CN106935037A - 一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 - Google Patents
一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106935037A CN106935037A CN201710273689.9A CN201710273689A CN106935037A CN 106935037 A CN106935037 A CN 106935037A CN 201710273689 A CN201710273689 A CN 201710273689A CN 106935037 A CN106935037 A CN 106935037A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- illuminance
- value
- detection
- magnetic field
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 117
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000005389 magnetism Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 title claims abstract description 7
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 claims abstract description 88
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 41
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 20
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 230000005358 geomagnetic field Effects 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 3
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005294 ferromagnetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000004080 punching Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/042—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using inductive or magnetic detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Measuring Magnetic Variables (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,具体为:所述方法采用光照度和地磁联合进行检测,车辆驶入事件的检测:如果出现了磁场的变化,并且伴随发生了光照度下降,且下降后的照度到达某门限值,则可判定本车位有车辆驶入;车辆驶离事件的检测:车辆的驶离会对地磁场产生扰动,如果出现了磁场的变化,并且伴随光照度值增加,则可判定本车位有车辆驶离。该发明同时利用了车体对地磁场的扰动效应以及对环境光线的遮挡效应,能有效克服传统纯地磁型检测技术面临的邻车位干扰问题,显著提高检测的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置与检测方法。
发明背景
车位检测,即对停车位车辆的有无进行实时探测。该技术在停车引导、停车收费以及与车辆服务有关的许多领域有着广泛的应用前景。一般而言,室内停车位通常采用顶挂式超声波、视频等方式。而对于室外停车位,探测设备无法挂顶安装,地面切割布线成本高,加上风雨、冰雪、雾霾、日照、高温、严寒等复杂的自然因素限制,使得压力感应、超声波、视频、激光、红外、地感、雷达等诸多常见的探测技术难以适用。这些探测技术各自在功耗、制造成本、施工成本、可靠性、抗干扰能力等方面存在天生短板或颠覆性缺陷,如下表:
表1常见的几种探测方法在室外车位探测方面存在的缺陷
鉴于上述常见探测手段存在的缺陷,室外车位探测多采用地磁探测技术。该技术的原理是探测车体的铁磁性部件对地球磁场的扰动,实现对车辆的有无探测。地磁探测属于被动探测,磁场由地球建立,探测器无需主动发射能量,因此可以实现低功耗,实现电池供电。此外,由于磁场天生的强穿透性,能有效克服贴地面安装后的落叶、雨水、冰雪等遮盖影响,是室外停车位探测的理想方案。地磁检测的基本原理可以表示如下:
MDist=|Mt-M0|
MDist=|Mt-M0|
其中,Mt为任意时刻的地磁测量值,M0为车位无车时的地磁测量值,MDist表示车辆对地磁场的扰动幅度,则一般采用以下判定方法:
其中,ThMDist为判定门限,该门限值一般结合具体的传感器,根据实地的历史测量值分析确定。
事实上,从上述判定原理中可以看出,地磁探测也是有缺陷的,这是因为车辆对地磁场的扰动呈区域状分布,其分布不受人为划定的车位线限制。这一特性导致相邻车位之间存在互相干扰的问题。车辆的存在不仅会对本车位的磁感线造成扭曲,而且会对相邻车位的磁感线造成一定程度的扭曲,并且这种干扰型的扭曲程度与车辆类型以及车位密度密切相关,如图1所示:
