CN112835061B - 基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法与系统，所述方法包括以下步骤：无车辆经过时，使驱动电机以预设转速n带动三棱镜转动，对ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得第0扇形检测面；通过所述第0扇形检测面获得一系列地面扫描点，读取每个地面扫描点与所述三棱镜之间的距离L_i以及每个地面扫描点与所述三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角Φ_i，根据距离L_i和夹角Φ_i计算出每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i以及每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i，并将所述夹角Φ_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i存储至第0数组内，获得基准平面点阵。本发明能够同时输出车辆分离信号与车辆宽度高度数据。

Description

基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法与系统

技术领域

本发明涉及激光检测技术领域，具体的说，涉及了一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法与系统。

背景技术

传统动态称重系统一般包括称重设备、车辆分离设备、外轮廓尺寸检测设备、车型识别设备和车牌识别设备。在科技治超行业，无论哪种形式的称重设备均需要车辆分离设备将不同车辆的重量和轴数进行分离，依次作为超限参数的自动化检测的基础；而超限参数的自动检测则依靠各种形式的外轮廓尺寸检测设备。

常规动态车辆分离方法包括调制光信号幕式和地感线圈式，调制光信号幕式的缺点是仅适用于低速单车道场合，且安装成本较高易遭受车辆撞击损坏；地感线圈式的问题是高底盘拖挂货车易产生分车错误，安装需破坏路面。

现有的车辆分离与车辆宽高检测分属不同设备与系统，存在安装使用复杂、成本高和效率低的问题。

为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法与系统。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

本发明第一方面提供一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，所述动态车辆分离与宽高检测方法包括以下步骤：

无车辆经过时，使驱动电机以预设转速n带动三棱镜转动，对ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得第0扇形检测面；通过所述第0扇形检测面获得一系列地面扫描点，读取每个地面扫描点与所述三棱镜之间的距离L_i以及每个地面扫描点与所述三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角Φ_i，根据距离L_i和夹角Φ_i计算出每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i以及每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i，并将所述夹角Φ_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i存储至第0数组内，获得基准平面点阵；

进行车辆分离与宽高检测时，根据车辆表面或地面反射回的调制光信号，按照扫描周期T的顺序获得N个扇形检测面，每个扇形检测面对应一系列待测像素点；

读取每个待测像素点与所述三棱镜之间的距离L’_i以及每个待测像素点与所述三棱镜之间连接线与水平方向的夹角Φ’_i，根据距离L’_i和夹角Φ’_i计算出每个待测像素点与三棱镜之间的水平距离X’_i以及每个待测像素点与三棱镜之间的垂直距离Y’_i，并将所述夹角Φ’_i、所述水平距离X’_i和垂直距离Y’_i存储至相应数组内，获得N个平面点阵；

对于每个平面点阵进行修正，获得N个修正平面点阵，获取N个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值，并在检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值均超过预设阈值时，将对应的平面点阵标记为第一平面点阵，并判定有车辆驶入待测区域，生成车辆驶入信号并输出；在输出车辆驶入信号后，若检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值或者目标纵向高度差值未超过预设阈值，则将该平面点阵作为第M平面点阵，并判定该车辆驶出待测区域，生成车辆驶出信号并输出；

按照扫描周期的时间顺序依次获取第一平面点阵至第M平面点阵，将所述第一平面点阵至所述第M平面点阵与所述基准平面点阵进行对比，剔除M个平面点阵中与所述基准平面点阵中的地面扫描点重合的待测像素点，通过剩余待测像素点构建N个实时车辆宽高截面；

基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度，将N个待测车辆宽度中的最大值作为待测车辆实际宽度，将N个待测车辆高度中最大值作为待测车辆实际高度，并进行输出。

本发明第二方面提供一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测系统，包括N个车辆分离与宽高检测装置、网络交换机和工控机，每个所述车辆分离与宽高检测装置包括三棱镜、ToF传感器、驱动电机和控制器，所述三棱镜、所述ToF传感器、所述驱动电机和所述控制器设置在待测区域上方，驱动电机传动连接所述三棱镜，按间隔距离d布设所述三棱镜和所述ToF传感器，使三棱镜的中心点与ToF传感器的镜头中心点处于同一水平面，在进行车辆分离与宽高检测过程中，所述ToF传感器的镜头方向和镜头角度保持不变；

所述控制器与所述ToF传感器通信连接，并执行上述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法的步骤，以及通过所述网络交换机向所述工控机传输相应待测区域的车辆驶入信号、车辆驶出信号、待测车辆宽度和待测车辆高度；

所述工控机在接收到相应待测区域的车辆驶入信号和车辆驶出信号后，生成车辆称重指令并下发至相应待测区域的车辆称重设备，以及生成图片抓拍指令并下发至相应待测区域的图像采集设备。

