基于地磁传感器的车辆检测算法研究

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1、基于地磁传感器的车辆检测算法研究马芳兰张红霞徐武德杨国辉马宏伟杨旭辉巡甘肃省科学院传感技术研宄所甘传感器与传感技术重点实验室针对现有地磁传感器车辆检测算法存在基线漂移、固定阈值导致车辆检测准确率低,以及干扰引起的状态机误判等问题,提出了基于地磁传感器的自适应阈值有限状态机车辆检测算法。在研宄了三轴异相磁阻(AMR)地磁传感器车辆检测原理的基础上,分析丫AMR传感器采集的原始信号,对原始信号进行丫滑动窗口均值滤波处理;为了消除某准值漂移造成的检测误差和固定阈值造成的累积误差,提出了基准值和阈值实时更新的自适应车辆检测算法。采用加权函数

2、进行基准值的实时更新,阈值随着基准值的更新而更新。同时,该算法以多状态机判断为主体,在有限状态机中增加了车辆到来计数和波动计数两个状态,消除了干扰引起的误判,提高/车辆检测准确率。现场车辆测试结果表明,该算法的车流量检测准确率在97%以上,可用于智能交通系统中车流量的检测。关键词:智能交通;物联网;地磁传感器;奋限状态机;午.流量;。。基金:甘肃省重点实验室专项基金资助项0(145RTSA009)ResearchonVehicleDetectionAlgorithmBasedonGeomagneticSensorMAFanglanZ

3、HANGHongxiaXUWudeYANGGuohuiMAHongweiYANGXuhuiZHENGBoGansuProvincekeyLaboratoryofSensorsandSensingTechnology,InstituteofSensorTechnology,GansuAcademyofSciences;Abstract:Todealwiththedisadvantagesofexistingvehicledetectionalgorithmbasedongeomagneticsensor,e.g.,baselinedr

4、ift,lowdetectionaccuracycausedbyfixedthreshold,andmisjudgmentofthestatemachinebecauseoftheinterference,anoveladaptivethresholdandfinitestatemachinevehicledetectionalgorithmbasedongeomagneticsensorisproposed.Theprincipleofanisotropicmagnetoresistive(AMR)geomagneticsenso

5、rinvehicledetectionisresearched,theoriginalsignalcollectedbyAMRsensorisanalyzed,andprocessedbyslidingwindowmeanvaluefilteringtoeliminatethedetectionerrorcausedbydriftofbaselineandaccumulateerrorcausedbythefixedthreshold,andtheadaptivevehicledetectionalgorithmofbaseline

6、andthresholdupdatedinrealtimeisproposed.Inthealgorithm,weightedfunctionisdesignedtorealizetheBaselinereal-timeupdate,andthethresholdupdatefollowingwiththebaseline.Inaddition,withmulti-statemachineasthemainbody,infinitestatemachine,twoofthestatesareadded,i.e.,thevehicle

7、arrivalcountstate,andthefluctuationcountstate,thusthemisjudgmentcausedbyinterferenceiseliminated,andthedetectionaccuracyisenhanced.Thefieldtestresultshowsthattheproposedalgorithmcanbeappliedtodetectthevehicleflowinintelligenttrafficsystemandthedetectionaccuracycanreach

8、upto97%.Keyword:Intelligenttraffic;IoT;Geomagneticsenor;Finitestatemachine;Vehicleflow;0引言新一代智能交通系统是战略性新兴产业中物联网和智能汽车两

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