邻车位干扰会一方面会影响M0值的准确获取,另一方面会导致Mt值在邻车位车辆进出时发生偏差,最终导致MDist值与真实的MDist值存在较大偏差,使得传感器状态判定发生错误,包括“漏检”和“虚检”。“漏检”是指将有车状态判断为无车状态,“虚检”是指将无车状态判断为有车状态。这些错误的出现严重影响该检测技术的实用价值。以比较典型的95%准确率为例,200个车位随时都会存在至少10个车位的误判,这样的误判率,对于停车引导、停车计费等都会造成显著影响。因此,如何有效克服磁场检测技术的邻车位干扰问题,成为车位检测技术走向实用所必须解决的一个问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置与检测方法,同时通过探测车位上光照度、磁场这两种不同的物理量,加以联合处理,实现对车位状态的准确检测。
为了实现上述目的,采用以下技术方案:
一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,其特征在于:所述方法采用光照度和地磁联合进行检测,具体为:
车辆驶入事件的检测:如果出现了磁场的变化,并且伴随发生了光照度下降,且下降后的照度到达某门限值,则可判定本车位有车辆驶入;
车辆驶离事件的检测:车辆的驶离会对地磁场产生扰动,如果出现了磁场的变化,并且伴随光照度值增加,则可判定本车位有车辆驶离。
采用条件删除法进行检测,具体为:
(1)以T为时间间隔,对磁场以及光照度进行周期性的连续采样,并建立缓存队列,保存过去n点的采样值,如下:
磁场采样值队列:M0、M1、M2、...Mn(n=1、2、3...,M0为初始测量值,Mn为第n次的测量值)
光照度采样值队列:L0、L1、L2、...Ln(n=1、2、3...,L0为初始测量值,Ln为第n次的测量值)
每进行一次采样,则计算一次磁场采样值队列的总体方差VarM,计算公式如下:
其中,是指过去n个采样点的平均值,即
(2)指定一个门限值THVarM,当满足以下条件时,认为车位上可能发生了车辆进出事件,否则认为车位上没有发生车辆进出事件:
VarM>THVarM
(3)当满足上述条件时,再通过光照度变化情况实现对事件的筛选;在光照度采样值队列中搜索照度变化的最大值DeltaLMax,方法如下:
DeltaLMax=MAX(|Li-Lj|)
其中,i,j在(0,1,2,…,n)中取值,并且满足i<j;
指定一个门限值THDeltaL,采取以下判定规则,判定是否为本车位事件:
当判定为本车位事件之后,通过以下判定规则判定事件类型:
(4)对于车辆驶入事件,可将车位当前状态无条件置为有车;对于车辆驶离事件,可将车位当前状态无条件置为无车。
3、如权利要求1所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,其特征在于:采用最大似然概率判定法进行检测,具体为:
(1)建立磁扰强度的概率分布模型
当通过人工或者其他具有高可信度的自动化、半自动化方式,确定车位无车时,记录磁场传感器的测量值M0;定义任意时刻的磁场扰动强度MDist如下:
MDist=|Mt-M0|
其中,Mt为任意时刻t的磁场测量值,该时刻可能有车,也可能无车;
然后,建立MDist取值对应于“有车”、“无车”两种状态的概率分布模型;
其中,f0(MDist)表示MDist取值对应的无车状态的概率密度,f1(MDist)表示MDist取值对应的有车状态的概率密度,当MDist越大时,有车的可能性越大,当MDist越小,无车的可能性越大;
z1是有车状态下,MDist可能出现的最小值;
z0是无车状态下,MDist可能出现的最大值;
h1是在有车状态下,MDist在取值为γ处的概率密度,γ为探测器饱和值,即磁扰强度的最大输出值;
h0是在无车状态下,MDist在取值为0处的概率密度,0表示无磁扰的情况;
概率密度函数:
其中
(2)建立光照度变化量的概率分布模型
定义任意时刻t的光照度相对于前一时刻t-1的变化量ΔLum如下:
ΔLum=Lum(t)-Lum(t-1)
建立光照度变化量的概率分布模型;
其中,f0(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶离事件的概率密度函数;f1(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶入事件的概率密度函数;
当ΔLum取值为α时,f0(ΔLum)取值为0,f1(ΔLum)取值为H1,表明发生车辆驶入事件的概率较大,而发生车辆驶离的可能性极低;
当ΔLum取值为β时,f0(ΔLum)取值为H0,f1(ΔLum)取值为0,表明发生车辆驶离事件的概率较大,而发生车辆驶入的可能性极低;
上述的α以及β取值表示光照极强的情况下,在光照度传感器的饱和输出值后,在车辆驶入和驶离的两种情况下,光照度的增加量;
Z0的物理含义是车辆驶离时,照度反而降低的异常状况下,光照度的最大降幅;
Z1的物理含义是车辆驶入时,照度反而增加的异常状况下,光照度的最大增幅;
此外,根据概率密度函数定义,满足以下等式:
根据以上模型,可以推导出与光照度变化量相关的概率密度函数如下:
其中
(3)基于最大似然概率的二元判定
由于光照度变化量与磁扰强度是两个完全不同的物理量,因此近似认为光照度的变化与磁扰强度的变化不存在明显的相关性,近似为独立事件;因此,对于任意时刻的ΔLum与MDist,“有车”和“无车”两种状态的概率密度如下:
其中,f0体现了“无车”的概率,f1体现了“有车”的概率;因此,取概率最大者作为判定结果,即:
一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置包括有磁场传感器和光照度传感器,磁场传感器和光照度传感器向处理单元传递测量到的信号或数据。
处理单元将处理后的信息与通信单元进行相互交换。