本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说：

1）本发明提供了一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法及系统，基于单个车辆分离与宽高检测装置即可同时输出车辆分离信号与车辆宽度高度数据；在生成车辆分离信号时，先将对应平面点阵中相邻待测像素点进行聚合获得有效待测像素点，通过有效待测像素点获得目标横向宽度差值和目标纵向高度差值，依据所述目标横向宽度差值和所述目标纵向高度差值与预设阈值的对比排异，来剔除飞鸟、落叶或者行人等特征干扰，从而将大量距离信息分组聚合排异，以最大程度地降低异常数据和干扰数据对检测结果的影响，提高检测效率和检测精度；

在所述目标横向宽度差值和所述目标纵向高度差值均超过预设阈值时，触发生成车辆驶入信号，提高车辆分离检测精度；

在生成车辆宽度高度数据时，构建N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度，将N个待测车辆宽度中的最大值作为待测车辆实际宽度，将N个待测车辆高度中最大值作为待测车辆实际高度，从而提高车辆宽高检测的精确度；

2）所述ToF传感器的镜头方向和镜头角度始终保持固定，所述驱动电机以预设转速n带动所述三棱镜转动，对所述ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得一个个扇形检测面，从而在实现动态扫描的同时，减少扫描盲区以增加检测频率，且并未引入抖动噪声，提高了检测精度；

3）该基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测系统采用高集成ToF传感器，且使所述三棱镜、所述ToF传感器、所述驱动电机和所述控制器集成为车辆分离与宽高检测装置，通过该车辆分离与宽高检测装置单机挂装，降低安装使用复杂度及成本，提升整体效率。

附图说明

图1是本发明的转动三棱镜构成扫描扇面的示意图；

图2是本发明的第0扇形检测面的部分示意图；

图3是本发明的无车辆经过时的待测像素点的示意图；

图4是本发明的有车辆经过时的检测示意图；

图5是本发明的有车辆经过时的待测像素点的示意图；

图6是本发明的像素聚合示意图；

图7是三棱镜和ToF传感器存在没有完全水平时采集到的待测像素点的示意图；

图8是本发明的排异流程图；

图9是本发明的工作流程示意图；

图中：1.三棱镜；2.ToF传感器。

具体实施方式

下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

实施例1

如附图8和附图9所示，一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，它包括以下步骤：

如附图2和3所示，无车辆经过时，使驱动电机以预设转速n带动三棱镜转动，对ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得第0扇形检测面；通过所述第0扇形检测面获得一系列地面扫描点，读取每个地面扫描点与所述三棱镜之间的距离L_i以及每个地面扫描点与所述三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角Φ_i，根据距离L_i和夹角Φ_i计算出每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i以及每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i，并将所述夹角Φ_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i存储至第0数组内，获得基准平面点阵；

如附图4和5所示，进行车辆分离与宽高检测时，根据车辆表面或地面反射回的调制光信号，按照扫描周期T的顺序获得N个扇形检测面，每个扇形检测面对应一系列待测像素点；

读取每个待测像素点与所述三棱镜之间的距离L’_i以及每个待测像素点与所述三棱镜之间连接线与水平方向的夹角Φ’_i，根据距离L’_i和夹角Φ’_i计算出每个待测像素点与三棱镜之间的水平距离X’_i以及每个待测像素点与三棱镜之间的垂直距离Y’_i，并将所述夹角Φ’_i、所述水平距离X’_i和垂直距离Y’_i存储至相应数组内，获得N个平面点阵；

对于每个平面点阵进行修正，获得N个修正平面点阵，获取N个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值，并在检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值均超过预设阈值时，将对应的平面点阵标记为第一平面点阵，并判定有车辆驶入待测区域，生成车辆驶入信号并输出；在输出车辆驶入信号后，若检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值或者目标纵向高度差值未超过预设阈值，则将该平面点阵作为第M平面点阵，并判定该车辆驶出待测区域，生成车辆驶出信号并输出，如附图8所示；

按照扫描周期的时间顺序依次获取第一平面点阵至第M平面点阵，将所述第一平面点阵至所述第M平面点阵与所述基准平面点阵进行对比，剔除M个平面点阵中与所述基准平面点阵中的地面扫描点重合的待测像素点，通过剩余待测像素点构建N个实时车辆宽高截面；

基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度，将N个待测车辆宽度中的最大值作为待测车辆实际宽度，将N个待测车辆高度中最大值作为待测车辆实际高度，并进行输出，如附图9所示。

