數(shù)學(xué)建模 車輛類型與數(shù)量的自動檢測

封一答卷編號：答卷編號：論文題目:車輛類型與數(shù)量的自動檢測組別：研究生參賽隊員信息： 參賽學(xué)校：遼寧科技大學(xué)

封二答卷編號：答卷編號：評閱情況：學(xué)校評閱1.學(xué)校評閱2.學(xué)校評閱3.評閱情況：聯(lián)賽評閱1.聯(lián)賽評閱2.聯(lián)賽評閱3.目錄TOC\o"1-3"\h\u5367一：問題重述 1558二：基本假設(shè) 218118三：符號說明 330843四：問題一 4144164.1激光傳感器測距原理 4162884.2車輛幾何特征 4174604.3數(shù)學(xué)模型建立及車輛幾何特征求解 623072五：問題二 950795.1異常數(shù)據(jù)判別及原因分析 92385.2異常數(shù)據(jù)的處理 91248六：問題三 1224546.1算法基本原理 12131236.2具體求解過程及實現(xiàn) 134740七：問題四 1653357.1車輛分類標(biāo)準(zhǔn) 16201707.2進行分類結(jié)果 18150057.3算法效率研究 2021715八：問題五 22115378.1對現(xiàn)在車輛測速儀器的分析比較 22122578.2建議增加雙光束脈沖激光的固定式機動車激光測速儀 27174788.3雙光束短距離紅外機動車激光測速儀的校準(zhǔn) 28128748.4安裝方式 308601九：模型評價 3114029十：參考文獻 3224635十一：附錄 33題目：車輛類型與數(shù)量的自動檢測摘要依據(jù)激光傳感器測量車輛類型及數(shù)量的原理，建立車輛外形尺寸的數(shù)學(xué)模型，利用MATLAB進行模型建立及數(shù)據(jù)處理，得到車輛的長、寬、高等外形尺寸信息。通過查閱相關(guān)文獻，歸納常見車輛類型及其相應(yīng)的長、寬、高范圍。以此范圍為標(biāo)準(zhǔn)，利用MATLAB所建數(shù)學(xué)模型處理附件數(shù)據(jù)得到車輛信息，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車輛進行分類，并對相同類型車輛進行數(shù)量統(tǒng)計。對于問題1，介紹車輛的幾何特征，選擇利用車輛外部尺寸長、寬、高來描述車輛的類型。介紹激光測距原理，結(jié)合激光測量車輛類型及數(shù)量的原理，利用數(shù)學(xué)中的三角函數(shù)關(guān)系建立描述車輛外部尺寸的數(shù)學(xué)模型，并使該模型在MATLAB中得到實現(xiàn)。對于問題2，通過分析異常數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因（即激光反射光波無法被激光傳感器順利接收時出現(xiàn)異常），結(jié)合附件中數(shù)據(jù)本身的特點，得出異常數(shù)據(jù)通常為小于10的數(shù)據(jù)。當(dāng)將附件中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相對地面高度數(shù)據(jù)時，異常數(shù)據(jù)表現(xiàn)為高度在5.9米附近的數(shù)據(jù)，以此為標(biāo)準(zhǔn)搜索發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。依據(jù)車輛高度在側(cè)面的連續(xù)性和在頂面的一致性，對于篩選出的異常數(shù)據(jù)，搜索與異常數(shù)據(jù)處于同一掃描角度或同一周期的數(shù)據(jù)，以其后第一個出現(xiàn)的非異常數(shù)據(jù)替換此異常數(shù)據(jù)。通過替換前后路面信息三維圖比較，該方法較好的解決了異常數(shù)據(jù)處理問題。對于問題3，以問題1所建數(shù)學(xué)模型和問題2對異常數(shù)據(jù)的處理方法為基礎(chǔ)，結(jié)合附件2中給出的4組數(shù)據(jù)，利用MATLAB所建數(shù)學(xué)模型對車輛外形尺寸及所在車道信息進行處理及提取。結(jié)果表明，三維信息圖可以清楚區(qū)分各車輛所在車道。提取的車輛外部尺寸信息與常見車輛外部尺寸信息相比較，均可確定其基本車型，表明數(shù)學(xué)模型的有效性。對于問題4，通過查閱文獻及相關(guān)資料，得出常見車輛類型及相應(yīng)類型車輛的外部尺寸范圍。以此范圍為標(biāo)準(zhǔn)，訓(xùn)練車輛類型與外部尺寸信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用問題1中的數(shù)學(xué)模型及問題2中的異常數(shù)據(jù)處理方法，對附件3中的數(shù)據(jù)進行處理，得出個車輛的外部尺寸信息（長、寬、高），并借助訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進行處理，得出各車輛類型及統(tǒng)計相應(yīng)車輛類型的數(shù)量。對于問題5，對現(xiàn)有的車輛測速儀器進行介紹，綜合比較得出激光脈沖測速裝置具有結(jié)構(gòu)簡單，測量距離遠，單次測量時間短，速度快，且不需要合作目標(biāo)，隱蔽性好的特點，因此建議設(shè)置雙光束脈沖激光的測速裝置。通過查閱相關(guān)文獻，得出雙光束短距離機動車激光測速儀的校準(zhǔn)方法和安裝方式。本文亮點在于：異常數(shù)據(jù)處理時，并非對原始數(shù)據(jù)直接進行處理，而是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成激光照射點到路面的高度數(shù)據(jù)，結(jié)合車輛側(cè)面高度的連續(xù)性和車頂高度的一致性，對異常高度數(shù)據(jù)進行處理，這樣有利于提高計算的精度。利用車頂寬度加補償寬度的方法計算車輛的寬度，其中車頂寬度由車頂上距桿距離最遠的數(shù)據(jù)點到桿的距離減去車側(cè)面一數(shù)據(jù)點到桿的距離，補償寬度是由車最大寬度減去車頂寬度，通過查閱相關(guān)數(shù)據(jù)得到。車的長度由車速和激光照射在車上的時間決定，由于車速的不確定性，車長應(yīng)在車速最小時計算所得車長和車速最大時計算所得車長之間，車輛長度為范圍值，因此在確定車型時將車長信息僅作參考。