WO2020006925A1 - 一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法 - Google Patents

一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法 Download PDF

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WO2020006925A1
WO2020006925A1 PCT/CN2018/110363 CN2018110363W WO2020006925A1 WO 2020006925 A1 WO2020006925 A1 WO 2020006925A1 CN 2018110363 W CN2018110363 W CN 2018110363W WO 2020006925 A1 WO2020006925 A1 WO 2020006925A1
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geomagnetic
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戚湧
吕鲜
杜鹏桢
张伟斌
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南京理工大学
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Abstract

一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法。该方法包括以下步骤:在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据;将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理;地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间;统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长。该方法既可以单独运用在重要的交通路段或者交通路口获取车辆参数,也可以与其他交通检测设备联合使用,获取更加全面的交通信息,具有低功耗、检测灵敏度高、安装方便和不受恶劣环境影响的特点。

Description

一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法 技术领域
本发明涉及车辆检测技术领域,特别是一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法。
背景技术
在智能交通系统中,车辆检测领域是智能交通的基础,也是最为重要的环节。目前,车辆检测的主要设备有感应线圈检测器(ILD)、视频摄像头、以及地磁传感器。过去几年间,ILD使用最为广泛,由于其技术简单,成本较低,得到了大规模的工程应用。但是ILD的灵敏度低,抗干扰性差,其应用于交通感知时,识别准确率较低。视频摄像头通过分析车辆的车牌号或车辆外形来识别车辆种类,精度较高,但是其造价昂贵,并且由于视频识别会产生大量的数据,因此对系统的传输和处理性能都有非常高的要求。此外,利用视频进行车辆识别存一定隐私侵犯的风险,如果数据泄露将会产生一系列严重的安全问题。而对地磁传感器的研究增加了对车辆检测的新方法,这种方法利用地磁传感器检测车辆通过时地磁场所受到的干扰,通过识别车辆的磁场信号,从而获取交通流量、道路占有率等一系列交通信息,还可以判断车速以及车辆长度。
目前,低功耗、低成本、灵敏度高的地磁传感器是车辆检测领域的研究热点。文献1(李云龙等,基于AMR传感器的车辆检测算法,传感器与微系统,2012年)利用单个三轴AMR传感器测量行驶车辆引起地球磁场变化的磁场强度值,并研究AMR检测器的数据采集原理和波形特征向量提取方法,设计了一种自适应状态机车辆检测算法,即自适应地更新阈值和基准值。但是这种自适应状态机车辆检测算法比较复杂,硬件要求比较高,而且车辆检测的准确率不高。文献2(Bo Yang,Vehicle detection and classification for low-speed congested traffic with anisotropic magnetoresistive sensor,Sensors Journal IEEE,2015)利用单个三轴的AMR传感器采集地磁信号,采用数字滤波器进行噪声处理,设计基于信号方差的固定阈值算法检测城市道路中低速拥堵条件下的车辆,通过提取波形特征进行车型识别。该算法虽然可以识别低速拥堵条件下的车辆,但是算法复杂度高,提取波形特征进行车型识别的准确率不高,也无法获取更多的车辆信息。