具体的，所述预设阈值为1.0至1.3m。

进一步的，对于每个平面点阵进行修正，执行：将每个平面点阵中相邻待测像素点对应的水平距离差值不超过距离阈值W0，垂直距离差值不超过距离阈值W1，且夹角差值不超过预设夹角Φ0的待测像素点聚合为一个有效待测像素点；将所述有效待测像素点对应的水平距离和垂直距离存储至新的数组中，获得N个修正平面点阵。

具体的，所述距离阈值W0为0.04m，所述距离阈值W1为0.1m，预设夹角Φ0为0.5°。

可以理解，一系列地面扫描点指的是，无车辆经过时，经所述三棱镜角度调制后到达地面并返回至所述ToF传感器的像素点，如附图2和附图3所示。

具体的，根据距离L_i和夹角Φ_i计算出每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i以及每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i时，执行：水平距离X_i= L_i×cosΦ_i，垂直距离Y_i= L_i×sinΦ_i，其中，L_i表示地面扫描点与所述三棱镜之间的距离L_i，Φ_i表示地面扫描点与三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角。

其中，Φ_i=(θ_MAX /T ) × (T₁-T₀) + Φ_d，θ_MAX表示ToF传感器的最大有效扫描角度，T表示ToF传感器的扫描周期，T_i表示ToF传感器的当前扫描时间，T₀表示每个扫描周期的起始扫描线对应的起始扫描时间，Φ_d表示每个扫描周期的起始扫描线与水平方向的夹角。

可以理解，所述夹角Φ’_i、所述水平距离X’_i和垂直距离Y’_i的计算方式与上述公式类似，在此不再赘述。

具体的，获得车辆表面或地面与所述三棱镜之间的距离L’_i时，执行：所述ToF传感器根据每个待测像素点对应调制光信号发射时间与的调制光信号返回时间之间的时间差ΔT，计算出车辆表面或地面与所述ToF传感器之间的距离D’_j，距离D’_j减去三棱镜和ToF传感器之间的间隔距离d，得到车辆表面或地面与所述三棱镜之间的距离L’_i；将修正距离L’_i作为车辆表面或地面与所述三棱镜之间的距离，距离L_i的计算方式类似，在此不再赘述。

需要说明的是，单点ToF传感器仅能检测某点方位上的距离信息，若想获取一个面的距离信息必须使得设备动态扫描；而常规的带动发射和接收镜头进行旋转的方式不但有较多的扫描盲区且由于镜头的重量不均匀会产生较大的抖动噪声，影响检测精度。为了解决该问题，本发明提出的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，在进行车辆分离与宽高检测的过程中，所述ToF传感器的镜头方向和镜头角度始终保持固定，三棱镜的中心点与ToF传感器的镜头中心点处于同一水平面，所述驱动电机以预设转速n带动所述三棱镜匀速转动，对所述ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得一个个扇形检测面，如附图1至附图5所示，从而在实现动态扫描的同时，减少扫描盲区以增加检测频率，且并未引入抖动噪声，提高了检测精度。

可以理解，在进行车辆分离与宽高检测过程中，所述ToF传感器发射的调制光信号经所述三棱镜第一反射后到达车辆表面或地面，经车辆表面或地面第二次反射的调制光信号经所述三棱镜到达所述ToF传感器，获得一系列待测像素点；所述三棱镜每次微小的转动都会使所述ToF传感器发射的调制光信号的偏转角发生改变，从而产生一系列待测像素点，而这些待测像素点对应的景深、距离和夹角信息是十分繁杂的，单个离散距离（或景深）信号无法聚合运算，且单周期检测到的距离信息较多且在距离和角度方向上会有干扰点的存在；对大量距离信号进行大数据处理，准确剥离干扰信号和有效信号，是准确识别车辆是否驶入或驶出以及精准提取车辆宽高信息的一个关键部分。

如附图5所示，本发明提出聚合和排异算法进行数据处理，先将相邻角度、相临距离的多个距离信息聚合成为一个有效待测像素点，获得修正平面点阵，从而将大量距离信息分组聚合，以最大程度地降低异常数据和干扰数据对检测结果的影响；通过对大量距离信号进行大数据处理，能够准确剥离干扰信号和有效信号，从而为准确识别车辆是否驶入或者驶出待测区域，以及获得车辆宽高信息提供精确的参考数据。

需要说明的是，在识别车辆是否驶入或驶出时，可能存在所述目标横向宽度差值和所述目标纵向高度差值均未超过预设阈值的情况，此时存在飞鸟、落叶或者行人等特征干扰；而根据实际车辆行驶规律，有效车辆宽度和有效车辆高度不可能小于预设阈值，本发明通过将所述目标横向宽度差值和所述目标纵向高度差值与预设阈值进行对比，对一个扫描周期内的数据进行对比排异分析，剔除飞鸟、落叶或者行人等特征干扰，在所述目标横向宽度差值和所述目标纵向高度差值同时超过预设阈值时，判定其为有效信号触发生成车辆驶入信号，在所述目标横向宽度差值或者所述目标纵向高度差值未超过预设阈值时，判定其为有效信号触发生成车辆驶出信号，从而提高检测效率和检测精度。