在進行車輛分類及數(shù)量統(tǒng)計時，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大大提高了分類的效率。關(guān)鍵字：數(shù)學(xué)模型MATLAB車輛類型路面三維信息BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一：問題重述為考察高速公路的車輛通行情況，試圖利用安裝在路側(cè)的傳感裝置獲取的數(shù)據(jù)來對通過的車輛類型及數(shù)量進行計量。具體原理如下：1.首先將安裝在路側(cè)一定高度的立桿上，安裝在激光傳感器上的激光頭以25HZ的頻率旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)軸與道路方向平行。如下圖：圖1：激光掃描所有車道的車輛2.設(shè)置激光傳感器的參數(shù)，指定要測量的角度范圍和步進角度，例如90-180度，步進角度為0.5度，那么就可以獲取到181個點的測量數(shù)據(jù)。激光頭的旋轉(zhuǎn)角度為面向激光頭圓形部分，自左向右逆時針旋轉(zhuǎn)。3.這些測量點的數(shù)據(jù)為直線傳播距離的數(shù)值，也就是說是激光頭發(fā)射點到障礙物之間的距離。利用這些數(shù)值加上時間軸，就可以在一個三維空間中建立道路車輛運行情況的信息。4.這些三維信息是通過一個激光頭進行側(cè)面掃描獲得的信息，而且激光頭掃描的信息受到車輛的顏色和車窗以及車輛形狀的影響。通常會產(chǎn)生一些異常數(shù)據(jù)。試解決以下問題：1.根據(jù)傳感器裝置的數(shù)據(jù)特征建立數(shù)學(xué)模型，描述通過車輛的幾何特征；2.對異常數(shù)據(jù)進行判別并給出處理方法；3.利用附件2中的四組數(shù)據(jù)，給出相應(yīng)數(shù)據(jù)對應(yīng)的車輛形狀、所在車道等信息；4.試設(shè)計車輛分類標(biāo)準(zhǔn)，對附件3中兩組數(shù)據(jù)給出分類結(jié)果（包括種類及數(shù)量），進一步討論算法效率；5.為獲取更多分類條件可對此類裝置增加速度檢測。如果增加有何進一步建議，請描述增加何種設(shè)備，以何種方式準(zhǔn)確測速，如何調(diào)整安裝方式等。二：基本假設(shè)1.公路路面為平面，即路面與激光器立桿所在地面處于同一水平面。2.汽車橫斷面為一梯形平面，即汽車側(cè)面為與路面有一定夾角的平面；汽車頂面為一平面，此平面平行于路面。3.激光傳感器的工作狀態(tài)沒有任何偏差，即每個旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)激光測量的角度范圍和步進角度都完全相同。4.假設(shè)車輛在經(jīng)過掃描斷面時，均在各自車道內(nèi)行駛。5.激光傳感器不受外界天氣條件的影響。三：符號說明c:光速t:發(fā)射和接收光脈沖的時間間隔L:激光頭到被測目標(biāo)的距離f:電波段頻率φ:相位差h:照射點距離地面垂直高度d:照射點距離激光器立桿水平距離H：桿的高度L車：車的長度D車：表示車頂寬度H車：車的高度四：問題一問題一要求以激光傳感器原理及所給數(shù)據(jù)特征為基礎(chǔ)，建立能描述車輛幾何特征的數(shù)學(xué)模型。4.1激光傳感器測距原理激光測距以光波為測量介質(zhì)，測定光波在測線兩端點間往返的傳播時間或者相位之差，并根據(jù)光速計算出距離。根據(jù)所用原理不同，可分為脈沖測距法和相位測距法；脈沖測距法：激光頭發(fā)出光脈沖，經(jīng)被測目標(biāo)反射后，光脈沖回到測距儀接收系統(tǒng)，測量其發(fā)射和接收光脈沖的時間間隔，即光脈沖在待測距離上的往返傳播時間t。脈沖法測距精度大多為米的量級。計算距離公式見式1，激光脈沖測距儀結(jié)構(gòu)圖見圖2。（1）其中：c為光速，t為發(fā)射和接收光脈沖的時間間隔，L為激光頭到被測目標(biāo)的距離。圖2激光脈沖測距儀結(jié)構(gòu)圖相位測距法：采用無線電波段的頻率對激光束進行幅度調(diào)制并測定調(diào)制光往返一次所產(chǎn)生的相位延遲，再根據(jù)調(diào)制光的波長，換算此相位延遲所代表的距離，即用間接方法測定出光經(jīng)往返所需的時間。這種方法測量精度較高。計算距離公式見式2。（2）其中：c為光速，f為電波段頻率，為相位差，L為激光頭到被測目標(biāo)的距離。4.2車輛幾何特征汽車類型識別的基礎(chǔ)在于準(zhǔn)確獲得汽車的外形輪廓。車輛設(shè)計中由設(shè)計師彌定的外形尺寸包括:長、寬、高、軸距、輪距、前后懸長和離地距等，一般以毫米作為單位。各參數(shù)如圖3所示，定義如下:1.外形尺寸:顧名思義，一輛汽車的外形尺寸就是它的長、寬、高。具體的定義如下:車身長度:汽車長度方向上兩個極端點間的距離，即從車前保險桿最凸出的位置起，到車后保險桿最凸出的位置兩點間的距離。車身寬度:汽車寬度方向上兩個極端點間的距離，也就是車身左、右最凸出位置之間的距離。根據(jù)業(yè)界通用的規(guī)則，車身寬度不包含左、右后視鏡伸出的寬度，即后視鏡折疊后的寬度。車身高度:從地面算起，到汽車最高點的距離。而所謂最高點，也就是車身頂部最高的位置，但不包括車頂天線的長度。2.軸距:軸距是指汽車兩軸中心線之間的距離(mm)。對多軸汽車，軸距應(yīng)從前至后分別注明相鄰兩軸間距離，總軸距為各軸距之和。3.輪距:輪距是指汽車同一軸上左右兩輪中心面之間的距離(mm)。若為雙輪胎時，則為同一軸左右雙輪中心面之間的距離。4.前后懸:前懸是指汽車最前端至通過前軸軸線的垂面間的距離(mm);后懸是指汽車最后端至通過后軸軸線的垂面間的距離(mm)。最小離地間隙:最小離地間隙是指汽車滿載時，汽車最低點至地面的距離(mm)。圖3測量的外形參數(shù)定義上述5項特征中，車輛的外形尺寸最為重要，因為外形尺寸最直接的反映了車身的長短，車頂?shù)母叩鸵约败囕v的寬度，這也是最直觀的車型識別特征。在外形尺寸中，車輛的長度、寬度和高度信息對于分類是最為重要的，因為這三項特征可以區(qū)分車輛的大小，是車型識別的直接依據(jù)。其他軸距、輪距、前后懸等特征由于不易測量，因此也不宜作為車型識別的參數(shù)。通過查閱文獻資料可知常見車類型的尺寸范圍見表1、2。