ПРИМЕНЕНИЕ НА ТРАНСПОРТЕ Распознавание автомобилей

Работы по совершенствованию дорожного движения требуют изучения транспортных потоков. Для того чтобы сведения о частоте движения автомашин были достоверными, необходимо проводить измерения при прохождении автомобилями одного и того же отрезка пути. Одно из возможных решений [9] состоит в том, чтобы характеризовать каждую машину на входе контролируемого участка, а затем распознавать машины на выходе с помощью одних и тех же средств. Обработка данных, полученных таким способом, позволяет получить информацию о плотности и средней скорости движущегося потока.

Известны различные методы распознавания автомашин. Один из них основан на анализе издаваемого ими шума [9], другие — на изучении их теплового портрета [1, 2, 9]. Однако опыт показывает, что для данной задачи эти методы слишком сложны. Хорошие результаты можно получить при помощи значительно более простых средств — подземных датчиков в виде индукционной петли, несложных в изготовлении и обслуживании.

Принцип действия индукционного датчика достаточно прост. На проезжей части, под дорожным покрытием, расположена проволочная петля, связанная с устройством обработки данных. В результате прохождения автомашины импеданс петли изменяется (явление взаимной индукции), вызывая изменение напряжения в схеме, с которой петля соединена. Полученный сигнал после аналого-цифрового преобразования используется для обработки в ЭВМ. Два примера осциллограмм сигналов, вызванных прохождением автомашин, показаны на рис. 4.

ПРИМЕНЕНИЕ НА ТРАНСПОРТЕ Распознавание автомобилей - student2.ru

Рис. 4. Осциллограммы сигналов от автомобилей: а – легковая машина; б – грузовая машина с двухосным прицепом.

Формы сигналов от легковой машины и от грузовика сильно отличаются друг от друга. Для удобства дальнейшей обработки сигналы приводят к нормализованному виду путем введения коррекции, зависящей от скорости и траектории движения.

Путем распознавания этих сигналов можно получить данные о средней скорости и количестве машин в единицу времени. Этот метод может быть использован и в других областях, где приходится наблюдать за линейным перемещением как дискретных объектов, так и движущихся непрерывно (листовой прокат, проволока и т.п.).

Наши рекомендации