所述装置有一个壳体,光照度传感器位于壳体内部、嵌入壳体壁或者贴附在壳体表面。
外壳由透光的材料制成,或者由具有透光窗和\或透光孔结构的不透光的材料制成,光照度传感器位于壳体内部。
磁场传感器和光照度传感器通过模拟信号或者UART、I2C、SPI类型的数字接口向处理单元传递信号或数据。
一种采用上述方法的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置包括有磁场传感器和光照度传感器,磁场传感器和光照度传感器通过模拟信号或者UART、I2C、SPI等数字接口向处理单元传递测量到的信号或者数据。
处理单元将处理后的信息与通信单元进行相互交换。
所述装置有一个壳体,光照度传感器位于壳体内部、嵌入壳体壁或者贴附在壳体表面。
外壳由透光的材料制成,或者由具有透光窗和\或透光孔结构的不透光的材料制成,光照度传感器位于壳体内部。
该类型检测装置相比于其他类型检测手段,主要具有以下优势:
(1)通过利用车辆对光照的遮挡效应,克服传统纯地磁检测所遇到的邻车位干扰问题,显著提高检测准确率;
(2)由于所采用的光照度传感器和磁场传感器都属于被动探测技术,探测装置本身不需要发射任何能量,因此功耗极低,便于采用电池、太阳能等容量有限的方式供电;
(3)相比于超声波、激光、红外等探测方法,由于利用了光线的反射、折射、衍射效应,具有较强的抗污渍、泥土、落叶等杂物遮挡的能力;
(4)实现成本较低,其采用的光照度传感器和磁场传感器均有成熟、量产、易于从市场采购的型号产品,利于大范围、大批量推广应用;
(5)施工成本低,除了打孔之外,无需布线、切割地面等,施工便捷。
该发明同时利用了车体对地磁场的扰动效应以及对环境光线的遮挡效应,能有效克服传统纯地磁型检测技术面临的邻车位干扰问题,显著提高检测的准确率。
附图说明
图1为车辆对相邻车位的磁场扰动示意图;
图2为本发明中装置的组成框图;
图3为本发明中装置的组成结构图;
图4为本发明中装置克服杂物遮挡示意图;
图5为照度条件示意图;
图6为光线垂直照射的邻车位车辆进出影响示意图;
图7为光线倾斜照射时的邻车位车辆进出影响示意图;
图8为光线斜照时的车身遮挡示意图;
图9为MDist对应的概率分布模型;
图10为光照度变化量对应的概率分布模型
图中,L为外界光线,B为电池,H为外壳,S1为光照度传感器,S2为磁场传感器,T为通光孔\通光窗;Z为污渍、泥土、落叶等遮盖物。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的说明。
如图2所示,光照度传感器S1、磁场传感器S2通过模拟信号或者I2C、SPI、UART等数字接口与处理单元P相连。
其中,S1可以是对数光照度传感器或者线性光照度传感器,其作用是将光照度转换为电信号,其输出可以是模拟电压或电流信号或者I2C、SPI等数字接口信号。在具体实现上,可以采用但不限于采用较为常见的光敏电阻器或者专用的环境光照度传感器。例如,Murata的LT-1PA01、TI的OPT3006\OPT3002\OPT3001、Silicon Labs的Si1153\Si1133、OSRAM的SFH3716\SFH5711\SFH3711\SFH3710\SFH3410等。
S2磁场传感器的作用是将磁场强度信号转换为电信号,使得检测装置能够测量到地球磁场的变化。在具体实现上,可以采用但不限于采用目前市面上常见的1轴、2轴、3轴磁阻传感器、数字磁罗盘或者带有磁罗盘功能的6轴传感器、9轴传感器等。例如,Honeywell的HMC5883\HMC5983(已经停产)、NXP的MAG3110\FXOS8700CQ、ST(意法半导体)的LIS3MDL\LSM303AGR\LSM303AH\LSM303C\LSM303D\LSM303DLHC等。
处理单元P可以是C51系列、STM系列、MSP系列、AVR系列等各种不同系列的单片机或者具有相似功能的处理器,其实现的功能是采集、处理光照度传感器和磁场传感器的测量数据。
通信单元C可以是采用无线方式或者有线方式实现的功能单元,其功能是实现测量数据或者检测结果的输出或者上报。供电单元可以采用电池或者有线供电方式实现,其作用是为探测器的工作供电。
此外,探测装置中,S1、S2、P可以部分或者全部集成到单片的集成电路中,从而进一步降低探测装置在大批量生产时的制造成本,同时缩小体积,并提高可靠性,进一步提高该检测装置的工程实用价值。
如图3所示,S1、S2两类传感器可以位于外壳H所形成的腔体内部,也可以嵌入外壳壁中,或者贴附在壳体表面,壳体上可以根据需要开设通光孔或者通光窗,最终目的是实现外界光线L能够被S1探测。
如图4所示,该装置安装在地面时,可以借助通体或半通体透光、多孔开窗等外壳设计克服地表污渍、泥土、落叶等对光线的遮挡影响。这样的设计充分利用了光线的反射、折射、衍射特性,确保光照度传感器对光照度的探测能力。
此外,由于检测装置的抗邻车位干扰功能需要借助于环境的光线照射,对于夜间、室内等环境光照度较低的情况,可以借助路灯等人工手段提供辅助光源,如图5所示:在低照度环境,且无法提供人工辅助照明的情况下,检测装置可从光照度-地磁联合检测,退化为纯地磁检测,继续提供车位状态的检测功能。
1.1.复合型检测方法的原理以及具体实现
1.1.1.复合型检测方法采用以下原理排除邻车位干扰
复合型检测方法是一种建立在前述复合型检测装置基础之上的数据处理以及状态判定方法。如图6所示,当光线为垂直照射或者接近于垂直照射时,车辆的进入与驶离只会对本车位的光照度产生影响。因此,当探测到磁场扰动时,可以根据是否发生光照度变化,判定是否是本车位发生了车辆进出事件,从而有效排除邻车位车辆进出造成的磁场干扰;
