[发明专利]一种基于云端自学习的车辆检测系统

说明书

本发明公开了一种基于云端自学习的车辆检测系统。所述系统包括：地磁传感器和云端处理器；地磁传感器与云端处理器无线连接；地磁传感器包括：温度补偿模块；地磁检测模块，与温度补偿模块连接；邻车检测模块，分别与温度补偿模块和地磁检测模块连接；输出模块，分别与地磁检测模块和邻车检测模块连接；云端处理器包括自学习模块。本发明仅设置一种地磁传感器，成本低；并且通过设置自学习模块、温度补偿模块、邻车检测模块使得车辆检测系统在复杂环境下检测精度高、可靠性高。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种基于云端自学习的车辆检测系统。

背景技术

检测车辆的能力是智能交通管理系统的主要元素，使我们能够收集有关交通强度和车辆速度的信息。感应环路传感器价格低廉，信号质量相对较高，因此，采用感应环路传感器对车辆进行检测越来越普遍。但感应环路传感器在过程通常会对广泛的路面区域造成严重损害，且感应环路传感器本身可能会受到路面热膨胀的影响，造成检测结果不准确。而车辆大多由金属部件制成，当汽车移动时，它会扭曲地球的磁场。移动车辆造成的磁场变化，可以在道路上轻松检测和测量。因此，为了提高检测精度，通常将地磁传感器用于车辆自动检测。

地磁传感器是能够提供有关交通流量、环境条件和其他参数的信息，并且随着应用的普及使得传感器价格不断下降。当车辆位于地磁传感器上方时，其金属结构会扭曲地球的磁场，从而可以确定车辆的位置。由于地磁传感器成本低廉、安装方便，是目前比较流行的检测设备之一。

在复杂环境下对车辆进行检测，由于存在许多不同的车辆品牌并且人们不可能将车辆精确地停放在指定检测位置，同时，如果存在各种背景磁场噪声干扰等，这些都可能会对车辆检测的准确度造成负面影响。为了实现用低成本的方案来准确检测车辆的问题，需要一种鲁棒性高、稳定可靠检测车辆的方法。传统的解决思路存在以下几种思路：(1)采用多种传感器补偿检测方法，如采用超声波、红外感应、雷达测距、微波测距等传感器辅助结合地磁传感器检测方案。此类方案虽然在一定程度上提高了检测精度和可靠性，但是由于采用多种传感器，无论是设备成本还是应用场景都受到很大限制，如超声波检测方式，需要额外安装超声波感应装置，红外传感器需要红外透镜设计等，这些都大大增加了检测复杂度和设计成本。(2)采用单纯的地磁传感器来感应车位地球磁场变化，通过特定的检测算法实现车辆检测，该方法单纯依靠前端传感器检测的短时数据，往往在磁场干扰、温度变化差异大、障碍物遮挡等各种恶劣情况下，无法保证检测准确度。

发明内容

基于此，有必要提供一种成本低、在复杂环境下检测精度高、可靠性高的基于云端自学习的车辆检测方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于云端自学习的车辆检测系统，包括：地磁传感器和云端处理器；所述地磁传感器与所述云端处理器无线连接；

所述地磁传感器包括：

温度补偿模块，用于获取当前温度的磁场补偿数据；所述磁场补偿数据是通过查询磁场补偿数据表得到的；所述磁场补偿数据是依据多个不同的温度以及各温度对应的地磁数据建立的；

地磁检测模块，与所述温度补偿模块连接，内置有各不同型号车辆分别对应的预设区域地磁阈值；检测时，所述地磁检测模块用于获取预设区域在三个方向轴上的第一地磁分量值，并依据所述第一地磁分量值、所述磁场补偿数据和磁场初始值得到预设区域的地磁检测值，还用于将预设区域的地磁检测值与各不同型号车辆分别对应的预设区域地磁阈值进行对比，判断预设区域内是否存在车辆，得到第一判断结果，若所述第一判断结果表示是，则判断所述车辆的型号；所述磁场初始值为所述预设区域内无车时的地磁强度值；