ES2346402T3 - Procedimiento y dispositivo de clasificacion de vehiculos. - Google Patents
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Abstract
Dispositivo de tratamiento de datos de firmas electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso, provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que comprende: - unos medios (16) para proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas, - unos medios (20, 30, 36) para determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo, - unos medios (20, 36) para calcular, a partir de la señal digitalizada, datos de firma electromagnética de un vehículo y para secuenciar y fechar de manera sincronizada y en tiempo real cada dato de firma electromagnética, y - unos medios (22, 54) de clasificación para clasificar, según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, los vehículos en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética digitalizadas, secuenciadas y fechadas.
Description
Procedimiento y dispositivo de clasificación de
vehículos.
La invención se refiere al campo de las técnicas
que permiten recoger datos de carreteras y, en particular, contar
y/o clasificar vehículos automóviles en el curso de su trayecto
sobre una calzada, por ejemplo sobre una autopista.
La invención se refiere, en particular, a un
procedimiento y a un dispositivo de clasificación de vehículos en
categorías de silueta a partir de su firma electromagnética.
Se refiere asimismo al campo de la gestión del
tráfico de carretera.
En la actualidad, los sensores de bucles
electromagnéticos se utilizan para el análisis del tráfico de
carretera. Tienen la ventaja de ser simples y robustos.
Como se ilustra en la figura 1, un punto de
medición sobre una vía de circulación comprende por lo menos dos
bucles 2, 4 electromagnéticos. Cada bucle está constituido por
algunas espiras (generalmente 3 ó 4) de hilo conductor dispuestas en
la calzada para formar una bobina, y se coloca en una roza a algunos
centímetros de profundidad.
Cada bobina así formada presenta en general una
inductancia del orden de 100 \muH.
Cuando una bobina es excitada por una tensión
alterna, a una frecuencia del orden de 30 a 150 kHz, se crea un
campo magnético, que es proporcional a la inductancia de la bobina y
a la corriente que la atraviesa.
Si una masa metálica penetra en el campo, unas
corrientes inducidas modifican este último y provocan como
consecuencia una variación de la autoinductancia de la bobina. La
detección de este fenómeno de variación de inductancia está
asegurada por un detector 6. Puede realizare mediante la medición de
variación de fase o de variación de amplitud, o de variación de
frecuencia o incluso mediante la medición de variación de
impedancia.
Con los detectores conocidos, de uso habitual,
en cuanto un vehículo está presente sobre el bucle, se dispone a la
salida de una señal lógica correspondiente a la duración de la
presencia del vehículo sobre el bucle. Esta señal lógica aparece en
cuanto la variación relativa de autoinductancia (\DeltaL/L)
sobrepasa el umbral de sensibilidad del detector.
De hecho, con un único sensor por vía de
circulación se pueden contabilizar los vehículos y determinar una
densidad de tráfico. Pero se puede medir también el tiempo durante
el cual los vehículos están presentes (sobre el sensor) y expresar
una tasa de ocupación, como se ilustra en la patente GB 1205036 y
las solicitudes EP 089030 y WO95/28693.
Si se disponen dos sensores sobre una misma vía
de circulación, pero separados en una cierta distancia (en general
3 m entre frentes de ataque), se obtiene entonces una información
sobre la velocidad, así como una información sobre la longitud del
vehículo. Por tanto, es posible disociar los vehículos largos de los
vehículos cortos.
No obstante, esta clasificación, utilizada a
veces en ciertas aplicaciones para hacer la discriminación en
categorías de vehículos, sigue siendo muy aproximada y poco precisa.
Es así, por ejemplo, que los coches que remolcan una caravana o
simplemente un pequeño remolque son clasificados como vehículos
pesados.
Además, únicamente se puede realizar una
clasificación como máximo en 6 categorías de longitudes.
Cuando se desea una clasificación más fina, por
ejemplo en 14 categorías de siluetas, se debe añadir a los dos
bucles anteriores un tercer sensor cuyo papel es detectar los ejes
al paso de los vehículos.
Este sensor suplementario está constituido
generalmente por un cable piezoeléctrico.
En lugar del cable piezoeléctrico y para cumplir
las mismas funciones, se utiliza también a veces un bucle particular
denominado "bucle estrecho".
Este tipo de dispositivo proporciona unos
resultados de clasificación que son en general satisfactorios para
los explotadores de carreteras, pero tiene un coste que es elevado.
En efecto, dicho lugar es aproximadamente equivalente, en términos
de precio de coste, a 3 lugares equipados para evaluar las
velocidades (incluyendo en este precio la ingeniería civil y los
detectores).
Por consiguiente, para responder a las
necesidades de recogida de datos sobre el tráfico con la tecnología
de bucles, es necesario asociar varios sensores por vía, de lo cual
resulta un sobrecoste de realización no despreciable por punto de
medición para las instalaciones actuales.
Se han utilizado sistemas que utilizan sensores
capacitivos, en particular en Inglaterra, pero siempre en asociación
con un par de bucles electromagnéticos, lo cual no resuelve el
problema del precio de coste.
Por tanto, se plantea el problema de encontrar
un dispositivo de tratamiento de datos a la vez más simple que los
sistemas conocidos actualmente y que presente una gran
fiabilidad.
Se plantea asimismo el problema de encontrar un
dispositivo que permita obtener una gran precisión sobre las firmas
electrónicas de los vehículos.
Se plantea asimismo el problema de encontrar un
dispositivo que permita detectar con precisión la categoría de un
vehículo y que sea de una realización y de un coste razonables.
La invención tiene por objeto un dispositivo de
tratamiento de datos según la reivindicación 1 y un procedimiento de
tratamiento de datos según la reivindicación 7.
Por tanto, el dispositivo según la invención
utiliza la medición de la firma electromagnética de un vehículo para
deducir de ella datos digitalizados, secuenciados y fechados.
Por tanto, cada muestra digital se asocia a un
instante o a un valor temporal identificado.
La invención permite secuenciar y fechar de
manera sincronizada cada señal de firma electromagnética y cada
punto de dato de esta firma electromagnética.
Por tanto, la invención permite fechar con
precisión el paso de cada vehículo o, incluso, asociar un registro
de fecha y hora a cada dato de firma electromagnética.
Además, el dispositivo comprende unos medios que
permiten determinar si una señal recibida corresponde a la firma de
un vehículo o si se trata únicamente de ruido.
El dispositivo según la invención permite
utilizar un solo bucle por vía sobre la calzada. Por tanto, no es
necesario un bucle suplementario. En consecuencia, basta un bucle
por vía para efectuar mediciones tales como densidad de tráfico,
tasa de ocupación, velocidad, intervalo vehicular, distancia
intervehicular y categoría de silueta. En el caso de dos vías
yuxtapuestas, se podrán utilizar dos bucles, pero con un solo bucle
por vía.