表1貨車各類型外形尺寸車型長寬高皮卡4.9-5.91.6-1.81.63-2.06輕卡4.74-8.471.8-2.52.1-3.1載貨車6.8-12.132.4-3.02.42-4自卸車6-122-2.52.35-3.76攪拌車6.725-11.012-2.52.33-4表2車類型長寬高信息長寬高轎車3.49-5.61.30-2.101.26-1.78面包車3.2-5.01.4-1.81.76-2.1客車5.8-182.1-3.02.66-4.14.3數(shù)學(xué)模型建立及車輛幾何特征求解在道路橫斷面上，一周期內(nèi)激光有效掃描的范圍模型，見圖4。圖4一周期內(nèi)激光有效掃描模型圖車輛在經(jīng)過掃描斷面時被激光覆蓋范圍示意圖，見圖5。圖5車輛上的全部激光掃描點對有效掃描范圍內(nèi)的任一固定偏轉(zhuǎn)角度射出的激光而言，若其照射在車輛上，則顯示的距離必然明顯小于其照射在地面上的距離，可據(jù)此判斷此距離值是否為有車輛經(jīng)過時的有價值數(shù)據(jù)。激光以偏移垂直方向α角照射在車輛上的現(xiàn)場狀況圖，見圖6.圖6激光偏移垂直方向α角的狀況照射點距離地面垂直高度：（3）照射點距離激光器立桿水平距離：（4）采用MATLAB對有價值數(shù)據(jù)進行篩選，并按照上述兩式對數(shù)據(jù)進行處理，則可得到每一個照射點的豎向和橫向坐標(biāo)，即為路面信息矩陣。在同一輛車的掃描數(shù)據(jù)中，第一個有價值數(shù)據(jù)可以被認為此時激光照射在車頭，最后一個有價值數(shù)據(jù)可以被認為此時激光照射在車尾。則車輛的長度L車可以表示為：（5）其中，t為第一個點與最后一個點間的時間差。由式（5）可知：車長受車速及時間的影響，高速公路上車輛行駛的速度被限制在一定的范圍內(nèi)，因此，本模型所求車長為一范圍。車輛的高度H車取同一輛車掃描數(shù)據(jù)中垂直高度的最大值，即（6）車輛的寬度D車的計算方法為：車頂寬度加補償寬度，見圖7。搜索靠近桿的車輛側(cè)面的一個數(shù)據(jù)點和車頂上距桿最遠的數(shù)據(jù)點，利用數(shù)據(jù)及角度信息分別計算車輛側(cè)面點和車頂最遠點的水平d1、d2。車頂長度為d2-d1，由于車橫斷面為梯形，所以車的寬度應(yīng)為車頂寬度加補償寬度。補償寬度是由車最大寬度減去車頂寬度，通過查閱相關(guān)數(shù)據(jù)得到。圖7寬度求解模型圖五：問題二針對激光傳感器測得的異常數(shù)據(jù)，問題二要求分析產(chǎn)生現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的原因并制定判別異常數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。以此為基礎(chǔ)，研究異常數(shù)據(jù)的處理方法。5.1異常數(shù)據(jù)判別及原因分析激光測距以光波為測量介質(zhì)，測定光波在測線兩端點間往返的傳播時間或者相位之差，并根據(jù)光速計算出距離。若被測物體表面光滑（如汽車漆面、車窗玻璃等材質(zhì)）并與光波傳播方向呈非垂直角度，則可能反射光波至其他方向，使得光波無法沿射出方向折回；若被測物體顏色較深，則光波可能被吸收。若因以上兩點反射光波無法被激光傳感器順利接收，則會顯示為異常數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)情況下，建立的路面信息三維圖，見圖8。圖8顯示異常數(shù)據(jù)將導(dǎo)致測量結(jié)果的錯誤，因此必須對異常數(shù)據(jù)進行處理。通過觀察附錄的數(shù)據(jù)可知，這些異常數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)組中以小于10的數(shù)的形式離散分布在正常數(shù)據(jù)中，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成關(guān)于激光照射點到地面高度的路面信息數(shù)據(jù)，其異常數(shù)據(jù)以5900及附近值的形式出現(xiàn)，故可以通過設(shè)定數(shù)字篩選范圍的方式對異常數(shù)據(jù)進行發(fā)現(xiàn)和篩選。圖8異常數(shù)據(jù)路面三維圖5.2異常數(shù)據(jù)的處理利用車輛側(cè)面高度的連續(xù)性和車頂高度的一致性，對異常路面信息數(shù)據(jù)（高度數(shù)據(jù)）進行處理，具體方法為，對于篩選出的異常數(shù)據(jù)，搜索與異常數(shù)據(jù)處于同一掃描角度或者同一周期的數(shù)組，以其后第一個出現(xiàn)的非異常數(shù)據(jù)替換此異常數(shù)據(jù)見圖9。處理后路面信息三維圖見圖10。搜索發(fā)現(xiàn)周期搜索發(fā)現(xiàn)周期Ti存在異常數(shù)據(jù)Dij(i為周期數(shù)，j為數(shù)據(jù)在周期內(nèi)的位置)用有效數(shù)據(jù)Di+xj替換異常數(shù)據(jù)Dij判斷為有效數(shù)據(jù)繼續(xù)搜索其后周期Ti+1中對應(yīng)數(shù)據(jù)Di+1j否i+1是圖9異常數(shù)據(jù)替換思路圖10異常數(shù)據(jù)處理后三維路面圖圖10和圖8比較顯示，該方法有效的解決了異常數(shù)據(jù)帶來的錯誤。從附件3的數(shù)據(jù)分析中可知，異常數(shù)據(jù)均產(chǎn)生于激光照射到車身的狀態(tài)，故此數(shù)據(jù)可以用相鄰掃描周期同角度的有效數(shù)據(jù)進行替代，由此產(chǎn)生的誤差只會影響對于車身細節(jié)的分析，屬于可以接受的范圍。實際替換效果見下圖11。圖11實際替換效果圖六：問題三問題三要求以問題一和二的理論為基礎(chǔ)，將所建數(shù)學(xué)模型用MATLAB實現(xiàn)，并用該程序處理附件2中的4組數(shù)據(jù)，最后得出相應(yīng)結(jié)果。6.1算法基本原理根據(jù)所建數(shù)學(xué)模型及所給數(shù)據(jù)，確定算法流程見圖12。原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)有效數(shù)據(jù)合理的數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型建立路面信息車輛長度車輛寬度數(shù)據(jù)處理結(jié)果分析10進制10進制數(shù)據(jù)車輛三維圖車輛三維圖車輛高度圖12算法流程圖1.