实施例2

需要说明的是，待测区域可以为双车道也可以为单车道，不同之处为获得的N个平面点阵略有不同，使得构建的N个实时车辆宽高截面有所不同；为了保证检测精度，三棱镜、ToF传感器、驱动电机和控制器一般是安装在待测区域宽度范围中点上方的，当待测区域为双车道时，受到三棱镜、ToF传感器、驱动电机和控制器的安装位置和ToF传感器的扫描角度的影响，在某些状态下无法扫描到驶入待测区域的车辆两侧，获得的是车辆其中一侧的像素点，像素点呈阶梯状，如附图5所示。当待测区域为单车道时，能够扫描到驶入待测区域的车辆两侧，获得的是车辆两侧的像素点，像素点呈几字形。因此，待测区域为双车道的宽高检测方法与待测区域为单车道的宽高检测方法是不同的，实际应用时可以根据实际需求（成本、精度等）进行选择。

具体的，若待测区域为双车道，则基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

按预设顺序（例如，从左至右）依次遍历每个实时车辆宽高截面中的待测像素点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第一个待测像素点作为目标像素点Ⅰ；将所述目标像素点Ⅰ的垂直距离作为基准垂直距离，提取与所述基准垂直距离之间差值不超过距离阈值W2的一组待测像素点，将该组待测像素点的最后一个待测像素点作为目标像素点Ⅱ；通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：获取所述目标像素点Ⅰ对应的水平距离X’_k和所述目标像素点Ⅱ对应的水平距离X’_p，将所述水平距离X’_k与所述水平距离X’_p之间的差值作为该平面点阵对应的待测车辆宽度；获取目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点对应的垂直距离Y’_m，将地面扫描点对应的基准垂直距离Y0与相应垂直距离Y’_m之间的差值作为一组待测车辆高度，并将该组待测车辆高度的平均值作为该平面点阵对应的待测车辆高度。

具体的，所述距离阈值W2的取值范围为0.01 m至0.5m，虽然所述第三距离L2越小待测车辆高度精确度越高，但是所述第三距离L2过小的话，可能导致无法获得有效待测车辆高度，因此距离阈值W2可以根据实际需求进行灵活设置。

具体的，若待测区域为单车道，则基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

按预设顺序（例如，从左至右）依次遍历每个实时车辆宽高截面中的待测像素点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第一个待测像素点作为目标像素点Ⅰ；以目标像素点Ⅰ为起点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第二个待测像素点作为目标像素点Ⅱ；通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：获取所述目标像素点Ⅰ对应的水平距离X’_k和所述目标像素点Ⅱ对应的水平距离X’_p，将所述水平距离X’_k与所述水平距离X’_p之间的差值作为该平面点阵对应的待测车辆宽度；获取目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点对应的垂直距离Y’_m，将地面扫描点对应的基准垂直距离Y0与相应垂直距离Y’_m之间的差值作为一组待测车辆高度，并将该组待测车辆高度的平均值作为该平面点阵对应的待测车辆高度。

其中，所述高度阈值是根据三棱镜的离地高度H与车辆高度获得的，高度阈值=离地高度H-车辆高度±误差值，误差值范围为0至0.5m。地面扫描点对应的基准垂直距离Y0为基准平面点阵中除去飞鸟、落叶、景观树、行人等特征干扰剩余垂直距离Y_i的平均值。

实施例3

本实施例给出了一种获得扫描周期T、待测区域的最大宽度范围的具体实施方式。

具体的，根据驱动电机的预设转速n计算出ToF传感器的扫描周期T，计算公式为：3* T= N，其中，T表示ToF传感器的扫描周期，即获得一个扇形检测面所需时间，N表示驱动电机的电机轴旋转一圈所需时间。

可以理解，根据驱动电机的预设转速n获得驱动电机的电机轴旋转一圈所需时间N，ToF传感器的扫描周期T与驱动电机的预设转速n满足一定的关系，才能使得驱动电机的电机轴旋转一圈时，ToF传感器获得整数个扇形检测面；且ToF传感器在一个扫描周期T内，发射调制光信号刚好形成所需的扇形检测面。

需要说明的是，预设转速n表示单位时间内驱动电机的电机轴做圆周运动的次数；预设转速n越大，驱动电机的电机轴旋转一圈所需时间越短，ToF传感器的扫描周期越小，ToF传感器的扫描频率越高，因此，在车辆动态高速行驶过程中，可以采样足够多个扇形检测面，满足检测车辆最大宽度和最大高度的要求。