Con un solo bucle, el dispositivo según la
invención permite identificar la categoría de silueta de los
vehículos y/o medir la velocidad de los vehículos.
Además, dicho dispositivo es compatible con las
instalaciones existentes que utilizan bucles de detección
estándares, lo cual evita sobrecostes de ingeniería civil.
Por tanto, la invención tiene asimismo por
objeto un sistema de adquisición de datos de firmas
electromagnéticas de vehículos, que comprende:
- -
- un solo bucle electromagnético,
- -
- un dispositivo según la invención, tal como se ha expuesto anteriormente, que permite tratar las señales electromagnéticas resultantes del bucle.
\vskip1.000000\baselineskip
La invención se refiere asimismo a un
dispositivo de tratamiento de señales o a un sistema de adquisición
de datos de acuerdo con la invención y tal como se ha expuesto
anteriormente, que comprende además unos medios de clasificación
para clasificar los vehículos en por lo menos dos categorías en
función de los datos o señales de firma electromagnética
digitalizados y secuenciados.
Los medios de clasificación que tratan estas
señales de firma electromagnética, se basan en el recorrido de una
pluralidad de árboles de decisión.
Así, se obtiene una clasificación robusta.
Además, este tipo de clasificación es compatible con un número de
categorías superior a 6, por ejemplo 14.
La invención se refiere asimismo a un
procedimiento de tratamiento de señales de firmas electromagnéticas
de vehículos, que comprende:
- -
- la producción de señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas,
- -
- la clasificación de los vehículos en por lo menos dos categorías, en función de las señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas.
\vskip1.000000\baselineskip
El dispositivo, el sistema y el procedimiento
según la invención utilizan un procedimiento de tratamiento de la
firma electromagnética de un vehículo, que permite, en particular,
identificar su categoría de silueta en un perfil de clasificación
que puede contener 14 siluetas.
Además, permiten estimar la velocidad del
vehículo durante su paso sobre el sensor, a partir de los datos
digitalizados y secuenciados, con sólo un sensor por vía de
circulación.
Por tanto, es suficiente un solo sensor de bucle
clásico por vía de circulación para elaborar los principales
parámetros de un tráfico de carretera y, en particular, la densidad,
la tasa de ocupación, la distancia intervehicular, la velocidad de
los vehículos, la longitud de los vehículos y la categoría de
silueta de los vehículos.
Por último, la invención tiene asimismo por
objeto un procedimiento para generar un programa de clasificación de
vehículos en por lo menos dos categorías predeterminadas, en función
de señales digitalizadas representativas de firmas electromagnéticas
de estos vehículos, que comprende:
- -
- el tratamiento temporal de estas señales, para producir un primer conjunto de datos digitalizados,
- -
- el tratamiento frecuencial de estas señales, para producir un segundo conjunto de datos, que contiene las características de armónicos de estas señales,
- -
- una primera selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,
- -
- la generación de un primer árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la primera selección aleatoria de datos,
- -
- por lo menos una segunda selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,
- -
- la generación de por lo menos un segundo árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la segunda selección aleatoria de datos.
\vskip1.000000\baselineskip
Dicho procedimiento permite generar unos árboles
de decisión que se pueden utilizar en un sistema y un procedimiento
según la invención, tal como se ha expuesto anteriormente.
La selección aleatoria de datos se puede
repetir, y se puede generar un árbol para cada selección. Se pueden
generar así cinco, diez o incluso treinta árboles.
Un procedimiento de clasificación según la
invención, particularmente ventajoso puesto que permite una
clasificación en 14 categorías de vehículos, utiliza treinta árboles
de decisión determinados de esta manera.
Las características y ventajas de la invención
se pondrán más claramente de manifiesto a partir de la descripción
siguiente. Esta descripción se refiere a los ejemplos de
realización, dados a título explicativo y no limitativo, que hacen
referencia a unos dibujos adjuntos, en los que:
- la figura 1 representa una estructura de
sensores de bucles según la técnica anterior para un punto de
medición sobre una vía de circulación de tipo
densidad/velocidad,
- la figura 2 representa una estructura de
sensores de bucles según la invención para un punto de medición
sobre una vía de circulación de tipo densidad/velocidad,
- la figura 3 representa un esquema funcional de
un conjunto de detección y de tratamiento según la invención,
- la figura 4 representa más precisamente unos
medios de extracción y de conformación de señales de un dispositivo
según la invención,
- la figura 5 representa un procedimiento de
extracción que se puede realizar en el marco de la presente
invención,
- las figuras 6A a 6C representan diversos
ejemplos de firma electromagnética obtenidos con un dispositivo
según la invención,
- la figura 7 representa esquemáticamente unos
vehículos según una clasificación en 14 categorías de silueta,
- la figura 8 representa un organigrama de
clasificación,
- la figura 9 representa unos medios de
tratamiento de un dispositivo según la invención,
- las figuras 10A y 10B muestran respectivamente
la utilización de un dispositivo según la invención, sobre dos vías
y con un solo sensor por vía, y de un dispositivo según la técnica
anterior, con dos sensores por vía,
- las figuras 11A a 11C son unos ejemplos de
firmas para diversos posicionamientos de un vehículo con respecto a
uno o dos bucles,
- las figura 12 representa una superposición de
una firma de un vehículo detenido y de un vehículo de paso,
- la figura 13 representa un algoritmo para la
adaptación de la escala de adquisición de una firma.
La figura 2 representa una estructura de sensor
de bucle según la invención. Un solo bucle 10, o un solo sensor de
bucle, está colocado en o sobre la vía de circulación de los
vehículos.
Como ya se ha explicado anteriormente, un sensor
de bucle electromagnético está constituido por algunas espiras
(generalmente 3 o 4) de hilo conductor dispuesto en la calzada para
formar una bobina.
Por tanto, el sensor de bucle constituye la
parte sélfica de un oscilador.
En el caso de instalaciones de largas
duraciones, dicho sensor se coloca en una roza, a algunos
centímetros de profundidad, formando muy generalmente un rectángulo
de 2 m x 1,50 m con un retorno 12 (un par retorcido) de algunas
decenas de metros hacia el armario de detección 14. Se pueden
realizar asimismo otras geometrías y tamaños de bucles, tal como la
geometría circular ilustrada en la figura 2.
Con la configuración proporcionada como ejemplo,
la bobina así formada presenta una inductancia del orden de 100
\muH. El valor del bucle tiene en cuenta la gama de sintonía del
detector.
