一种多传感器智能车辆探测装置及方法制造方法及图纸

一种多传感器智能车辆探测装置，至少包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块。所述传感器模块至少包括地磁感应、红外热电堆等传感器，其中地磁感应传感器用于采集车辆通过时导致的磁场变化，红外热电堆传感器用于探测车辆发动机的红外辐射。控制及数据处理模块为嵌入式计算机，用于控制整个系统的运行，并对接收传感器模块的采集数据进行运算处理。通讯模块基于TCP/IP协议，用于与服务器之间的数据通信。电源模块用于为装置提供电能。本发明专利技术还提出了一种多传感器智能车辆探测方法，包括使用多传感器采集车辆多种特征数据,以人工智能算法对多种传感数据进行融合识别。

【技术实现步骤摘要】
一种多传感器智能车辆探测装置及方法
本专利技术涉及一种多传感器智能车辆探测装置及方法。
技术介绍
数据显示，2015年底中国汽车保有量已达1.7亿辆，由此引发的停车难问题已经成为大中城市的通病。用“动态发布车位信息”的方式提高现有车位的利用率来解决停车难的问题，已被实践证明行之有效，但多局限为单个车场或区域性小范围应用，究其原因在于数据采集困难。汇总已被应用或已公开的数据采集方案，主要有以下两大类：第一大类是“服务器联网采集”方式，即将中心服务器与各车场服务器联网，以中心服务器发起实时查询或各车场服务器主动提交的方式采集数据。计数方法多采用方法环状线圈感应或RFID卡计数；第二大类“物联网采集”方式，即在所有车位安置无线传感器，设立中继器接收一定区域内的传感器状态数据转发给服务器，以透过“传感器－中继器－服务器”三级网络方式采集数据。探测方式多采用单传感器，使用的技术包括红外、地磁、超声波、视频等。两类方案未能得以大面积推广应用的原因主要有两个方面，一是实施成本太高、二是探测精度不稳定。现对两类方案分析如下。1、“服务器联网采集”方案的症结在联网成本高一则车场使用的停车管理系统来自近300家厂，数据结构及接口不统一；再则车场产权管理权分散于数以万计的独立业主或管理方。“服务器联网采集”需要先面向数以万计的管理方产权方的做商务沟通、然后针对近300家不同软件不同版本开发数据接口，交易成本极高。2、“物联网采集”方案的问题则在于探测精度不稳定且造价不菲一方面，单一传感器的探测准确程度极易受环境因素影响，如大灯照射或环境的明暗变化可能引发红外误报，行人经过或物品存在会引发超声波误报，地磁传感器因其物理特性易受相邻车辆的干扰；另一方面，物联网采集方案造价高，方案需要在每个车位安装传感器，硬件成本加上地面开挖施工或管线的工程造价，乘以海量的车位数，总的建设成本可想而知。综上分析，不难发现现有方案存在技术和经济两方面不足。
技术实现思路
鉴于现有方案的不足，本专利技术提出了一种多传感器智能车辆探测装置，目的在于：不依赖车场管理系统，以高探测精度、低成本实现停车场数据动态采集。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种多传感器智能车辆探测装置，至少包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块。所述传感器模块至少包括地磁感应、红外热电堆等传感器，其中地磁感应传感器用于采集车辆通过时导致的磁场变化，红外热电堆传感器用于探测车辆发动机的红外辐射。所述的控制及数据处理模块为嵌入式计算机，用于控制整个系统的运行，并对接收传感器模块的采集数据进行运算处理。所述通讯模块基于TCP/IP协议，用于与服务器之间的数据通信。所述电源模块用于为装置提供电能，包括电源管理单元及电源单元，电源单元可以是外部电源、化学电池、硅光电池及其组合。本专利技术还提出了一种多传感器智能车辆探测方法，包括使用多传感器采集车辆多种特征数据,以人工智能算法对多种传感数据进行融合识别，判断车辆通过状态为真时触发通讯模块向服务端提交数据实现数据采集。进一步，本专利技术采用计算机技术对多种传感器数据进行分析，利用多种数据的相互补充降低不确实性；装置采用人工智能算法可以通过训练优化装置的参数设置以适应各种差异化的工作环境。本专利技术采用多传感器组合、人工智能算法方案，具有环境适应性好、探测精度高等优点。附图说明图1多传感器智能车辆探测装置系统框图。图2多传感器智能车辆探测方法流程图。图3多传感器智能车辆探测装置安装示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。