在一种具体实施方式中，ToF传感器的扫描频率达到3kHz，因此该基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法适用的车辆动态行驶速度范围为1~80km/h。

具体的，通过三棱镜的离地高度H和ToF传感器的最大有效扫描角度θ_MAX，计算出ToF传感器的最大有效扫描宽度S，基于所述最大有效扫描宽度S获得待测区域的最大宽度范围；其中，最大有效扫描宽度S=2*离地高度H*tan（θ_MAX/2），如附图1和附图2所示。

例如，离地高度H为6m，最大有效扫描角度θ_MAX为120°，则最大有效扫描宽度S为20m。

在一种具体实施方式中，在一个扫描周期T内，驱动电机以预设转速n驱动所述三棱镜以顺时针方向进行旋转，使得发射调制光信号和反射调制光信号与竖直方向的夹角从最大有效扫描角度θ_MAX的一半（例如，60°）逐渐减小为0后，又从0逐渐增大为最大有效扫描角度θ_MAX的一半（例如，60°），如附图1所示；在相邻的扫描周期T内，驱动电机以预设转速n驱动所述三棱镜以顺时针进行旋转，使得发射调制光信号和反射调制光信号与竖直方向的夹角再次从最大有效扫描角度θ_MAX的一半（例如，60°）逐渐减小为0后，又从0逐渐增大为最大有效扫描角度θ_MAX的一半（例如，60°）。

需要说明的是，为了形成扇形检测面，扫描方向朝向路面，只检测向下的最大有效扫描角度θ_MAX范围，除最大有效扫描角度θ_MAX外的其他角度（如机壳内部盲区）不做检测。

实施例4

本实施例与上述实施例的区别在于：在基准平面点阵之前，还判断是否对所述第0数组进行修正，

根据每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i和每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i判断ToF传感器的镜头是否超过倾斜，在ToF传感器的镜头处于倾斜状态时，读取第0数组中的夹角Φ_i，对夹角Φ_i进行修正，获得运算夹角Φ_Ρ，并将所述第0数组中的夹角Φ_i替换为夹角Φ_Ρ。

可以理解，根据每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i和每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i判断ToF传感器的镜头是否超过倾斜指的是，根据每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i获得地面扫描点排列顺序，通过排列后的地面扫描点对应垂直距离Y_i的变化趋势判断ToF传感器的镜头是否超过倾斜；例如，若从左至右的地面扫描点对应的垂直距离Y_i越来越大，则判定ToF传感器的镜头处于倾斜状态。

需要说明的是，由于受到安装人员熟练程度、风力等环境影响或者其他因素影响，存在三棱镜和ToF传感器存在没有完全水平的情况，如附图7所示；一旦三棱镜和ToF传感器没有完全水平，会导致初始扫描点连线呈现倾斜状态，若忽略该状态继续进行车辆分离与宽高检测，势必影响车辆分离与宽高检测的准确度。

因此，本发明在无车辆经过时，通过检测ToF传感器的镜头倾斜度，判断是否需要对所述第0数组进行修正，进而检测三棱镜和ToF传感器是否完全水平；若在调试阶段，可以进行手动调整使三棱镜和ToF传感器处于水平状态，若在运行阶段，可以通过修正夹角Φ_i的方式，降低由于三棱镜和ToF传感器没有完全水平对车辆分离与宽高检测准确度的影响。

进一步的，对夹角Φ_i进行修正时，采用以下公式：

Φ_Ρ=Φ_i±Φ₀，Φ_i=Φ_d + (θ_MAX/T ) × (T_i-T₀)

其中，Φ_Ρ表示每个扫描周期内修正后的扫描线与水平方向之间的夹角，Φ_i表示地面扫描点与三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角，Φ₀表示预设偏转角度；θ_MAX表示ToF传感器的最大有效扫描角度，T表示ToF传感器的扫描周期，T_i表示ToF传感器的当前扫描时间，T₀表示每个扫描周期的起始扫描线对应的起始扫描时间，Φ_d表示每个扫描周期的起始扫描线与水平方向的夹角。

需要说明的是，理想状态下车辆分离与宽高检测装置是水平安装的，与与水平方向的夹角为零；因此，所述预设偏转角度Φ₀为车辆分离与宽高检测装置与水平方向的夹角。

具体的，所述驱动电机为定速电机，定速电机每个周期起始角度发出一个同步脉冲信号，起始扫描时间T₀，单周期扫描时间固定为T，扫描角度范围固定为θ_MAX（例如，120°）。

实际应用中，在安装后进行一次校准，后面的每次运算可以采用修正后的角度。

实施例5

本实施例与上述实施例的区别在于：所述基准平面点阵还包括待测像素点对应的景深信息D_i，基于待测像素点对应的景深信息D_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i生成基准景深坐标图；