Durante la puesta en tensión del detector al que
está conectado, el sensor de bucle 10 pasa a ser el asiento de un
campo magnético proporcional a la inductancia de la bobina y a la
corriente que la atraviesa.
Si una masa metálica pasa por encima del bucle,
unas corrientes inducidas modifican este campo y provocan como
consecuencia una variación de la autoinductancia de la bobina.
Esta variación de inductancia, que se denomina
la firma electromagnética, depende de la estructura metálica del
móvil y de su altura con respecto al plano del bucle en el
suelo.
La figura 3 representa la estructura de un
dispositivo según la invención para la extracción y la explotación
de una señal.
Dicho dispositivo permite producir una firma
electromagnética y digitalizarla, secuenciarla y fecharla. Se
dispone así de la firma electromagnética, en tiempo real, para su
explotación.
La señal digitalizada es el conjunto de los
valores digitales que traducen la evolución analógica de la amplitud
de la señal. La datación proporciona el registro de fecha y hora del
acontecimiento "firma".
Por último, la secuenciación de la señal
corresponde a la puesta en relación entre los valores digitales de
las muestras de la señal y los valores temporales de medición de
estas muestras.
El armario de detección 14 comprende unos medios
de detección 16 (o detectores) y unos medios 18 de tratamiento de
las señales detectadas, tales como una o varias tarjetas CPU de
tratamiento de un microordenador.
Estos medios 18 de tratamiento comprenden a su
vez unos medios 20 de extracción y de conformación de las señales,
así como unos medios 22 de tratamiento y de clasificación.
El conjunto de estos medios proporciona una
señal o unas señales, representativas de datos de circulación, sobre
un bus de datos 19.
Puede constituirse asimismo una base de datos 24
de firmas.
Según un ejemplo, el detector 16 comprende un
oscilador interno que está asociado al bucle 10.
Las variaciones de inductancia del bucle 10
durante el paso de un vehículo 9 tienden a modificar la frecuencia
de este oscilador interno.
\newpage
De hecho, las variaciones de la señal obtenidas
son la resultante, en cada instante, de efectos opuestos debidos a
la masa metálica que transita por encima del bucle:
- a)
- efecto de las corrientes inducidas en la masa metálica que atraviesa el campo magnético alrededor del bucle, lo cual provoca un aumento de la frecuencia y una disminución de la inductancia aparente L medida;
- b)
- efecto de un núcleo móvil en una bobina de inductancia (por ejemplo, al paso de los ejes y las ruedas), lo cual provoca una disminución de la frecuencia y un aumento de la inductancia aparente L.
\vskip1.000000\baselineskip
Un detector digital (de microprocesador) cuenta
el número de periodos del oscilador interno para determinar sus
variaciones de frecuencia.
La variación de inductancia equivalente puede
deducirse, por ejemplo, según la fórmula:
(1)\DeltaL/L=ValorLeído*FACT*1000
en la que ValorLeído es el valor
proporcionado por el detector a cada lectura de la señal del bucle
(este valor leído es proporcional a la variación de frecuencia) y en
la que FACT es un factor que depende de la regulación de
sensibilidad del
detector.
\vskip1.000000\baselineskip
El detector 16 es un detector estándar que
realiza la conversión analógica-digital de las
señales de variación de frecuencia del oscilador interno. Según un
modo de realización, proporciona:
- -
- una señal lógica, del tipo "todo o nada", que corresponde a la variación producida por la presencia de un vehículo sobre el bucle; la producción de esta señal depende del umbral de detección del detector y de la duración de la presencia del vehículo sobre la zona de detección,
- -
- la variación de frecuencia inducida por el paso de un vehículo, que se expresará a continuación en variación relativa de inductancia \DeltaL/L.
\vskip1.000000\baselineskip
La comunicación del detector hacia un sistema
externo se puede llevar a cabo a través de un enlace serie o un
enlace paralelo.
Preferentemente, se elige como detector un
dispositivo que permite:
- -
- detectar un vehículo que rueda muy lentamente (menos de 1 km/h) o muy deprisa (más de 250 km/h) con un tiempo de respuesta inferior a 100 ms,
- -
- detectar una variación en \DeltaL/L del orden de 0,01% y conservar una buena inmunidad ante los ruidos eléctricos.
\vskip1.000000\baselineskip
A petición, el detector proporciona
informaciones que permiten determinar o calcular ciertos parámetros
y, en particular, la regulación de la sensibilidad, la frecuencia
del oscilador, el valor de la inductancia del bucle y, por último,
su estado (detección o reposo).
Según un ejemplo de realización, el detector es
un detector estándar con enlace serie de tipo MTS38Z fabricado por
PEEK. Este detector está asociado a unos medios programados o
especialmente programados para tratar y explotar las señales.
El ejemplo anterior se refiere a un detector que
proporciona una señal de variación de frecuencia, de la que se puede
deducir la firma electromagnética. Según otros ejemplos, esta firma
se puede obtener a partir de variaciones de fases, o de amplitudes,
o de variaciones de impedancia.
Los medios 20 de extracción interrogan
cíclicamente al detector 16. Éste responde proporcionando las
informaciones de variaciones de frecuencia del oscilador (o de
variaciones de fase o de amplitud o de impedancia) que permiten
calcular la variación relativa \DeltaL/L.
La figura 4 representa funcionalmente los medios
20 (tarjeta CPU programada) que calculan las variaciones
\DeltaL/L, y que filtran estas variaciones, las fechan, y las
almacenan en la memoria.
\newpage
Estos medios 20 comprenden un microprocesador
36, un conjunto de memorias RAM 34 (para el almacenamiento de datos)
y una memoria ROM 36 (para el almacenamiento de instrucciones de
programa).
Una tarjeta de adquisición de datos 42 (interfaz
de entrada/salida) pone los datos proporcionados por el detector en
el formado requerido por la tarjeta 20.
Estos diversos elementos están conectados a un
bus 40.
En los medios 20 y, en particular, en la memoria
36, están cargados los datos o las instrucciones para realizar un
tratamiento de los datos según la invención y, en particular, para
calcular las variaciones \DeltaL/L.
Estos datos o instrucciones para el tratamiento
de los datos pueden ser transferidos a la zona de la memoria 36 a
partir de un disquete o de cualquier otro soporte que pueda ser
leído por un microordenador o un ordenador (por ejemplo: disco
duro, memoria muerta ROM, memoria viva dinámica DRAM o cualquier
otro tipo de memoria RAM, disco óptico compacto, elemento de
almacenamiento magnético u óptico).
