程中，线圈频率曲线是非平坦的，并有可能出现负波峰。如果继续采用单一阈值法，就有可能导致多次误触发。另外只有在车辆离开时，线圈频率曲线才从非平坦转为平坦。所以在检测车辆的离开时，本算法采用上述平坦性判定方法。

图5是本算法的分段检测示意图。算法在检测开始时，采用单一阈值法。在t₁时刻有f(t)-f_b＞Δ1，此时新算法认为有车到达。在t₁～t₂时间内，换用平坦性判定法来检测。曲线在t₂时刻满足平坦性判定条件，即f(t₂)-f_b＜Δ₁、|f′(t₂)|＜Δ₂与|f″(t₂)|＜Δ₃三个不等式都成立，新算法认为车辆在此时离开。在t₂时刻之后，又换用单一阈值法来检测是否有车到达。

因为平坦性判定的计算比较复杂，为了减少运算量，所以没有用它来检测车辆的到达。此外在t₁~t₂时间内，平坦性判定又分为两个子阶段：从t₁时刻到曲线第一个上升坡面的最高点，只计算Δ₂与Δ₃的值；其后才采用三个不等式条件判定曲线的平坦性。

以下用两个例子说明本算法怎样消除单一阈值法的这两类基本误检现象。

示例一：

在一些大车通行时，其频率曲线中可能有某个波谷接近于零。这会导致单一阈值法的多次误触发。单一阈值法

如附图6所示，图(a)为一辆大车的频率曲线(经归零处理)，虚线表示单一阈值法的阈值参考线。该频率曲线并非实际线圈数据，而是由两个不同频率正弦波信号叠加而成。它与实际通行时的线圈频率曲线有一定相似性。为了便于描述问题，这里将它作为仿真示例。图(b)是单一阈值法对大车频率曲线的检测输出。曲线在688ms时的波谷谷底接近于零。正是它的存在引起图(b)的多次误触发问题。

改进阈值法

采用单一阈值法检测车辆的到达，其后用平坦性判定法来检测车辆是否离开。下面来看平坦性判定法如何消除在688ms时刻的误检现象。

如图7所示，如果不等式|f(t)-f_b|＜Δ₁成立，就设置对应检测输出为0值，否则为1值。对于在688ms时刻的曲线段，该不等式成立。即该处满足平坦性判定法的第一个条件。

如附图8所示，对于在688ms时刻的曲线段，不等式|f′(t)|＜Δ₂成立。即该处满足平坦性判定法的第二个条件。

如附图9所示，对于在688ms时刻的曲线段，不等式|f″(t)|＜Δ₃不成立。即该处不满足平坦性判定法的第三个条件。因此，该条件消除了本算法在688ms处误检的可能性。

参照附图10，利用平坦性判定法，可计算出曲线只有在938ms才开始满足平坦性判定要求，所以本算法认为大车在938ms时刻才离开。

此前用单一阈值法检测到车辆到达时刻为452ms。所以本算法的最终检测结果参照附图11。

综上所述，大车频率曲线段(经归零)中某些波谷谷底可能接近于零，它会引起单一阈值法的多次误触发问题，而本算法的平坦性判定法能够很好地消除这类误检现象。

示例二：

大车频率曲线中出现的负波峰会导致单一阈值法的多次误触发。

单一阈值法

附图12是单一阈值法对一辆大车通行情况的检测示意图。其中图(a)是一辆大车通行时对应的线圈频率曲线(经归零处理)，图中虚线表示的是单一阈值法用到的阈值。与示例一相同，该频率曲线由两个不同频率的正弦信号叠加而成。图(b)是单一阈值法对图(a)的大车频率曲线的检测结果。可以看到，大车频率曲线中负波峰的存在，导致单一阈值法出现误检。

改进阈值法

本算法使用单一阈值法检测车辆的到达，所以车辆到达的检测时刻与单一阈值法相似，参照附图12(b)，在第一个脉冲上升沿处。对于车辆离开时刻的检测，采用了平坦性判定法。该方法以有三个判定条件，即如果在某个t时刻，|f(t)-f_b|＜Δ₁、|f′(t)|＜Δ₂与|f″(t)|＜Δ₃同时成立，那么认为此时车辆离开。

参照附图13，图(a)是大车频率曲线，两条虚线代表+Δ₁和-Δ₁参考线。图(b)是平坦性判定法条件一的判定结果。

频率曲线负波峰的两侧，即662ms和712ms附近，不等式|f(t)-f_b|＜Δ₁成立，符合平坦性判定法的第一个条件。因此在图4-13-(b)中，这两个时刻的判定输出为零。实际上，此时大车还没有离开。单一阈值法正是在负波峰附近发生误检。

参照附图14，图(a)是大车频率曲线的一次导数，图(b)是平坦性判定法条件二的判定结果。从图(b)可知，大车频率曲线在662ms和712时刻附近，不满足第二个平坦性判定条件，所以本算法认为曲线在上述负波峰两侧小区域是非平坦的，此时车辆并未离开，从而避免了误检。

