CN110599799A - 基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，包括步骤：通过超声波发生装置持续发出超声波信号，并通过超声波接收装置持续采集超声波回波信号；基于超声波信号与超声波回波信号，实时进行当前测量距离解算；对解算出的距离数据进行滤波处理；根据有车特征数据与无车特征数据，判断车位是否为有车状态或无车状态；将当前的车位状态发送至停车计费平台。其显著效果是：大大提高了车辆进出的识别率，为无人值守式智慧停车系统的实施提供了可靠的技术保障。
Description
技术领域
本发明涉及到智能停车技术领域，具体涉及一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法。
背景技术
在我国很多大中型城市中，停车难的问题日益突出，寻找一个合适的停车位对很多司机而言是一件苦不堪言的事情。停车位资源总是有限的，只有高效实时地获取众多停车库的车位状态，才能缓解停车难的困局，所以说对停车位的有效地监测管理是提高城市停车位使用效率的有效手段。
目前，对于停车位的监测管理一般有以下几种方式：人工手动采集方式、车库入口自动计量以及超声波检测技术等。人工手动采集方式需要大量的人力物力，效率很低，车库入口自动计量方式使用简单，但无法确切知道哪些车位是空闲的，特别是某些大型停车场并不适用。针对上述两种方式的不足，目前应用最广泛的则是超声波检测技术。超声波检测技术通过对泊入或驶出车位的车辆进行检测识别，从而实现车位的监测管理。
但现有的停车位超声波检测技术应用上却存在着一定的不足：现有技术对车辆的识别率不高，时常出现误识别，因此在取证、收费过程中存在较大的争议。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，该方法能够提高车辆识别率，提高车位监测管理的可靠性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其关键在于包括如下步骤：
步骤1：通过超声波发生装置持续发出超声波信号，并通过超声波接收装置持续采集超声波回波信号；
步骤2：基于超声波信号与超声波回波信号，实时进行当前测量距离解算；
步骤3：对解算出的距离数据进行滤波处理；
步骤4：根据有车特征数据与无车特征数据，判断车位是否为有车状态或无车状态；
步骤5：将当前的车位状态发送至停车计费平台。
进一步的，所述当前测量距离的计算公式为：
S＝T*V/2，
其中，S为距离值，T为PWM高电平脉宽时间，V为声音在空气中的传播速度。
进一步的，所述滤波处理的具体过程如下：
步骤3.1：获取超声波发射装置的盲测距离；
步骤3.2：将获取的当前测量距离与所述盲测距离一一进行对比；
步骤3.3：滤除小于盲测距离的测量数据。
进一步的，所述有车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与最大测试距离计算得出。
进一步的，所述有车状态为：当所述解算出的距离数据中为有车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为有车状态。
进一步的，所述无车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与无车时超声传感输出固定量值计算得出。
进一步的，所述无车状态为：当所述解算出的距离数据中为无车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为无车状态。
本发明的显著效果是：
通过设置于路沿的超声波传感器检测其与车辆之间的相对距离，然后滤除其中明显不属于距离测试范围的数据，并根据有车特征数据与无车特征数据对滤波后的数据进行识别，从而判定出目标车位是否为有车状态或无车状态。实施本发明实施例，相较于传统的超声波检测技术，大大提高了车辆进出的识别率，为无人值守式智慧停车系统的实施提供了可靠的技术保障。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是PWM受控输出时序图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。
如图1所示，一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，具体步骤如下：
步骤1：通过超声波发生装置持续发出超声波信号，并通过超声波接收装置持续采集超声波回波信号；
在实施时，所述超声波发生装置与超声波接收装置采用现有的防水性超声波模组，该模组使用防水型超声波换能器，工作环境适应性强。模组配套专用喇叭口，以适用更大检测量程要求。
步骤2：基于超声波信号与超声波回波信号，实时进行当前测量距离解算；
所述当前测量距离的计算公式为：
S＝T*V/2，
其中，S为距离值，T＝为PWM高电平脉宽时间，V为声音在空气中的传播速度。在常温下得声速V为348M/S，可简化公式得S＝T/57.5(此时距离S单位为厘米，时间T单位为微秒)。举例：当输出引线“TX”的PWM高电平脉宽时间T3＝T1+T2为10000us时，根据公式计算可得S＝T/57.5＝10000/57.5≈173.9(cm)，表示当前测量距离S的值为173.9厘米。
步骤3：由于在测量过程中可能存在其余障碍物反射会的超声波回波，因此需对解算出的距离数据进行滤波处理，具体步骤如下所述：
步骤3.1：获取超声波发射装置的盲测距离；
步骤3.2：将获取的当前测量距离与所述盲测距离一一进行对比；
步骤3.3：滤除小于盲测距离的测量数据。
为更好的理解，举例说明如下：
若原始数据计算得出所述当前测量距离S分别为：
{data＝142data＝142data＝141data＝142data＝142data＝142进入车库data＝142data＝141data＝141data＝142data＝142data＝141data＝142data＝142data＝141data＝142data＝141data＝141data＝142data＝141}
由于超声的盲测距离是30，因此data>30才为有效数据。
步骤4：根据有车特征数据与无车特征数据，判断车位是否为有车状态或无车状态；
其中，所述有车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与超声传感输出固定量值计算得出，本例选取的超声波模组的盲测距离是30，最大测试距离200厘米，则当数据40<data≤180时为有车特征数据。因此，当所述解算出的距离数据中为有车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为有车状态。
同理，所述无车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与超声传感输出固定量值计算得出，本例选取的超声波模组的盲测距离是30，则当结算处的当前测量距离数据满足Data＝91或者data<1为无车特征数据。因此，当所述解算出的距离数据中为无车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为无车状态。
为保证数据的可靠性，每次判定是否为有车状态或无车状态时，计算所得的有效数据的个数不少于20个。
步骤5：将当前的车位状态发送至停车计费平台，实现智慧停车计费管理。
以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：通过超声波发生装置持续发出超声波信号，并通过超声波接收装置持续采集超声波回波信号；
步骤2：基于超声波信号与超声波回波信号，实时进行当前测量距离解算；
步骤3：对解算出的距离数据进行滤波处理；
步骤4：根据有车特征数据与无车特征数据，判断车位是否为有车状态或无车状态；
步骤5：将当前的车位状态发送至停车计费平台。
2.根据权利要求1所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述当前测量距离的计算公式为：
S＝T*V/2，
其中，S为距离值，T为PWM高电平脉宽时间，V为声音在空气中的传播速度。
3.根据权利要求2所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述滤波处理的具体过程如下：
步骤3.1：获取超声波发射装置的盲测距离；
步骤3.2：将获取的当前测量距离与所述盲测距离一一进行对比；
步骤3.3：滤除小于盲测距离的测量数据。
4.根据权利要求1所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述有车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与最大测试距离计算得出。
5.根据权利要求1所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述有车状态为：当所述解算出的距离数据中为有车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为有车状态。
6.根据权利要求1所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述无车特征数据的数值范围根据超声波发射装置的盲测距离与无车时超声传感输出固定量值计算得出。
7.根据权利要求1所述的基于超声波测距的智慧停车系统车辆识别方法，其特征在于：所述无车状态为：当所述解算出的距离数据中为无车特征数据的占比不小于80％，且漂移数据最大允许值为3时，则判定为无车状态。
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