數(shù)據(jù)處理：原始數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)：將原始數(shù)據(jù)以字符串的形式輸入MATLAB，通過附錄1的小程序，將字符串中關(guān)于設(shè)備信息及相關(guān)設(shè)置的字符刪除，將計算所需數(shù)據(jù)提取出來。有效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成10進制數(shù)據(jù)：將提取的有效數(shù)據(jù)以文本文檔的形式用MATLAB讀取，通過附錄2的小程序，將16進制的有效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成10進制的有效數(shù)據(jù)，并進一步轉(zhuǎn)化成矩陣形式。10進制有效數(shù)據(jù)到合理數(shù)據(jù)：借助附錄3的小程序，將10進制有效數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)挑出并進行合理的處理，最終得到建模所需的合理數(shù)據(jù)。2.數(shù)學(xué)模型建立：利用數(shù)據(jù)處理結(jié)果所得的合理數(shù)據(jù)，結(jié)合公式（3）、（4），通過附錄4的小程序建立計算所需的路面信息矩陣Z，Y，X。通過公式（3）可知矩陣Z中的每一個元素表示激光照射點距地面的高度，矩陣Y中的相鄰元素表示相鄰兩次激光頭到到達同一角度時車前進的距離，矩陣X中的每個元素表示激光照射到桿的水平距離。通過公式（5）、（6）計算車輛長寬高的相關(guān)信息。3.結(jié)果分析：車輛三維圖：利用MATLAB三維圖像處理功能，結(jié)合路面信息矩陣，繪制路面情況的三維圖像。車輛高度：矩陣Z中每一元素均表示激光照射點到0水平面的高度，結(jié)合假設(shè)中路面高度為0水平面，得出車的高度為Z矩陣中的最大值。程序見附錄5。車輛寬度：由于車的外形為中部較寬頂部和底部較窄且頂部最窄，結(jié)合本系統(tǒng)原理，在求解車寬度時存在如下問題；無法確定激光照射點是否能打在車輛側(cè)面最大寬度的地方；即是激光有一點正好打在車輛側(cè)面最大寬度處，也無法準(zhǔn)確找到該點；激光同一周期中打在車頂上的最后一個點不一定在車頂?shù)淖钸吘?；激光無法打到車的另一個側(cè)面；綜上所述直接求解車寬度存在較大難度和誤差，本研究認為車寬度為數(shù)據(jù)所得車頂寬度加補償寬度，其中補償寬度為車頂寬度和車體寬度的差值。（見圖7）程序見附錄5。車長度求解：在同一車道范圍內(nèi)的若干相鄰掃描周期中，第一個有價值數(shù)據(jù)可以被認為此時激光照射在車頭，最后一個有價值數(shù)據(jù)可以被認為此時激光照射在車尾。由于激光打在車頭上的第一個點不一定在車頭的最邊緣處，打在車尾的最后一個點不一定在車尾的最邊緣處，加之各車行駛速度只有一范圍，因此，所求長度為一范圍，該范圍存在較大不精確性，僅作為車輛類型判斷的參考。程序見附錄5。6.2具體求解過程及實現(xiàn)借助上述流程對附件2中的四組數(shù)據(jù)進行分析求解，具體結(jié)果見表3，圖13-16圖13附錄2-1路面信息圖14附錄2-2路面信息圖15附錄2-3路面信息圖16附錄2-4路面信息表3計算結(jié)果表數(shù)據(jù)車道長高寬車型2-145.60-9.351.772.048客車2-223.9-7.921.741.665皮卡2-314.2-7.11.731.828轎車2-423.9-6.61.911.58面包車結(jié)果分析：圖13顯示數(shù)據(jù)2-1中的車行駛在第4車道且靠近公路邊界存在部分數(shù)據(jù)丟失的情況，因此車高度數(shù)據(jù)存在失真的情況，將長寬信息和表1、2進行對比，可知該車型為客車的概率最大。圖14顯示該車行駛在第2車道，表3中2-2的長寬高數(shù)據(jù)與表1、2相比較，得出該車型最有可能為皮卡。圖15顯示該車行駛在第1車道，表3中2-3的長寬高數(shù)據(jù)與表1、2相比較，得出該車型最有可能為轎車。圖16顯示該車行駛在第2車道，表3中2-4的長寬高數(shù)據(jù)與表1、2相比較，得出該車型最有可能為面包車。七：問題四問題四要求通過查閱相關(guān)文獻獲得車輛分類標(biāo)準(zhǔn)，想辦法將數(shù)據(jù)模型求得的車輛長寬高信息與算法結(jié)合，分析出各車輛的類型和統(tǒng)計各類型車輛的數(shù)目，并應(yīng)用此方法處理附件3中的數(shù)據(jù)。7.1車輛分類標(biāo)準(zhǔn)任何一條道路在對上路車輛進行監(jiān)管前都需要先對車型進行分類。我國的公路上車輛種類眾多，因此建立一個科學(xué)合理的車型分類標(biāo)準(zhǔn)有著十分重要的意義，一方面要求能科學(xué)的根據(jù)不同的特征對車輛進行合理分類，另一方面還要保證車型分類過程的簡單、準(zhǔn)確、可靠與高效。依據(jù)我國車型分類標(biāo)準(zhǔn)，車型分為商用車和乘用車兩大類。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合我國車輛的特點對乘用車和商務(wù)車進行細分。具體情況描述如下:乘用車是在其設(shè)計和技術(shù)特性上主要用于載運乘客及其隨身行李或臨時物品的汽車，包括駕駛員座位在內(nèi)最多不超過9個座位。它也可以牽引一輛掛車。乘用車涵蓋了轎車、微型客車以及不超過9座的輕型客車。乘用車下細分為基本型乘用車(轎車)、多功能車(MPV）、運動型多用途車(SUV),專用乘用車和交叉型乘用車。商用車是在設(shè)計和技術(shù)特征上用于運送人員和貨物的汽車，并且可以牽引掛車。相對舊分類，商用車包含了所有的載貨汽車和9座以上的客車。商用車分為客車、貨車、半掛牽引車、客車非完整車輛和貨車非完整車輛，共五類。根據(jù)實際情況及本研究數(shù)據(jù)，較常見的汽車為:轎車、面包車、客車、貨車。汽車類型識別的基礎(chǔ)在于準(zhǔn)確獲得汽車的外形輪廓。汽車設(shè)計中由設(shè)計師去彌定的外形尺寸包括:長、寬和高等，一般以毫米作為單位。