基于有效待测像素点对应的水平距离、垂直距离和景深信息，生成N个景深坐标图其中，每个景深坐标图包括车辆或地面对应待测像素点的景深值，所述景深值由像素浓淡表示，每个待测像素点上还标记有该待测像素点与所述三棱镜之间的垂直距离，如附图6所示；

将N个景深坐标图分别与所述基准景深坐标图进行对比，获得N个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值。

可以理解，有效待测像素点对应的水平距离为相邻待测像素点对应的水平距离的平均值，有效待测像素点对应的垂直距离为相邻待测像素点对应的垂直距离的平均值，有效待测像素点对应的景深信息是相邻待测像素点对应的景深信息的平均值。

其中，所述ToF传感器的基本原理是通过红外发射器发射调制过的光脉冲，遇到物体反射后，用接收器接收反射回来的光脉冲，并根据光脉冲的往返时间计算与物体之间的距离。物体反射率或颜色的情况下，相同距离波形除了飞行时间差异外，反射回来的光脉冲信号电平的振幅也会受到影响，ToF传感器能够根据反射回来的光脉冲信号振幅和相位获得对应的景深信息，景深信息也可以作为辅助条件滤除测量范围外的信号干扰（飞鸟、落叶或者行人等）。

需要说明的是，根据反射回来的光脉冲信号振幅和相位获得对应的景深信息为ToF传感器本身具备的功能，在此不再赘述。

实施例6

本实施例给出了一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测系统的具体实施方式。

具体的，所述基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测系统包括N个车辆分离与宽高检测装置、网络交换机和工控机，每个所述车辆分离与宽高检测装置包括三棱镜1、ToF传感器2、驱动电机和控制器，所述三棱镜、所述ToF传感器、所述驱动电机和所述控制器设置在待测区域上方，驱动电机传动连接所述三棱镜，按间隔距离d布设所述三棱镜和所述ToF传感器，使三棱镜的中心点与ToF传感器的镜头中心点处于同一水平面，在进行车辆分离与宽高检测过程中，所述ToF传感器的镜头方向和镜头角度保持不变；

所述控制器与所述ToF传感器通信连接，并执行上述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法的步骤，以及通过所述网络交换机向所述工控机传输相应待测区域的车辆驶入信号、车辆驶出信号、待测车辆宽度和待测车辆高度；

所述工控机在接收到相应待测区域的车辆驶入信号和车辆驶出信号后，生成车辆称重指令并下发至相应待测区域的车辆称重设备，以及生成图片抓拍指令并下发至相应待测区域的图像采集设备。

具体的，车辆分离与宽高检测装置的数量根据检测区域宽度范围进行设置，不同的车辆分离与宽高检测装置输出的车辆驶入信号、车辆驶出信号、待测车辆宽度和待测车辆高度之间，通过网络在工控机内由协议地址进行区分。

可以理解，所述三棱镜、所述ToF传感器、所述驱动电机和所述控制器集成为车辆分离与宽高检测装置，降低安装使用复杂度及成本，提升整体效率；相比传统分属于不同设备与系统的车辆分离与车辆宽高检测系统，该车辆分离与宽高检测装置能够达到同时输出车辆分离信号与车辆宽度高度数据的效果，且具有安装使用方便、生产成本低和检测效率高的特点。

具体的，每个所述车辆分离与宽高检测装置设置在待测区域宽度范围中点的正上方，因此，该车辆分离与宽高检测装置采用顶部安装方式，一方面减少了对路面的破坏，另一方面增加称重传感器的安装区域，并减少对称重传感器的干扰。

需要说明的是，常规ToF系统分为镜头单元、发射驱动单元、AD转换单元和接收处理单元，各个单元模块之间的通讯配合都会受到电路和环境的影响且体积庞大。因此，本发明使用高集成ToF传感器，该高集成ToF传感器将ADC、时序发生器、数字处理器及发射驱动电路集成到一个IC，通过内部ADC和景深/距离处理单元等处理计算，得到精确的目标景深/距离信息，然后根据接收光强度自动切换发射电流扩展动态范围达到发送和接收之间的反馈环路处理，能够减小整个设备体积，并提高检测效率。且所述ToF传感器的测量精度不会随着测量距离的增大而降低，其测量误差在整个测量范围内基本上是固定的；而且，由于太阳光并未经过调制，可以简单认为它对相位是没有影响的，所以ToF传感器对于室外强光环境也有一定的可靠性。

