论文摘要
不停车超限检测系统作为治理车辆超限超载的有力设备,在我国的高速公路上运用了近十年,已取得了良好的效果。但目前超限超载检测设备在测量准确性和可靠性等方面还存在问题。本文设计了一种基于多传感器信息融合的超限超载车辆自动检测系统,该系统能够对以正常状态行驶、将进入高速公路入口的车辆进行检测。系统主要包括动态称重子系统、车牌识别子系统、车辆分离子系统、车型识别子系统、速度及宽高检测子系统、超限报警指示子系统、计算机管理子系统等。其中动态称重子系统、车型识别子系统、速度及宽高检测子系统、计算机管理子系统均由本研究课题自行开发设计。本论文主要研究多传感器信息融合技术及在超限超载检测系统中的应用,对Bayes参数估计用于称重数据判别、卡尔曼滤波用于称重数据优化、产生式规则用于车型识别、互相关算法用于速度检测等问题进行了较深入的讨论。本论文在以下几个方面开展研究并取得创新性的进展:1、将多传感器信息融合方法包括Bayes参数估计、卡尔曼滤波、产生式规则、相关算法等应用于公路超限超载检测系统中。其中Bayes参数估计用于称重数据判别、卡尔曼滤波用于称重数据优化、产生式规则用于车型识别、互相关算法用于速度检测。2、将动态称重数据按时间分段后采用Bayes参数估计进行融合,该融合原理分为三个部分:置信距离理论、最佳融合数的选择方法、基于Bayes估计的融合计算方法。3、将经Bayes参数估计的两路传感器数据叠加得到汽车重量,再用卡尔曼滤波器进行优化,获得可靠的称重数据。4、将产生式系统数据融合用于轴型识别系统中,在研究了高速公路车辆常见车型的规律及特点后,采用产生式规则形式设计三级规则库,用来实现轴型识别的融合。5、在基于双激光传感器的相关算法的速度检测系统中,左传感器和右传感器安装在垂直于行车方向的两个平面内,两个平面相隔很短的固定距离,当汽车从龙门架下经过时,先穿过右传感器的扫描平面,再穿过左传感器的扫描平面。用互相关算法计算出上、下游两个传感器信号的渡越时间,再由渡越时间和两个传感器的距离求出运动速度。6、将速度及宽高检测与不停车快检系统的功能结合,实现车速度测量、车辆轮廓测量和动态称重等的综合治超,使得整个系统功能更加完善。本设计在山西太长高速、太原高速、大同高速等十余个高速公路入口安装使用后,取得了较好的效果。实践证明,本设计有效提高了车辆称重准确度和系统可靠性,提高了工作效率,有效缓解了入口交通拥堵问题,为治理超限超载工作带来极大方便,达到了本课题的研究目的。
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标签：多传感器信息融合论文; 估计论文; 卡尔曼滤波论文; 产生式规则论文; 互相关算法论文;