定義如下:車身長度:汽車長度方向上兩個極端點間的距離，即從車前保險桿最凸出的位置起，到車后保險桿最凸出的位置兩點間的距離。車身寬度:汽車寬度方向上兩個極端點間的距離，也就是車身左、右最凸出位置之間的距離。根據(jù)業(yè)界通用的規(guī)則，車身寬度不包含左、右后視鏡伸出的寬度，即后視鏡折疊后的寬度。車身高度:從地面算起，到汽車最高點的距離。而所謂最高點，也就是車身頂部最高的位置，但不包括車頂天線的長度。本車型識別系統(tǒng)通過激光頭進行側(cè)面掃描獲得距離信息，對距離信息進行處理獲得車輛外形尺寸，進行車輛類型識別。因此需要統(tǒng)計的車輛外形尺寸為車輛的長度、寬度和高度。轎車分為微型車、小型車、緊湊型車、中型車、大型車、豪華車、跑車、MPV和SUV等。按此標(biāo)準(zhǔn)，轎車各個類型的代表車型的外形尺寸數(shù)據(jù)如表4所示。表4轎車代表車型外形尺寸車型具體車型長（mm）寬（mm）高（mm）微型車奇瑞QQ3355014951530小型車東風(fēng)悅達起亞437017001460緊湊型車科魯茲459817971477中型車凱美瑞482518201485中大型車奧迪A6L503518551485豪華車奧迪A8L526719491460MPV別克GL8521318471750SUV東風(fēng)本田CR-V457518201680跑車奧迪A5471118541391表4顯示大部分轎車車長為3.49-5.6米，車寬為1.30-2.10車高為1.26-1.78米。面包車主要分為7座面包車、9座面包車和11座面包車。表車型的外形尺寸如表5所示。表5面包車代表車型外形尺寸車型長（mm）寬（mm）高（mm）五菱宏光410516201900五菱之光392016001860長安之星360715281925東風(fēng)小康364015601925長安星光342015351920一汽佳寶393015851857表5顯示大部分面包車車長大多集中在3.2-5.0米，車寬大多數(shù)集中在1.4-1.8，車高大多集中在1.76-2.1米范圍內(nèi)。公路上載運旅客用的車輛稱為客車。以國內(nèi)市場份額較大的宇通客車為例，其代表車型的外形尺寸如表6所示。表6宇通客車代表車型外形尺寸宇通客車型號外形尺寸（mm）座位數(shù)（人）輕型ZK6660DF6610×2240×283024-26中型ZK6799H8000×2450×320024-35大型ZK6128HB12000×2500×377025-47特大型13670×2550×395548表6顯示大部分的客車車長在5.8米以上，最長可達18米，車寬在2.1-3.0米之間，車高在2.66-4.1米之間。載貨汽車，一般稱作貨車，又稱作卡車，主要分為中輕卡、自卸車、載貨車、攪拌車、掛皮卡等，車長、車高分布范圍如表7、8所示:表7貨車客車代表車型外形尺寸車型車輛型號外形尺寸輕卡福田奧鈴捷運輕卡599521502320自卸車解放J6P重卡1098024953300載貨車解放賽龍中卡845025002560牽引車解放J6P重卡719024953560混凝土攪拌車解放J6P1002024953950掛車中集127902280600皮卡長城風(fēng)駿5系列502018001730表8貨車各類型外形尺寸車型長寬高皮卡4.9-5.91.6-1.81.63-2.06輕卡4.74-8.471.8-2.52.1-3.1載貨車6.8-12.132.4-3.02.42-4自卸車6-122-2.52.35-3.76攪拌車6.725-11.012-2.52.33-4由上述分析可得各種類型車的長、寬、高范圍見表9。表9車類型長寬高信息長寬高轎車3.49-5.61.30-2.101.26-1.78面包車3.2-5.01.4-1.81.76-2.1客車5.8-182.1-3.02.66-4.17.2進行分類結(jié)果本節(jié)通過利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類功能，建立各類車型長、寬、高和車型之間的非線性關(guān)系，以此關(guān)系為基礎(chǔ)，對經(jīng)過MATLAB所建數(shù)學(xué)模型處理得的車輛長、寬、高信息進行分類處理，最終得出車輛的類型及數(shù)量。以車輛類型標(biāo)準(zhǔn)尺寸為基礎(chǔ)，獲取建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立車輛長、寬、高和相應(yīng)車輛類型的關(guān)系，借助此關(guān)系對計算所得長寬高信息進行分類處理。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖見圖17，數(shù)據(jù)預(yù)測圖見圖18，具體MATLAB程序見附錄6。開始開始初始化權(quán)值閥值初始化權(quán)值閥值開始新一輪訓(xùn)練開始新一輪訓(xùn)練輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)束訓(xùn)練結(jié)束更新訓(xùn)練總步數(shù)計算隱含層輸入輸出值更新訓(xùn)練總步數(shù)計算隱含層輸入輸出值計算輸出層輸入輸出值計算輸出層輸入輸出值計算輸出層誤差值計算輸出層誤差值計算隱含層誤差計算隱含層誤差修正隱含層、輸出層權(quán)值和閥值差修正隱含層、輸出層權(quán)值和閥值差YYN誤差N誤差<圖17BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖18BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出和期望輸出從圖18可以看出，10組測試數(shù)據(jù)的預(yù)期輸出和期望輸出高度吻合，雖然存在一定誤差但對數(shù)據(jù)分類類沒有影響，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對處理該問題能取得令人滿意的結(jié)果。由于附件3中車輛較多，原始數(shù)據(jù)處理前需要進行數(shù)據(jù)劃分，具體劃分程序見附錄7。因此，所得車輛長寬高信息較多，在此不一一列出，僅列出各種代表車型的1組數(shù)據(jù)，見表10。表10各種車型的代表數(shù)據(jù)車輛信息轎車面包車皮卡客車輕卡高/m1.491.741.713.412.20寬/m1.961.861.883.152.16長度范圍/m2.46~5.283.8~5.64.6~6.813.6~22.84.3~7.