此外,如图7和图8所示,当光线为倾斜照射时,由于车身阴影的影响,A车位车辆的驶入与驶离会对C一侧的车位光照度产生影响,对B一侧仍然不会有影响。基于此原理,仍然可以增强B车位的抗邻车位干扰能力。对于C车位,由于A车位的车身只遮挡了一个方向照射过来的光线,对于其余方向的照射并不会产生明显影响,因此其照度的降幅是有限度的,借此可以排除光线斜照时的邻车位遮挡影响。
以上原理可归纳如下:
(1)车辆驶入事件的检测原理:车辆的驶入会对地磁场产生扰动,同时由于有车与无车时,照射到装置上的光线量L存在显著区别,即当车位上有车辆驶入停放时,由于车身会遮挡光线,装置的光照度传感器所探测到的光照度会降低。因此,如果出现了磁场的变化,并且伴随发生了光照度下降,且下降后的照度足够低,则可判定本车位有车辆驶入。
(2)车辆驶离事件的检测原理:车辆的驶离会对地磁场产生扰动,同时由于车身对光线的遮挡作用消失,装置的光照度传感器所探测到的光照度会增加,因此如果出现了磁场的变化,并且伴随光照度值增加,则可判定本车位有车辆驶离。
1.1.2.复合型检测方法采用以下原理排除非车辆的其他物体干扰:
由于此类检测装置能够检测磁场和光照度个不同类型的物理量,因此,只有在被检测物体同时具备磁场以及光照度两个不同类型的物理特征时,才能被此类检测装置检测。因此,此类检测装置可以克服许多常见的非车辆目标干扰。如下表所示,对比车辆、人体、动物、行李箱、自行车这几种停车位上常见的物体,车辆才具有最为显著的检测特征:
表2常见目标的地磁、光照度特征对比
目标类型 | 能否扰动地磁场 | 能否影响光照度 |
车辆 | 能 | 能 |
人体 | 不能 | 能 |
动物 | 不能 | 能 |
行李箱 | 不一定 | 能 |
自行车 | 能 | 不一定 |
1.1.3.复合型检测方法的实现
基于上述原理,复合型检测方法至少可以通过两种方式实现,即条件筛除法与最大似然概率判定法。
1.1.3.1.条件筛除法
以T为时间间隔,对磁场以及光照度进行周期性的连续采样,并建立缓存队列,保存过去n点的采样值,如下:
磁场采样值队列:M0、M1、M2、...Mn(n=1、2、3...,M0为初始测量值,Mn为第n次的测量值)
光照度采样值队列:L0、L1、L2、…Ln(n=1、2、3...,L0为初始测量值,Ln为第n次的测量值)
每进行一次采样,则计算一次磁场采样值队列的总体方差VarM,计算公式如下:
其中,是指过去n个采样点的平均值,即
指定一个门限值THVarM,当满足以下条件时,认为车位上可能发生了车辆进出事件,否则认为车位上没有发生车辆进出事件:
VarM>THVarM
其中,门限值THVarM的取值可以根据传感器灵敏度需求进行调整,需要在传感器实现之后,实地测试确定。
当满足上述条件时,再通过光照度变化情况进一步确认事件的发生以及属性,实现对事件的筛选。为此,在光照度采样值队列中搜索照度变化的最大值DeltaLMax,方法如下:
DeltaLMax=MAX(Li-Lj)
其中,i,j在(0,1,2,…,n)中取值,并且满足i<j。
指定一个门限值THDeltaL,采取以下判定规则,判定是否是本车位事件:
其中,门限值THDeltaL的取值需要根据光照度传感器的灵敏度确定,可以在传感器实现之后,实地测试确定。
当判定为本车位事件之后,通过以下判定规则判定事件类型:
其中Li、Lj是满足前述是否本车位事件判定规则的照度值。
对于车辆驶入事件,可将车位当前状态无条件置为有车;对于车辆驶离事件,可将车位当前状态无条件置为无车。
1.1.3.2.最大似然概率判定法
最大似然概率法是通过概率运算实现光照度与磁场测量数据的融合,分别得到“有车”、“无车”两种状态的概率,然后取概率最大者作为最终的判定输出。具体实现方法如下:(4)建立磁扰强度的概率分布模型
当通过人工或者其他具有高可信度的自动化、半自动化方式,确定车位无车时,记录磁场传感器的测量值M0。定义任意时刻的磁场扰动强度MDist如下:
MDist=|Mt-M0|
其中,Mt为任意时刻t的磁场测量值,该时刻可能有车,也可能无车。
然后,建立MDist取值对应于“有车”、“无车”两种状态的概率分布模型。概率分布模型与车位的地点、环境以及来往车辆的类型等因素有关。其中一种较为简洁、通用的分段线性模型如图9:
其中,f0(MDist)表示MDist取值对应的无车状态的概率密度,f1(MDist)表示MDist取值对应的有车状态的概率密度。可见,当MDist越大时,有车的可能性越大,反之,当MDist越小,则无车的可能性越大。
例如,当MDist=0时,f0(MDist)取值为h0,而f1(MDist)取值为0,表明,当MDist=0时,无车的可能性远大于有车的可能性;当MDist的取值为γ=0xFFFF时(0xFFFF为探测器饱和值,即磁扰强度的最大输出值),f0(MDist)取值为0,而f1(MDist)取值为h1,表明,当MDist=0xFFFF时,有车的可能性远大于无车的可能性。
图中z1的物理含义是有车状态下,MDist可能出现的最小值。在某些情况下,车辆的停放位置、底盘高度等因素造成探测器探测到的磁扰强度较低,甚至可能低于无车状态下的磁扰强度。
图中z0的物理含义是无车状态下,MDist可能出现的最大值。在某些情况下,即便车位处于无车状态,由于传感器温度漂移、邻车位干扰等因素造成磁扰强度较高,甚至可能高于某些有车状态下的磁扰强度。
此外,根据概率密度函数的定义,满足以下等式:
根据以上模型,可以推导出以下概率密度函数:
其中
(5)建立光照度变化量的概率分布模型
定义任意时刻t的照度相对于前一时刻t-1的变化量ΔLum如下:
ΔLum=Lum(t)-Lum(t-1)
根据车辆驶离,光照度增大;车辆驶入,光照度减小的原理,建立光照度变化量的概率分布模型。其中一种较为简洁、通用的分段线性模型如图10:
其中,f0(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶离事件的概率密度函数;f1(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶入事件的概率密度函数。
