基于地磁传感器网络的低功耗路边停车检测方法技术

一种基于地磁传感器网络的低功耗路边停车检测方法，包括以下步骤：所述地磁传感器节点采集停车场车辆对地磁的扰动信号，并对采集的信号进行预处理，对根据处理后的信号强度来选择停车检测算法，如果信号强度低于抉择阈值则选择复杂度较低的状态机检测算法，根据状态机的跳转结果得到车位状态的判断，否则选择相对复杂的互相关检测方法，根据信号与K-means聚类得到的参考模型的相关性判断车位的状态。上述路边停车车辆检测方法采用复杂度较低的状态机检测与准确度较高的互相关检测相结合的方法，本方法在保证检测精度的同时兼顾了功耗，延长了节点使用寿命，从而为智能化停车管理奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测技术，尤其涉及一种基于地磁传感器网络的低功耗路边停车检测方法。
技术介绍
路边停车检测是实现智能交通的重要部分，目前主要的检测方法有：超声、地感线圈、视频和地磁传感器等手段。其中，虽然超声检测准确度较高，但是不适合在路边停车场安装和维护；地感线圈检测性能稳定，但是安装和维护需要切割路面，妨碍正常交通；视频检测信息量丰富而且直观，但是需要更大的存储能力和计算能力，其检测性能极易受到光照条件及雨雪天气的影响。相比较而言，地磁传感器具有低功耗、低成本、高灵敏度、小体积、易于集成以及安装和维护方便等优点。把地磁传感器放置于车辆经过的区域就可以采集到车辆对地磁的扰动信号，扰动信号进行处理后可以用来检测车辆的存在、车型、车速等交通信息。地面磁场强度在几公里范围内认为是均匀稳定的，当含有大量铁磁的车辆经过时将对地磁场产生较大的扰动，外部磁场的变化导致地磁传感器输出值发生变化。输出的信号经过处理后可以用来检测车辆的存在，布设两个地磁传感器节点即可估计车辆行驶速度，输出信号的波形与车辆本身构造以及含铁磁量有很大关系，因此根据此特征可以实现车型识别。目前的已有的算法主要分为两种：基于阈值的状态机检测和基于相似性的互相关检测方法。基于阈值的状态机检测算法，主要的思想是将车辆检测过程分为不同的状态，当满足相应的条件后状态进行跳转，从而得出车位状态。其中，状态机跳转条件主要依赖其监测信号与设定阈值的比较。其优点是方法简单，功耗低，计算量小，便于在传感器节点上实现，但是其缺点是阈值是经验值，难以保证其客观性，在信号扰动强度较小时，容易出现误判或漏判。路边停车的背景信号复杂，存在道路行车的干扰信号，信噪比较低，这种简单的状态机方法在路边停车检测中检测精度难以保证。基于相似性的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。互相关检测的检测精度受所选取的参考信号影响较大，已有的互相关检测采用的参考信号有地磁场变化模型和高斯拟合曲线等，可是这些研究主要是针对运动车辆，不适用于停车场车辆检测，因此本专利技术通过K-means聚类算法找到与实际的车辆扰动信号最相关的参考信号，同时均衡了功耗与性能，将状态机检测算法与互相关检测算法相结合得到一种低功耗的路边停车车辆检测方法。
技术实现思路
有鉴于此，有必要提供一种低功耗的路边停车场车辆检测方法。所述地磁传感器节点采集停车场车辆对地磁的扰动信号，并对采集的信号进行预处理，对根据处理后的信号强度来选择停车检测方法，如果信号强度低于抉择阈值(TH_OP)则选择复杂度较低的状态机检测算法，根据状态机的跳转结果得到车位状态的判断，否则选择相对复杂的互相关检测方法，根据信号与K-means聚类得到的参考模型的相关性判断车位的状态。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：所述采集信号进行高斯滤波处理；所述滤波后信号进行求模计算。其中高斯滤波采用下述公式：f(x)＝exp(-xs2/(2*σ2))其中，σ决定了高斯函数的宽度，xs是所述x轴平滑滤波后的信号，y轴和z轴采用与x轴相同的方法进行高斯滤波。计算模值采用下述公式：SD=(BX-BX0)2+(BY-BY0)2+(BZ-BZ0)2]]>其中，BX、BY和BZ分别表示x、y和z轴的高斯滤波后的信号，BX0、BY0和BZ0分别表示x，y和z轴基线值。在优选的实施方式中，所述选取路边停车车辆检测算法包括下述步骤：将预处理后信号的模值与抉择阈值(TH_OP)进行比较，如果超过抉择阈值(TH_OP)则选择复杂度较低的状态机检测方法，否则选择精确度较高的互相关检测算法。在优选的实施方式中，所述低复杂度状态机检测方法包括以下步骤：(1)初始化所有参数及基线，初始化完成后设置标志Flag_Initial为1，并跳转至步骤(2)；(2)车位状态为空闲(PS＝0)，并在该步骤进行基线更新，基线更新公式如下：Bi0(t)={Bi0(t-1)·(1-α)+Bi(t)·α,PS(t-1)=0Bi0(t-1),PS(t-1)=1,i∈{x,y,z本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于地磁传感器网络的低功耗路边停车检测方法，包括以下步骤：地磁传感器节点采集所路边停车车辆对地磁的扰动信号；对采集的扰动信号进行预处理，得到预处理信号；将预处理信号的幅值与抉择阈值比较，并选择复杂度低的状态机检测方法或者精确度高的互相关检测算法；如果预处理信号幅值高于抉择阈值，则根据状态机跳转方案判断当前车位状态；否则计算预处理信号与K‑means聚类得到的参考信号的相关性，将互相关计算结果与互相关阈值进行比较以判断车位状态是否发生改变，超过互相关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】
1.一种基于地磁传感器网络的低功耗路边停车检测方法，包括以下步骤：
地磁传感器节点采集所路边停车车辆对地磁的扰动信号；
对采集的扰动信号进行预处理，得到预处理信号；
将预处理信号的幅值与抉择阈值比较，并选择复杂度低的状态机检测方法
或者精确度高的互相关检测算法；
如果预处理信号幅值高于抉择阈值，则根据状态机跳转方案判断当前车位
状态；否则计算预处理信号与K-means聚类得到的参考信号的相关性，将互相
关计算结果与互相关阈值进行比较以判断车位状态是否发生改变，超过互相关
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：
将采集的扰动信号进行高斯滤波处理，最后计算滤波后信号的模值，得到
预处理信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高斯滤波处理采用下述
公式：
f(x)＝exp(-xs2/(2*σ2))
其中，σ决定了高斯函数的宽度，xs是所述采集的x轴信号，y轴和z轴采用与x
轴相同的方法...

【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