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果表見表11。表11車輛分類及數(shù)量表車輛信息轎車面包車皮卡客車輕卡數(shù)量4921511137.3算法效率研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱含層和輸出層組成。計算實際輸出按從輸入到輸出的方向進行，權(quán)值和閥值的修正按從輸出到輸入的方向進行。在前向傳遞中,輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,直至輸出層。每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得不到期望輸出,則轉(zhuǎn)入反向傳播,根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出不斷逼近期望輸出。其計算效率明顯高于傳統(tǒng)分類方法。理論上BP網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任意非線性函數(shù)，但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)中許多參數(shù)的選擇沒理論依據(jù)，使得實際中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用具有局限性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在局限性與缺點的主要原因是其本身存在很多不足之處，主要為學(xué)習(xí)過程收斂速度慢：BP算法是采用對樣本集進行逐一學(xué)習(xí)的方法。設(shè)樣本集K={r1=(x1,y1),r2=(x2,y2)……rm=(xm,ym)}，BP算法是先對r1進行學(xué)習(xí)，利用誤差反向傳播對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行調(diào)整，知道調(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)關(guān)系（f(x)=y）滿足：f(x1)=y1為止。利用新得的權(quán)值和閾值以及下一個樣本繼續(xù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。但由于所得新的權(quán)值和閾值并不能保證前一個f(xi)=yi成立。為了克服著個缺點，BP算法采用不斷反復(fù)循環(huán)學(xué)習(xí)，希望求得正確的解。由于反復(fù)循環(huán)學(xué)習(xí)過程需要較長時間，這樣就導(dǎo)致了算法學(xué)習(xí)收斂速度慢。針對BP算法效率低的問題，有如下解決方法：引入動量項：在權(quán)值調(diào)節(jié)公式中加入一個動量項。加入的動量項相當(dāng)與阻尼項，它減小了學(xué)習(xí)過程中的震蕩趨勢，改善了收斂性能。變步長法：在BP學(xué)習(xí)算法中，學(xué)習(xí)率參數(shù)不易選擇，選擇太小，收斂太慢；選擇太大，容易引起震蕩甚至發(fā)散。為解決這個問題，可采用變步長方法，也可以稱為自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率。當(dāng)一個較大的學(xué)習(xí)速率容能夠使網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定學(xué)習(xí)，使誤差持續(xù)下降，則增加學(xué)習(xí)速率，使其以更大的學(xué)習(xí)速率進行學(xué)習(xí)。一旦學(xué)習(xí)速率調(diào)得過大，而不能保證誤差繼續(xù)下降，則減少學(xué)習(xí)速率直到使其學(xué)習(xí)過程穩(wěn)定為止。八：問題五問題五要求提出建議以獲取車輛的速度信息?？赏ㄟ^增加設(shè)備數(shù)量來實現(xiàn)，如果增加設(shè)備數(shù)量有何進一步建議，并說明增加何種設(shè)備及設(shè)備數(shù)量，以何種方式準(zhǔn)確測速，如何調(diào)整安裝方式等。8.1對現(xiàn)在車輛測速儀器的分析比較針對車輛的行駛速度，有多種檢測方法，比較傳統(tǒng)的有地感線圈測速、雷達測速、視頻測速、GPS衛(wèi)星測速儀等，這些方法具有各自的缺陷及特定使用環(huán)境，在現(xiàn)實應(yīng)用中的效果并不理想。1.地感線圈測速的原理是電磁感應(yīng)定律，在公路上相隔一段距離放置兩個地感線圈，當(dāng)汽車通過第一個地感線圈時，作為計時的開始信號，當(dāng)汽車通過第二個地感線圈時，作為計時的結(jié)束信號，由于其距離己知，便可得到汽車在這段距離內(nèi)的速度，由于兩個地感線圈放置的距離較短，可以把汽車在這段距離內(nèi)的平均速度當(dāng)作瞬時速度。由于地感線圈需埋設(shè)在地下，安裝和維修會對地面造成破壞，這是限制地感線圈大規(guī)模應(yīng)用的一個弊端。2.雷達測速的原理是多普勒效應(yīng)，信號頻率的發(fā)射器在與接收器有相對運動時，接收器接收的頻率會發(fā)生變化。這種方法雖然使用和安裝起來都比較簡單方便，但一般只能對一輛車進行車速測量，當(dāng)同時有多輛車通過時，這種裝置很難辨別是哪一輛車通過。此外，已經(jīng)有反雷達測速裝置，可以對雷達測速系統(tǒng)提前進行預(yù)警，這樣雷達測速系統(tǒng)會受到很大的限制。3.視頻測速處理系統(tǒng)是通過安裝在道路上的攝像頭對車輛進行數(shù)據(jù)采集，其主要應(yīng)用技術(shù)為視頻采集和圖像處理，目前，攝像頭清晰度和價格越來越低和數(shù)字硬盤的容量越來越高，視頻測速越來越受到重視，但由于采用攝像頭對汽車進行數(shù)據(jù)采集，其采集效果受到天氣與周圍電磁環(huán)境的影響及目前數(shù)字圖像處理技術(shù)還有待發(fā)展，視頻測速還停留在理論階段，并沒有達到大規(guī)模的應(yīng)用。4.GPS是由美國國防部開發(fā)并研制的衛(wèi)星定位系統(tǒng)，其導(dǎo)航功能可在全球應(yīng)用，可以不受空間、時間的限制。