ABSTRACT Fordonsdetekterings- och identifieringstekniker har i stor utsträckning använts på trafikplatsen för att få trafikinformation beroende på olika sensorer, såsom videokamera, induktionsslinga och magnetisk sensor. Mängden och kategorin av fordon är de viktigaste komponenterna i de intelligenta transportsystemen eftersom de tillhandahåller originaldata för ytterligare analys. Jämfört med den induktiva loopen och videokameran kan magnetsensorn mäta den magnetiska fältförvrängning som orsakas av fordonens rörelse. Den exakta mängden och kategorin av ett fordon kan erhållas genom en rimlig dataanalys. En ny fordonsdetektionsalgoritm föreslås baserad på den kortsiktiga varianssekvensen som omvandlas från rå magnetisk signal. Den parkeringskänsliga modulen introduceras för att öka robustheten och anpassningsförmågan hos en detektionsmetod. Med rikliga signaldata extraheras 42-D-funktioner från varje fordonssignal bestående av statistiska egenskaper hos hela vågformiga och kortsiktiga egenskaper hos fragmentsignalen. Gradient Tree Boosting algoritm används för att identifiera fyra fordonskategorier. Det föreslagna tillvägagångssättets effektivitet bekräftas av de uppgifter som samlats in vid en motorvägsutgång i Peking. Enligt de erfarenhetsmässiga resultaten baserade på 4507 fordon, visar sig fordonets detektionsalgoritm ha 99,8% exakt hastighet och kan vara mycket praktiskt i lokal trafikmiljö. Den 80,5-procentiga noggrannheten i fordonsidentifieringen godkänner de föreslagna egenskapernas effektivitet när det gäller att känna igen fordon.
Mycket få studier har arbetat med den första metoden som använder magnetiska sensorer och induktionsslinga, I REF, till exempel, författarna använder en algoritm baserad på den kortsiktiga varianssekvens omvandlas från rå magnetisk signal för att upptäcka fordon och Gradient Tree Boosting algoritm används för att klassificera det detekterade fordonet i fyra kategorier.
Improved Robust Vehicle Detection and Identification Based on Single Magnetic Sensor
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}