需要说明的是，所述控制器在确认动态车辆的驶入信号后，使所述ToF传感器由空闲状态调整至加载状态，并将车辆驶入信号传送给工控机，工控机生成车辆称重指令并下发至相应待测区域的车辆称重设备；所述控制器在确认动态车辆的驶出信号后，使所述ToF传感器由调整加载状态至空闲状态，并将车辆驶出信号传送给称重处理单元和工控机。可以理解，加载状态表示检测区域有车辆进入，空闲状态是检测区域无车辆；该动态车辆分离与宽高检测系统的作用是在检测到有车辆驶入检测区域时立即输出车辆驶入信号；当车辆驶出检测区域时，综合该车所有宽高数据立即输出该车辆的最大宽度和最大高度值，并进行前后车辆分离，从而实现连续过车数据的分析处理。

所述工控机将车辆驶入信号和车辆驶出信号作为分离信号，分离信号能够区分车辆行驶的车道和驶入驶出时间，并将不同车辆进行前后切割，这样根据时间就能够准确匹配当前时间对应的车辆重量和图片属于哪个车道的哪辆车，从而进行车辆重量和抓拍图片的准确分配，减少多轴少轴、连车等错误，提高设备可靠性。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (10)

1.一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

无车辆经过时，使驱动电机以预设转速n带动三棱镜转动，对ToF传感器发射的调制光信号进行角度调制，获得第0扇形检测面；通过所述第0扇形检测面获得一系列地面扫描点，读取每个地面扫描点与所述三棱镜之间的距离L_i以及每个地面扫描点与所述三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角Φ_i，根据距离L_i和夹角Φ_i计算出每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i以及每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i，并将所述夹角Φ_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i存储至第0数组内，获得基准平面点阵；

进行车辆分离与宽高检测时，根据车辆表面或地面反射回的调制光信号，按照扫描周期T的顺序获得N个扇形检测面，每个扇形检测面对应一系列待测像素点；

读取每个待测像素点与所述三棱镜之间的距离L’_i以及每个待测像素点与所述三棱镜之间连接线与水平方向的夹角Φ’_i，根据距离L’_i和夹角Φ’_i计算出每个待测像素点与三棱镜之间的水平距离X’_i以及每个待测像素点与三棱镜之间的垂直距离Y’_i，并将所述夹角Φ’_i、所述水平距离X’_i和垂直距离Y’_i存储至相应数组内，获得N个平面点阵；

对于每个平面点阵进行修正，获得N个修正平面点阵，获取N个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值，并在检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值均超过预设阈值时，将对应的平面点阵标记为第一平面点阵，并判定有车辆驶入待测区域，生成车辆驶入信号并输出；在输出车辆驶入信号后，若检测到某个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值或者目标纵向高度差值未超过预设阈值，则将该平面点阵作为第M平面点阵，并判定该车辆驶出待测区域，生成车辆驶出信号并输出；

按照扫描周期的时间顺序依次获取第一平面点阵至第M平面点阵，将所述第一平面点阵至所述第M平面点阵与所述基准平面点阵进行对比，剔除M个平面点阵中与所述基准平面点阵中的地面扫描点重合的待测像素点，通过剩余待测像素点构建N个实时车辆宽高截面；

基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度，将N个待测车辆宽度中的最大值作为待测车辆实际宽度，将N个待测车辆高度中最大值作为待测车辆实际高度，并进行输出。

2.根据权利要求1所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，对于每个平面点阵进行修正，执行：将每个平面点阵中相邻待测像素点对应的水平距离差值不超过距离阈值W0，垂直距离差值不超过距离阈值W1，且夹角差值不超过预设夹角Φ0的待测像素点聚合为一个有效待测像素点；将所述有效待测像素点对应的水平距离和垂直距离存储至新的数组中，获得N个修正平面点阵。

3.根据权利要求1或2所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，若待测区域为双车道，则基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

按预设顺序依次遍历每个实时车辆宽高截面中的待测像素点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第一个待测像素点作为目标像素点Ⅰ；

将所述目标像素点Ⅰ的垂直距离作为基准垂直距离，提取与所述基准垂直距离之间差值不超过距离阈值W2的一组待测像素点，将该组待测像素点的最后一个待测像素点作为目标像素点Ⅱ；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

获取所述目标像素点Ⅰ对应的水平距离X’_k和所述目标像素点Ⅱ对应的水平距离X’_p，将所述水平距离X’_k与所述水平距离X’_p之间的差值作为该平面点阵对应的待测车辆宽度；

获取目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点对应的垂直距离Y’_m，将地面扫描点对应的基准垂直距离Y0与相应垂直距离Y’_m之间的差值作为一组待测车辆高度，并将该组待测车辆高度的平均值作为该平面点阵对应的待测车辆高度。

4.根据权利要求1或2所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，若待测区域为单车道，则基于N个实时车辆宽高截面，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

按预设顺序依次遍历每个实时车辆宽高截面中的待测像素点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第一个待测像素点作为目标像素点Ⅰ；

