基于AMR传感器的行驶车辆检测分类算法.pdf

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1、第27卷第7期2010年7月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．27No．7Jul．2010基于AMR传感器的行驶车辆检测分类算法木周丰，王明哲，倪枫(华中科技大学控制科学与工程系，武汉430074)摘要：深入研究了各向异性磁阻(AMR)传感器的数据采集原理及特征波形向量提取方法，提出基于AMR传感器及加权欧氏距离的车辆分类识别算法。道路车辆检测实验数据显示，与感应线圈车辆检测法及视频车辆检测等方法相比，该检测方法基本不受环境路况天气等外在因素的影响，满足长期稳定精确等车辆检测的要求，同时在性能、

2、成本、寿命、实时性、维护和升级等方面整体上有较大的优越性。关键词：智能交通；车型分类；磁阻传感器；加权欧氏距离；地磁测量中图分类号：TP274文献标志码：A文章编号：1001．3695(2010)07．2533—03doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2叭O．07．037PassingvehicleclassificationalgorithmbasedonAMRsensorsZHOUFeng，WANGMing—zhe，NIFeng(脚t．ofControlScience＆胁咖咖，HuazhongUnivers渺ofSc

3、ience&Technology，Wuhan430074，China)Abstract：Basedontheresearchoftheanisotropiemagnetoresistive(AMR)sensordataacquisition，andcharacteristicsofthewavevectorextractionmethod．thispaperpresentedanAMRsensorsandweightedEuclideandistancebasedvehicleclassifica．tion-andrecognitionalg

4、orithm．Roadvehicledetectionexperimentalresultsindicatethatthismethodisalmostnotaffectedbyroadenvironmentandweatherfactomcomparingtoinductiveloopandvision．basedvehicledetectionmethods．Italsomeetsthelong．termstableandaccuratevehiclesdetectionrequirements。whileperformance，cost

5、，lirecirclereal．time，maintenanceandupgrading，etc．aresuperiortothetraditionaldetectionmethods．Keywords：I髑；vehicleclassification；AMRsensor；wel’ghtedEuclideandistance；magneticfieldme嬲uremem道路行驶车辆实时检测是当前交通信号灯智能控制急待解决的问题。虽然智能交通控制系统的研究和应用取得了引人注目的进展，但如何直接获得道路车流的实时数据，仍是缓解城市交通拥堵，取得较

6、好的信号灯控制效果必须解决的首要问题。目前世界上的道路车辆检测工具有磁感应式检测器、超声波式检测器、压电检测器、雷达检测器、光电检测器、红外检测器以及视频检测器等¨J，其中以感应线圈和视频图像检测为多。Stencel和Gajda等人旧’31使用感应线圈作为传感器获取不同车型的特征曲线，然后采用模型匹配的方法进行车型分类。A．Klausner等人∽1通过视频、红外、声音等多传感器采集车型数据，然后采用数据融合算法识别车型；Gupte等人”1也提出了基于视频检测和图像序列的分类方法。以上这些车型检测分类方法取得了一定的效果，但然而仍有其局限性。感

7、应线圈和视频图像检测存在的主要缺点是算法实时性差，一些重要的控制检测数据．如当前车流速度、路口等待车辆排队长度以及车辆通过时间和车辆类型等都很难实时获得。另外，感应线圈检测系统具有价格低、技术成熟的特点，但是存在检测信息量小、安装维护施工困难、受车辆挤压容易损坏等固有缺陷，难以满足长期稳定精确检测的要求。视频图像检测系统易受环境及气候的影响，车辆检测精度有待继续提高。为此，本文研究并提出了基于AMR(anisotmpicmagnetoresistive，各向异性磁阻)传感器㈧71的车辆检测分类方法，在普通基于AMR传感器的车辆检测法的基础上，

8、研究提出了一种数据采集分析及特征波形向量提取算法，并将加权欧氏距离分类算法应用于车辆的分类中。实验结果显示，该车辆检测方法具有长期稳定精确性的特点，不受外在天气环境