其可以測量車輛位置、車輛速度、優(yōu)點是不受時間、方位的限制、但其必須事先在被檢測車輛上安裝GPS、因此一般用于對其他測速裝置進行校準(zhǔn)，而無法對公路上行駛的車輛進行速度測量。5.激光測速儀是在激光測距基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。激光測距(即電磁波，其速度為30萬公里/秒)，激光器發(fā)射端向目標(biāo)物發(fā)射一定波長的激光，激光到達目標(biāo)物后經(jīng)過反射回激光器接收端，激光器的計數(shù)單元計算激光器從發(fā)射到接收之間的時間差，由于光速已知，便可計算出激光器到目標(biāo)物的距離。激光測速與其原理相似，只是在相隔固定時間內(nèi)由激光器發(fā)射兩束激光，計算在這段時間內(nèi)激光器距離目標(biāo)物的距離，即可求得目標(biāo)物的移動速度。對比這幾種方法我們選用激光測速儀，激光測速有許多優(yōu)點是其他測速方法所不能比擬的:由于該激光光束基本為射線，相比于其他測速方法，其測量距離更大。測速精度高，誤差1公里/小時。激光測速儀為移動式測速裝置，可以不受地點的限制。目前激光測速儀的激光器發(fā)射的激光已經(jīng)禁止使用不安全激光，因此可以放心使用。激光測速儀取證能力大于雷達測速儀，因此，在世界范圍內(nèi)得到廣泛使用。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外生產(chǎn)的激光測速系統(tǒng)一般適用于短距離測速，測量范圍可以達到1-3公里，如果增加合作目標(biāo)，即反射棱鏡，可以達到5公里以上，目前在激光測速方面做得比較好的國家有瑞士、美國、德國及日本。尤其是瑞士，其發(fā)明的對射式激光測速系統(tǒng)已經(jīng)在公路上大規(guī)模使用，用于對汽車速度進行監(jiān)測，并提醒駕駛者其車速已經(jīng)超過了規(guī)定車速。目前國外應(yīng)用主要對以下三方面進行研究:可自動跟蹤目標(biāo)車輛，例如瑞士計量司研制的對射式激光測速系統(tǒng)，其在道路兩旁放置了激光測角儀器，一方面可以跟蹤汽車的轉(zhuǎn)彎，另一方面可以減小汽車由于不沿直線行駛而造成的誤差。無需配合目標(biāo)短程測速儀，即被測車輛即使不安裝合作目標(biāo)，即光反射棱鏡也可以對一定距離的車輛進行測速。即利用GPS接收機對激光測速儀器進行校準(zhǔn)。目前，國內(nèi)對激光測速系統(tǒng)的研究主要停留在中短距離，由于激光技術(shù)的快速發(fā)展，激光測速技術(shù)不只應(yīng)用在民用交通領(lǐng)域，在軍工及地質(zhì)勘查方面，激光測速技術(shù)也有很大應(yīng)用。目前各省市計量院也在努力研究激光測速儀對其他測速裝置進行校準(zhǔn)，例如天津計量院研制的基于全站儀的激光對射式測速儀計量標(biāo)準(zhǔn)檢測車速范圍(20~180)km/h，測速誤差可以達到士0.3km/h。激光測速的基本原理激光測速儀是在激光測距基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。激光測距(即電磁波，其速度為30萬公里/秒)，激光器發(fā)射端向目標(biāo)物發(fā)射一定波長的激光，激光到達目標(biāo)物后經(jīng)過反射回激光器接收端，激光器的計數(shù)單元計算激光器從發(fā)射到接收之間的時間差，由于光速己知，便可計算出激光器到目標(biāo)物的距離。激光測速與其原理相似，只是在相隔固定時間內(nèi)由激光器發(fā)射兩束激光，計算在這段時間內(nèi)激光器距離目標(biāo)物的距離，即可求得目標(biāo)物的移動速度。典型的激光測速方法有:脈沖法、相位法、干涉法等。1.脈沖法測速激光測速的基本原理是在激光脈沖測距基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，其原理與雷達測距原理相似，由激光發(fā)射部分向目標(biāo)物發(fā)射一束激光束，發(fā)射的激光束一部分經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)被接收部分接收，作為起始信號，一部分經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)經(jīng)過準(zhǔn)直、聚光發(fā)射到目標(biāo)物，經(jīng)目標(biāo)物反射回的光信號被接收部分接收，作為結(jié)束信號，通過計數(shù)器測量起始信號與結(jié)束信號之間的時間間隔，由于光速已知，便計算激光發(fā)射器到目標(biāo)物的距離。此原理為激光測距原理，激光測速是在一定的時間間隔內(nèi)對目標(biāo)物連續(xù)發(fā)射兩次激光束，分別測量出每次激光發(fā)射到目標(biāo)物的距離，便可得到一定時間間隔內(nèi)目標(biāo)物的移動距離，便可以得到目標(biāo)物的移動速度。如圖18所示:圖18脈沖法測速原理圖測距公式為：S1=c×(t2-t1)(7)其中為S1測量距離，c為光速，t1,t2為測量計時開始時間與測量計時結(jié)束時間。激光測速就是在激光測距的基礎(chǔ)上進行兩次測量，同理，t3,t4為測量計時開始時間與測量計時結(jié)束時間，測量距離為S2，由此可以計算出t2到t4時間間隔內(nèi)汽車的速度:V=(S1-S2)/(t4-t2)(8)根據(jù)計量準(zhǔn)則，在時間極短的情況下，汽車的平均速度可以當(dāng)作汽車的瞬時速度。優(yōu)點：是其原理簡單，結(jié)構(gòu)清晰，測量范圍大、單次測量功耗低，而且一次測量就能得到發(fā)射端到目標(biāo)物的距離，兩次測量就可以得到移動目標(biāo)的速度。缺點：是絕對測量精度不高，容易受天氣及周圍電磁環(huán)境影響，對激光脈沖的單色性及脈沖寬度有著極高的要求。2.相位法測速相位法激光測距(測速)是通過激光發(fā)射端向目標(biāo)物發(fā)射激光，并用激光探測儀接收經(jīng)目標(biāo)物反射回的激光，通過差頻測相技術(shù)來計算發(fā)射光與接收光之間的相位差，從而求得激光發(fā)射器與目標(biāo)物的距離，其優(yōu)點是測量精度高，但是相位法測距求得的距離具有多值解的問題，需要由激光發(fā)射端發(fā)射不同相位的激光。