参照附图15，图(a)是大车频率曲线的二次导数，图(b)是平坦性判定法条件三的判定结果。从图(b)可知，曲线在负波峰两侧(即662ms和712ms)附近也不满足这第三个条件。

参照附图16，利用平坦性判定法，可计算出曲线只有在913ms才开始满足平坦性判定要求，所以本算法认为大车在913ms时刻才离开。

算法的最终检测结果如附图17所示，它并没有出现多次误触发现象。

综上所述，平坦性判定法中的三个条件相结合，能够较好地消除负波峰引起的多次误触发。

改进阈值算法的流程参见附图18，算法具体环节计算如下：

1、基本计算

1)、滤波处理

车检器内部集成了一个频率采集模块，其采样速率是一定的，例如每隔1ms采集一次线圈频率。在采样过程中会引入一些误差，如量化误差等。另外车检器工作时也受到一些噪声干扰。为了减少这些因素的干扰，需要对采样数据进行滤波处理。本算法采用限幅滤波和均值滤波两种方法。前者去除大的脉冲噪声，后者对采样数据起平滑作用。

限幅滤波是设定一个阈值范围，如果采样数据在此范围之外，则予以丢弃。因为线圈基频通常变动很小，而车辆引起的频率变化也有一定范围(如3kHz)，所以容易设置这个阈值。

均值滤波是指对一定时段内采集到的m个数据，求它们的平均值f_m，并将f_m作为这一时段的数据。参照附图19，f_m1为第一组m个频率数据的均值，将它作为t₁时刻的频率值。下面各个算法环节的处理对象正是均值f_m。

2)、一阶导数的计算

因为待处理的线圈频率曲线是一维离散的，所以可用一阶后向差分来等效计算其一阶导数。公式(3)计算的是在t_i时刻的一阶导数，其中f(i)为均值f_mi。

3)、二阶导数的计算

同样可用二阶差分来等效计算线圈频率曲线的二阶导数，如公式(4)所示。其中

和

分别为t_i时刻的一阶导数和二阶导数

2、基频相

1)、计算基频

系统启动后，如果线圈频率在一定时间内都在某个Δ值范围内，那么以此时间内的平均值作为基频。公式(5)中，f(1)代表着均值f_m1。

f(b)＝(f(1)+f(2)+…+f(n))/n    (5)

如果对于i∈[1，]，|f(i)-f_b|＜Δ均成立，那么f_b为线圈基频。

2)、更新基频

在没有检测到车辆通过时，新算法用公式(6)实时更新基频。其中f是新采集的m点频率数据的均值，N为一个整数值。

f(b)＝(N-1)*f(b)/N+f/N    (6)

3)、判断是否有车到达

此处采用单一阈值法，如果不等式(7)成立，那么新算法认为t_i时刻时有车到达。

f(i)-f_b＜Δ    (7)

4)、Δ₂与Δ₃的计算

先在曲线第一个上升坡面找出最大的斜率和斜率变化率(绝对值)，再利用公式(1)和公式(2)的原理计算Δ₂与Δ₃的值。

参照附图20，算法在检测到有车到达之后，才开始计算这两个阈值，所以第一个上升坡面实际上是指在t₁～t₂时段内的曲线段。其中t₁是算法检测到有车到达的时刻。t₂可通过求曲线最大值点的方法求出：从t₁时刻开始计算，如果在某个时刻，f(i)＞f(i-1)和f(i)＞f(i+1)均成立，那么认为该时刻为t₂。

在t₁～t₂时段内，利用公式(3)和(4)，容易求出最大的

和

。然后用公式(8)和(9)可以计算出Δ₂与Δ₃的值，其中k₁和k₂为常数。

5)、判断车辆是否离开

在计算出Δ₂和Δ₃值之后，新算法采用平坦性判定法检测车辆的离开。

|f(i)-f_b|＜Δ₁    (10)

|f′(i)|＜Δ₂    (11)

|f″(i)|＜Δ₃    (12)

如果公式(10)、(11)和(12)在t_i时刻同时成立，那么新算法认为车辆在t_i时刻离开。其中Δ₁是经验数值。

二、车检器硬件设计

1、总体结构

附图21是新车检器硬件平台架构，新车检器在硬件结构上，可分为以下几个模块：振荡电路、参数设置、频率测量、中央处理、RS-232通讯以检测输出等。本车检器的基本工作原理是这样的：环形线圈通过一个1∶1的耦合变压器与车检器的振荡电路模块相连接，形成一个高频振荡回路。频率测量模块对振荡信号进行整形、分频，并将最终计算出的信号频率值送往单片机控制系统。单片机定时采样频率测量模块的测量数值，经过滤波处理后，使用内嵌车检算法进行检测，其检测状态会通过LED显示出来。此外，检测结果也可以脉冲方式输出，或通过RS-232总线发送给上位机。

