[发明专利]一种基于磁场数据的车型识别方法

权利要求书

1.一种基于磁场数据的车型识别方法，其特征在于，该方法包括模型训练阶段和车型识别阶段，其中，

模型训练阶段包括如下步骤：

步骤1，利用磁场传感器采集不同类型车辆经过时的磁场数据，并对磁场数据进行人工标注，标明车辆型号；

步骤2，对步骤1采集并标注的磁场数据进行预处理；

步骤3，采用预先训练好的深度自编码器对步骤2预处理后的磁场数据进行深度特征的提取；

步骤4，利用步骤3提取的深度特征对支持向量机分类器进行训练，得到训练好的支持向量机分类器；

车型识别阶段包括如下步骤：

步骤5，利用磁场传感器采集待识别车辆的磁场数据，并对磁场数据进行预处理；

步骤6，采用预先训练好的深度自编码器对步骤5预处理后的磁场数据进行深度特征提取，并用训练好的支持向量机分类器进行车辆类型识别。

2.根据权利要求1所述基于磁场数据的车型识别方法，其特征在于，所述磁场传感器埋设于公路地面下。

3.根据权利要求1所述基于磁场数据的车型识别方法，其特征在于，步骤2和步骤5所述预处理过程如下：

1)对磁场数据进行0-1标准归一化处理；

2)对归一化处理后的磁场数据使用方差阈值法进行磁场数据窗口的切分，具体为：

利用大小为5000ms的窗口在磁场数据上滑动，窗口步长为1000ms；对于每个窗口，计算窗口内磁场数据的均值μ和方差σ，若窗口内磁场数据的均值μ大于阈值μ′，并且方差σ大于阈值σ′时，则将该窗口内的磁场数据保存下来，其中，μ′＝0.45，σ′＝8.4。

4.根据权利要求1所述基于磁场数据的车型识别方法，其特征在于，所述深度自编码器由一个编码器和一个解码器构成，且编码器和解码器结构对称。

5.根据权利要求1所述基于磁场数据的车型识别方法，其特征在于，所述深度自编码器为全连接神经网络，深度特征的维度为50，深度自编码器在使用前，预先采集磁场数据对深度自编码器进行训练，以获取其提取深度特征的能力。