综上,现有文献大多数集中在对单个多轴地磁传感器进行车辆检测的研究,虽然多轴传感器可以获取更多的车辆扰动地磁的信号,但是给后期处理数据以及设计算法增加了复杂性,实时性不高,并且利用单个地磁获取车辆信息有限,车辆检测存在误差,大型车或者小型车容易漏检。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,能够获取车流量、车速、车长等车辆参数,为交通部门提供交通管控的真实可靠数据。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,包括以下步骤:
步骤1,在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据;
步骤2,将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理;
步骤3,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间;
步骤4,统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长。
进一步地,步骤1所述的在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据,具体为:
两个地磁传感器的检测半径相同且固定距离为L;两个地磁节点设置在减速带内单车道中心位置,两个地磁节点所在直线平行于车辆行驶方向。
进一步地,步骤2所述的将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理,具体如下:
地磁传感器收集到的两组波形数据中,相似度最高的部分即为准确的地磁信号值;通过循环计算并比较两组波形的相似度来寻找相似度最高的波形,作为去噪声处理后的车辆磁场信号,其中相似度量采用欧式距离。
进一步地,步骤3中所述的改进的基于固定阈值的状态机算法,具体如下:
当车辆未进入传感器检测区域时,地球磁场不会产生突变,传感器不处理此时刻的地磁信号值,处于休眠状态;
当车辆处在检测区域时,地磁场将会发生抖动,此时传感器记录地磁信号值,具体为:传感器周期性地采集数据,当检测到的地磁信号与前一时刻的地磁信号的差值大于设定的固定阈值时,传感器便感知车辆的到来,记录车辆到达时刻;车辆经过传感器时,引起测量范围内磁场的抖动,采集振动幅度高于阈值的地磁信号;
当车辆离开传感器检测区域时,检测的地磁信号恢复到平稳值,即代表车辆离开,记录车辆离开时刻,并且数据采集结束,传感器进入休眠状态,等待下一辆车的到来。
进一步地,步骤4所述的统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长,具体如下:
根据步骤3中改进的基于固定阈值的状态机检测算法,如果两个地磁传感器检测得到的地磁信号相似,则车辆计数自增1,统计出设定时间段内单车道的车流量;
根据车辆到达两个传感器的时间差,以及两个传感器之间的距离,计算该车辆的行驶速度;
根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差,以及计算得到的车辆行驶速度,分别计算两个传感器节点感知到的车辆车长,取平均值即为最终得到的车辆车长。
进一步地,步骤3所述的地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间,具体如下:
步骤3.1,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆:根据车辆进入传感器检测区域时引起地球磁场产生的抖动,根据抖动的幅度大于指定的阈值并且持续抖动的时间超过设定值,则认为检测到车辆;
决定状态机跳变的因素flag定义如下:
Figure PCTCN2018110363-appb-000001
其中,Z o表示地磁传感器接收的原始信号;Z o(4i+k)表示收集到的第4i+k个地磁信号,以此类推;i=0,1,...N,k=1,2,3,4是序号标记,N表示序列值;Td表示设定的阈值;
确定时间阈值Threshold的公式如下:
Figure PCTCN2018110363-appb-000002
其中,L min为道路行驶的最小型汽车的长度,V max为道路的最高限速,f为传感器的工作频率;
在初始状态时,将所有的变量重置到默认值,状态机为未触发状态,此时循环判断flag的值:若flag的值未发生改变,状态机维持现状;若flag的值变为1,则状态机转变为半触发状态,同时将车辆进入地磁检测区域持续时间duration_t自增1;
循环判断flag的值,每次判断flag的值未发生改变,duration_t加1,当flag的值变为0时,将duration_t与设定的时间阈值Threshold进行比较:若duration_t小于Threshold,则状态机恢复到初始状态,继续监测后续车辆;若duration_t不小于Threshold,则认为监测的车辆离开,并且车辆计数vehicle_count加1,状态机恢复到原始状态,等候下一辆车;
步骤3.2,采用基于固定阈值的状态机算法检测路段车辆,并且vehicle_count的值统计交 通流量;
在同一车道前后埋设相距L的两个信号频率和检测半径相同的地磁节点A、B,获取车辆达到及驶离地磁节点A、B的时间分别为t a1、t a2和t b1、t b2