2、振荡电路

新车检器电路PCB图见附图22，由于电容三点式电路的反馈电压是从电容两端取出，对高次谐波阻抗小，可将高次谐波滤除，所以输出波形更好些，另外它的频率稳定度也比前两种要高。为此本车检器采用的是电容三点式振荡电路，参照附图23，环形线圈通过传输馈线接到图中SIN1与SIN2处。二极管P6KE12CA用于消除静电等原因引起的瞬时电压影响，耦合变压器两边匝数比为1∶1，两个反接的稳压管抑制正弦振荡信号输出在-4.3V到+4.3V之间。电感L2与电容C3用于滤除高频振荡信号对系统电源的影响。图右上方的JP4-1是一个波动开关，其中1与2开关组合用来调节频率，而3与4开关组合用来调灵敏度。R1、R2与R3为分压式偏置电阻，为三极管提供合适的静态工作点。

参照附图23振荡电路的等效交流通路。其中如果不考虑自带的阻值r，而作为一种工程上的近似，环形线圈与传输馈线的作用可等效上图中的电感L，附图23中的C1可等效为附图23的C1，而附图23中的C5、C6与C7的组合可等效为附图24的C2。当谐振时，L和C1、C2构成的等效阻抗为零，即满足：

$Z=j{\mathrm{\ω}}_{0}L+\frac{1}{j{\mathrm{\ω}}_0{C}_1}+\frac{1}{j{\mathrm{\ω}}_0{C}_2}=0---\left(13\right)$

得到谐振频率： ${\mathrm{\ω}}_0=\frac{1}{\sqrt{L\frac{C_{1}C}{C_1+C_2}}}---\left(14\right)$

或者 $f_0=\frac{1}{2\mathrm{\π}\sqrt{L\frac{C_1{C}_2}{C_1+C_2}}}---\left(15\right)$

如果设 $C=\frac{C_1{C}_2}{C_1+C_2},$ 那么上式又可写为： $f_0=\frac{1}{2\mathrm{\π}\sqrt{\mathrm{LC}}}---\left(16\right)$

通常情况下，f₀也即线圈的工作频率在20k~100kHz之间。而在此频率范围内，当有车经过线圈时，涡流效应的去磁作用占主导作用，线圈的电感量明显减少，相应地线圈振荡频率会明显增加。这正是前面实验中车辆经过时，线圈频率曲线主要表现为正波峰的原因。

3、参数设置模块

在本车检器设计中，频率与灵敏度参数各有四个级别。它们都是用波动开关来调节，频率参数调节是通过开关来选择振荡电路中是否额外再并联一个或两个电容，而根据上式，线圈工作频率会相应地发生变化。灵敏度参数调节则是用开关来控制单片机两个通用I/O口的电平，单片机系统启动时会检测这两个I/O口的电平以确定采用何种灵敏度设置。

4、频率测量模块

1)、测量原理mt频率检测法

mt频率采集法又称为多倍精度周期法，是通过测量多个脉冲宽度的办法来降低计数误差e。

设被测脉冲的频率为f，周期为T，个数为m；计数脉冲的周期为t，计数脉冲的个数为N。则通过公式(18)可以计算出被测脉冲的频率。

由m*T＝t*N    (17)

求得 $f=\frac{1}{T}=\frac{m}{t*N}---\left(18\right)$

其计数误差为： $e=\frac{1}{N}=\frac{f*t}{m}---\left(19\right)$

由公式(19)可以看出，由于引进了参数m，使计数误差相对减小了，mt法的时序图如图25可以看出，在mt频率检测法中，由于一次测量了多个脉冲信号，使脉冲计数相对增多了，这样就相对减小了t_n和T_m之间的误差，大大提高了测量的精度。

2)、频率测量模块分析

附图26频率测量模块结构，图中正弦信号由车检器的振荡电路产生，其频率随着线圈区域中车辆的通行而改变。车检器需要检测该正弦信号的频率变化。本频率测量模块采用上述的mt频率法。

波形变换电路中用到一款具有高输入阻抗和低输出阻抗的电压比较器LM393。分频电路采用12进制串行计数器CD4040作为分频器，此分频器具有分频范围较广，控制简单等特点。外部计数器选用了两片74HC590级联作为16位外部计数器输出。其信号源选用40MHz有源石英晶振，其正弦信号作为74HC590的时钟脉冲cp。

该模块先对正弦信号进行波形变换，得到方波信号u₀，再经分频器分频后，输出较低频率的方波信号。该信号有两个作用，一个是用于门控器的控制u₁；另一个是作为单片机的外部中断输入信号int0。

门控器是一块与门集成IC，在门控信号u₁为高电平时，即打开门控器的通道。时钟源的正弦信号经过该通道后，变为方波信号，作为计数器的时钟脉冲cp，进而计数器开始计数。当门控信号u₁从高电平变为低电平时，门控器的通道被关闭，计数器由于没有时钟脉冲输入而停止计数。由于门控信号也同时作为单片机的外部中断信号int0，当它从高变低时，这个下降沿将触发单片机进入中断程序。

