基于地磁的车辆检测系统与识别算法研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要车型自动识别是当前智能交通运输系统支撑技术研究的热点和难点，是城市路口交通灯优化控制和高速公路实现不停车收费系统的核心技术，具有广阔的应用前景。本文根据武汉市科技局关键技术攻关项目的要求，基于目前国内外车型识别的发展状况以及交通优化控制的需求在识别方法上进行了较深入探索和研究，突破传统的车型模糊识别，结合车辆地磁检测信号的特点，采用基于模糊逻辑的多数据融合方法，设计一种基于地磁传感器的车型识别系统，充分发挥了地磁传感器的车辆分类系统中低成本、高可靠度、简便易行等独特优势。本文给出一种高效的车型分类方法，采用的前端地磁传感器突破了

2、以往地磁感应线圈不能检测静止车辆的局限，并结合曲线特征具有双极性的特点进行有针对性的特征提取，多次采样后建立识别车型隶属度函数模板，根据已知车型模板计算被测车辆的特征值后采用多种数据融合方法进行车型识别。该方法在车辆检测中具有良好的有效性和可行性，并且可以进一步运用到大型停车场的检测中，具有良好的应用前景。论文的主体部分给出AMR地磁传感器在交通检测中的具体应用及其原理，详细阐述了当前模糊逻辑在车型识别中的研究状况，提出另一种模糊逻辑数据融合算法在车型识别中的应用。并且对该算法应用于实际开发的车型识别系统进行了介绍，给出相关软硬件框架设计。最后对识别系统进

3、行了道路交通实测，将采样数据用五种数据融合方法进行计算和准确性分析并对其进行了比较。在总结部分阐述该识别方法的优缺点，同时给出缺点的解决方案和后续发展方向。关键词：车型识别;智能交通系统;AMR;模糊逻辑;数据融合I华中科技大学硕士学位论文AbstractAtpresent,theautomaticrecognitionofautomobiletypeisthehottopictosupportIntelligentTransportationSystem(ITS)andacoretechnologyintheurbanintersectiontraffi

4、clightsoptimizecontrolsystemandthehighwaychargesystem.Obviously,thisresearchworkhaspracticalmeaninginfutureITSengineering.AccordingtothedemandfromkeyprojectbyWuhanScienceandTechnologyInstitute,aintensiveexploreandresearchonrecognitionmethodsispresentedbasedoncurrentvehiclerecognit

5、iondevelopmentstatusandthetrafficoptimizecontroldemand,webreakthroughtheconventionalfuzzymethodandadoptmulti-datafusionmethodbasedonfuzzylogicconsideringthefeaturesofvehiclegeomagneticsignals,avehicleclassificationsystemisdesignedinthispaperusingfuzzydatafusionmethodwhichfullyrepr

6、esentingsomespecificadvantageslikelowcost,highcredibilitybyusingAMRsensorsinthesystem.Inthispaper,aneffectivevehicleclassificationmethodispresented.Thefeaturesarefirstlypickedupaccordingtotheambipolarpropertyofthevehiclegeomagneticcurvesandthenthevehicletypemodelfunctionsarebuilta

7、ccordingtothesamplevehicles,atlast,thedetectedvehiclecouldberecognizedusingmulti-datafusionmethods.Thismethodcouldbealsoappliedinlargeparkssoasithasagreatapplicationforeground.TheprincipalpartofthispapershowsthetheoryandtheapplicationsofAMRsensorsintrafficdetection,andthestudystat

8、usofvehicleclassificationusingfuz