基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法及系统与流程

本发明涉及停车检测技术领域，更具体地，涉及一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法及系统。

背景技术：

在众多的交通问题中，城市中心区交通拥堵及路边停车问题尤为突出，而利用资源共享的方法是缓解城市停车难问题的一种思路。目前，应用于智能车位管理的方法为采用基于智能车位锁、app和服务系统可以实现车位共享、预约、自动收费，其中，智能车位锁通过其内置的地磁传感器实时监控停车位的空闲或占用状态，并将车位状态发送到用户app中供用户参考，或是发送到服务系统中执行计费或结算操作并将计费或结算结果发送到用户app中，从而实现停车位资源合理的利用和分配。

目前对于基于地磁传感器的停车检测，国内外都已有较多的研究，但是现有的停车检测算法都没有考虑车位锁的上锁和落锁过程会产生磁干扰信号，即在智能停车位车辆识别的过程中，车位锁的上锁和落锁过程会产生磁场干扰，这些干扰的波形和车辆行驶的地磁扰动波形类似，车位锁干扰信号容易被误判为车辆信号，影响车位上车辆有无的判断。

技术实现要素：

本发明为克服上述现有技术中车位锁的上锁和落锁过程产生的磁场干扰容易导致车位状态误判的缺陷，提供一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法，以及一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法，包括以下步骤：

s1：采用地磁传感器采集地磁信号并对其进行预处理；

s2：对经过预处理的地磁信号进行干扰检测和过滤，判断当前时刻所采集的地磁信号是否为车辆信号；

s3：将所述经过干扰检测和过滤处理的地磁信号根据状态机机制进行车位状态判定；

s4：将所述车位状态判定结果依次经过路由器、基站发送到服务器中，然后通过服务器将车位状态判定结果发送到用户终端。

本技术方案中，采用地磁传感器以一定的采样频率f采集地磁信号，通过对地磁信号进行处理及判断，得到车位状态判定结果，并经过路由器、基站传送到服务器中，用户终端可向服务器发送请求获取当前车位状态信息。其中，在对地磁信号处理及判断过程中，对地磁信号先进行预处理，对车位锁自身产生的干扰信号进行抑制，然后对经过预处理的地磁信号进一步进行干扰检测和过滤，即判断地磁信号为车辆信号或为干扰信号，当地磁信号为干扰信号时不作任何处理，地磁信号为车辆信号时，在进一步对其根据状态机机制进行车位状态判定，从而得到准确度更高的车位状态判定结果。

优选地，s1步骤中，所述地磁传感器采集的地磁信号ms(t)包括车辆磁场信号vs(t)、地磁背景信号gs(t)、干扰信号ns(t)，其表达公式如下：

ms(t)＝vs(t)+gs(t)+ns(t)

其中，s表示三轴传感器的轴编号，即s∈{x,y,z}。

优选地，s1步骤中，所述微控制单元对地磁信号ms(t)进行预处理的具体步骤包括：

s11：将x轴和z轴的地磁信号进行融合，得到合成信号m(t)，其计算公式如下：

s12：采用均值滤波对合成信号m(t)进行平滑处理，其均值滤波公式如下：

其中，a(t)表示平滑处理后的信号，l为均值滤波的窗口长度；

s13：对所述经过平滑处理的信号a(t)进行一阶差分处理，其计算公式如下：

g(t)＝a(t)-a(t-1)

其中，g(t)表示经过一阶差分处理后的信号，且t>1；a(t)表示采样时刻t时平滑处理后的信号强度，a(t-1)表示上一采样时刻t-1平滑处理后的信号强度；

s14：对所述经过差分处理的信号g(t)按照窗口长度w划分为若干固定长度的信号片段，并将其转换为方差序列；所述方差序列的计算公式如下：

其中，avg表示信号片段的平均值，var(t)表示该信号片段的方差强度。

优选地，s2步骤中，对所述经过预处理的地磁信号进行干扰检测和过滤的具体步骤包括：

s21：初始化设置波动开始时间t_start、波动结束时间t_end、计数点k；

s22：判断当前时刻t的信号方差强度var(t)是否大于预设的方差阈值h，若是，则设置当前时刻t为波动结束时间t_end；若否，则计数点k加1；

s23：判断当前计数点k是否大于或等于采样点个数阈值，且是否同时满足波动结束时间t_end与波动开始时间t_start的差值大于车辆采样点数量阈值，若是，则输出检测信号if(t)＝0，即判断当前时刻t的地磁信号为车辆信号；若否，则输出检测信号if(t)＝1，即判断当前时刻t的地磁信号为干扰信号。

优选地，方差阈值h的计算公式如下：

其中，α为权值系数，表示节点初始化时的信号方差平均值。

优选地，s3步骤中，对所述地磁信号进行车位状态根据状态机机制进行判定，其判定过程如下：

若当前时刻t的信号方差强度var(t)大于或等于方差阈值h，则先对上一时刻的车位状态信号car(t-1)进行判断：

若上一时刻的车位状态信号car(t-1)为0，且当前时刻的检测信号if(t)为0，则表示车辆驶入车位，并设置车位状态信号car(t)为1；

若上一时刻的车位状态信号car(t-1)为1，且当前时刻的检测信号if(t)为0，则表示车辆驶出车位，并设置车位状态信号car(t)为0；

若当前时刻t的信号方差强度var(t)小于方差阈值h，则输出车辆状态判定结果为车位空闲或占用状态，并保持车位状态信号car(t)不变。

本发明还提出一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测系统，应用上述基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法，包括智能车位锁、路由器、基站和服务器，其中，智能车位锁包括地磁传感器、过滤模块、微控制单元、通信模块、供电模块，地磁传感器、过滤模块、微控制单元、通信模块依次连接，供电模块分别与地磁传感器、过滤模块、微控制单元、通信模块电连接；

智能车位锁分别设置在各个车位上，智能车位锁将车位状态进行检测判断后将其判断结果通过通信模块发送到路由器中；路由器通过多跳网络与基站进行数据传输，基站与服务器进行数据传输。

优选地，地磁传感器包括基于磁阻效应的微型传感器。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：通过对地磁信号进行预处理，并对其基于信号的方差序列进行判断是否为干扰信号从而实现干扰信号过滤，能够有效解决车位锁的上锁和落锁过程产生的磁场干扰容易导致车位状态误判的问题，提高车位状态的判断精确度；通过对车辆信号和车位状态信号的判断，实现车位状态判定，有效增强停车检测效果。

附图说明

图1为实施例1的基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法的流程图。

图2为实施例1中的三轴地磁信号示意图。

图3为实施例1中的三轴地磁信号示意图。

图4为实施例1中的合成信号示意图。

图5为实施例1中的信号片段方差幅度示意图。

图6为实施例1中对地磁信号进行车位状态判定的流程图。

图7为实施例1与传统停车检测算法的输出结果对比图。

图8为实施例2的基于地磁传感器的抗干扰车位检测系统的结构示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

如图1所示，为本实施例的基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法的流程图。

本实施例提出一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法，包括以下步骤：

s1：采用地磁传感器采集地磁信号并对其进行预处理。

在本实施例中，地磁传感器采集的地磁信号ms(t)包括车辆磁场信号vs(t)、地磁背景信号gs(t)、干扰信号ns(t)，其表达公式如下：

ms(t)＝vs(t)+gs(t)+ns(t)

其中，s表示三轴传感器的轴编号，即s∈{x,y,z}，且t＝1,2,...,n，n表示采样时间点；地磁背景信号gs(t)为地球磁场产生的信号，通常为恒定值。

如图2、3所示，为本实施例的三轴地磁信号的示意图。由图可知，当车位锁上锁或车位锁落锁时，x轴与z轴的信号变化明显，而y轴变化较少，因此在本步骤中，选择对x轴和z轴的地磁信号进行融合，得到合成信号m(t)。

本步骤中，对地磁信号ms(t)进行预处理的具体步骤包括：

s11：将x轴和z轴的地磁信号进行融合，得到合成信号m(t)，其计算公式如下：

如图4所示，为本实施例的合成信号m(t)的示意图；

s12：为了对合成信号m(t)中的毛刺信号进行抑制，采用均值滤波对合成信号m(t)进行平滑处理，其均值滤波公式如下：

其中，a(t)表示平滑处理后的信号，l为均值滤波的窗口长度；

s13：对所述经过平滑处理的信号a(t)进行一阶差分处理，其计算公式如下：

g(t)＝a(t)-a(t-1)

其中，g(t)表示经过一阶差分处理后的信号，且t>1；a(t)表示采样时刻t时平滑处理后的信号强度，a(t-1)表示上一采样时刻t-1平滑处理后的信号强度；

s14：对所述经过差分处理的信号g(t)按照窗口长度w划分为若干固定长度的信号片段，并将其转换为方差序列；所述方差序列的计算公式如下：

其中，avg表示信号片段的平均值，var(t)表示该信号片段的方差强度。

如图5所示，为本实施例的信号片段方差幅度示意图。

s2：所述微控制单元对经过预处理的地磁信号输入过滤模块中进行干扰检测和过滤，判断当前时刻所采集的地磁信号是否为车辆信号。

本步骤中，对所述经过预处理的地磁信号进行干扰检测和过滤的具体步骤包括：

s21：初始化设置波动开始时间t_start、波动结束时间t_end、计数点k；

s22：判断当前时刻t的信号方差强度var(t)是否大于预设的方差阈值h，若是，则设置当前时刻t为波动结束时间t_end；若否，则计数点k加1；

s23：判断当前计数点k是否大于或等于采样点个数阈值，且是否同时满足波动结束时间t_end与波动开始时间t_start的差值大于车辆采样点数量阈值，若是，则输出检测信号if(t)＝0，即判断当前时刻t的地磁信号为车辆信号；若否，则输出检测信号if(t)＝1，即判断当前时刻t的地磁信号为干扰信号。