在该中断程序中，单片机先读取外部计数器计数值，然后清零计数器。由于计数器值代表振荡回路的频率值，单片机定时采样该计数值就能检测出线圈频率的变化情况。

参考附图27，假设u₀的周期为t₀，频率为f₀；u₁的周期为t₁，频率为f₁；时钟源cp的频率为f_soc；u₁一个周期内对应的u₀的方波个数为N，也即分频器的分频倍数为N；u₁高电平期间对应的cp的个数为M。

当u₁为高电平期间，计数器74HC590处于计数状态；当u₁为低电平期间，74HC590停止计数。因而u₁信号可直接控制74HC590计数器的开启和关闭。

可见t₁＝Nt₀    (20)

即t₁＝N/f₀    (21)

t₁/2＝M/f_soc    (22)

联立公式(21)和(22)，可得到：

N/2f₀＝M/f_soc    (23)

经变换可得：f₀＝Nf_soc/2M    (24)

上式中，f_soc为外部石英晶体的频率40MHz，N为分频器的分频倍数，M为74HC590中的最终计数值。在选择固定分频倍数的情况下，只要准确读出M值，就可以算出此时刻的频率值。

5、中央处理模块

中央处理模块是车检器的控制核心，采用Atmel公司的AT89S52单片机作为主控芯片。AT89S52是一种低功耗、高性能CMOS的8位微控制器，具有8K在系统可编程Flash存储器。它内部有8k字节Flash与256字节RAM，满足本车检器的存储需求。此外，它还集成了一个看门狗，有助于增加系统的稳定性。

分频器的输出方波信号一方面作为门控器的控制信号u₁，另一方面也作为单片机系统的中断信号int0。当int0信号出现下降沿时，单片机会进入相应中断程序，在其中读取外部计数器的值，接着再清零计数器。

除了外部中断0外，单片机还开启了另外一个中断源——定时器0。每隔0.25ms，单片机就会进入定时器0的中断程序中，尝试读取外部计数器的更新值。如果更新值存在，那么将它存入一个RAM缓冲区中。外部计数器的值过经公式换算，能计算得到线圈的频率，因而代表着线圈的实时频率变化情况。

单片机在连续获取若干个计数值后，经过带通和均值滤波后，再用本发明提出的新车检算法来检测车辆通行状况。检测结果一方面以电脉冲与LED状态灯的形式输出，另一方面与线圈频率数据一起通过RS-232总线送到上位机。

6、通讯模块

单片机AT89S52内部集成了一个全双工的串行口。车检器借用该串行口作为测试端口，为测试主机提供实时线圈频率和检测状态数据。因为测试主机一般是工控机或笔记本，其自带RS232串口的电平在+3～+12V与-3～-12V之间。而单片机串行口的电平在0～+5V之间。因此车检器的串口通讯模块应用Maxim公司的Max232芯片进行电平转换。

7、检测输出模块

本模块包括一个电脉冲输出与一个绿色LED状态显示。在检测到车辆到达时，开始输出高电平信号并且点亮LED灯。而在检测到车辆离开时，本模块开始输出低电平信号，并熄灭LED灯。

三、车检器软件设计

本车检器唯一需要软件设计的地方是中央处理模块。车检器采用的AT89S52属于MCS-51系列的单片机。此类单片机可使用两类编程语言：汇编与C语言，又或者可用两者的混合编程。汇编语言通常用在对时间精度要求高，以及控制复杂度低的地方。由于本车检器的算法具有一定复杂度，对于时间精度要求也不太高，出于方便后续升级的目的，因此在本系统中采用C语言，并在KeilC集成开发环境中完成。

参照主程序流程图28，单片机系统在启动后，首先进行一系列的初始化工作，接着根据用户的灵敏度参数设置情况来确定灵敏度值，然后定时采集线圈频率数据并存入指定缓冲区中，再运用新车检算法检测车辆的通行情况，其检测结果会以电脉冲与LED状态灯的形式输出，而且该结果与线圈频率数据也会通过串口传输给上位机。在这之后又再采集线圈实时频率数据，从而开始一次新的循环检测。

在系统初始化过程中，主要有四项工作，参照附图29：

a设置串口属性。波特率为115200bps，8位数据位、无奇偶验位、1位停止位。此处设成较高波特率，能减少串口数据的传输时间，从而节省CPU处理时间。

b定时器0中断初始化。定时器设为定时模式1，定时间隔为0.25m

c外部中断0初始化。触发方式为边沿触发，设为高优先级中断，并允许中断响应。

d启动看门狗。AT89S52的看门狗计数器有13位，因此在8191个(即0x1FFF)机器周期之后计数器会溢出，此时单片机将会复位。如果单片机系统的时钟频率为11.0592MHz，那么必须在大约8.8ms内进行一次喂狗操作。