当光照极强时,例如夏天正午,阳光直射情况下,传感器在被直接照射时,其照度输出可能达到饱和值。在这种情况下,当车辆驶入时,照度下降量为α;当车辆驶离时,照度增加量为β.
例如,当ΔLum取值α=-50时,f0(ΔLum)取值为0,f1(ΔLum)取值为H1,表明发生车辆驶入事件的概率较大,而发生车辆驶离的可能性极低。
以此类推,当ΔLum取值β=50时,f0(ΔLum)取值为H0,f1(ΔLum)取值为0,表明发生车辆驶离事件的概率较大,而发生车辆驶入的可能性极低。
上述的50以及-50取值表示光照度传感器的饱和输出值(单位是dBLux),代表光照极强的情况下,例如夏天正午阳光直射时,传感器达到饱和输出时的极值。实际的取值需要根据具体实现的传感器参数进行修正,因为不同的光照度传感器可能存在不同的饱和输出值。
图中Z0的物理含义是车辆驶离时,照度反而降低的异常状况下,照度的最大降幅;
图中Z1的物理含义是车辆驶入时,照度反而增加的异常状况下,照度的最大增幅。
此外,根据概率密度函数定义,满足以下等式:
根据以上模型,可以推导出与光照度变化量相关的概率密度函数如下:
其中
(6)基于最大似然概率的二元判定准则
由于光照度变化量与磁扰强度是两个完全不同的物理量,因此近似认为光照度的变化与磁扰强度的变化不存在明显的相关性,近似为独立事件。因此,对于任意时刻的ΔLum与MDist,“有车”和“无车”两种状态的概率密度如下:
其中,f0体现了“无车”的概率,f1体现了“有车”的概率。因此,取概率最大者作为判定结果,即:
最大似然概率判定法通过概率运算法则实现了磁扰强度以及光照度变化这两种物理量的融合处理,形成任意时刻“有车”、“无车”两种结果的可能性数值,并且通过比较两个数值,取最大者为最终判定输出。同时,所采用的概率模型为简化的线性分段模型,不存在过度复杂的数学运算,对于处理器、内存资源要求较低,利于工程实现。
此类复合型检测装置在构成上具有以下特征:
(1)同时具有光照度和磁场两种物理量的探测部件以及探测功能,即通过采用光照度传感器和磁场传感器实现对车位光照度、地磁场这两种物理量的探测,其中光照度传感器和磁场传感器可以是分离的单一功能传感器,也可以是集成在一起的组合传感器;
(2)采用透明、半透明或者虽不透明但能透过一定光线的材料做成的外壳,或者通过在无法透光的外壳上开透光窗、透光孔实现透光,其最终目的是使得外界照射到车位上的光线能够被装置的光照度传感器采集到;
(3)在外壳设计上,通过选用通体透光、半通体透光或者多透光窗、多透光孔的设计,同时利用光线在壳体中的反射、折算、衍射原理,克服污渍、落叶等对光照的遮挡影响;
(4)可能但未必一定具有无线传输功能单元或者有线传输功能单元,实现对探测数据或者检测结果的上报;
(5)可能但未必一定具有电池供电单元或者有线供电单元,为探测装置供电。
Claims (12)
1.一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,其特征在于:所述方法采用光照度和地磁联合进行检测,具体为:
车辆驶入事件的检测:如果出现了磁场的变化,并且伴随发生了光照度下降,且下降后的照度到达某门限值,则可判定本车位有车辆驶入;
车辆驶离事件的检测:车辆的驶离会对地磁场产生扰动,如果出现了磁场的变化,并且伴随光照度值增加,则可判定本车位有车辆驶离。
2.如权利要求1所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,其特征在于:采用条件删除法进行检测,具体为:
(1)以T为时间间隔,对磁场以及光照度进行周期性的连续采样,并建立缓存队列,保存过去n点的采样值,如下:
磁场采样值队列:M0、M1、M2、...Mn(n=1、2、3...,M0为初始测量值,Mn为第n次的测量值)
光照度采样值队列:L0、L1、L2、...Ln(n=1、2、3...,L0为初始测量值,Ln为第n次的测量值)
每进行一次采样,则计算一次磁场采样值队列的总体方差VarM,计算公式如下:
其中,是指过去n个采样点的平均值,即
(2)指定一个门限值THVarM,当满足以下条件时,认为车位上可能发生了车辆进出事件,否则认为车位上没有发生车辆进出事件:
VarM>THVarM
(3)当满足上述条件时,再通过光照度变化情况实现对事件的筛选;在光照度采样值队列中搜索照度变化的最大值DeltaLMax,方法如下:
DeltaLMax=MAX(|Li-Lj|)
其中,i,j在(0,1,2,…,n)中取值,并且满足i<j;
指定一个门限值THDeltaL,采取以下判定规则,判定是否为本车位事件:
当判定为本车位事件之后,通过以下判定规则判定事件类型:
(4)对于车辆驶入事件,可将车位当前状态无条件置为有车;对于车辆驶离事件,可将车位当前状态无条件置为无车。
3.如权利要求1所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法,其特征在于:采用最大似然概率判定法进行检测,具体为:
(1)建立磁扰强度的概率分布模型
当通过人工或者其他具有高可信度的自动化、半自动化方式,确定车位无车时,记录磁场传感器的测量值M0;定义任意时刻的磁场扰动强度MDist如下:
MDist=|Mt-M0|
其中,Mt为任意时刻t的磁场测量值,该时刻可能有车,也可能无车;
然后,建立MDist取值对应于“有车”、“无车”两种状态的概率分布模型;
其中,f0(MDist)表示MDist取值对应的无车状态的概率密度,f1(MDist)表示MDist取值对应的有车状态的概率密度,当MDist越大时,有车的可能性越大,当MDist越小,无车的可能性越大;
z1是有车状态下,MDist可能出现的最小值;
