[发明专利]一种基于地磁传感器的汽车分类方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种基于地磁传感器的汽车分类方法，其特征在于，包括：

步骤a：通过两个地磁传感器分别采集汽车的第一原始波形数据和第二原始波形数据；

步骤b：根据所述第一原始波形数据和第二原始波形数据计算汽车长度；

步骤c：提取所述第一原始波形数据和第二原始波形数据的时域特征值和频域特征值；

步骤d：将所述汽车长度、时域特征值和频域特征值输入SVM分类模型，通过所述SVM分类模型进行汽车分类；

在所述步骤b中，所述根据所述第一原始波形数据和第二原始波形数据计算汽车长度具体包括：

步骤b1：对所述第一原始波形数据和第二原始波形数据做互相关计算，获得汽车的汽车速度；步骤b2：使用所述汽车速度做插值归一化第一原始波形数据，得到时域波形；步骤b3：使用高通和低通滤波器处理时域波形，得到汽车波形频谱中的稳定频率段；步骤b4：根据稳定频率段，按照截断面积百分比截断汽车车头和车尾的部分波形面积，并根据剩余的波形面积计算得到汽车长度；

在所述步骤c中，所述提取第一原始波形数据和第二原始波形数据的时域特征值和频域特征值具体包括：

步骤c1：根据所述时域波形，按照截断阈值将汽车车头和车尾分别截断部分波形，并根据剩余波形计算均值、均方差、重心和离散性，得到时域的4个特征值；步骤c2：将所述时域波形快速傅里叶变换得到频域信号，并将所述频域信号进行幅值归一化，得到归一化频域信号；步骤c3：截取所述归一化频域信号的低频波形得到低频频域信号；步骤c4：计算所述低频频域信号的均值、均方差、重心和离散性，获得频域的4个特征值；

在所述步骤d中，所述通过SVM分类模型进行汽车分类具体为：利用时域的4个特征值、频域的4个特征值和汽车长度训练3个SVM分类模型，所述3个SVM分类模型分别为第一SVM分类模型model1、第二SVM分类模型model2和第三SVM分类模型model3；通过第一SVM分类模型model1对车长范围区间为3<L≤6的中小客车和小货车进行分类，通过第二SVM分类模型model2对车长范围区间为6<L≤12的大客车与货车进行分类，再通过第三SVM分类模型model3对车长范围区间为6<L≤12的中货车与大货车进行分类。

2.根据权利要求1所述的基于地磁传感器的汽车分类方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述两个地磁传感器埋放于汽车道路上，或放置于汽车道路旁边，且两个地磁传感器相互间隔。

3.根据权利要求1所述的基于地磁传感器的汽车分类方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述根据所述第一原始波形数据和第二原始波形数据计算汽车长度还包括：根据汽车长度对应的车长范围区间进行车长分类。