1、频率采集模块

本单片机系统的频率采集功能主要由两个中断程序完成，包括外部中断0与定时器0中断程序。前者主要用来读取外部计数器的值，而后者是将已读取的值存入指定缓冲区中。

参照附图30，单片机进入外部中断程序后，要先判断外部计数器值是否等于零。如果为零，就退出中断程序。因为当分频器输出的方波信号出现上升或下降沿时，单片机外部中断都会被触发，然而只有在下降沿时外部计数器值才是最近更新值，反之在上升沿时外部计数器值总是零，所以需要在这里加入零值判别。

定时器0的定时间隔为0.25ms，一般情况下会比外部中断间隔要快。程序为了确定已读取的外部计数器值是否更新，定义了一个计数值更新标志变量。外部中断程序每读取一次外部计数器值，就会置位该更新标志。相应地，定时器中断程序在读取该计数器值后就清零该标志。如此一来，就可避免重复读取外部计数器的值。

单片机每进入一次定时器0中断程序，就会喂狗一次，也就是说每0.25ms就复位一次看门狗计数器。如果单片机软件运行正常的话，看门狗计数器不会溢出。一旦系统掉入死循环，长时间没进行喂狗操作，那么看门狗将复位单片机系统。

在采样过程中会出现一些随机干扰，采样值有可能偏离正常范围之外。为了避免干扰信号的影响，在频率采集时使用到限幅滤波技术，参照附图31。程序在把新采样值存入指定缓冲前，要把它与基频相减，求出其增量(以绝对值表示)，然后与允许的最大差值Δ进行比较，如果小于或等于Δ，则认为新采样值有效并存入缓冲，否则将它丢弃。

2、车检算法模块

本发明采用了新的改进了的阀值检测算法。

参照附图32，在上电启动时，系统会计算一次基频。在之后每次判别运算前，都会先采样一次线圈频率数据，并进行均值滤波。

由于环境因素的影响，外界的各种干扰会导致线圈的基准频率发生变化，使得线圈的基准频率值不固定，是一个时变参数。为了避免误检，车检软件必须实时跟踪线圈基频的变化。在本车检算法模块中，只在没有检测到车辆通行的时候更新基频。

3、PC端实时显示软件

参照附图33，该软件一方面能与上述采集模块通讯，动态获取车检器的状态信息并在相应窗口实时显示出来，同时还将数据保存以文件形式保存在PC上。另一方面能把保存的文件数据重新显示在相应窗口，方便实验调试。它支持人工对车检器的工作状态数据进行分类保存，有利于对检测效果的归类分析。

PC端软件内部还集成了一个实时检测算法。该算法主要用来解决车检器的误检问题，将它集成在该软件中，主要是出于借助本软件平台来调试这个检测算法的目的。其次集成该算法后，还能帮助计算通行的车辆数目，以及将检测到的与车辆通行时相应的一段线圈频率曲线标志出来。

软件界面有三个窗口：上面窗口动态显示环形线圈的频率变化情况，其中两条垂直的虚线分别指示刚刚通过的车辆到达与离去的时刻；中间窗口动态显示车检器的检测输出信息，其中一个脉冲就指示着车检器检测到了一辆车；下面窗口用曲线形式表示车辆引起的线圈频率变化情况。

四、发明效果

1、改进阈值算法应用实例

为了验证本算法是否能真正起到防误检作用，本发明提供一个具体的算法应用实例，数据是从一个高速公路车辆速度监控站采集得到的，并选用了一个特大型车的多次误触发样本数据。以下先给出车检器的检测结果，再说明改进阈值法的处理情况。

1)、车检器的单一阈值法

附图34为车检器对一辆大车通行情况的检测结果，图(a)为一辆特大型车的频率曲线，图(b)为车检器的单一阈值法检测结果。该曲线有若干个负波峰和接近于零的波谷，从而引发多次误触发问题。图(b)表明车检器连续输出了四个高电平脉冲，也认为有四辆车通过。

2)、改进阈值法

对于车辆到达的检测，改进阈值算法仍采用了单一阈值判定方法。它检测有车到达的时刻与车检器的相似，即在附图34-b中第一个脉冲上升沿处。对于车辆离开时刻的检测，算法采用平坦性判定法。图35、图36和图37分别是平坦性判定法三个条件的判定示意图。图38是平坦性判定法的综合判定结果示意图。

需要说明的是，在均值滤波时取m等于10，也即是用10个采样数据的平均值f_m作为处理的基本单元。此时结合阈值参考线作判定时，如果在坐标轴上把离散数据点以曲线的形式连接起来，有可能引起视觉上的误解。所以图35、图36和图37三者的图(a)都用点的形式绘图。

由图38可知，平坦性判定法检测到曲线在2490ms时变为平坦，也就认为在此时刻车辆才开始离开。

改进阈值法的最终检测结果如图39所示。从该图可知，本算法能准确检测到车辆的到达与离去时刻，而没有多次误触发。

从本应用实例可以看出，改进阈值算法确实能减少多次误触发现象的发生。

2、实验验证

进行两组验证性的实验，进一步测试改进阈值算法与新车检器的性能。前一组实验是算法可行性验证，包括两方面：一是检验其防误检效果；二是计算其检测延迟。后一组实验则是新车检器原型机的功能验证，在高速公路上监控现场环境下实现，主要用来测试新车检器的实际检测识别性能，以及其检测延迟对抓拍模块的实际影响。