z0是无车状态下,MDist可能出现的最大值;
h1是在有车状态下,MDist在取值为γ处的概率密度,γ为探测器饱和值,即磁扰强度的最大输出值;
h0是在无车状态下,MDist在取值为0处的概率密度,0表示无磁扰的情况;
概率密度函数:
其中
(2)建立光照度变化量的概率分布模型
定义任意时刻t的光照度相对于前一时刻t-1的变化量ΔLum如下:
ΔLum=Lum(t)-Lum(t-1)
建立光照度变化量的概率分布模型;
其中,f0(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶离事件的概率密度函数;f1(ΔLum)表示与ΔLum取值相对应的车辆驶入事件的概率密度函数;
当ΔLum取值为α时,f0(ΔLum)取值为0,f1(ΔLum)取值为H1,表明发生车辆驶入事件的概率较大,而发生车辆驶离的可能性极低;
当ΔLum取值为β时,f0(ΔLum)取值为H0,f1(ΔLum)取值为0,表明发生车辆驶离事件的概率较大,而发生车辆驶入的可能性极低;
上述的α以及β取值表示光照极强的情况下,在光照度传感器的饱和输出值后,在车辆驶入和驶离的两种情况下,光照度的增加量;
Z0的物理含义是车辆驶离时,照度反而降低的异常状况下,光照度的最大降幅;
Z1的物理含义是车辆驶入时,照度反而增加的异常状况下,光照度的最大增幅;
此外,根据概率密度函数定义,满足以下等式:
根据以上模型,可以推导出与光照度变化量相关的概率密度函数如下:
其中
(3)基于最大似然概率的二元判定
由于光照度变化量与磁扰强度是两个完全不同的物理量,因此近似认为光照度的变化与磁扰强度的变化不存在明显的相关性,近似为独立事件;因此,对于任意时刻的ΔLum与MDist,“有车”和“无车”两种状态的概率密度如下:
其中,f0体现了“无车”的概率,f1体现了“有车”的概率;因此,取概率最大者作为判定结果,即:
4.一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置包括有磁场传感器和光照度传感器,磁场传感器和光照度传感器向处理单元传递测量到的信号或数据。
5.如权利要求4所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:处理单元将处理后的信息与通信单元进行相互交换。
6.如权利要求4或5所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置有一个壳体,光照度传感器位于壳体内部、嵌入壳体壁或者贴附在壳体表面。
7.如权利要求6所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:壳体由透光的材料制成,或者由具有透光窗和\或透光孔结构的不透光的材料制成,光照度传感器位于壳体内部。
8.如权利要求4所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:磁场传感器和光照度传感器通过模拟信号或者UART、I2C、SPI类型的数字接口向处理单元传递信号或数据。
9.一种采用权利要求1或2所述方法的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置包括有磁场传感器和光照度传感器,磁场传感器和光照度传感器通过模拟信号或者UART、I2C、SPI等数字接口向处理单元传递测量到的信号或者数据。
10.如权利要求9所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:处理单元将处理后的信息与通信单元进行相互交换。
11.如权利要求9或10所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:所述装置有一个壳体,光照度传感器位于壳体内部、嵌入壳体壁或者贴附在壳体表面。
12.如权利要求11所述的基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测装置,其特征在于:壳体由透光的材料制成,或者由具有透光窗和\或透光孔结构的不透光的材料制成,光照度传感器位于壳体内部。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710273689.9A CN106935037B (zh) | 2017-04-25 | 2017-04-25 | 一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710273689.9A CN106935037B (zh) | 2017-04-25 | 2017-04-25 | 一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106935037A true CN106935037A (zh) | 2017-07-07 |
CN106935037B CN106935037B (zh) | 2019-12-10 |
Family
ID=59438393
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710273689.9A Expired - Fee Related CN106935037B (zh) | 2017-04-25 | 2017-04-25 | 一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106935037B (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108492384A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-09-04 | 海涛 | 地磁车辆模拟器、停车计时收费系统的检定装置和方法 |
