CN102881171A - 车辆检测方法及其车辆检测***以及车辆路径规划*** - Google Patents

Abstract

一种车辆检测方法，包括实时采集目标地的原始三维地磁信号，从所述原始三维地磁信号中获取相应的三维基线数据；对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得平滑的三维地磁信号数据；将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号，且根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新；当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态。上述车辆检测方法，能够通过三维地磁信号的判断结果动态的调整基线，很好的解决了地磁场漂移现象，并且对有车信号的连续多次判断，避免了漏检或多检，较大的提高了检测的精度。

Description

车辆检测方法及其车辆检测***以及车辆路径规划***

技术领域

本发明涉及车辆检测，特别是涉及一种车辆检测方法及其车辆检测***以及车辆路径规划***。

背景技术

车辆检测是智能交通***最为基础也是最为重要环节。当今道路交通上常用的车辆检测技术主要有环形线圈、视频、微波和磁阻传感器，磁阻传感器的车辆检测技术，具有尺寸小、安装方便、对非铁磁性物体无反应、可靠性高等特点，是一种很好的车辆检测装置。

但是，传统的基于磁阻传感器的车辆检测方法容易受到地磁漂移的影响，在同一检测地点下检测到的车辆响应信号也不尽相同，造成漏检或多检，精度较低。

发明内容

基于此，提供一种精度较高的车辆检测方法及其车辆检测***以及车辆路径规划***。

一种车辆检测方法，包括以下步骤：

实时采集目标地的原始三维地磁信号，从所述原始三维地磁信号中获取相应的三维基线数据；

对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得平滑的三维地磁信号数据；

将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号，且

根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新；

当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态。

在其中一个实施例中，还包括：

每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过，并累加车辆数量；

根据累加的车辆数量，计算车流量；

将车流量数据上传至相应服务器。

在其中一个实施例中，所述基线数据根据所述三维地磁信号的判断结果进行更新步骤包括：

若三维地磁信号为有车信号，则基线数据根据公式 ${\mathrm{Bs}}_i\left(k\right)={\mathrm{Bs}}_i(k-1)\×(1-{\∂}_i)+f_i\left(k\right)\×\left({\∂}_i\right)$ 进行更新；反之，则基线数据保持不变；

其中，Bs(k)为自适应基线值，

为加权系数，f(k)为经过滤波后的磁信号，k为采集信号的次数，i为三维坐标值之一。

在其中一个实施例中，若连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态。

在其中一个实施例中，所述滤波采用均值滤波作为缺省滤波模式，若检测到有车信号，则下次滤波采用中值滤波，若未检测到有车信号，则下次滤波采用均值滤波。

在其中一个实施例中，所述均值滤波包括通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的算数平均值作为滤波后的三维地磁信号。

在其中一个实施例中，所述中值滤波包括通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的中间值作为滤波后的三维地磁信号。

在其中一个实施例中，还涉及一种车辆检测***，包括：

采集模块，用于实时采集目标地的原始三维地磁信号，并从所述原始三维地磁信号中获取基线数据；

滤波装置，用于对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得三维地磁信号数据；

检测装置，用于将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号；以及

当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态；

更新模块，用于根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新。

在其中一个实施例中，还包括

计数装置，用于每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过目标地，并累加车辆数量；

车流量计算装置，根据累加的车辆数量，计算目标地的车流量；

上传模块，用于将所述车流量数据上传至相应服务器。

在其中一个实施例中，还涉及一种车辆路径规划***，包括：

车辆检测***，用于计算车流量并上传车流量数据至云服务器；

云服务器，用于接收车辆检测***上传的车流量数据，并根据用户请求，通过车流量数据计算出相应的路径规划数据，下发至相应用户终端；

用户终端，用于向云服务器发出路径规划请求，并根据云服务器下发的路径规划数据进行路径规划。

上述一种车辆检测方法和***及车辆路径规划***，能够通过三维地磁信号的判断结果动态的调整基线，很好的解决了地磁场漂移现象，并且对有车信号的连续多次判断，避免了漏检或多检，较大的提高了检测的精度。

附图说明

图1为一实施例的车辆检测方法的流程框图；

图2为一实施例的车辆检测方法的状态变换图；

图3为一实施例的车辆检测***的结构示意图；

图4为一实施例的车辆路径规划***的结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种车辆检测方法，包括以下步骤：

S110、实时采集目标地的原始三维地磁信号，从所述原始三维地磁信号中获取相应的三维基线数据；

S120、对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得平滑的三维地磁信号数据；

S130、将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算；

S140、若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号，反之为无车信号，所述基线数据从原始三维地磁信号中获得，且

S150、根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新；

S160、当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态，同样，当检测到连续的无车信号时，则记为检测状态。

本实施例方法能够通过三维地磁信号的判断结果动态的调整基线，很好的解决了地磁场漂移现象，并且对有车信号的连续多次判断，避免了漏检或多检，较大的提高了检测的精度，可以在道路以及停车场实现车辆的检测。

如图2所示，在进入车辆检测时，将进行检测状态和有车状态两个状态的循环。在检测状态中，不断地判断采集到的信号是有车信号还是无车信号；当连续多次采集到的是有车信号时，从检测状态进入有车状态，当连续多次采集到的是无车信号时，跳回检测状态，如此实现了状态的循环变化。每循环一次就记做一辆车通过，这样就可以实现道路车流量的检测，再实时的把道路信息通过无线网络传输到监控中心，由此实现了道路车流量的实时监控。

具体地，为了达到交通道路车流量的实时监控，在其中一个实施例中，还包括：

每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过，并累加车辆数量；

根据累加的车辆数量，计算车流量；

将车流量数据上传至相应服务器。

服务器上的车流量数据可用于交通部门实时掌握道路交通情况。

动态的调整基线数据可以很好的避免地磁漂移现象，在其中一个实施例中，基线数据根据三维地磁信号的判断结果进行更新具体是：

若三维地磁信号为有车信号，则基线数据根据公式 ${\mathrm{Bs}}_i\left(k\right)={\mathrm{Bs}}_i(k-1)\×(1-{\∂}_i)+f_i\left(k\right)\×\left({\∂}_i\right)$ 进行更新，下次差值计算采用更新后的基线数据；反之，

则基线数据保持不变，下次差值计算仍然采用上次的基线数据；

其中，Bs(k)为自适应基线值，

为加权系数，f(k)为经过滤波后的磁信号，k为采集信号的次数，i为三维坐标值之一。

在其中一个实施例中，若连续三次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态，这样可以较好的避免漏检或者多检的情况；当然，以连续两次三维地磁信号作为判断依据，也是可以的。

为了提高检测精度，需要对采集到的原始信号进行滤波：

具体地，在其中一个实施例中，滤波采用均值滤波作为缺省滤波模式，若检测到有车信号，则下次滤波采用中值滤波，若未检测到有车信号，则下次滤波采用均值滤波。

均值滤波是通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的算数平均值作为滤波后的三维地磁信号，可以消除毛刺信号；

中值滤波是通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的中间值作为滤波后的三维地磁信号，可以消除突变信号。

如图3所示，在其中一个实施例中，还涉及一种车辆检测***100，包括：

采集模块110，用于实时采集目标地的原始三维地磁信号，并从所述原始三维地磁信号中获取基线数据；

滤波装置120，用于对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得三维地磁信号数据；

检测装置130，用于将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号；以及

当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态；

更新模块140，用于根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新。

其中，采集模块110采用三轴各向异性磁阻传感器。

可以理解的是，为了达到交通道路车流量的实时监控，如图3所示，在其中一个实施例中，还包括：

计数装置150，用于每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过目标地，并累加车辆数量；

车流量计算装置160，根据累加的车辆数量，计算目标地的车流量；

上传模块170，用于将所述车流量数据上传至相应服务器。

服务器上的车流量数据可用于交通部门实时掌握道路交通情况。

车辆检测***100以无线传感器网络WSN的终端设备节点为平台的，在终端设备节点上完成数据的处理和信息的传输，最后借助终端设备节点将信息传送给相应服务器。

可以想象，通过各道路以及路段上的多个节点，可以获知整个交通网络的实时拥堵状况，因此，上述车辆检测***100结合物联网也可以为自驾车用户出行选择路线提供方便。

具体地，如图4所示，在其中一个实施例中，还涉及一种车辆路径规划***，包括：

车辆检测***100，用于计算车流量并上传车流量数据至相应服务器；

云服务器200，用于接收车辆检测***上传的车流量数据，并根据用户请求，通过车流量数据计算出相应的路径规划数据，下发至相应用户终端；

用户终端300，用于向云服务器发出路径规划请求，并根据云服务器下发的路径规划数据进行路径规划。

其中用户终端300可以是智能车载终端，也可以是手机类的移动终端。

通过车辆检测***100可以实时获得各道路以及路段较为精确的道路数据，并通过云服务器200对道路数据的整合，获得用户终端300所需要的实时路径规划数据，并且实时进行更新。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

实时采集目标地的原始三维地磁信号，从所述原始三维地磁信号中获取相应的三维基线数据；

对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得平滑的三维地磁信号数据；

将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号，且

根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新；

当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态。

2.根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于，还包括：

每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过，并累加车辆数量；

根据累加的车辆数量，计算车流量；

将车流量数据上传至相应服务器。

3.根据权利要求1或2所述的一种车辆检测方法，其特征在于，所述基线数据根据所述三维地磁信号的判断结果进行更新步骤包括：

若三维地磁信号为有车信号，则基线数据根据公式 ${\mathrm{Bs}}_i\left(k\right)={\mathrm{Bs}}_i(k-1)\×(1-{\∂}_i)+f_i\left(k\right)\×\left({\∂}_i\right)$ 进行更新；反之，则基线数据保持不变；

其中，Bs(k)为自适应基线值，

为加权系数，f(k)为经过滤波后的磁信号，k为采集信号的次数，i为三维坐标值之一。

4.根据权利要求3所述的一种车辆检测方法，其特征在于，若连续三次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态。

5.根据权利要求4所述的一种车辆检测方法，其特征在于，所述滤波采用均值滤波作为缺省滤波模式，若检测到有车信号，则下次滤波采用中值滤波，若未检测到有车信号，则下次滤波采用均值滤波。

6.根据权利要求5所述的一种车辆检测方法，其特征在于，所述均值滤波包括通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的算数平均值作为滤波后的三维地磁信号。

7.根据权利要求5所述的一种车辆检测方法，其特征在于，所述中值滤波包括通过预设采样窗对原始三维地磁信号进行采样，将采样值的中间值作为滤波后的三维地磁信号。

8.一种车辆检测***，其特征在于，包括：

采集模块，用于实时采集目标地的原始三维地磁信号，并从所述原始三维地磁信号中获取基线数据；

滤波装置，用于对采集到的三维地磁信号进行滤波，并从中获得三维地磁信号数据；

检测装置，用于将所述三维地磁信号数据与基线数据做差值计算，若三个差值中至少有两个大于预设阈值，则将所述三维地磁信号判断为有车信号；以及

当连续多次三维地磁信号均为有车信号，则记为有车状态；

更新模块，用于根据所述三维地磁信号的判断结果对所述基线数据进行更新。

9.根据权利要求8所述的车辆检测***，其特征在于，还包括

计数装置，用于每次有车状态到下一次有车状态时，记为有一辆车通过目标地，并累加车辆数量；

车流量计算装置，根据累加的车辆数量，计算目标地的车流量；

上传模块，用于将所述车流量数据上传至相应服务器。

10.一种车辆路径规划***，其特征在于，包括：

权利要求9所述的车辆检测***，用于计算车流量并上传车流量数据至云服务器；

云服务器，用于接收车辆检测***上传的车流量数据，并根据用户请求，通过车流量数据计算出相应的路径规划数据，下发至相应用户终端；

用户终端，用于向云服务器发出路径规划请求，并根据云服务器下发的路径规划数据进行路径规划。

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