1)、算法可行性验证

(1)防误检性能

①样本库

为了检验改进阈值算法的防误检效果，从实验数据中随机抽取得到两类样本库：第一类一类是现有车检器正确检测的样本50个；第二类一类是现有车检器错误检测的样本50个。其中第二类中的样本是属于第四种误检情形，即对同一辆车的多次误触发。

②检测识别率

改进阈值算法对第一类样本库的检测识别率达100％。而到第二类的检测识别率达92％，即对其中4个样本产生误检。可见改进后的算法与现有车检器的单一阈值法相比，前者的检测识别率要高，并且有效地减少多次误触发的误检现象。

③错误检测类型

在使用第二类样本库进行算法验证时，50个样本中只有4个没能正确检测出来。这些误检样本都有以下特征：在车辆已进入线圈区域尚未离开时，线圈频率曲线变化过程中出现了一段平坦的曲线段。

如图40所示，图(a)是一辆大车通过时对应的线圈频率曲线。图(b)是改进阈值算法的检测结果。图(a)中曲线在t₂～t₃时间内有一段平坦区域。由于对车辆离开的检测，本算法采用了平坦性判定法，因此在t₂～t₃时间内会有误判。从图(b)可知，本算法最终输出了两个脉冲，也即出了多次误触发。

对于这类情况，可通过延时判断方法来解决，即在检测到曲线在某个时刻为平坦之后，延时一定时间，再做一次平坦性判定，如果连续两次都是平坦的，那么认为车辆已离开。不过该方法的副作用是检测延时比较大，可能满足不了实时检测的要求。

(2)检测延时

所谓检测延迟，在时间意义上是指在车辆检测应用中，环形线圈车检器检测到通行车辆到达或离开的时刻，与车辆实际进入或离开线圈区域的时刻两者间的时间误差。对于具备抓拍功能的车辆速度监控系统来说，检测延迟的重要性是显而易见的，只要这个值稍大一些，就没法正确抓拍到车辆图像。不过如果是检测交通流或排队长度等交通流参数，检测延迟对它们的影响就非常小了。

根据实际系统要求，一般有抓拍车头图像与车尾图像两类。前者要求在车辆车头到达线圈区域前沿时，启动摄像头拍摄。而后者要求在车辆车尾离开线圈区域后沿时，才启动摄像头抓拍。摄像头有一定的拍摄范围，如果车辆在此范围内就能被抓拍到。实际上只要检测延迟不大，车辆偏离在2米之内，摄像头还是能正常拍摄到所需的车辆图像。

计算检测延迟的理想做法是：在高速公路上监控现场，把新车检器集成到检测系统中，并将目前使用的25帧/秒的普通彩色CCD摄像头换成高速摄像头，当一辆车行驶过线圈附近区域时，一方面启动高速摄像头连续拍摄并保存嵌入有时间信息的车辆图像，另一方面保存嵌入时间信息的车检器的检测数据。通过比较，就能得到车辆进入与离开线圈区域的实际时刻，以及新算法检测到车辆到达与离开线圈的实际时刻，两者之差即是新算法的检测延迟。当然这一过程中存在一些时间误差，如摄像头拍摄延时、数据保存延时等，计算时需要考虑它们的影响。所以实际上也只能得到更精确的近似值。

由于实验条件与时间限制，无法将上述实验付诸实践。环形线圈车检器一般采用了LC振荡电路，其正常工作的频率在10k-150kHz之间。由于该振荡电路的暂态过程非常短，因而当同一辆车以不同速度行驶时，线圈谐振频率的变化趋势是相似的。为此，本实验采取下面的一种模拟做法。

①、实验方法

如图41所示，在实验室环境下建立一套环形线圈车辆检测模拟系统，把一辆小车顺次停放在线圈区域的不同位置，静态测量到一系列的线圈频率值。如图41(b)所示，将各个数值点在坐标轴上画出来，表示线圈频率与小车位置的关系。

接着根据车速的不同来设定插值间隔，对图41(b)的频率数据进行插值后，近似得到了不同车速情况下的频率曲线。如图42所示，假设车检器每隔t个毫秒采样一次，而小车以不同速度v行驶时，在t毫秒内跑完的路程为s米。那么在对图41(b)插值时，需要每隔s米插值一次。因此图中每个数值点不但与某个位置点对应，还与某个时间点对应。

采用改进阈值法处理这些曲线，容易计算出在第n个数值点检测到车辆的到达。又因为事先知道在第m个数值点对应了实际的车辆到达，那么(n-m)*t毫秒就是检测车辆到达的检测延迟，此时小车与线圈的实际相对位置为(n-m)*s米。

