基于地磁传感器的车辆检测算法_荣梅

——荣　梅　黄辉先　徐建闽基于地磁传感器的车辆检测算法—４３

基于地磁传感器的车辆检测算法

荣　梅１　黄辉先１　徐建闽２

（））湘潭大学信息工程学院１　湖南湘潭４华南理工大学土木与交通学院２　广州５１１１０５１０６４１　（摘　要　地磁传感器是一种动态检测地磁场变化的感应设备。文中提出了基于地磁传感器的一种车辆检测方法，通过对地磁检测器所采集的数据进行预处理和波形特征提取来进行车辆信息的检测。利用安装在路面上的２个地磁感应器，和基于动态基值的波形特征提取算法，对车辆流量和车辆速度及车型等信息进行有效的检测，试验结果表明基于地磁感应的车辆检测方法的准确率高达９８％。关键词　检测器；波形特征；地磁感应效应；智能交通系统

：／中图分类号：ＴＰ２０２　　文献标志码：Ａ　　ＤＯＩ１０．３９６３．ＩＳＳＮ１６７４４８６１．２０１１．０３．０１１　－ｊ

目前国内对交通信息的检测主要是利用感应

以下简称线圈检测器）来进行的。但线圈检测器（

由于线圈完好率较低，维护费用较高等，使其安装和维护不尽如人意，从而希望寻找另外一些新

１］

。地磁传感器是一种能动的车辆信息检测技术［

地球磁场方向和大小的物理量，其要素有：地磁总水平分量Ｈ、垂直分量ＨＺ、东分量ＨＹ、强度Ｆ、

北分量ＨＸ，磁偏角Ｄ为水平分量Ｈ与Ｘ轴的夹角，磁倾角β为矢量Ｆ与水平分量Ｈ的夹角（见）。目前，车辆检测法可根据所研究的地磁要图２

素不同分为垂直分量检测法（和水平分量检ＨＺ）。本文中地磁测法（包括ＨＸ，磁偏角Ｄ）ＨＹ，Ｈ，检测器Ｘ轴为沿车辆行驶方向，Ｚ轴为垂直于路）

。见图３面方向（

态检测地磁场变化的感应设备。因为体积较小且不易损坏，使用起来具有占用空间小、安装简易、可靠性高等特点，能较好的弥补线圈检测器的不足。国内外对此进行了相关的研究。目前主要有一种是单传感器检测，还有一种就２类检测方式，

是本文所提及的双传感器检测。前者所采取的算法主要是模式匹配和模式识别，将采集到的波形找出与其最相与模式库中的标准模式进行比较，

近的一种模式，但是误差较大，且实时性差。而后者是当前采用最广泛的一种检测办法，目前采用的主要是差分法。采用２个传感器的检测模式大大地丰富了所提取的地磁场的变化信息。且有实验证明利用双地磁传感器技术对于动态的车辆检车速车长估计、车型分类等都有很好的效测、

