基于互相关和地磁传感器的停车场车辆检测方法技术

技术编号:14775609 阅读:95 留言:0更新日期:2017-03-09 12:45
一种基于互相关和地磁传感器的停车场车辆检测方法,包括:所述地磁传感器节点采集所经过车辆对地磁的扰动信号,并对采集的信号进行预处理和特征提取,对处理后的信号进行K-means聚类,聚类后的聚类中心信号作为参考信号,并将采集的实时监测数据与参考信号进行互相关计算,最后根据相关性,做出车辆检测的相应判断。上述停车场车辆检测方法采用信号的互相关来判断停车位的状态,由于所选择的参考信号与噪声干扰信号相关性低,而与实际的车辆信号相关性高,可以通过简单的阈值方法来判定待测信号是否为车辆信号。本方法采用了K-means聚类算法,将聚类中心信号作为参考信号,该方法在噪声较大的路边停车场也具有较好的检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测技术,尤其涉及一种停车场车辆检测方法。
技术介绍
目前停车场车辆检测的方法主要有:超声、视频和地磁检测等手段。超声检测是停车场使用较多的成熟的检测方法,优点是准确度较高,但是在路边停车场安装和维护不方便;视频检测具有直观、信息量丰富等优点,其缺点是图像处理需要存储大量信息,而且容易受到光照条件及天气条件的影响。地磁传感器的优点有:体积小、功耗低、灵敏度高、易于集成以及安装和维护方便等优点。只要把地磁传感器放置于车辆经过的区域就可以感应到车辆的存在,既可以检测道路车流量也可以应用停车场车辆检测。当一辆汽车经过地磁传感器上方时,会对这一区域的磁场有较大的瞬间影响,外部磁场的改变会导致传感器的输出值发生变化,如图1所示;当车辆离开目标区域后,磁场恢复原来状态。通过地磁传感器输出值的变化来检测车辆是可行的,目前的已有的算法主要可以分为两种:基于阈值的检测方法和基于互相关的检测方法。基于阈值的算法,主要的思想是当没车的时候确定背景磁场值作为基线,基线被认为是不变的,当磁场传感器的输出值与基线值的差值超过阈值时则判决有车,否则没车。这些阈值方法都存在一个共同的问题:基线漂移、阈值选取等因素对算法的检测精度影响较大。互相关检测方法可以有效滤掉与参考信号不相关的噪声信号,使得有效信号得以加强,从而提高检测准确率。但是准确检测的关键在于找到一个合适的参考信号,参考信号必须尽可能地与有效信号相似,同时参考信号要保持与噪声信号无关。已有的检测算法参考信号有高斯曲线、磁场变化曲线等,这些方法适用于动态车辆检测,对于静态车辆检测并没有合适的参考信号,因此本专利技术旨在通过K-means聚类算法找到与实际的有效信号最相关的参考信号,同时设计停车场车辆检测算法,最终能够有效、准确的检测停车场车辆,从而能够准确地判断出车位的状态信息,为智能化停车场管理奠定了基础。
技术实现思路
有鉴于此,有必要提供一种可靠的停车场车辆检测方法。所述地磁传感器节点采集所经过车辆对地磁的扰动信号;然后对采集的信号进行预处理和信号特征提取;对预处理和信号特征提取后的信号进行K-means聚类,并将K-means聚类后的聚类中心作为参考信号;将采集的实时监测数据与参考信号进行互相关计算,互相关计算结果与阈值进行比较,超过阈值则认为车位状态改变,在认为车位状态改变后根据车位前一时刻状态来判断车位最新状态。在优选的实施方式中,对采集信号的预处理步骤包括下述步骤:所述采集信号进行平滑滤波处理;所述滤波后信号进行去基线处理;所述信号进行求模计算。其中平滑滤波采用下述公式:xs(t)=xraw(t)+xraw(t-1)+...+xraw(1)t,t<Nxraw(t)+xraw(t-1)+...+xraw(t-N+1)N,t≥N]]>其中,xraw(t)是采样的x轴原始数据,N为设置的平滑窗口长度,xs(t)是所述x轴平滑滤波后的信号,y轴和z轴采用与x轴相同的平滑滤波方法。去基线处理采用下述公式:xs-b(t)=xs(t)-xbase(t)其中,xs(t)是x轴平滑滤波后的信号,xbase(t)是x轴的基线值,y轴和z轴采用与x轴相同的去基线方法。计算模值采用下述公式:Gt=xs-b2(t)+ys-b2(t)+zs-b2(t)]]>其中,xs-b(t)、ys-b(t)和zs-b(t)分别表示x、y和z轴的取基线后的信号。在优选的实施方式中,所述对预处理信号进行特征提取包括下述步骤:所述预处理后信号进行特征曲线截取,去除静态部分;对截取的特征曲线进行插值处理,使特征曲线长度相同;所述插值处理后的信号进行归一化处理。所述预处理后信号进行特征曲线截取,去除静态部分,采用下述公式;Ga=G(t),{(t1-td)≤t≤t2+td本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于互相关和地磁传感器的停车场车辆检测方法,包括以下步骤:地磁传感器节点采集所经过车辆对地磁的扰动信号;对采集的信号进行预处理和信号特征提取;对预处理和信号特征提取后的信号进行K‑means聚类,并将K‑means聚类后的聚类中心信号作为参考信号;将采集的实时监测数据与参考信号进行互相关计算,将互相关计算结果与阈值进行比较以判断车位状态是否发生改变,超过阈值则认为车位状态改变,在认为车位状态改变后根据车位前一时刻状态来判断车位最新状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于互相关和地磁传感器的停车场车辆检测方法,包括以下步骤:地磁传感器节点采集所经过车辆对地磁的扰动信号;对采集的信号进行预处理和信号特征提取;对预处理和信号特征提取后的信号进行K-means聚类,并将K-means聚类后的聚类中心信号作为参考信号;将采集的实时监测数据与参考信号进行互相关计算,将互相关计算结果与阈值进行比较以判断车位状态是否发生改变,超过阈值则认为车位状态改变,在认为车位状态改变后根据车位前一时刻状态来判断车位最新状态。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对采集的信号进行预处理具体为:将采集的信号进行平滑滤波处理,然后进行去基线处理,最后计算基线处理后信号的模值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述平滑滤波处理采用下述公式:xs(t)=xraw(t)+xraw(t-1)+...+xraw(1)t,t<Nxraw(t)+xraw(t-1)+...+xraw(t-N+1)N,t≥N]]>其中,xraw(t)是采...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱红梅于峰崎
申请(专利权)人:中国科学院深圳先进技术研究院
类型:发明
国别省市:广东;44

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