同样也可计算出车辆离开时的检测延迟情况。

②、实验步骤

a、将环形线圈铺设在路面，将它与车检器、频率采集工具连接好。线圈与车检器内部的部分电路形成振荡回路，使用频率采集工具测量该振荡电路的频率；

b、沿道路方向在线圈及其附近区域画若干刻度线；

c、将小车的车头停在初始、第二、第三……以及终点刻度线上，采集相应时刻线圈的频率值。于是得到静态情况下，线圈与小车之间的相对位置对线圈频率的影响结果；

d、两组实验：车头对准线圈中心线；车头对准线圈侧边沿；

③、实验示例

如图43所示，环形线圈的形状为一个0.8m×2.8m的长方形，绕了三圈。小车车长为4.1m。该图表示的是车头对准线圈中心线的一组实验：线圈中心在图中横坐标为0m的地方，线圈前沿在横坐标为-0.4m的地方，而线圈后沿在横坐标0.4m的地方，其它类同。车头对准线圈侧边沿的情况也类似，不同的是将横轴从线圈中心移到线圈侧边沿。

④、结果分析

a、测试结果

从实验中可以采集到离散的线圈频率数据。为了观察方便，对这些数据进行插值获得比较平滑的线圈频率曲线，即下面的图示结果。

第一组实验：车头对准线圈中心线，如图44所示。图中小点是线圈频率的采样值，利用插值方法得到它们之间的连线，两条垂直的虚线分别指示车头进入线圈与车尾离开线圈的位置。在小车车头进入线圈区域时，线圈频率曲线开始有明显变化，从平坦转为非平坦；同样在小车车尾离开线圈区域时，线圈频率曲线也开始有明显变化，从非平坦变为平坦。

第二组实验：车头对准线圈侧边沿，如图45所示。两组实验中线圈频率曲线的变化趋势是非常相似的，只是波峰峰值有所差别。第一组的波峰峰值约为1.3KHz，第二组则约为0.9KHz。这表明车辆从线圈中心通过时的线圈频率变化幅度，比起从线圈侧边沿通过的情况要大。

b、检测延迟分析

前两组实验结果非常相似，在此处分析时只选用了第一组实验结果。因为测量点分布疏散，所以获得的实验数据并不多。需要进行适当的插值，才能运用新算法来检测。在插值方法选择上，采用了三次样条函数插值。插值间隔的设定不但与车检器的采样时间有关，还与车辆行驶速度有关。

根据第四章中频率测量模块设计一节，线圈频率的采样时间t可由公式t＝N/f₀计算得到，其中N是分频倍数，f₀为线圈基频。选取分频倍数N为32，当线圈基频在30kHz～100k之间时，采样时间是在1.06ms～0.32ms之间。综合考虑各方面因素，新车检器大约能在1ms之内处理一个采样数据。也即插值的时间间隔t为1ms。

假设车辆以60km/h的速度行驶，它在1ms时间能跑完0.017m的路程，也即插值的距离间隔s为0.017m。改进阈值算法的检测结果是如图46所示。对于车辆到达的检测，小车车头距线圈前沿大约有0.217m，其时间延迟大约为13ms；对于车辆离开的检测，小车车尾距线圈后沿大约有0.98m，其时间延迟为59ms。

车速不同，其检测结果也有所不同。为了直观起见，用Malab工具绘制出来下面的示意图。

检测车辆的到达时：

由图47与图48可知，当车辆速度在在40km/h至180km/h范围之内时，改进算法检测车辆到达的延迟在0ms～30ms之间，而此时车头与线圈前沿的相对位置在0m～1m之间。

检测车辆的离开时：

由图49与图50可知，当车辆速度在在40km/h至180km/h范围之内时，改进算法检测车辆离开的时延在40ms～80ms之间，此时车尾与线圈后沿的相对位置在0.8m～2m之间。

对于配有摄像头抓拍的车辆检测系统应用来说，因为摄像头有一定的拍摄范围，只要汽车偏离在2米之内，系统还是能正常抓拍到超速车辆。前面分析结果表明，无论是检测车辆的到达或离开，相应的车辆偏离都小于2米，符合抓拍要求。也就是说，改进算法的检测时延在实际应用的允许范围之内。

2)车检器功能验证

进行相关实验实验主要用来测试新车检器的检测识别性能，以及其检测延迟对抓拍模块的实际影响。

本实验的实验场所是位于广东汕尾市内高速公路上的某区间测速站。所谓区间测速是按方向采集车辆通行信息，通过比对相同车辆在同方向两个断面内的通行时间，来判定该车辆是否在该路段行程中超速。在该区间测速站，采用了环形线圈触发检测与车牌识别相结合的监控方案。正常情况下，每一辆车经过监控区域时都会被捕捉到，相应车辆信息(主要是车牌和行驶车道信息)通过CDMA无线网络传送至监控管理中心。

在本实验开始前，已把旧车检器换成了本发明的新车检器。

实验内容由两个部分组成。第一部分是检查新车检器的检测识别性能，具体作法是对一定数目的各类通行车辆进行检测，通过其脉冲输出情况；第二部分是检查新车检器的延迟影响，具体作法是抓拍通行车辆，通过对比车尾与线圈后沿的相对位置信息得到的。