］２３－

。本文就地磁感应的原理及其对车辆检测果［

图１　车辆干扰地磁场

Ｆｉ．１　Ｔｈｅｍａｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｅｆｆｅｃｔｅｄｂｖｅｈｉｃｌ

ｅ　　　　ｇｇｙ　

的相关算法进行深入的研究和探讨。

１　检测原理

１．１　基本原理

地球磁场平均强度为０．车辆０５～０．０６ｍＴ，，见图１）通过分析磁场经过时引起磁场的扰动（

４］

。地球磁场是表示的扰动来判断有无车辆经过［

图２　地磁要素

Ｆｉ．２　Ｆａｃｔｏｒｏｆｔｈｅｅｏｍａｎｅｔｉｓｍ　　　ｇｇｇ

１．２　磁阻传感器

磁阻传感器应用了镍铁导磁合金的磁阻效

收稿日期：２０１０１０１３２０１１０２２３－－　　修回日期：－－

），：第一作者简介：荣　梅（硕士生．研究方向：传感器网络．１９８４Ｅ－ｍａｉｌｍａ．ｒｏｎ６３．ｃｏｍ＠１ｙｇ

４４

交通信息与安全　２０１１年第３期　第２９卷　总１６１期

…，。式中：为时间序列的状态Ｘｎ｝Ｘｔｖｉ＝（ｉ，ｉ）

点，表示在ｔｖｉ时刻时间序列的值为ｖｉ，ｉ为数值型数据；ｎ为时间序列的长度。因为采样频率是一定的，所以时间序列中的时间是严格递增的，

图３　地磁检测器的安装示意图Ｆｉ．３　Ｄｉａｒａｍｏｆｔｈｅｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｏｆ　　　　ｇｇ

ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｕｉｍｅｎｔ　　ｑｐ

即：如果ｉ＜ｊ则ｔｊｉ＜ｉ。由于时间序列的数据具有相等的时间间隔，这样，时间序列就可以直接…，。式中：表示为Ｘ＝｛ｘｘｘｘ１，２，ｎ｝ｉ为ｉ时刻时间序列的值。２．２　波形提取２．２．１　动态基值

所检测到的值是在当没有车辆经过的时候，

一个小幅范围内变化的波动值，这个值通常称为基值。能否及时调整基值是波形能否完整提取的一个重要前提。但是，随着外在环境的变化，基值并不是一成不变的，所以要设计一个动态基值的算法以确保波形能够正确完整的提取出来。这里采取的办法是：大信息量平均和加权调整的办法。…，首先取一大组时间序列对记为Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２，。式中：。算出ｖ作为最ＸＸｔｖｎ｝ｉ＝（ｉ，ｉ）ｉ平均值，

如果由于外部非车辆因素的影响开始的初始基值，

导致基值失效，以至于不能及时的截断波形时，就需要对初始基值进行适当的调整了，本文采取的方法是重新取相同时间长度的状态点列记为Ｘ′＝｛…，，设这个平均值为ａ初始的ｘ′ｘ′ｘ′ｖｒ１，２，ｎ｝ｔｅｓｔ，

基值为ａ调整后的基值为ａｖｒｖｒｎｏｗ，ｎｅｗ则有：）ａｖｒｖｒ．７＋ａｖｒ．３（１ｎｅｗ＝ａｎｏｗ×０ｔｅｓｔ×０

这个加权值能比较稳定又能　　经过反复设置，

应，见图４。镍铁导磁合金的电阻值与偏置电流Ｉ和磁场矢量Ｍ之间的夹角θ存在函数关系（见图

），其阻值随着磁场矢量变化而改变。磁阻传感５

组成电桥的电阻是器的基础元件是惠斯通电桥，

由镍铁合金的薄膜片沉积于硅晶片表面制成的

［６］

，惠斯通电桥将磁场的变化转换为差分电压

的形式输出

。

图４　磁阻效应

Ｆｉ．４　Ｅｆｆｅｃｔｏｆｍａｎｅｔｉｃｒｅｌｕｃｔａｎｃ

ｅ　　　ｇｇ

图５　镍铁导磁合金阻值随夹角的函数关系

Ｆｉ．５　Ｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｅｓｉｓｔｉｖｉｔａｎｄｔｈｅａｎｌｅ　　　　　ｇｙｇ　

动态的跟踪基值。２．２．２　检测波形算法

由于数据是实时采集的，这就是说，需要处理的数据是实时的，所以对数据的处理采用的是流水线的方式，原则是：不符合波形特征的采样数据不启动波形记录函数。一旦出现波形特征的数据时，则初步认定为疑似波形，启动波形记录函数对当前采样值进行保存。其流程图见图７。其中一些分支算法阐述如下。