CN108711309A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-10-26 | 桂林航天工业学院 | 基于互联网与窄带物联网的智慧泊车诱导系统及方法 |
CN108831188A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-11-16 | 桂林航天工业学院 | 基于窄带物联网的无线地磁车位智能感知设备及方法 |
CN108961777A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-12-07 | 西安鸿儒硕学电子科技有限公司 | 一种基于地磁场的车位状态监测方法及装置 |
CN109544978A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-29 | 重庆甲虫网络科技有限公司 | 一种基于地磁传感器与光线传感器的车辆检测算法 |
CN110660227A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-07 | 杭州立方控股股份有限公司 | 一种车辆检测方法以及车辆检测系统 |
CN110728847A (zh) * | 2019-08-07 | 2020-01-24 | 厦门南鹏物联科技有限公司 | 车位检测装置 |
CN110766952A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-02-07 | 中佳易科技(北京)有限责任公司 | 一种停车检测装置及方法 |
CN112053584A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-08 | 杭州目博科技有限公司 | 一种用于路牙的车位检测设备及其管理方法 |
CN113223321A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-06 | 广东白云学院 | 车位检测装置及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001250195A (ja) * | 2000-03-03 | 2001-09-14 | Chuo Electronics Co Ltd | 車両検知方法及び駐車装置 |
CN102812383A (zh) * | 2009-09-28 | 2012-12-05 | 加泰罗尼亚理工大学 | 用于采用光传感器和磁传感器持续检测车辆的存在的方法和装置 |
CN203931204U (zh) * | 2013-11-08 | 2014-11-05 | 上海微悦科技有限公司 | 一种复合型车位检测装置 |
CN104794934A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-22 | 北京我联科技有限公司 | 车位检测方法和系统以及服务器 |
CN205016074U (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 无锡华赛伟业传感信息科技有限公司 | 一种车位检测系统 |
-
2017
- 2017-04-25 CN CN201710273689.9A patent/CN106935037B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001250195A (ja) * | 2000-03-03 | 2001-09-14 | Chuo Electronics Co Ltd | 車両検知方法及び駐車装置 |
CN102812383A (zh) * | 2009-09-28 | 2012-12-05 | 加泰罗尼亚理工大学 | 用于采用光传感器和磁传感器持续检测车辆的存在的方法和装置 |
CN203931204U (zh) * | 2013-11-08 | 2014-11-05 | 上海微悦科技有限公司 | 一种复合型车位检测装置 |
CN104794934A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-22 | 北京我联科技有限公司 | 车位检测方法和系统以及服务器 |
CN205016074U (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 无锡华赛伟业传感信息科技有限公司 | 一种车位检测系统 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108492384A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-09-04 | 海涛 | 地磁车辆模拟器、停车计时收费系统的检定装置和方法 |
CN108492384B (zh) * | 2018-05-25 | 2023-09-19 | 海涛 | 地磁车辆模拟器、停车计时收费系统的检定装置和方法 |
CN108711309A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-10-26 | 桂林航天工业学院 | 基于互联网与窄带物联网的智慧泊车诱导系统及方法 |
CN108831188A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-11-16 | 桂林航天工业学院 | 基于窄带物联网的无线地磁车位智能感知设备及方法 |