Los medios 20 están provistos, además, de un
reloj 26 en tiempo real, una minutería 28, y memorias tampón 30,
32.
El reloj y la minutería están sincronizados, lo
cual permite asociar a cada dato de una señal de firma un instante
preciso (con la precisión de la minutería). Dicho de otra forma, las
funciones de fechado y de secuenciación están bien sincronizadas, lo
cual confiere al sistema una gran precisión, de hecho la de la
minutería.
Una de las memorias es un buffer giratorio que
permite almacenar temporalmente los últimos datos de señal
correspondientes a una duración t1, que es del orden de magnitud del
tiempo de respuesta del detector utilizado.
Es posible detectar, con ayuda de estos datos
correspondientes a una duración t1, si una señal es una señal de
firma asociada al paso de un vehículo, por ejemplo por detección de
un valor umbral previamente fijado.
En el caso en que se detecte una señal de firma
efectivamente asociada al paso de un vehículo, el resto de la señal
se registra en la memoria 32. El resto de la señal se refiere a los
datos de señal ulteriores o siguientes, correspondientes a instantes
posteriores a t1.
El conjunto de estos datos se puede recuperar a
continuación en una memoria 34 o ser transferido con vistas a una
explotación para formar la firma electrónica en forma digitalizada y
secuenciada: cada valor de \DeltaL/L está asociado, en efecto, al
valor correspondiente de la minutería. Esto permite liberarse de un
sensor suplementario para la detección del paso de un vehículo, lo
cual simplifica el dispositivo de medición, que únicamente necesita
un bucle 10 sin sensor suplementario (véase la figura 1).
Un ejemplo de procedimiento de funcionamiento de
los medios 20 de extracción y de conformación se proporciona en la
figura 5.
Para este ejemplo, el coeficiente FACT utilizado
para convertir las variaciones de frecuencia en variaciones
relativas de L viene dado por:
FACT = 0,00965 para S (sensibilidad) comprendida
entre 0,04 y 0,64 y
FACT = 0,00244 para S = 0,01 o S = 0,02.
\vskip1.000000\baselineskip
Las principales etapas de este procedimiento son
las siguientes (E1-E6).
En una primera etapa (E1) se sincroniza la
minutería 28 con el reloj en tiempo real 26, y se adquieren los
parámetros de base.
Según un ejemplo, en este estadio se adquieren
los datos siguientes:
Fecha = 22/02/00 Hora = 08:52:45:26,
Minutería =1368906243 (\mus)
Regulación de sensibilidad = 0,16, Frecuencia =
61561 Hz, Inductancia = 142,2 \muH.
\vskip1.000000\baselineskip
En una segunda etapa (E2) se procede a la
adquisición, durante un tiempo t1, de los datos del detector. Se
calcula (por ejemplo según la fórmula (1) anterior) y se almacena
cada muestra de \DeltaL/L en la memoria tampón 30 (o buffer
giratorio) con el valor correspondiente de la minutería.
Como ya se ha indicado anteriormente, el valor
de t1 depende del tiempo de respuesta TR del detector utilizado,
por ejemplo t1 = 100 ms. Su valor óptimo es de aproximadamente
1,5TR. El valor de TR corresponde a la regulación sobre la
sensibilidad más grande, por ejemplo sobre la sensibilidad 0,01.
A continuación, se comprueba (E3) si se ha
superado el umbral de detección (fijado por regulación manual del
detector). Si no, se vuelve a la etapa (E2).
En el curso de la etapa siguiente (E4), se
adquieren, durante un tiempo t2, los datos del detector. Se calcula
entonces (por ejemplo, según la fórmula (1) anterior) y se almacenan
valores de la relación \DeltaL/L en la memoria tampón 32. t2 es
igual a t1+tL, en la que tL es el tiempo de paso, a la velocidad de
10 km/h, del vehículo más largo a tener en cuenta (ejemplo t2=7.300
ms para un vehículo de 18 m, una zona de detección de 2 m y t1=100
ms).
Cada muestra \DeltaL/L se almacena en la
memoria 32 con el valor correspondiente de la minutería.
Después (etapa E5), los valores de las memorias
tampón 30 y 32 se recuperan para formar una firma completa del
vehículo mientras se respeta el registro de fecha y hora de la
minutería. La correspondencia con el reloj en tiempo real 26 y la
minutería 28 permite fechar con precisión el paso del vehículo.
Por último (etapa E6), los datos de firma son
formateados y transferidos de los medios 20 a los medios 22 de
análisis.
La respuesta se recupera y las mediciones
individuales pueden ser transferidas a continuación hacia el
elemento de aplicación (para el cálculo de la velocidad, la
clasificación en categorías, etc.).
A continuación, se vuelve a E1.
Son posibles varias variantes de realización
según la arquitectura material y de programa elegida. Así, se
puede aumentar la inteligencia de los detectores de bucle
añadiéndoles una parte de los medios de extracción, mientras se
respetan las características anteriores. La minutería 28 (sobre 4
octetos), así como las memorias tampón 30 y 32 pueden residir
útilmente en la tarjeta del detector 16 para mejorar el tiempo de
transferencia de las informaciones del detector y aumentar así la
resolución de la firma.
Los tratamientos del sistema de análisis y de
clasificación pueden ser transferidos parcial o totalmente a la
tarjeta del detector o a una tarjeta CPU de tratamiento
independiente.
Por tanto, la invención no está limitada al
único modo de realización proporcionado a modo de ejemplo, ya que
los elementos constitutivos pueden estar sobre soportes físicos,
distintos o no.
La minutería 28 tiene, por ejemplo, una
precisión del orden del microsegundo.
Según un modo de realización, esta precisión se
puede adaptar según la duración de la señal de firma.
Con este fin, se utiliza una escala dinámica que
permite economizar sitio en la memoria.
La adaptación de la escala se explica haciendo
referencia a la figura 13.
El algoritmo consiste en rellenar dos tablas
T_{1} y T_{2}, a dos velocidades diferentes, con datos de la
firma, y de manera cíclica.
La velocidad de llenado de la tabla T_{1} se
selecciona en primer lugar como dos veces la de la tabla T_{2}
(etapas S_{6} y S_{7}).
Cuando se llena T_{1} (prueba en S_{8}), se
vacía T_{1} y se transfiere a la misma una parte de los valores de
T_{2}, llena a su vez hasta la mitad (etapa S_{10}).
Se modifica entonces la velocidad de llenado de
T_{1}, permaneciendo inalterado el ritmo de llenado de
T_{2}.
El procedimiento continúa (etapas S_{11} -
S_{15}) hasta que la adquisición de la firma se termina (la
prueba para saber si sigue habiendo datos de firma se efectúa en
S_{4}); es entonces la tabla llena la que se considera:
cualquiera que sea la duración de la firma, se obtiene una tabla de
datos de tamaño idéntico (en este caso, se ha considerado un tamaño
N = 1.000). Esto significa que el paso que separa 2 valores
sucesivos está adaptado a la duración de la señal.
Por tanto, según este aspecto de la invención,
se pueden adaptar automáticamente los intervalos de tiempo entre los
puntos de medición con el fin de optimizar la escala de tiempo en
función de la duración real de la señal digitalizada.
Por tanto, la firma electromagnética que
proporcionan los medios 20 de extracción se presenta en forma
digital y secuenciada, es decir, en forma de una sucesión de valores
de \DeltaL/L a intervalos de tiempo constantes, estando asociado
cada valor de \DeltaL/L a un valor correspondientes de la
minutería.
\global\parskip0.870000\baselineskip
El hecho de secuenciar y fechar, de manera
sincronizada, cada señal de firma electromagnética y cada punto de
dato de esta firma electromagnética, permite fechar con precisión el
paso del vehículo, o incluso asociar un registro de fecha y hora a
cada dato de firma electromagnética.
Esto permite identificar en qué fecha exacta ha
pasado cada vehículo y, en particular, identificar de manera precisa
todos los puntos o todos los datos de la firma, lo cual es
particularmente ventajoso para discriminar en un tráfico de varias
vías de circulación el paso simultáneo de varios vehículos, el
solapamiento de dos sensores adyacentes por un mismo vehículos y las
detecciones parásitas. Los métodos o los dispositivos conocidos no
permiten una identificación tan directa y tan precisa.
De hecho, según la invención, el datado se lleva
a cabo continua o sucesivamente para cada dato digitalizado y desde
el inicio de la firma.
En las figuras 6A a 6C se proporcionan unos
ejemplos de firma:
- la figura 6A representa la firma
electromagnética de un vehículo ligero,
- la figura 6B representa la firma
electromagnética de un camión de tres ejes,
- la figura 6C representa la firma
electromagnética de un camión semirremolque.
En los tres casos, la ordenada representa
\DeltaL/L y el tiempo se proporciona en abscisas en unidades de
1/10 s.
Por tanto, estas firmas están representadas con
una cierta unidad de escala de tiempo, pero el sistema memoriza los
datos a un paso más fino, proporcionado por la minutería 28, que
impone la precisión máxima del sistema (del orden del microsegundo
como máximo).
Un procedimiento de clasificación según la
invención, que se puede realizar con ayuda de los medios de análisis
22, se basa en el recorrido de una pluralidad de árboles de
decisión.
Un árbol de decisión es un conjunto de pruebas
organizadas con el fin de clasificar rápidamente un nuevo objeto
(firma). El árbol comprende nudos y ramas y cada nudo está
constituido por una prueba sobre una variable. Los nudos terminales
son las categorías de clasificación.
Dicho árbol es binario, es decir, que comprende
unas pruebas de tipo "si....entonces.....si no" que hacen que
la progresión se efectúe de nudo en nudo por medio de las ramas.
Cuando el nudo es terminal, se trata entonces de una hoja cuyo
contenido es la categoría del objeto a clasificar.
La construcción de un árbol se lleva a cabo a
partir de un conjunto de aprendizaje que contiene los objetos a
clasificar, con un algoritmo de construcción o de generación de
clasificación automática que pretende minimizar el número de pruebas
a efectuar para clasificar.
El principio de este algoritmo de construcción
es partir de un conjunto de ejemplos (base de aprendizaje) para
crear un árbol de clasificación que pretende minimizar el número de
pruebas a efectuar para clasificar un nuevo objeto.
En cada nudo, la variable de prueba es la que
mejor separa los objetos presentes en 2 subconjuntos homogéneos. El
criterio de elección que se utiliza para la "mejor" separación
se basa en una medición de entropía de Shannon. Se reitera la
operación de separación hasta que los subconjuntos contengan
únicamente individuos de una misma categoría.
Dicho algoritmo está descrito por J.R. QUILAN en
"Learning efficient classification procedures and their
application to chess and games" in "Machine Learning: an
Artificial Intelligence Approach", Michalsky, Carbonell, Mitchell
- pp 463 a 482 - Palo Alto - California; Tioga Publishing Company,
1983, así como en el artículo del mismo autor titulado "Induction
Decision Trees" in "Machine Learning" - Vol 1 - pp 84 a 106
- Kluwer Academic Publish, 1986.
Según un ejemplo, la construcción de los árboles
se ha llevado a cabo con ayuda de dicho algoritmo sobre una base de
aprendizaje constituida por las firmas de más de 1.000 vehículos
perfectamente identificados por su categoría de silueta. La
definición de las diferentes categorías utilizadas para este
ejemplo, en número de 14, está representada en la figura 7:
- -
- categoría 1: vehículos ligeros (berlinas, cupés, camionetas, ...),
- -
- categoría 2: camiones pequeños o cabina de semirremolque,
- -
- categoría 3: camiones de tres ejes, con o sin remolques,
- -
- categoría 4: camiones de cuatro ejes,
- -
- categoría 5: camiones de cinco ejes, con o sin remolque,
- -
- categoría 6: camiones de seis ejes, con remolque,
- -
- categoría 7: vehículos pesados de cuatro ejes (con semirremolque),
- -
- categoría 8: camiones de cuatro ejes, con remolque,
- -
- categoría 9: camiones de ocho ejes, con remolque,
- -
- categoría 10: vehículos pesados de cinco o seis ejes (con semirremolque),
- -
- categoría 11: autocar o autobús, con o sin remolque,
- -
- categoría 12: vehículos ligeros con caravana o remolque,
- -
- categoría 13: bicicletas o motocicletas,
- -
- categoría 14: máquinas de obras públicas o máquinas agrícolas.
\vskip1.000000\baselineskip
Es en estas categorías en las que se deben
clasificar los objetos, en este caso los vehículos, por cada árbol
en función de su firma electromagnética.
Se pueden realizar también unas clasificaciones
con un número K de categorías diferente de 14, por ejemplo K <
14. Según un ejemplo K=2 (lo cual corresponde a cuestiones tales
como: ¿el vehículo es del tipo C14 o no?). O bien: ¿el vehículo es
del tipo C1 o no?).
Antes de iniciar el proceso de elaboración de un
árbol, cada firma ha sido descrita por un conjunto de variables
temporales y de variables denominadas frecuenciales.
Se consideran N variables temporales que son de
hecho los valores de la firma resultante de un muestreo (corte) en N
puntos (por ejemplo: N = 50) de esta firma.
Las otras variables contienen informaciones que
se refieren a los primeros armónicos, por ejemplo los 8 primeros
armónicos: amplitud, fase, tasa de armónicos y relaciones de
amplitud. Se obtienen después de un análisis frecuencial de la
firma, por ejemplo por transformada de Fourier.
Por tanto, las variables utilizadas para la
descripción de una firma electromagnética cuyos armónicos tienen
como amplitud A0 (frecuencia fundamental), A1 (1^{er} armónico),
....Ai (armónico de orden i) pueden ser:
- -
- por una parte, los valores de la firma resultante de un muestreo en N (en este caso: N = 50) puntos. Se conservan únicamente para el tratamiento los 49 primeros valores,
- -
- por otra parte, variables frecuenciales que comprenden:
- -
- la amplitud y la fase de los 8 primeros armónicos de cada firma, constituyendo 16 variables,
- -
- las relaciones de amplitud entre los diferentes armónicos (A0/A1, A0/A2, A0/A3, ... A0/A7, A1/A2, A1/A3, ... A1/A7, A2/A3, ... A2/A7, A3/A4, ... A3/A7, A4/A5, ... A4/A7, A5/A6, A5/A7, A6/A7), constituyendo 28 variables,
- -
- las 7 relaciones de "riqueza en armónicos" siguientes: (A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7)/A0, (A2+A3+A4+A5+A6+A7)/A1, (A3+A4+A5+A6+A7)/A2, (A4+A5+A6+A7)/A3, (A5+A6+A7)/A4, (A6+A7)/A5, (A7/A6).
\vskip1.000000\baselineskip
Por tanto, las variables frecuenciales están en
número de 51. De hecho, hay únicamente 50 variables independientes,
puesto que la relación de riqueza en armónicos A7/A6 es únicamente
la inversa de la relación A6/A7 ya presente en las 28 variables de
relaciones de amplitud.
Estas variables son utilizadas por el algoritmo
de generación de clasificación automática para la elaboración de
árboles de decisión.
Según la invención, se obtiene cada árbol a
partir de una selección aleatoria de variables características de
las firmas electromagnéticas. La elaboración de dicho conjunto de
árboles permite por último disponer de un método de clasificación
fiable, proporcionando un resultado de clasificación
determinista.
Por tanto, se tienen en cuenta únicamente n
variables (siendo n < 100, por ejemplo: n = 30) extraídas al azar
de entre todas las variables asociadas a cada una de las firmas
iniciales.
Para efectuar esta selección aleatoria, se
asocia un identificador comprendido entre 1 y 100 al azar a cada
variable y se consideran únicamente las variables extraídas
aleatoriamente y cuyo identificador es inferior a n.
\global\parskip1.000000\baselineskip
Debido a este procedimiento, la cantidad de
variables escogidas puede ser ligeramente diferente de n.
Las variables consideradas se introducen en el
algoritmo de generación de clasificación automática con el fin de
que éste elabore un primer árbol de decisión que permita realizar
una selección predeterminada, es decir, que permita responder a la
cuestión "el vehículo es del tipo Ci1 o.....o del tipo Cip
(p>1)", en la que los Cip representan p clases o categorías
elegidas de entre las K categorías iniciales, en el conjunto de las
cuales se clasifican todos los vehículos.
Después, se extraen al azar nuevas variables
para construir un segundo árbol con el fin de realizar el mismo tipo
de selección.
Este procedimiento se reitera hasta la obtención
de k árboles de decisión, construyéndose así cada árbol a partir de
un conjunto de variables extraídas al azar de entre las variables
iniciales. Conviene un valor de k=10, pero en ciertos casos pueden
convenir también otros valores de k (por ejemplo k>5).
Durante la explotación, y, por tanto, para
clasificar un nuevo objeto, en este caso una firma, los k árboles
son recorridos en paralelo. La decisión de clasificación elegida es
la categoría que presenta la frecuencia más fuerte al final del
recorrido de los árboles. Cuando hay igualdad, es decir, cuando 2
clases Ci y Cj contienen 5 respuestas, se considera aquélla cuyo
índice sea el más pequeño entre i y j (inf (i,j)).
En el seno de una misma categoría de vehículos,
existen heterogeneidades bastante fuertes. Por otra parte, las
firmas de los vehículos están deformadas a veces, en particular,
cuando el vehículo no pasa según el eje del sensor. Todos estos
factores tienen como efecto degradar los resultados, pero se mejora
la tasa de vehículos bien clasificados si se efectúan selecciones
previas del tipo vehículo corto - vehículo largo, basándose siempre
la estrategia de selección en un recorrido de árboles múltiples.
Para el ejemplo ya proporcionado de
clasificación en 14 categorías, el procedimiento de clasificación o
la estructura de recorrido de los árboles que permite clasificar un
vehículo es el de/la de la figura 8.
Este procedimiento se realiza con ayuda de los
medios de análisis 22 según el algoritmo siguiente:
Después del muestreo de la firma y el cálculo de
las variables frecuenciales, el procedimiento realiza en primer
lugar una prueba para determinar si el vehículo es de tipo C14 o
no.
Si no es de categoría C14, una prueba (de hecho,
el resultado de la combinación de 10 árboles) determina si el
vehículo es de categoría C1 o no.
Si no es de categoría C1, otra prueba (en este
caso también el resultado de la combinación de 10 árboles) permite
determinar si el vehículo es un vehículo largo o no.
Si el vehículo es un vehículo largo, una prueba
(también el resultado de la combinación de 10 árboles) determina la
categoría del vehículo entre las categorías C5 a C12.
Si el vehículo no es un vehículo largo, una
prueba (también el resultado de la combinación de 10 árboles)
determina la categoría del vehículo entre las categorías C2, C3, C4
o C13.
Por consiguiente, según la categoría del
vehículo en presencia:
- -
- no se debe recorrer ningún árbol si se trata de un vehículo de tipo C14,
- -
- se deben recorrer 10 árboles si se trata de un vehículo de tipo C1,
- -
- se deben recorrer 30 árboles para los otros vehículos.
\vskip1.000000\baselineskip
El cálculo de las variables frecuenciales se
realiza después de un análisis espectral por transformada de
Fourier.
Este procedimiento se puede adaptar para una
clasificación a realizar en K categorías, siendo K diferente de
14.
La firma de un vehículo, tomada por el sensor,
se introduce en el procedimiento o el algoritmo de clasificación en
un formato impuesto por los medios de tratamiento 20, 22 (por
ejemplo, en forma de tablas de valores cuyo número está comprendido
entre 500 y 1000 para los vehículos largos). Estos valores son
representativos de la variación relativa de inductancia
(\DeltaL/L), a intervalos de tiempo constantes y regulares. Se
expresan, por ejemplo, en múltiplos de 10^{-5}. El periodo de
muestreo se expresa en microsegundos; es, por ejemplo, de 0,6 ms
con el fin de que la precisión de la estimación de la velocidad sea
suficiente para los vehículos que circulan a más de 100 km/h.
El algoritmo que se ha desarrollado está
concebido para funcionar en asociación con un detector de bucle
electromagnético cuyo papel es elaborar la firma de los
vehículos.
Este algoritmo puede ser, además,
autoadaptativo.
En efecto, se comprueba que la respuesta de los
sensores, incluso para una geometría dada, no es independiente del
lugar. Esto es debido, en particular, a la longitud del cable 12
(véase la figura 2) de retorno de bucle, que depende de las
condiciones locales de implantación. El efecto resultante, que es
aproximadamente lineal (salvo para casos extremos), se traduce en
una transformación de la firma por homotecia.
Por consiguiente, se puede prever una fase
inicial en el curso de la cual el algoritmo determina la corrección
de lugar a aportar. En esta fase, interviene solamente una
discriminación entre los C1 (VL) y los otros vehículos. Ésta cesa en
cuanto se han identificado 100 vehículos C1.
En la fase siguiente, denominada de explotación,
todos los vehículos son clasificados. Su velocidad se puede estimar
además (con ayuda de los datos digitalizados y secuenciados) y la
corrección de lugar se puede validar cada vez que se ha detectado un
cierto número de vehículos, por ejemplo a partir de 500 vehículos de
tipo C1, lo cual permite tener en cuenta los eventuales efectos de
deriva.
\newpage
El encadenamiento de tareas ejecutadas en la
fase inicial es entonces el siguiente:
\vskip1.000000\baselineskip
Los códigos 15 y 16 indican respectivamente la
categoría C1, con una incertidumbre, y la categoría "vehículo
largo", asimismo con una incertidumbre.
En este caso, es posible modificar de la manera
siguiente el inicio y el fin del algoritmo de clasificación ya
indicado anteriormente:
\vskip1.000000\baselineskip
Esto permite volver a actualizar el factor de
lugar a tener en cuenta, pudiendo producirse derivas en los
parámetros que influyen en el factor de lugar.
Se debe observar que los árboles de decisión
implantados en el código se han obtenido para una cierta geometría
de sensor (bucle de 1,5 m x 2 m). Para configuraciones diferentes,
pueden adaptarse otros árboles.
La estimación de la velocidad de los vehículos
es opcional.
Las curvas de firma producidas tienen, por lo
menos en una primera parte, una tendencia exponencial.
El cálculo de la velocidad se lleva a cabo según
proceso particular que consiste en buscar el instante en el que la
tendencia de la firma deja de seguir una ley exponencial. El tiempo
transcurrido entre el inicio de la firma y este instante particular
es inversamente proporcional a la velocidad del vehículo.
La figura 9 representa funcionalmente los medios
22 (tarjeta CPU programada) que realizan en particular los
procedimientos de selección expuestos anteriormente, así como el
tratamiento por transformada de Fourier y la extracción de las
variables para cada firma.
Estos medios 22 comprenden un microprocesador
50, un conjunto de memorias RAM 52 (para el almacenamiento de datos)
y una memoria ROM 54 (para el almacenamiento de instrucciones de
programa).
Una tarjeta de adquisición de datos 58 (interfaz
de entrada/salida) pone en el formato requerido los datos
digitalizados y secuenciados proporcionados por la tarjeta 20.
Estos diversos elementos están conectados a un
bus 56
En los medios 22 y, en particular, en la memoria
54 se cargan los datos o las instrucciones para realizar un
tratamiento de los datos según la invención (análisis espectral,
extracción de las variables para cada firma, procedimiento de
selección).
Estos datos o instrucciones para el tratamiento
de los datos pueden ser transferidos a la zona de memoria 54 a
partir de un disquete o de cualquier otro soporte que pueda ser
leído por un microordenador o un ordenador (por ejemplo: disco
duro, memoria muerta ROM, memoria viva dinámica DRAM o cualquier
otro tipo de memoria RAM, disco óptico compacto, elemento de
almacenamiento magnético u óptico).
Los datos obtenidos por selección pueden ser
visualizados también sobre unos medios de visualización periféricos
tales como la pantalla 23 de un microordenador 21. Un operario puede
efectuar a continuación cualquier tratamiento de estos datos con
ayuda de un teclado 25, un ratón 27 y cualquier programa que resida
en el microordenador 21. Así, se pueden obtener informaciones de
recuento de vehículos, por ejemplo por categoría de vehículo después
de su clasificación.
Los árboles de selección se obtienen con ayuda
de un microordenador, tal como el microordenador 21, programado para
realizar un algoritmo tal como el de J.R. QUILAN ya mencionado
anteriormente.
El microordenador presenta una estructura
similar a la de la figura 9. Las variables temporales y
frecuenciales se obtienen a partir de las señales de firma digital
elaboradas y transmitidas (a través del enlace 19) por la tarjeta
20.
Cada árbol de selección se obtiene en forma de
programa cuyas instrucciones son memorizadas en una zona de memoria
del microordenador 21. El algoritmo de selección, tal como el de la
figura 8, se puede realizar a continuación por un operario
recurriendo a estos diferentes programas.
El procedimiento de selección según la invención
funciona en modo de casi tiempo real. El plazo de respuesta depende
esencialmente del procesador utilizado. Por ejemplo, con un Pentium
cadenciado a 133 MHz, este plazo de respuesta es inferior a 50
ms.
En cuanto a las prestaciones de clasificación,
son totalmente comparables a los sistemas existentes. En la tabla I
siguiente se indican resultados obtenidos en 3 lugares diferentes,
cada vez en una muestra de aproximadamente 1.000 vehículos, de los
que 750 son diferentes de los C1. Se expresan, por categoría, en
tasa de bien clasificados.
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
Los resultados pueden parecer insuficientes para
ciertas categorías. Esto puede ser debido al hecho de que la muestra
de prueba es insuficiente. Hay vehículos que son raros. No obstante,
esto se debe también al hecho de que un mismo vehículo puede
circular unas veces con todos sus ejes y otras veces con un eje
levantado. Este estado de hecho implica que este vehículo puede
pertenecer a 2 categorías según tenga o no un eje levantado.
Si se define una nueva rejilla de clasificación
en la que los vehículos parecidos son colocados en una misma
categoría (por ejemplo, los C7 y los C10, que corresponden a los
semirremolques), entonces los resultados obtenidos son muy
satisfactorios como se puede apreciar en la tabla II.