）疑似波形算法。初步判定为疑似波形的１

一个算法，思路是取出来自２个通道的点列看是

７］

；否是在阈值的５％以内［如果是，则认为是阈值

１．３　系统结构

地磁检测器主要通过检测磁场的变化所引起的电压变化来判断有无车辆通过。检测器的工作原理见图６

。

图６　检测器工作原理图

Ｆｉ．６　Ｄｉａｒａｍｏｆｔｈｅｒｉｎｃｉｌｅｏｆｔｈｅｗｏｒｋ　　　　　　ｇｇｐｐ

２　车辆波形提取

２．１　时间序列

车辆的地磁检测信号数据为一段时间序列，为了便于分析检测信号，特定义时间序列如下。

时间序列是按时间顺序排列的、具有相等时间间隔的一系列数据的集合，记为Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２，

上下的正常波动；如果不是，则开启疑似波形记录标志，重新取下一对点。

）波形确认算法。进行波形确认的一个算２

法思路是连续取出后面的３找出５对时间序列点，将其相减，得到２个２个点列的最大值和最小值，

——荣　梅　黄辉先　徐建闽基于地磁传感器的车辆检测算法—４５

３　基于地磁检测器的车辆参数提取

３．１　车速的判别

按图１所示的地磁检测器安装方法，设地磁检测器的２个感应器分别为ＳＮ１、ＳＮ２，２个感应器的间距为Ｌ（可以根据需要在一定范围内调整，，调整范围为４～８ｍ）车辆为从西向东行驶，设有车辆ｉ经过地磁检测器，记录车辆ｉ到达ＳＮ１

的时刻为ｔ到达ＳＮ２的时刻为ｔｉ１，ｉ２，时间间隔为而波峰所截取的波形对的波峰之间的时间间隔，采样频率是一之间时间序列的点数可以算出来，定并且是已知的，则可得出

／［／］（）ｖＮ×（１３ｆ采样频率）ｃａｒ＝Ｌ式中：Ｌ为２个地磁传感器的安装距离；Ｎ为２个波峰之间的时间序列点数；ｆ采样频率为地磁传感器的采样频率。３．２　车型判别

本系统可识别的车型分为４种，分别定义中型车，大型车，特大型车，为：小型车，０；１；２；３。其分类标准为：４ｍ以下为小型车，４～７ｍ为

图７　波形检测算法流程图

Ｆｉ．７　Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｏｆｗａｖｅｔｅｓｔｉｎ　　　　　　　ｇｇ

中型车，７～１１ｍ为大型车，１１ｍ以上为特型车。车型的判别是通过单条通道的数据来判断的，具体的思路是：波形长度的总点数是已知的，且采样频率是已知的，且车辆的速度如前所示，已）经可以算出来。则可根据式（来计算出车长，并４可根据车长来识别车型。

／］（）ＬＮ×（１４ｆ采样频率）ｃａｒ＝ｖｃａｒ×［式中：ｖＮ为一个单通道的波形ｃａ为车辆的速度；所包含的时间序列点数；ｆ采样频率为地磁传感器的采样频率。

时间序列的最大波动幅度，若任何一个通道的最则确定认为是大波动幅度超过当前阈值的１５％，并开启波形记录标志位，若车辆引起的波形扰动，

没有超过，则认为是非车辆引起的波形扰动。

）波形监控算法。波形监控算法是实时监３

测２个通道中任何一个通道的是否回落到阈值上下１如果任一条通道有５％的波动范围一个算法，回落，则开启波形记录结束监控标志位，为截断一个完整的波形做准备。

）波形记录长度判别。波形记录的长度判４

别由设定的一个记录采样总点数来决定，这个点数的大小公式为

／（／Ｎ＝Ｔｍａ１ｆ采样频率）ｘ

（）２

式中：Ｎ为波形截断的最大点数；Ｔｍａｘ为默认车辆经过２个传感器的最大时间阈值；ｆ采样频率为地磁传感器的采样频率。

一旦超过最大点数，则首先根据所采样值的

４］

，大小判断是否是车停留在附近［如果不是，则默

４　算法验证

在华南理工大学东校门处设置地磁检测器，安装方法和实验条件参见图３。由于选取了不同的安装角度，则基准值不尽相同，在本实验中，通将此文提出道１、２方向的基准值处于１００上下，的算法程序应用到地磁上位机软件中，在车辆低速状态下自动截取的５组波形，相应的车辆信息提取数据如表１所列。