如图1多传感器智能车辆探测装置实施系统框图所示，本专利技术为一种多传感器智能车辆探测装置，主要包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块四个部分。传感器模块采用多传感器探测方式，传感器类型至少包括地磁感应、红外热电堆等传感器，其中地磁感应传感器用于采集车辆通过时导致的磁场变化，红外热电堆传感器用于探测车辆发动机的红外辐射。优选地，传感器模块可增加其它传感器件，如接近传感器、音频传感器等，接近传感器用于感应车体的趋近，音频传感器用于采集车辆发动机噪音及胎噪，适度的传感器数据冗余可以增强互补减少不确定性。控制及数据处理模块为嵌入式计算机，用于控制整个系统的运行，并对接收传感器模块的采集数据进行运算处理。通讯模块基于TCP/IP协议，用于与服务器之间的数据通信。优选地，通讯模块采用基于移动蜂窝数据网络的无线模块，用于将数据编码调制发送至基站及接收基站数据解调译码，包括基带单元、射频单元，基带单元用于对数据编码译码调制解调，射频单元用于数据的发射与接收处理。电源模块用于为装置提供电能，包括电源管理单元及电源单元，电源单元可以是外部电源、化学电池、硅光电池及其组合。优选地，可使用自供电电源模块对系统供电，自供电电源包括电源管理单元、化学电池、硅光电池，其中电源管理单元提供电能的变换、分配、检测及电能管理功能，化学电池用于存储及供给电能，硅光电池用于对化学电池充电。在本实施例中，上述全部模块包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块封装为一个整体。如图3多传感器智能车辆探测装置安装示意图所示，使用时将本装置树立在停车场出入口道路旁保持一定离地高度即可，整个装置不需要外部供电也不需要网络布线。一种多传感器智能车辆探测方法，包括使用多传感器采集车辆多种特征数据,以人工智能算法对多种传感数据进行融合识别，判断车辆通过状态为真时触发通讯模块向服务端提交数据实现数据采集。优选地，人工智能算法采用神经网络反向传播算法(Backpropagation)，以一定数量的样本（即传感数据输入及预期输出）对装置进行反复训练，确定各类传感数据的权重和触发阈值，经过训练的装置可以对类似样本的输入，自行处理输出误差最小的识别结果。如图2多传感器智能车辆探测方法流程图所示，其实施流程为：0、样本训练，即向装置提供一定组数的本机传感数据及预期输出，优化参数配置；1、每次加电启动完成后或一定时间内未探测到车辆接近时，装置即进入待机状态。该状态下，装置定时向服务端发送心跳数据，接近传感器保持正常工作状态；2、接近传感器探测到疑似车辆接近信号时，装置切换到正常工作状态；3、传感器模块采集各种特征信号输出至控制及数据处理模块，包括噪音、磁场变化、红外辐射等数据；4、控制及数据处理模块采用人工智能算法对输入数据进行判断识别；5、判断车辆通过状态为假时，装置恢复待机状态；6、判断车辆通过状态为真时，触发通讯模块向服务端提交数据，然后装置进入待机状态。上述步骤0为非必要步骤，主要用于探测误差较大时的参数校正，基于以下设计：正常情况下，装置使用预置参数配置；如因工作环境干扰或传感器自身灵敏度等个体差异因素影响导致系统性误差时，可使用加入预期输出标签后的本机传感数据样本优化系统参数。本实施例技术方案采用多传感器融合、人工智能算法、移动蜂窝数据网络传输、自供电系统技术方案，具有探测精度高、不依赖外部供电及通讯线路、整机造价低、安装施工方便等优点。以上所述，仅为本专利技术较佳的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何根据本专利技术的技术方案及其专利技术构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多传感器智能车辆探测装置，其特征在于：包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块。

【技术特征摘要】
1.一种多传感器智能车辆探测装置，其特征在于：包括传感器模块、控制及数据处理模块、通讯模块、电源模块。2.如权利要求1所述一种多传感器智能车辆探测装置，其特征在于：传感器模块采用多传感器探测方式，传感器类型至少包括地磁感应、红外热电...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：刘志，
类型：发明
国别省市：广东,44