本发明涉及车辆检测
技术领域：
，具体涉及一种车辆信息获取全面的车辆检测系统。
背景技术：
：车辆检测技术是城市智能交通系统中的关键技术之一。通过先进的车辆检测技术获取准确的交通流信息，是进行交通流监测、交通信号控制和诱导的关键，也是辅助驾驶系统和各种交通信息系统的重要组成部分，是智能交通应用的基础。磁敏传感器具有超视距、受环境因素影响相对较小等优点，在车辆检测中具有很好的应用前景。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种车辆信息获取全面的车辆检测系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种车辆信息获取全面的车辆检测系统，基于无线传感器对车辆进行检测，包括数据采集模块、车辆速度检测模块、车辆轨迹检测模块、车辆长度检测模块和车辆分类模块，所述数据采集模块用于获取车辆检测数据，所述车辆速度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆速度进行检测，所述车辆轨迹检测模块用于根据车辆检测数据估算车辆轨迹，所述车辆长度检测模块用于根据车辆检测数据对车辆长度进行检测，所述车辆分类模块用于根据所述车辆长度对车辆进行分类。本发明的有益效果为：实现了对车辆信息的全面检测。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：数据采集模块1、车辆速度检测模块2、车辆轨迹检测模块3、车辆长度检测模块4、车辆分类模块5。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种车辆信息获取全面的车辆检测系统，基于无线传感器对车辆进行检测，其特征是，包括数据采集模块1、车辆速度检测模块2、车辆轨迹检测模块3、车辆长度检测模块4和车辆分类模块5，所述数据采集模块1用于获取车辆检测数据，所述车辆速度检测模块2用于根据车辆检测数据对车辆速度进行检测，所述车辆轨迹检测模块3用于根据车辆检测数据估算车辆轨迹，所述车辆长度检测模块4用于根据车辆检测数据对车辆长度进行检测，所述车辆分类模块5用于根据所述车辆长度对车辆进行分类。本实施例实现了对车辆信息的全面检测。优选的，所述数据采集模块1采用地磁传感器对车辆进行检测，在传感器的检测区域内，车头和车尾的进入和离开都会产生显著的磁力线扰动，包括感知模型确定单元和数据处理单元，所述感知模型确定单元用于确定传感器节点感知模型，传感器节点的感知模型：式中，x表示车辆与传感器节点距离，p(x)表示检测到车辆的概率，rmax为传感器节点最大探测距离；所述数据处理单元用于对采集的数据进行处理，处理方式为：第一步，设传感器检测到的原始信号数据为a(k)，对原始数据进行低通和带通滤波器去噪、降低采样频率、求能量谱处理，得到信号b(k)；第二步：采用滑动加权对信号进行处理，滑动加权后的信号可表示为：式中，m表示滑动窗口长度，δi表示权值。本优选实施例基于地磁信号的检测准确率超过了感应线圈和视频摄像头等传统设备，采用地磁传感器对车辆进行检测，提高了车辆检测准确度；车辆感知模型根据车辆与传感器的距离确定车辆检测概率，更为准确的反映了传感器在检测过程中的实际情况；数据处理采用滑动加权对信号进行处理，能够消除突发噪声的影响。优选的，所述车辆速度检测模块2采用以下步骤确定车辆速度：第一步，设定一个信号幅值阈值y(k)，若当前信号采样连续超过阈值则认为有车辆存在，当信号连续低于阈值则认为车辆不存在，其中，y(k)根据b′(k)的变化进行迭代更新，假设阈值初始值为y0，y(k)采用下式进行更新：式中，α和β为更新因子，g为阈值更新延迟，0＜α＜1，β＞1；第二步，根据幅值阈值获取检测信号的开始时间tstart和截止时间tdown，速度采用下式求取：式中，tb,start和ta,start分别表示传感器b和传感器a的检测到车辆的开始时间，tb,end和ta,end分别表示传感器b和传感器a的检测到车辆的截止时间，da,b表示两个传感器之间的距离，δtb和δta分别表示传感器b和传感器a的时钟和标准时钟的差值。本优选实施例对阈值进行更新，能够适应实际检测环境中背景噪声的变化，提高了车辆检测的鲁棒性，保证了车辆检测的准确性和可靠性；对车辆速度进行求取时，考虑了传感器的时钟同步问题，获取了更为准确的时间，从而得到了更为准确的车辆速度检测。优选的，所述车辆轨迹检测模块3包括模型建立单元和模型简化单元，所述模型建立单元用于建立车辆轨迹检测一般模型，所述模型简化单元用于建立与车道平行的车辆轨迹检测模型：所述车辆轨迹检测一般模型为：根据传感器节点感知模型，假设传感器网络由m个节点组成，在固定的时间间隔内对车辆进行周期性的检测并上报汇聚节点，得到一个m维向量集s＝(+1,0,-1)m,其中，+1表示车辆向着传感器节点的检测范围方向移动，0表示空闲没有发现车辆，-1表示车辆往远离传感器节点检测范围的方向移动，根据向量集s以及对应的时间戳对车辆轨迹进行估算。所述与车道平行的车辆轨迹检测模型为：车辆的运行轨迹是与车道平行的直线，汇聚节点在固定的时间间隔t内对车辆数据以一定的频率采样，则采样结果表示为一个二元检测序列o(tj)：式中，tj表示采样时刻，s(tj)为根据幅值阈值检测到的车辆存在性状态输出。本优选实施例车辆轨迹检测模块实现了对车辆轨迹的估算，一般模型能够对于各种轨迹进行估算，当车辆运行与车道平行时，采用简化模型能够对车辆轨迹进行估算，提高了计算效率，节省了时间。优选的，所述车辆长度检测模块4采用以下方式确定车辆长度：设传感器节点p和q在某一时刻分别检测到车头进入和车尾离开事件，在阈值检测中分别对应车辆的地磁扰动信号首次超过阈值和最后一次低于阈值的时刻，则车辆的长度l可表示为：式中，γ表示误差调整参数，t0、h0、p0分别为标准温度、标准湿度、标准气压，t、h、p分别为实际环境中的温度、湿度、气压，dp,q表示两个传感器节点p和q之间的距离，doff表示车辆偏移两个传感器连线的距离，rp和rq分别表示车辆与传感器节点p和q的距离。本优选实施例在对车辆长度进行检测的过程中，引入误差调整参数，能够减少经车辆的磁扰动特征信号计算得到的磁性长度与实际长度的误差，由于磁信号受到环境因素的影响，将温湿度和气压作为依据对误差调整参数进行计算，获得的车辆长度更为准确。采用本发明车辆信息获取全面的车辆检测系统对车辆进行检测，当g取不同值时，对车辆速度检测准确率和车辆分类准确率进行统计，同采用其它车辆检测系统相比，产生的有益效果如下表所示：g车辆速度检测准确率车辆分类准确率提高1036％30％1532％25％2030％20％2527％18％3025％15％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12