５　结束语

本文采用时间序列预处理对地磁检测器检测信号进行车辆波形特征的提取，利用疑似波形检测和二次确认波形检测来开启波形记录，利用监

认原来的阈值失效，已经不能及时正确的截断波形，则按上述提到的动态阈值算法进行一定的调整。

４６

表１　由波形图提取的车辆信息

Ｔａｂ．１　Ｔｈｅｍｅｓｓａｅｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｆｒｏｍｔｈｅｓｅｗａｖｅｓ　　　　　　　ｇ

波长覆盖峰值覆盖

车长车辆经过时间

时间序列时间序列

（）／２０１００６２３ｍ－－

点数点数１６：３７：１８　

１７：０５：１９　１７：１４：３９　

３６：２０１７：　１７：４９：３９　

４５１８　　３２６１　　３９８８　　５５０４　　３００２　　

７４　１１２　７２　９７　

６．９２　３．３　６．２７　３．５１　

车速／

车型

（ｋｍ·ｈ－１）１１．０２　７．２８　１１．０３　１３．７７　８．４１　

３２１３２

交通信息与安全　２０１１年第３期　第２９卷　总１６１期

ａｎｖｅｌｏｃｉｔｉｎｓｔｅａｄｏｆｍｅａｎｖｅｌｏｃｉｔａｔｓｉｎｌｅｌｏｏｄｅｔｅｃ　　　　　　－ｙｙｇｐ　　　［］，ｔｏｒｓＪ．ＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＣ，２００３１１（３　　　－ｐ）：４２１１２２０．－

［］２ｄｕｌｈａｉＢＡ，ＴａｂｉｏＳ　Ｍ．Ｓｏｔｉｏｔｅｍｏｒａｌｉｎｄｕｃｔａｎｃｅ　Ｂ　　　　ｐｐ

ｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｆｏｒｖｅｈｉｃｌｅｒｅｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｔｔｅｍ　　　　－ｇｐ

（）：ＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＣ，２００３，１１３４２２３　　　－－ｐ２３９．

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６１０．２２　１　

测传感器数据的是否达到平稳状态而非传统的单纯的采用基值来判定波形记录是否结束，并且提出的一种加权动态基值的调整方案，使得阈值具有一定稳定性的同时，还具有一定的动态特性。并给出实时在线的算法验证，实验证明了该算法具有较高的准确率。但是在算法的改进上，仍然还是可以增加一些智能算法来更好的进行波形提取和车辆信息的提取，以提高算法的效率，这也为今后作进一步的研究指明了方向。

参考文献

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ＶｅｈｉｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＭａｎｅｔｏＲｅｓｉｓｔｉｖｅＳｅｎｓｏｒｓ　　　　　　　ｇ

１２３

ＲＯＮＧ　ＭｅｉＵＡＮＧＨｕｉｘｉａｎＵＪｉａｎｍｉｎ　　Ｈ　　Ｘ　

１

（ＣｏｌｌｅｅｏＩｎｏｒｍａｔｉｏｎ　ＥｎｉｎｅｅｒｉｎＸｉａｎｔａｎ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉａｎｔａｎ４１１１０５，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）　ｇｆｆｇｇ，ｇｙ，ｇ　

（ＳｃｈｏｏｌｏＣｉｖｉｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄ　Ｔｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎ，　　ｆ　ｇｇｐ　

２

Ｓｏｕｔｈ　Ｃｈｉｎａ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏＴｅｃｈｎｏｌｏＧｕａｎｚｈｏｕ５１０６４１，Ｃｈｉｎａ）ｙｆ　ｇｙ，ｇ　

：ＡｂｓｔｒａｃｔＭａｎｅｔｏｍｅｔｅｒｄｅｔｅｃｔｏｒｉｓａｋｉｎｄｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｕｉｍｅｎｔｗｈｉｃｈｃａｎｄｎａｍｉｃａｌｌｄｅｔｅｃｔｔｈｅｃｈａｎｅｓｏｆｍａ　　　　　　　　　　　　　　－ｇｑｐｙｙｇｇ　

ｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄ．Ａ　ｍｅｔｈｏｄｏｆｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｒｏｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｍａｎｅｔｏｍｅｔｅｒｄｅｔｅｃｔｏｒ．Ｔｈｅｒｅｒｏｃｅｓｓｉｎａｎｄｔｈｅ　　　　　　　　　　　　　ｐｐｇｐｐｇ　ｓｔｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｄａｔａｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｓｅｅｄａｎｄｔｈｅ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｐｐｔｅｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｅｆｆｅｃｔｕａｌｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｎａｍｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｒｏｕｈｕｓｉｎ２Ｍａｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅｓｅｎ　　　　　　　　　　　　　　　－ｙｐｙｙｇｇｇ　　

ｓｏｒｓｗｈｉｃｈｗｅｒｅｆｉｔｔｅｄｉｎｔｈｅｒｏａｄ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄ　　　　　　　　　　　　　　　　　ｐｙ　ｏｎｍａｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅｓｅｎｓｏｒｓｃａｎｂｅａｓｈｉｈａｓ９８％．　　　　　　　　　ｇｇ

：；ｗ；ｍ；Ｋｅｗｏｒｄｓｖｅｈｉｃｌｅｄｅｔｅｃｔｏｒａｖｅｆｏｒｍｆｅａｔｕｒｅｓａｎｅｔｏｅｆｆｅｃｔｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｔｒａｎｓｏｒｔｓｓｔｅｍ　　　　　ｇｇｐｙｙ　

檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾（上接４２页）

ＩｍｒｏｖｅｄＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｈｂｏｒＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＥｍｅｒｅｎｃＳｕｌｉｅｓＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　　　　　　ｐｇｇｇｙｐｐ　

１１２

ＬＩＫｕｎｉｎＡＮＧＹａｎＯＵＬｉｎｘｉａ　　　ｙｇ　Ｙｇ　Ｈｇ

（ＦａｃｕｌｔｏＴｒａｎｓｏｒｔａｔｉｏｎ　ＥｎｉｎｅｅｒｉｎＫｕｎｍｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｙｆ　ｐｇｇ，ｇ　ｙｆ　　

１

Ｓｃｉｅｎｃｅａｎｄ　ＴｅｃｈｎｏｌｏＫｕｎｍｉｎ５０２２４，Ｃｈｉｎａ）　ｇｙ，ｇ６

２

（ＦａｃｕｌｔｏＭａｎａｅｍｅｎｔ，ＬｉｎｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏＧｕａｎｚｈｏｕ５１０６６３，Ｃｈｉｎａ）　　ｙｆ　ｇｇｆ　ｇｙ，ｇ　

：ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｃｏｒｅｏｆｅｍｅｒｅｎｃｌｏｉｓｔｉｃｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔａｔｈｓｅｌｅｃｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ　　　　　　　　　　　　　ｇｙｇｐｐ　

ｒｅｓｅｎｔｅｄｒｏｂｌｅｍｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｈｂｏｒａｌｏｒｉｔｈｍ，ａｎｉｍｒｏｖｅｄｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｈｂｏｒａｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍａｎｔｏａｎｗａｓｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅ　　　　　　　　－－ｍ　　　　　ｐｐｇｇｐｇｇｙｙ　ｏｆａｓｔ．Ｔｈｅｏｏｄｏｎｅｔｏａｎｉｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｏｒｉｔｈｍｈａｓａｄａｔａｂｉｌｉｔ．　－－ｍ　　　　　　　　　　　ｐｇｙｇｐｙ　

：；Ｋｅｗｏｒｄｓｅｍｅｒｅｎｃｌｏｉｓｔｉｃｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｈｂｏｒａｌｏｒｉｔｈｍ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　　　　ｇｙｇｇｇｐｙ　　

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/xk41.html