其中，方差阈值h的计算公式如下：

其中，α为权值系数，表示节点初始化时的信号方差平均值。

本实施例中，通过设定合理的方差阈值h和采样点数量阈值，基于车辆信号的方差大小以及方差幅度的持续时间，对车位锁自身的干扰信号进行过滤，同时对车辆地磁信号进行识别。

s3：将所述经过干扰检测和过滤处理的地磁信号进行车位状态判定。

如图6所示，为本实施例中对地磁信号进行车位状态判定的流程图。

本步骤中，对所述地磁信号进行车位状态根据状态机机制进行判定，其判定过程如下：

若当前时刻t的信号方差强度var(t)大于或等于方差阈值h，则先对上一时刻的车位状态信号car(t-1)进行判断：

若上一时刻的车位状态信号car(t-1)为0，且当前时刻的检测信号if(t)为0，则表示车辆驶入车位，并设置车位状态信号car(t)为1；

若上一时刻的车位状态信号car(t-1)为1，且当前时刻的检测信号if(t)为0，则表示车辆驶出车位，并设置车位状态信号car(t)为0；

若当前时刻t的信号方差强度var(t)小于方差阈值h，则输出车辆状态判定结果为车位空闲或占用状态，并保持车位状态信号car(t)不变。

本实施例中，当信号方差强度var(t)小于方差阈值h时，表示当前地磁信号处于平稳状态，即车位状态为空闲或占用状态，当信号出现波动时，其信号方差强度var(t)增大，当其大于或等于差阈值h，表示当前地磁信号处于车辆驶入车位或车辆驶出车位阶段，因此可根据上一时刻的车位状态信号car(t-1)对当前时刻的车位状态进行判断。

s4：将所述车位状态判定结果依次经过路由器、基站发送到服务器中，然后通过服务器将车位状态判定结果发送到用户终端。

在具体实施过程中，用户终端向服务器发送车位状态请求，服务器根据接收的车位状态信号向用户终端返回车位状态判定结果，实现车位检测功能。

如图所示，为本实施例与传统停车检测算法的输出结果对比图。由图可知，本实施例提出的基于地磁传感器的抗干扰智能车位锁停车检测方法与传统停车检测算法atda和min-max算法相对比，本实施例的算法精确度更高、效果更好。

在本实施例中，采用地磁传感器以50hz频率采集地磁信号，通过对地磁信号进行处理及判断，得到车位状态判定结果，并经过路由器、基站传送到服务器中，用户终端可向服务器发送请求获取当前车位状态信息。其中，在对地磁信号处理及判断过程中，对地磁信号中掺杂的车位锁自身发出的干扰信号进行过滤处理，并对地磁信号进行判断是否为车辆信号，从而提高车位状态的判断精确度；对车辆信号根据方差序列和状态机检测算法进行车位状态判定，能够有效提高车辆识别效果。本实施例可应用于停车自助缴费、车位预约、车位共享等。

实施例2

本实施例提出一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测系统，应用实施例1提出的一种基于地磁传感器的抗干扰停车检测方法。

如图8所示，为本实施例的基于地磁传感器的抗干扰停车检测系统的结构示意图。

本实施例中的基于地磁传感器的抗干扰停车检测系统，包括智能车位锁1、路由器2、基站3和服务器4，其中，智能车位锁1包括地磁传感器11、过滤模块12、微控制单元13、通信模块14、供电模块15，地磁传感器11、过滤模块12、微控制单元13、通信模块14依次连接，供电模块15分别与地磁传感器11、过滤模块12、微控制单元3、通信模块14电连接。

本实施例中，智能车位锁1分别设置在各个车位上，智能车位锁1中的地磁传感器11感应获取当前车位的地磁信号，然后发送到过滤模块12中对干扰信号进行过滤处理，再传送到微控制单元13中对地磁信号进行逻辑判断分析处理，得到当前时刻的车位状态信号，然后将该车位状态信号通过通信模块14发送到路由器2中；路由器2通过多跳网络与基站3进行数据传输，基站3与服务器4进行数据传输。

本实施例中，地磁传感器11包括基于磁阻效应的微型传感器，采用集成hmc5883l传感器，且其采样频率为50hz；微控制单元13采用stm8l151c8mcu；通信模块14采用lorasx1278模块；供电模块15采用15ah锂电池。

在具体实施过程中，用户终端向服务器发送车位状态请求，服务器根据接收的车位状态信号向用户终端返回车位状态判定结果，实现车位检测功能。具体地，地磁传感器11采集地磁信号，然后输入过滤模块12中进行预处理，再输入微控制单元13中进行干扰检测和干扰信号过滤处理，然后判断当前时刻所采集的地磁信号是否为车辆信号，并根据状态机检测方法实现车位状态判定，最后将车位状态信号通过通信模块14依次经过路由器2、基站3发送到服务器4中，然后通过服务器4将车位状态判定结果发送到用户终端，实现车位检测。

相同或相似的标号对应相同或相似的部件；

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。