(1)检测识别功能

该高速公路上，通行车辆主要有小车、大客车与大货车三类。

由于实验时间限制，本次实验检测到车辆样本数并不多。从实验数据中随机抽取四类车辆样本各30个。统计结果为：

小型车、中型车与大型车均无误检；

特大型车则有1个样本出现多次误触发，其它无误检。

因为新旧车检器不能同时工作，所以无法对比它们的检测识别率。一般情况下，高速公路上行驶的车辆绝大多数是前三类车。从上面数据来看，新车检器的识别率已能满足检测需要。

(2)检测延迟影响

因为晚间拍摄时需启动闪光灯，为避免对驾驶员的视觉干扰，该区间测速站只抓拍车辆车尾图片，本次实验一共采集了40张车辆图片。以下是两个示例。

图51是监控软件上显示的一辆小车抓拍图。图中线圈宽度为1m，车尾与线圈后沿的间距约为1m。监控软件能正确识别到该小车的车牌号码。

图52是一辆大客车的抓拍图。图中车尾与线圈后沿靠得很近，大约1m左右。

统计表明，车辆在离开环形线圈后沿1m～2m之内，就能被系统抓拍到。这也就意味着新车检器的检测延迟符合实际使用要求。

综上所述，新车检器的两方面性能：检测识别率与延迟符合应用要求，具备实用价值。

Claims (7)

1.一种防误检环形线圈车辆检测器，硬件结构上，可分为以下几个模块：振荡电路、参数设置、频率测量、中央处理、RS-232通讯以检测输出等，其特征是环形线圈通过一个1∶1的耦合变压器与车检器的振荡电路模块相连接，形成一个高频振荡回路，频率测量模块对振荡信号进行整形、分频，并将最终计算出的信号频率值送往单片机控制系统，单片机定时采样频率测量模块的测量数值，经过滤波处理后，使用内嵌车检算法进行检测，其检测状态会通过LED显示出来，检测结果也可以脉冲方式输出，或通过RS-232总线发送给上位机：

(1)车检器采用的是电容三点式振荡电路，该电路的反馈电压是从电容两端取出；

(2)频率与灵敏度参数各有四个级别，它们都是用波动开关来调节，频率参数调节是通过开关来选择振荡电路中是否额外再并联一个或两个电容，灵敏度参数调节则是用开关来控制单片机两个通用I/O口的电平，单片机系统启动时会检测这两个I/O口的电平以确定采用何种灵敏度设置；

(3)频率测量模块的测量原理采用mt频率检测法，即多倍精度周期法，是通过测量多个脉冲宽度的办法来降低计数误差e；

(4)车检器的中央处理模块是的主控芯片集成了一个看门狗；

(5)通讯模块的单片机内部集成了一个全双工的串行口，车检器借用该串行口作为测试端口，为测试主机提供实时线圈频率和检测状态数据；

(6)检测输出模块包括一个电脉冲输出与一个绿色LED状态显示，在检测到车辆到达时，开始输出高电平信号并且点亮LED灯；而在检测到车辆离开时，本模块开始输出低电平信号，并熄灭LED灯。

2.根据权利要求1所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于单片机的编程语言为C语言，并在KeilC集成开发环境中完成，单片机系统的频率采集功能主要由两个中断程序完成，包括外部中断0与定时器0中断程序。

3.根据权利要求1所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于在算法模块中，只在没有检测到车辆通行的时候更新基频。

4.根据权利要求1所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于PC端实时显示软件一方面能与采集模块通讯，动态获取车检器的状态信息并在相应窗口实时显示出来，同时还将数据保存以文件形式保存在PC上，另一方面能把保存的文件数据重新显示在相应窗口，方便实验调试，它支持人工对车检器的工作状态数据进行分类保存。

5.根据权利要求1所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于PC端软件内部还集成了一个实时检测算法。

6.根据权利要求1所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于改进了阀值检测算法的设计，采用分段检测，即对于车辆到达的检测，仍采用单一阈值法；在检测车辆的离开时，本算法采用平坦性判定方法；

平坦性判定方法如下：

假设f(t)为一维时域线圈频率曲线，fb为基准频率，Δ1、Δ2与Δ3是不同的阈值，如果对于某时刻t，|f(t)-fb|＜Δ1、|f′(t)|＜Δ2与|f(t)|＜Δ3三个不等式均成立，那么曲线在时刻t是平坦的。

7.根据权利要求1或6所述的一种防误检环形线圈车辆检测器，其特征在于，Δ1、Δ2和Δ3的取值方法为：事先设定Δ1的值，设k1和k2为一个预设的常数，在曲线第一个上升坡面的某个时刻tmax1斜率最大(上升坡面斜率总为正值)，在某个时刻tmax2斜率变化率(取绝对值)最大，那么：

Δ2＝|f′(t max1)|/k1

Δ3＝|f(t max2)|/k2

。

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