以目标像素点Ⅰ为起点，将实时车辆宽高截面中垂直距离小于等于高度阈值的第二个待测像素点作为目标像素点Ⅱ；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度；

通过目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点，获得N个待测车辆宽度和N个待测车辆高度时，执行：

获取所述目标像素点Ⅰ对应的水平距离X’_k和所述目标像素点Ⅱ对应的水平距离X’_p，将所述水平距离X’_k与所述水平距离X’_p之间的差值作为该平面点阵对应的待测车辆宽度；

获取目标像素点Ⅰ、目标像素点Ⅱ以及目标像素点Ⅰ与目标像素点Ⅱ之间的待测像素点对应的垂直距离Y’_m，将地面扫描点对应的基准垂直距离Y0与相应垂直距离Y’_m之间的差值作为一组待测车辆高度，并将该组待测车辆高度的平均值作为该平面点阵对应的待测车辆高度。

5.根据权利要求1所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于：通过三棱镜的离地高度H和ToF传感器的最大有效扫描角度θ_MAX，计算出ToF传感器的最大有效扫描宽度S，基于所述最大有效扫描宽度S获得待测区域的最大宽度范围；

其中，最大有效扫描宽度S=2×H×tan（θ_MAX/2）。

6.根据权利要求1所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，根据驱动电机的预设转速n计算出ToF传感器的扫描周期T，计算公式为： 3* T= N

其中，T表示ToF传感器的扫描周期，N表示驱动电机的电机轴旋转一圈所需时间。

7.根据权利要求6所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，在基准平面点阵之前，还判断是否对所述第0数组进行修正，

根据每个地面扫描点与三棱镜之间的水平距离X_i和每个地面扫描点与三棱镜之间的垂直距离Y_i判断ToF传感器的镜头是否超过倾斜，在ToF传感器的镜头处于倾斜状态时，读取第0数组中的夹角Φ_i，对夹角Φ_i进行修正，获得运算夹角Φ_Ρ，并将所述第0数组中的夹角Φ_i替换为夹角Φ_Ρ。

8.根据权利要求7所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，对夹角Φ_i进行修正时，采用以下公式：

Φ_Ρ=Φ_i±Φ₀，Φ_i=Φ_d + (θ_MAX/T ) × (T_i-T₀)

其中，Φ_Ρ表示每个扫描周期内修正后的扫描线与水平方向之间的夹角，Φ_i表示地面扫描点与三棱镜之间的连接线与水平方向的夹角，Φ₀表示预设偏转角度；θ_MAX表示ToF传感器的最大有效扫描角度，T表示ToF传感器的扫描周期，T_i表示ToF传感器的当前扫描时间，T₀表示每个扫描周期的起始扫描线对应的起始扫描时间，Φ_d表示每个扫描周期的起始扫描线与水平方向的夹角。

9.根据权利要求1所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法，其特征在于，所述基准平面点阵还包括待测像素点对应的景深信息D_i，基于待测像素点对应的景深信息D_i、水平距离X_i和垂直距离Y_i生成基准景深坐标图；

基于有效待测像素点对应的水平距离、垂直距离和景深信息，生成N个景深坐标图，其中，每个景深坐标图包括车辆或地面对应待测像素点的景深值，所述景深值由像素浓淡表示，每个待测像素点上还标记有该待测像素点与所述三棱镜之间的垂直距离；

将N个景深坐标图分别与所述基准景深坐标图进行对比，获得N个修正平面点阵对应的目标横向宽度差值和目标纵向高度差值。

10.一种基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测系统，其特征在于：包括N个车辆分离与宽高检测装置、网络交换机和工控机，每个所述车辆分离与宽高检测装置包括三棱镜、ToF传感器、驱动电机和控制器，所述三棱镜、所述ToF传感器、所述驱动电机和所述控制器设置在待测区域上方，驱动电机传动连接所述三棱镜，按间隔距离d布设所述三棱镜和所述ToF传感器，使三棱镜的中心点与ToF传感器的镜头中心点处于同一水平面，在进行车辆分离与宽高检测过程中，所述ToF传感器的镜头方向和镜头角度保持不变；

所述控制器与所述ToF传感器通信连接，并执行权利要求1至9任一项所述的基于ToF传感器的动态车辆分离与宽高检测方法的步骤，以及通过所述网络交换机向所述工控机传输相应待测区域的车辆驶入信号、车辆驶出信号、待测车辆宽度和待测车辆高度；

所述工控机在接收到相应待测区域的车辆驶入信号和车辆驶出信号后，生成车辆称重指令并下发至相应待测区域的车辆称重设备，以及生成图片抓拍指令并下发至相应待测区域的图像采集设备。