车辆从节点A的检测区域行驶到节点B的检测区域所通过的距离为△L,地磁节点A、B检测半径相同则△L=L;
通过△L所需时间为t 1=t b1–t a1
所以通过这段距离的速度为V 1=L/t 1=L/(t b1–t a1),
同理,车辆先后驶离节点A、B的检测区域的车速为:V 2=L/(t b2–t a2),
则检测到的车辆行驶速度为V=(V 1+V 2)/2。
进一步地,步骤4所述统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长,具体如下:
根据车辆到达或者离开两个传感器的前后时间差t 1和t 2,以及两个传感器的固定距离L,计算感知到的车辆行驶速度V 1和V 2
t 1=t b1–t a1
t 2=t b2–t a2
V 1=L/t 1
V 2=L/t 2
将两个传感器节点A、B计算得到的所有车速的平均值,作为行驶车辆的车速V:
V=(V 1+V 2)/2
根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差t a和t b,以及计算得到的车辆速度V,分别计算两个传感器节点感知到的车辆车长L 1和L 2
t a=t a2-t a1
t b=t b2–t b1
L 1=V*t a
L 2=V*t b
取平均值即为最终得到的车辆车长L:
L=(L 1+L 2)/2
                     。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)利用地磁传感器来探测车辆,具有极高的灵敏度;(2)地磁传感器安装方便,直接布设于道路两边或埋设于道钉内部,且便于定期维护,使用周期较长,无需外加电源,电池供电,易更换,具有价格低、不容易受恶劣环境影 响、体积小巧的特点;(3)改进的基于固定阈值的车辆检测算法具有高检测率、简单、实时性强的特点。
附图说明
图1为本发明基于单轴地磁传感器的车辆检测方法的地磁传感器节点布置示意图;
图2为本发明基于单轴地磁传感器的车辆检测方法的状态机算法示意图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
如图1所示,给出了基于单轴地磁传感器的车辆检测方法的地磁传感器节点布置示意图,其中1-1表示车辆行驶方向,1-2表示传感器节点A,1-3表示传感器节点B,具体步骤如下:
步骤1,在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据;
进一步地,两个地磁传感器的检测半径相同且固定距离为L;两个地磁节点设置在减速带内单车道中心位置,两个地磁节点所在直线平行于车辆行驶方向。
步骤2,将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理;
进一步地,地磁传感器收集到的两组波形数据中,相似度最高的部分即为准确的地磁信号值;通过循环计算并比较两组波形的相似度来寻找相似度最高的波形,作为去噪声处理后的车辆磁场信号,进行数据清洗以及噪声处理,其中相似度量采用欧式距离。
步骤3,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间;
进一步地,当车辆未进入传感器检测区域或者离开检测区域时,地球磁场不会产生巨大的突变,传感器不采集此时刻的地磁信号值,处于一种休眠状态;
当车辆处在检测区域时,地磁场将会发生剧烈抖动,此时传感器才记录收集地磁信号值。具体为:传感器周期性地采集数据,当检测到的地磁信号与前一时刻的地磁信号的差值大于设定的固定阈值时,传感器便感知车辆的到来,记录车辆到达时刻;车辆经过传感器时,引起测量范围内磁场的剧烈抖动,采集振动幅度高于阈值的地磁信号;当车辆离开时,检测的地磁信号恢复到一个平稳的值,即代表车辆离开,记录车辆离开时刻,并且数据采集暂时结束,传感器进入休眠状态,等待下一辆车的到来。
假设地磁传感器接收的原始数据为:
Z o={Z o(1),Z o(2),...Z o(4i+k)...}(i=0,1,...N;k=1,2,3,4)
其中,Z o表示接收的原始信号;Z o(1)表示收集到的第1个地磁信号,Z o(4i+k)表示收集到的第4i+k个地磁信号,以此类推;i、k是序号标记,N表示序列值。
地磁传感器最终采集的数据为:
Z={Z(1),Z(2),...Z(j),...Z(n)}(j=1,2,...n)
其中,Z表示最终采集的信号;Z(1)表示采集的第1个地磁信号,Z(j)表示采集的第j个地磁信号,以此类推;j是序号标记,n表示序列值。
对应的时间为:
t={t(1),t(2),...t(j),...t(n)}(j=1,2,...n)
其中,t表示采集信号对应的时间序列;t(1)表示采集的第1个地磁信号对应的时间,t(j)表示采集的第j个地磁信号对应的时间,以此类推;j是序号标记,n表示序列值。
其中:
Figure PCTCN2018110363-appb-000003
时,
Figure PCTCN2018110363-appb-000004