CN108961777A (zh) * | 2018-08-21 | 2018-12-07 | 西安鸿儒硕学电子科技有限公司 | 一种基于地磁场的车位状态监测方法及装置 |
CN109544978A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-29 | 重庆甲虫网络科技有限公司 | 一种基于地磁传感器与光线传感器的车辆检测算法 |
CN110728847A (zh) * | 2019-08-07 | 2020-01-24 | 厦门南鹏物联科技有限公司 | 车位检测装置 |
CN110660227A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-07 | 杭州立方控股股份有限公司 | 一种车辆检测方法以及车辆检测系统 |
CN110766952A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-02-07 | 中佳易科技(北京)有限责任公司 | 一种停车检测装置及方法 |
CN112053584A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-08 | 杭州目博科技有限公司 | 一种用于路牙的车位检测设备及其管理方法 |
CN112053584B (zh) * | 2020-08-21 | 2021-07-27 | 杭州目博科技有限公司 | 一种基于地磁、雷达及摄像的路牙车位状态预测管理系统及其管理方法 |
CN113223321A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-06 | 广东白云学院 | 车位检测装置及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106935037B (zh) | 2019-12-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106935037B (zh) | 一种基于光照度与地磁联合探测的复合型车位检测方法与检测装置 | |
US11486548B2 (en) | System for detecting crack growth of asphalt pavement based on binocular image analysis | |
CN103632569B (zh) | 一种双轴地磁车位检测方法和装置 | |
Beyrich et al. | Results from one-year continuous operation of a large aperture scintillometer over a heterogeneous land surface | |
Poltera et al. | PathfinderTURB: an automatic boundary layer algorithm. Development, validation and application to study the impact on in situ measurements at the Jungfraujoch | |
CN103630474A (zh) | 多车道机动车尾气pm2.5遥测装置 | |
CN108053655A (zh) | 一种复合地磁车辆检测器及检测方法 | |
KR101161781B1 (ko) | 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법 | |
CN117079424A (zh) | 基于光伏电池供电的远程森林火灾监测预警系统及方法 | |
CN112133106B (zh) | 一种基于地磁特征的车流量检测方法及系统 | |
CN107499791A (zh) | 一种垃圾卸货车间 | |
US20240303993A1 (en) | Catenary icing detection method based on infrared imaging and meteorological monitoring | |
KR20170025709A (ko) | 황사와 연무 통합 예측 및 검증 방법 및 시스템 | |
CN113643557A (zh) | 一种智能自动抓拍的可移动交通信号灯及其使用方法 | |
CN109469188A (zh) | 一种基于NB-IoT通信技术的智能雨水井盖 | |
CN212779361U (zh) | 智能装置 | |
CN206021512U (zh) | 一种暴雨型稀性泥石流的检测预报预警装置 | |
CN113917564A (zh) | 多参数分析遥感式路面气象状况检测仪及检测方法 | |
CN203587495U (zh) | 雨滴感应装置 | |
CN206292891U (zh) | 一种基于人体特征识别的门禁控制系统 | |
CN105387931A (zh) | 一种基于道路照明测量车的快速测量系统 | |
CN206194083U (zh) | 一种基于雨量计与温湿度测量的道路结冰监测装置 | |
CN210243871U (zh) | 一种防浇灌雨量智能判断系统 | |
CN210243872U (zh) | 一种多气象要素连续自动监测雨量计 | |
JP6503825B2 (ja) | 太陽光発電装置、センシング装置及び情報処理システム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20191210 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |