收稿日期:2004-11-04
作者简介：张健雄(1960～)，男，广东恩平人，广东技术师范学院副教授，研究方向为工业自动化、智能仪器仪表.
广东技术师范学院学报
2004年第6期
Journal of G uangdong P olytechnic N ormal University
N o.6,2004
张健雄 张 进 戴志超
(广东技术师范学院工业中心，广东广州 510665)
摘 要：在车型分类系统数据采集的方法中，提出了利用4条共聚物压电轴传感器组成传感器阵列获取车型特征参数的方法，利用该方法可获得多达11个车型特征参数，较好解决了区分行驶中相邻很近两部 车辆的问题. 关键词：车型分类；车型识别；多传感器 中图分类号:TP 212.9 文献标识码:A 文章编号:1672-402X (2004)06-0041-03
1 引言
汽车车型的自动识别和分类是智能交通系统
ITS (Intelligent Transport System )领域研究的重要基础课题之一.要进行汽车车型的自动识别，首先需获取车型参数，且获取的车型参数越多，越有利于后续车型的识别，越有可能提高车型的识别率.目前用于获取车型参数的传感器主要有CC D 摄像头、地感线圈、红外线阻断测器、压力传感器等;M.P.Dbuis 2s on Jolly [1]等通过CC D 摄像头获得的图像数据，通过
模板匹配实现对车型进行分类的方法.由于CC D 摄像受背景、光照、气候条件等影响，所以全天候使用有一定的困难.另一种方法是使用地感线圈，该方法通过感应车辆底盘特征实现对车辆的分类[2]，其缺点是分辨率不高，难以满足实际对车辆分类的要求.红外线阻断式传感器通过检测车轴数和车轮距实现对车辆的分类[3].由于该方法检测的车型参数太少，车型识别率难以提高.目前压力传感器大多采用双压力传感器结构，其能够检测到的车型参数也只是车轴距、车轴数和车轴重，该方法比采用红外线阻断式传感器车型分类系统的车型识别率略高一些，但还是满足不了对车辆分类要求高的场合.采集的 车型特征参数不多是车型分类系统识别率不高的主要原因.因此，本文提出了利用4条压力传感器组成压力传感器阵列，不仅可以获得多达11个车型特征参数，而且一举攻克了以往基于压力传感器、红外线阻断式传感器的车型分类系统难以区分相邻
很近的两部车辆的问题(错判成拖挂车).
2 压力传感器阵列的信息融合原理
本系统采用美国MSI 公司的共聚物压电轴传感器，该传感器因其优异性能、高度可靠性、简易的安装方法被广泛地应用于欧美各国的公路交通信息采集系统中；该传感器的外型为细条状，其横截面积只有013cm 2.使用时将压力传感器埋在路面下，当车轮压到传感器上时，传感器输出一脉冲信号，可描述
为n =n (A ,τ,t )，该脉冲直接给出了三个方面的信息:
(1)与车轴重相关的脉冲幅度信息A ，由于我们
采用的是线条式压力传感器，因而准车轴重=A ×车轮触地面积;
(2)与车轴在传感器上历经时间相关的脉冲宽度信息τ，用速度对该信息归一化处理后便可得到车轮触地长度信息，它与车轮直径相关;
(3)车轴到达传感器的时刻t (本文规定为脉冲前沿时刻).
这三个参数中，能够指示车型的只有脉冲幅度信息.因此利用单一压力传感器获得的信号进行车型分类最多只能将车型分为轻型车、中型重车和重型车，不可能将车型进一步详细分类.为了获更多的车型特征参数，以确保车型分类的实际要求和较高的分辨率，需采用多传感器结构.
211 压力传感器阵列的构成
本文采用了4条压力传感器S j (j =1,2,3,4)，按图1所示的空间位置埋在路面下，由此构成传感器阵列.通过这种特殊的传感器空间分布和车辆各车
1
4
轴到达各传感器时刻的时空相关性，对采集到的信息进行融合之后，就可获得较多有用的车型特征参数
.
图1
压力传感器阵列
图2 特征参数融合模块
212 车型特征参数融合原理
假定一个具有m 个车轴的车辆按图1示的方向厚板冲裁
匀速驶过传感器阵列，这时传感器输出的脉冲序列信号可表示为u ij =u (A ij ,τij ,t ij )，这里i 表示车轴号(由车头向后排列),j 表示传感器号(j =1,2,3,4).将u ij 进行放大处理后送往特征参数融合模块(图2所示)进行特征参数融合，就可得到车型特征参数.图2中,FPG A 采用的是A LTERA 10K 20，其主要功能有:(1)采集t ij (本文规定第一个脉冲到来时刻为起始时刻，即t 11=0，其它与之比较)和τij ;(2)输出控制命令，控制峰值检测和A/D 转换;(3)产生车辆结束信号.峰值检测和A/D 转换器的功能是检测脉冲峰值A ij .嵌入式系统采用的是ARM 10，用μC/OS -Ⅱ系统开发，其完成的主要功能有:(1)读入u ij =u (A ij ,τij ,t ij );(2)特征值数据融合;(3)记录对应车辆到达的时间(年、月、日、时、分、秒)信息;(5)通过总线将数据送到上位机或US B 存储器;(6)接受来自上位机的初始化命令(包括校对时间、设置车道编号等).