\vskip1.000000\baselineskip
Las figuras 10A y 10B muestran respectivamente
la utilización de un dispositivo según la invención, sobre dos vías
y con un solo sensor por vía, y de un dispositivo según la técnica
anterior, con dos sensores por vía.
En el caso de la figura 10A (sistema según la
invención), la cadena de adquisición de datos para cada sensor es
del tipo descrito anteriormente en relación con las figuras 3 y 4 y
puede funcionar con ayuda del procedimiento descrito haciendo
referencia a la figura 5. La datación y la sincronización son las
mismas para los dos bucles o sensores. De manera práctica, habrá una
sola tarjeta electrónica para los dos sensores, integrando esta
tarjeta los sistemas de adquisición paralelos de los diferentes
sensores. Por otra parte, esto sigue siendo válido para n sensores
(n>2), por ejemplo n=3 ó 4).
En los dos casos (figuras 10A y 10B), un
vehículo puede encontrarse a caballo sobre las dos vías.
En el caso de la figura 10A, el datado
sincronizado con la secuenciación, todo en tiempo real, permite
diferenciar el caso de un vehículo único que pasa a caballo sobre
las dos vías del caso de dos vehículos que pasan cada uno sobre una
de las vías.
La figura 11A representa el caso de un vehículo
que pasa por el centro de un bucle único.
La figura 11B representa el caso de un vehículo
que pasa de manera desfasada con respecto al eje del bucle
único.
La figura 11C representa el caso de un vehículo
a caballo sobre 2 bucles dispuestos como en la figura 10A. Como se
observa en esta figura, la firma está muy desequilibrada entre los
dos bucles.
En el caso de dos vehículos próximos sobre las
dos vías, se identificarán con suficiente precisión unas firmas
diferentes pero de intensidad comparable.
En los sistemas clásicos de la figura 10B, es
necesario un algoritmo de tratamiento especializado para la
discriminación de estos dos tipos de casos, algoritmo cuyas
prestaciones son, de cualquier manera, muy limitadas debido a la
ausencia de datado sincronizado.
La figura 12 representa la firma de un vehículo
que está parado encima de un bucle único y a la que se superpone un
pico correspondiente a la firma de un vehículo que pasa, pero no se
detiene.
Por diferencia, se puede aislar el pico del
resto de la señal. A continuación, se puede trabajar sobre el pico,
por tanto, la firma del vehículo que está en desplazamiento como
sobre cualquier otra firma.
Por tanto, el sistema según la invención permite
discriminar, con un solo bucle, un vehículo detenido de un vehículo
de paso.
Claims (15)
1. Dispositivo de tratamiento de datos de firmas
electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales
electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso,
provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que
comprende:
- -
- unos medios (16) para proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas,
- -
- unos medios (20, 30, 36) para determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo,
- -
- unos medios (20, 36) para calcular, a partir de la señal digitalizada, datos de firma electromagnética de un vehículo y para secuenciar y fechar de manera sincronizada y en tiempo real cada dato de firma electromagnética, y
- -
- unos medios (22, 54) de clasificación para clasificar, según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, los vehículos en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética digitalizadas, secuenciadas y fechadas.
\vskip1.000000\baselineskip
2. Dispositivo según la reivindicación 1,
caracterizado porque los medios de clasificación muestrean
previamente cada señal de firma electromagnética, y producen un
conjunto de datos digitalizados así como unos datos característicos
de armónicos de la señal de firma electromagnética.
3. Dispositivo según la reivindicación 2,
caracterizado porque los datos característicos de armónicos
de la señal de firma electromagnética comprenden unos datos de
amplitud, de fase, de tasa de armónicos y de relaciones de
amplitudes de armónicos de la señal de firma electromagnética.
4. Dispositivo según una de las reivindicaciones
1 a 3, caracterizado porque los medios (22, 54) de
clasificación permiten, además, clasificar los vehículos en 14
categorías.
5. Dispositivo según una de las reivindicaciones
1 a 3, caracterizado porque comprende, además, unos medios
(22, 54) para calcular la velocidad de un vehículo a partir de
dichos datos de firma electromagnética.
6. Dispositivo según una de las reivindicaciones
1 a 5, caracterizado porque comprende, además, unos medios
para adaptar el intervalo de tiempo entre dichos datos de firma
electromagnética en función de la duración real de la señal de firma
electromagnética.
7. Procedimiento de tratamiento de datos de
firmas electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales
electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso,
provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que
comprende las etapas siguientes:
- -
- proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas,
- -
- determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo,
- -
- calcular, a partir de la señal digitalizada, unos datos de firma electromagnética de un vehículo, y secuenciar y fechar, de manera sincronizada y en tiempo real, cada dato de firma electromagnética, y
- -
- proceder a una clasificación de los vehículos según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas.
\vskip1.000000\baselineskip
8. Procedimiento según la reivindicación 7, que
comprende, además, una etapa de registro de los datos digitales de
cada señal durante un periodo de tiempo predeterminado (t1), y de
comparación de estos datos registrados con un valor umbral.
9. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 7 u 8, en el que las señales electromagnéticas son
unas señales de variaciones de frecuencia o de fase o de amplitud o
de impedancia.
10. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 7 a 9, en el que la calzada comprende dos vías, y
en el que se identifican los vehículos que cabalgan sobre las dos
vías.
11. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 7 a 10, en el que se adquieren, además, unos datos
de firma de vehículos en movimiento superpuestos a una firma de un
vehículo detenido.
12. Procedimiento según la reivindicación 11, en
el que se aíslan los datos de firma de los vehículos en movimiento
de los datos de firma de los vehículos detenidos.
13. Procedimiento según la reivindicación 7,
caracterizado porque dicha etapa de clasificación
comprende:
- -
- el tratamiento temporal de estas señales, para producir un primer conjunto de datos digitalizados,
- -
- el tratamiento frecuencial de estas señales para producir un segundo conjunto de datos, que contiene las características de armónicos de estas señales,
- -
- una primera selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,
- -
- la generación de un primer árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la primera selección aleatoria de datos,
- -
- por lo menos una segunda selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,
- -
- la generación de por lo menos un segundo árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la segunda selección aleatoria de datos.
\vskip1.000000\baselineskip
14. Procedimiento según la reivindicación 13, en
el que se calcula la velocidad de los vehículos a partir de dichos
datos de firma electromagnética.
15. Procedimiento según una de las
reivindicaciones 7 a 14, en el que se clasifican los vehículos en 14
categorías.
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