Td表示设定的阈值,Z j表示连续4个原始地磁信号的平均值。
如图2所示,给出了基于单轴地磁传感器的车辆检测方法的状态机算法示意图,图中2-1表示初始化状态,2-2表示未触发状态,2-3表示半触发状态,2-4表示触发状态;a表示重置,b表示条件1(If flag=0),c表示条件2(If flag=1),d表示条件3(If flag=1),车辆计时duration_t自增1,车辆可能进入,e表示车辆计数vehicle_count自增1,f表示条件4(If flag=0&duration_t<Threshold),标记为噪声。具体步骤如下:
步骤3.1,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆:根据车辆进入传感器检测区域时引起地球磁场产生的抖动,根据抖动的幅度大于指定的阈值并且持续抖动的时间超过设定值,则认为检测到车辆;
决定状态机跳变的因素flag定义如下:
Figure PCTCN2018110363-appb-000005
其中,Z o表示地磁传感器接收的原始信号;Z o(4i+k)表示收集到的第4i+k个地磁信号,以此类推;i=0,1,...N,k=1,2,3,4是序号标记,N表示序列值;Td表示设定的阈值;
确定时间阈值Threshold的公式如下:
Figure PCTCN2018110363-appb-000006
其中,L min为道路行驶的最小型汽车的长度,V max为道路的最高限速,f为传感器的工作频率。
在初始状态时,将所有的变量重置到默认值,状态机为未触发状态,此时循环判断flag的值,若flag的值未发生改变,状态机维持现状;若flag的值变为1,则状态机转变为半触发状态,此时认为可能有车辆通过,同时将车辆进入地磁检测区域持续时间duration_t自增1,循环判断flag的值,每次判断flag的值未发生改变,duration_t加1,当flag的值变为0时,将duration_t与设定的时间阈值Threshold进行比较,若duration_t小于Threshold,则认为收集的磁信号可能是由附近车道的车辆引起,是噪声,状态机恢复到初始状态,继续监测后续车辆;若duration_t不小于Threshold,则认为监测的车辆离开,并且车辆计数vehicle_count加1,状态机恢复到原始状态,等候下一辆车。
步骤3.2,由步骤3.1可知,基于固定阈值的状态机算法可以检测路段车辆,并且vehicle_count的值统计交通流量。
在同一车道前后埋设相距L(L较小)的两个信号频率和检测半径相同的地磁节点A、B。当车辆经过这两个地磁节点时,由于节点间的距离较小,可认为车辆匀速通过。利用基于固定阈值的状态机车辆检测算法可以获取车辆通过地磁节点A、B的时间分别为t a1、t a2和t b1、t b2
车辆从节点A的检测区域行驶到节点B的检测区域所通过的距离为△L,地磁节点A、B检测半径相同则△L=L。
通过△L所需时间为t 1=t b1–t a1
所以通过这段距离的速度为V 1=L/t 1=L/(t b1–t a1),
同理,车辆先后驶离节点A、B的检测区域的车速为:V 2=L/(t b2–t a2),
则检测到的车辆行驶速度为V=(V 1+V 2)/2。
步骤4,统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长。
根据步骤3中改进的基于固定阈值的状态机检测算法,如果两个地磁传感器检测得到的地磁信号相似,则车辆计数自增1,统计出设定时间段内单车道的车流量;根据车辆到达两个传感器的时间差,以及两个传感器之间的距离,计算该车辆的行驶速度;根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差,以及计算得到的车辆行驶速度,分别计算两个传 感器节点感知到的车辆车长,取平均值即为最终得到的车辆车长。
进一步地,两个地磁传感器检测得到的地磁信号相似,则车辆计数自增1,可以统计出一定时间段内单车道的车流量;根据车辆到达或者离开两个传感器的前后时间差t 1和t 2,以及两个传感器的固定距离L,计算感知到的车辆行驶速度V 1和V 2
t 1=t b1–t a1
t 2=t b2–t a2
V 1=L/t 1
V 2=L/t 2
将两个传感器节点A、B计算得到的所有车速的平均值,作为行驶车辆的车速V:
V=(V 1+V 2)/2
根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差t a和t b,以及计算得到的车辆速度V,分别计算两个传感器节点感知到的车辆车长L 1和L 2
t a=t a2-t a1
t b=t b2–t b1
L 1=V*t a
L 2=V*t b
取平均值即为最终得到的车辆车长L:
L=(L 1+L 2)/2
综上所述,本发明利用地磁传感器来探测车辆,具有极高的灵敏度;此外,地磁传感器安装方便,直接布设于道路两边或埋设于道钉内部,且便于定期维护,使用周期较长,无需外加电源,电池供电,易更换,具有价格低、不容易受恶劣环境影响、体积小巧的特点;最后,改进的基于固定阈值的车辆检测算法具有高检测率、简单、实时性强的特点。

Claims (7)

  1. 一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1,在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据;
    步骤2,将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理;
    步骤3,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间;
    步骤4,统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长。
  2. 根据权利要求1所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤1所述的在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器,车辆经过时,两个地磁传感器收集数据,具体为:
    两个地磁传感器的检测半径相同且固定距离为L;两个地磁节点设置在减速带内单车道中心位置,两个地磁节点所在直线平行于车辆行驶方向。
  3. 根据权利要求1所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤2所述的将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理,具体如下:
    地磁传感器收集到的两组波形数据中,相似度最高的部分即为准确的地磁信号值;通过循环计算并比较两组波形的相似度来寻找相似度最高的波形,作为去噪声处理后的车辆磁场信号,其中相似度量采用欧式距离。
  4. 根据权利要求1所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤3中所述的改进的基于固定阈值的状态机算法,具体如下:
    当车辆未进入传感器检测区域时,地球磁场不会产生突变,传感器不处理此时刻的地磁信号值,处于休眠状态;
    当车辆处在检测区域时,地磁场将会发生抖动,此时传感器记录地磁信号值,具体为:传感器周期性地采集数据,当检测到的地磁信号与前一时刻的地磁信号的差值大于设定的固定阈值时,传感器便感知车辆的到来,记录车辆到达时刻;车辆经过传感器时,引起测量范围内磁场的抖动,采集振动幅度高于阈值的地磁信号;
    当车辆离开传感器检测区域时,检测的地磁信号恢复到平稳值,即代表车辆离开,记录车辆离开时刻,并且数据采集结束,传感器进入休眠状态,等待下一辆车的到来。
  5. 根据权利要求1所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤4所述的统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长,具体如下:
    根据步骤3中改进的基于固定阈值的状态机检测算法,如果两个地磁传感器检测得到的地磁信号相似,则车辆计数自增1,统计出设定时间段内单车道的车流量;
    根据车辆到达两个传感器的时间差,以及两个传感器之间的距离,计算该车辆的行驶速度;
    根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差,以及计算得到的车辆行驶速度,分别计算两个传感器节点感知到的车辆车长,取平均值即为最终得到的车辆车长。
  6. 根据权利要求1或2所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤3所述的地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆,并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间,具体如下:
    步骤3.1,地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆:根据车辆进入传感器检测区域时引起地球磁场产生的抖动,根据抖动的幅度大于指定的阈值并且持续抖动的时间超过设定值,则认为检测到车辆;
    决定状态机跳变的因素flag定义如下:
    Figure PCTCN2018110363-appb-100001
    其中,Z o表示地磁传感器接收的原始信号;Z o(4i+k)表示收集到的第4i+k个地磁信号,以此类推;i=0,1,...N,k=1,2,3,4是序号标记,N表示序列值;Td表示设定的阈值;
    确定时间阈值Threshold的公式如下:
    Figure PCTCN2018110363-appb-100002
    其中,L min为道路行驶的最小型汽车的长度,V max为道路的最高限速,f为传感器的工作频率;
    在初始状态时,将所有的变量重置到默认值,状态机为未触发状态,此时循环判断flag的值:若flag的值未发生改变,状态机维持现状;若flag的值变为1,则状态机转变为半触发状态,同时将车辆进入地磁检测区域持续时间duration_t自增1;
    循环判断flag的值,每次判断flag的值未发生改变,duration_t加1,当flag的值变为0时,将duration_t与设定的时间阈值Threshold进行比较:若duration_t小于Threshold,则状态机恢复到初始状态,继续监测后续车辆;若duration_t不小于Threshold,则认为监测的车辆离开,并且车辆计数vehicle_count加1,状态机恢复到原始状态,等候下一辆车;
    步骤3.2,采用基于固定阈值的状态机算法检测路段车辆,并且vehicle_count的值统计交通流量;
    在同一车道前后埋设相距L的两个信号频率和检测半径相同的地磁节点A、B,获取车辆达到及驶离地磁节点A、B的时间分别为t a1、t a2和t b1、t b2
    车辆从节点A的检测区域行驶到节点B的检测区域所通过的距离为△L,地磁节点A、B检测半径相同则△L=L;
    通过△L所需时间为t 1=t b1–t a1
    所以通过这段距离的速度为V 1=L/t 1=L/(t b1–t a1),
    同理,车辆先后驶离节点A、B的检测区域的车速为:V 2=L/(t b2–t a2),
    则检测到的车辆行驶速度为V=(V 1+V 2)/2。
  7. 根据权利要求6所述的基于单轴地磁传感器的车辆检测方法,其特征在于,步骤4所述统计设定时间段内的车流量,计算车辆的行驶速度和车长,具体如下:
    根据车辆到达或者离开两个传感器的前后时间差t 1和t 2,以及两个传感器的固定距离L,计算感知到的车辆行驶速度V 1和V 2
    t 1=t b1–t a1
    t 2=t b2–t a2
    V 1=L/t 1
    V 2=L/t 2
    将两个传感器节点A、B计算得到的所有车速的平均值,作为行驶车辆的车速V:
    V=(V 1+V 2)/2
    根据车辆从到达到离开一个传感器节点检测范围的时间差t a和t b,以及计算得到的车辆速度V,分别计算两个传感器节点感知到的车辆车长L 1和L 2
    t a=t a2-t a1
    t b=t b2–t b1
    L 1=V*t a
    L 2=V*t b
    取平均值即为最终得到的车辆车长L:
    L=(L 1+L 2)/2。
PCT/CN2018/110363 2018-07-05 2018-10-16 一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法 WO2020006925A1 (zh)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311927A (zh) * 2020-01-17 2020-06-19 深圳市戴升智能科技有限公司 车流量检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113178072A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 淮阴工学院 一种交通防堵塞预测系统及预测方法
CN115100873A (zh) * 2022-06-21 2022-09-23 西安电子科技大学 基于双地磁传感器的双车道车流检测方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311928A (zh) * 2020-03-20 2020-06-19 西安电子科技大学 双地磁传感器测速系统及测速方法
CN111524365B (zh) * 2020-05-11 2021-12-17 西安电子科技大学 一种利用多地磁传感器进行车型分类的方法
CN111696367B (zh) * 2020-06-11 2022-06-07 西安电子科技大学 多地磁传感器测速系统及其测速方法
CN112037533B (zh) * 2020-09-02 2021-05-11 四川九通智路科技有限公司 地磁传感式道钉的车辆通过检测方法
CN111815964B (zh) * 2020-09-02 2020-12-29 四川九通智路科技有限公司 一种基于地磁传感式道钉的车流检测系统及方法
CN112349113A (zh) * 2020-11-05 2021-02-09 泰州职业技术学院 一种交通灯控制系统及方法
CN112611313B (zh) * 2020-12-11 2022-08-30 交控科技股份有限公司 轨道车辆长度测量装置、测量方法及交通设施
CN115273490B (zh) * 2021-04-30 2023-09-19 阿尔卑斯通信器件技术(上海)有限公司 车位检测装置以及车位检测方法
CN113212499A (zh) * 2021-06-04 2021-08-06 北京磁浮交通发展有限公司 利用间隙传感器在过轨道接缝时刻的实时测速方法及系统
CN113903182B (zh) * 2021-10-26 2023-04-28 武汉中交交通工程有限责任公司 一种十车道及以上高速公路分流区标线引导方法
CN114373306A (zh) * 2022-01-12 2022-04-19 中国公路工程咨询集团有限公司 基于智能道钉的车辆通过检测方法、系统及可存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002050795A1 (en) * 2000-12-20 2002-06-27 James Frederick Morris Remote vehicle detection system
CN201311713Y (zh) * 2008-12-03 2009-09-16 北京宏德信智源信息技术有限公司 多功能交通车辆智能检测传感器
CN103123743A (zh) * 2012-12-11 2013-05-29 武汉智慧城市研究院股份有限公司 基于无线传感器网络的车辆计数系统及其计数方法
CN103354032A (zh) * 2013-06-22 2013-10-16 太仓博天网络科技有限公司 一种基于磁阻传感器的无线车辆信息检测系统
CN103593984A (zh) * 2013-11-29 2014-02-19 浙江工业大学 基于地磁的环境自适应车流量检测方法
CN204650760U (zh) * 2015-06-04 2015-09-16 交通运输部科学研究院 一种采用间歇变频供电模式的无线地磁车检器

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7382281B2 (en) * 2004-03-01 2008-06-03 Sensys Networks, Inc. Method and apparatus reporting a vehicular sensor waveform in a wireless vehicular sensor network
US20120253648A1 (en) * 2011-04-01 2012-10-04 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method for generating traffic information
CN102226931B (zh) * 2011-05-27 2014-04-02 迈锐数据(北京)有限公司 车辆检测装置
CN203644223U (zh) * 2013-11-08 2014-06-11 上海微悦科技有限公司 一种车位检测装置
CN103794058B (zh) * 2014-03-05 2016-04-13 武汉慧联无限科技有限公司 基于状态机的车辆检测方法及装置
CN105096611B (zh) * 2015-08-17 2017-07-14 中科车港(深圳)实业股份有限公司 一种道路车辆检测系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002050795A1 (en) * 2000-12-20 2002-06-27 James Frederick Morris Remote vehicle detection system
CN201311713Y (zh) * 2008-12-03 2009-09-16 北京宏德信智源信息技术有限公司 多功能交通车辆智能检测传感器
CN103123743A (zh) * 2012-12-11 2013-05-29 武汉智慧城市研究院股份有限公司 基于无线传感器网络的车辆计数系统及其计数方法
CN103354032A (zh) * 2013-06-22 2013-10-16 太仓博天网络科技有限公司 一种基于磁阻传感器的无线车辆信息检测系统
CN103593984A (zh) * 2013-11-29 2014-02-19 浙江工业大学 基于地磁的环境自适应车流量检测方法
CN204650760U (zh) * 2015-06-04 2015-09-16 交通运输部科学研究院 一种采用间歇变频供电模式的无线地磁车检器

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311927A (zh) * 2020-01-17 2020-06-19 深圳市戴升智能科技有限公司 车流量检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113178072A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 淮阴工学院 一种交通防堵塞预测系统及预测方法
CN115100873A (zh) * 2022-06-21 2022-09-23 西安电子科技大学 基于双地磁传感器的双车道车流检测方法

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