嵌入式系统按下面方法进行车型参数的特征级数据融合.
车辆第i 车轴经过阵列感器的平均速度:
V i =
L t i ,4
-t i ,1
车辆经过阵列传感器的平均速度:
V =
1
n
∑n
郭志辰i =1
V
i
，这里n 表示车辆的车轴数.
第i 车轴与第i +1车轴的车轴距:AxleSpace i =(t i +1,4-t i ,4)×V i
i =1～n -1
第i 车轴车轮距:
WheelSpace i =(t i ,3-t i ,2)×V i ×cot (α
) i =1～n =(t i ,3-t i ,2)×V i ,
(α=45.)第i 车轴车轮触地长度(与车轮直径有关):Wheellength i =
(τi ,1+τi ,4)
2
V i i =1～n
第i 车轴车轮触地宽度(与车轮厚度、轴上车轮个数
有关):
Wheelwidth i =(τi ,2+τi ,3)V i -Wheellength i
=(τi ,2+τi ,3-(τi ,1+τi ,4)/2)×
V i 第i 车轴的准车轴重(与车轴重有关)
Axleweigth i =A i 1×Wheellength i ×Wheelwitdh i 特征参数融合模块将车型特征参数通过RS485接口总线送到上位微机进行车型分类处理或通过US B 接口送到US B 储存器储存备用.本文研制的车型识别系统共使用了11个特征值，分别是：车轴数n 、准车轴重Axleweigth 1和Axleweigth 2、车轴距AxleSpace 1和AxleSpace 2(2轴车该值为0)、车轮距
WheelSpace 1和WheelSpace 2(2轴车该值为0)、车轮触
地长度Wheellength 1和Wheellength 2、车轮触地宽度Wheelwidth 1和Wheelwidth 2.
213 行驶中前后两部车辆的正确划分
要实现对车型的正确分类，首要问题是正确识别和区分行驶中前后两部车辆.我们认为只要满足下列条件之一时就可判断一部车辆通过了传感器阵列.
(1)车轮距(WheelSpace i )小于118米，且车轴数n =2时;
通过大量的数据分析可知，当车轮距小于118米的车辆均为两轴车，因此当对传感器S4的脉冲计数为2时，说明一辆车驶过传感器阵列.
(2)车轮距|WheelSpace i +1-WheelSpace i |≥013米时认为第二辆车进入;
当车轮距突然变小且超过一定数值时，认为第
2
4
银川爆炸
二辆车进入传感器阵列.
(3)一辆车的所有车轴心轨迹应在同一直线上，若轴心轨迹有偏差，则认为是两部车辆.
一辆车的所有车轴心轨迹应在同一直线上，在车辆均速的情况下，效果等同于一辆车的所有车轴心行经传感器S1与传感器S2、S3的距离相等.这个距离应等于车辆左轮和右轮行经传感器S1所在直线与传感器S2、S3距离的平均值.车辆第i车轴的车轴心行经的距离d i可表示为:
d i=1
2[
(t3,i-t1,i)V i+(t2,i-t1,i)V i]
前后两车轴的车轴心行经距离的差为:△d=|d i+1-d i|
=|1
2(t3,i+1-t3,i)+
1
2
(t2,i+1-t2,i)-
(t1,i+1-t1,i)|×V i
当△d>5cm时认为这是两个不同车的车轴，应区分为两部不同的车辆.
(4)脉冲到来后(第一个脉冲除外)12米/V i时间内还未检测到新脉冲(接收到新脉冲则重新检测)时.
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3 结束语
本文研制的YY S-II型车型分类系统采用压力传感器阵列来获取车型参数.我们把获得的11个车型特征参数输入到专家系统中，对车辆进行拖挂车、大货车、大客车、中客车、中货车、小客车、小货车、摩托车的分类，在实践中获得了满意的结果.
参考文献:
[1] Jolly M P D,Lakshmanan S,Jain,A K.Vehicle Segmentation
and Classification Using Deformable T emplates[J].IEEE T ransaction on Patter Analysis and Intelligence,1996,18(3):
293-308.
国榷[2] 刘玉铭等.一种基于模糊识别方法的车型识别仪[J].
公路交通科技,2002,(1):63～65.
[3] 顾国华等.一种基于红外检测的车型自动分类电子收天霁网论坛
费系统[J].交通与计算机,2003,(6):33-35.
[审稿 赵士滨]
One Principle of V ehicle Type Feature P arameter Fusion
B ased on the Pressure-sensor-array
Zhang Jianxiong Zhang Jin Dai Zhichao
(Industrial Training Centre,G uangdong P olytechnic Normal University,G uangzhou510665,China)
Abstract:In the data collection method of vehicle classification system,this paper proposes the method that utilize 4copolymer-piezoelectric-axis-sens ors to make up the sens or array to get the vehicle type feature parameters,and u2 tilizes that method may obtain attaining11vehicle of type feature parameters,and res olve the problem of distinguish to tw o vehicles running very close.
K ey w ords:vehicle classification;Multi-sens or
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