其測量距離可以達到幾米到幾十米的范圍，若增加反射棱鏡，即合作目標(biāo)，其測量距離會大大增加。圖19相位法測距原理相位法測距的原理如圖19所示，激光發(fā)射端發(fā)出經(jīng)過調(diào)制的激光，到達目標(biāo)物后，返回的光與發(fā)射光之間產(chǎn)生了相移，通過測量調(diào)制的激光信號在待測距離d上往返傳播所形成的相移，間接測出激光在測量點A與目標(biāo)B之間的往返時間t，由光速c可以得到測量點與目標(biāo)物之間的距離S:S=(c/f)*(j-2p)(9)其中S可以為發(fā)射點到目標(biāo)物的往返距離，A點為發(fā)射點，B點為接收點，(是A,B兩點間電信號的相位差。式中c/f表示一個波長的長度，(j-2p)表示相位包含多少個波長，即周期數(shù)，由圖可知:j=2pN1+Δj=2p*(N1+ΔN1)(10)其中ΔN1=Δj/2p（11）從而得到：S=(c/f)*(N1+ΔN1)=lN1+lΔN1（12）由上式可以看出相位法測距可以形象的看做用長度為l的尺子去測量激光發(fā)射端到目標(biāo)物之間的距離，在上式中，當(dāng)S的大小等于l的整數(shù)倍時，ΔN1等于0，便可單次測量出激光發(fā)射端到目標(biāo)物之間的距離S。但當(dāng)S的大小不等于(的整數(shù)倍時，這時ΔN1不等于0。一種情況下可以增大測尺即l的大小，但是測量精度就隨之減小。另一種情況可以提供輔助測尺，用來提高測量精度，這樣對S的計算就轉(zhuǎn)化為對N1與△N1，的方程組求解的問題，這種情況下，一般由激光發(fā)射端發(fā)射不同頻率的激光，得到帶有N1與△N1的不同方程，對其進行求解，這又存在一個問題，即方程組的多值解的問題，這種情況可以提供幾個不同的輔助測尺。測速方法的比較及選擇上節(jié)分別介紹了激光測速(激光測距)的兩種典型方法，不同方法有不同的特點，不同的使用環(huán)境，應(yīng)根據(jù)不同場合和不同精度要求適當(dāng)選擇不同的測速(測距)方法。脈沖法測速(測距)的核心是采用測量高精度時間間隔的方法，由于其激光發(fā)射瞬時功率比較高，所以其測量距離比較遠，其測量距離與激光發(fā)射功率與光電探測器的靈敏度有關(guān)，適用于遠距離測速，但是測量精度相對于相位法與干涉法比較低，測量精度主要與驅(qū)動激光器的脈寬，激光脈沖上升沿的脈寬、占空比，光電探測器的信噪比有關(guān)，最主要的影響是對時間間隔的高精度測量。相位法是采用激光調(diào)制的方法，通過測量激光發(fā)射端發(fā)射的激光與經(jīng)目標(biāo)物反射回激光的相位差來測量激光發(fā)射端到目標(biāo)物之間的距離，其測量精度主要與發(fā)射的載波頻率及對相位差測量的精確度有關(guān)，要達到比較高的精度，必須提高系統(tǒng)的激光調(diào)制頻率和相位測量精度。另外對其造成影響的外在因素還包括天氣、光照度、周圍電磁干擾等。由于單個測量波長不能準(zhǔn)確測量出單值距離，所以需要向目標(biāo)物發(fā)射不同波長的激光，這就造成了設(shè)計原理的復(fù)雜性，需要增加更多的器件，更多的功率消耗，增加了設(shè)計難度同時也增加了設(shè)計的成本。雖然激光脈沖法測速的測量精度比激光相位法測量精度低，但它有著激光相位法無法比擬的優(yōu)勢:在發(fā)射相同的光功率的情況下，由于激光脈沖法具有較高的瞬時發(fā)射功率，因此激光脈沖法發(fā)射激光的距離比相位法發(fā)射的激光距離遠，使得激光達到較遠的距離被反射后也可以被激光探測器偵查到。激光脈沖法完成單次測量的時間小于激光相位法，這時由于激光脈沖法發(fā)射一次光脈沖即可得到發(fā)射端到目標(biāo)物的距離，兩次測量便可得到目標(biāo)物在兩次測量之前的速度。而相位法測速存在多值解問題，需要發(fā)射不同頻率的激光，并經(jīng)過解方程，算法相對于激光脈沖法較復(fù)雜，需要更多的時間進行數(shù)據(jù)處理，這對于手持式激光測速儀短時間內(nèi)多次測量時是不利的一方面。由于激光脈沖法測速具有極高的瞬時功率，即便目標(biāo)物距離發(fā)射端較遠且在沒有光反射棱鏡作為合作目標(biāo)的情況下光探測器也可以接收到目標(biāo)物返回的激光信號。相對于相位法測速則大多數(shù)都需要在目標(biāo)物上使用合作目標(biāo)，才可以達到很好的測量效果。通過以上比較，綜合考慮，選擇一種結(jié)構(gòu)簡單，測量距離遠，單次測量時間短，速度快，且不需要合作目標(biāo)，隱蔽性好的測量方法，激光脈沖法測速無疑是最適合的。近年來，國內(nèi)外開始采用雙光束脈沖激光的固定式機動車激光測速儀進行超速監(jiān)控，顯著提高了有效抓拍率，但這也對機動車激光測速儀計量檢測技術(shù)提出了更高的要求。8.2建議增加雙光束脈沖激光的固定式機動車激光測速儀雙光束短距離紅外機動車激光測速儀,采用905nm波長的脈沖激光,脈沖重復(fù)率可高達4000Hz,實際測量距離一般為30m以內(nèi),測速范圍為20~250km/h,測速誤差為1km/h。由于被測車輛的測量區(qū)域距離機動車激光測速儀最大僅為30m,能夠在保證足夠測速準(zhǔn)確度的前提下,確保抓拍的同一性,從而避免誤拍誤判。圖20雙光束短距離紅外機動車激光測速儀工作原理示意圖對于雙光束短距離紅外機動車激光測速儀，其測量光束L1，L2的測距原理和工作方式與傳統(tǒng)單光束長距離紅外機動車激光測速儀相同，由于兩測量光束的夾角(固定不變，可以由L1，L2的距離測量值計算出在道路上形成的測量區(qū)域的大小W見式(12)（12）當(dāng)被測目標(biāo)車輛行駛過測量區(qū)域時，w在理論上表示車輛外形輪廓上同一點先后兩次觸發(fā)測量光束L1，L2行駛的位移變化量，其速度值可以由式(13)計算出:（13）需要注意，由于被測車輛外形輪廓的差異，W的實際計算值并不相同，而是取決于不同外形輪廓點作為觸發(fā)點的實際位置及脈沖重復(fù)率本身帶來的量化誤差(固定脈沖時間間隔內(nèi)對應(yīng)于特定速度值的觸發(fā)點位移量)。8.3雙光束短距離紅外機動車激光測速儀的校準(zhǔn)如圖21所示為基播距離發(fā)生模塊分別對接收到的L1，L2兩束測量激光脈沖進行計算所得的相應(yīng)時間延遲，以模擬機動車同一觸發(fā)點先后兩次觸發(fā)測量光束L1，L2的時間間隔?？刂朴嬎銠C通過串行通訊口與校準(zhǔn)系統(tǒng)進行通訊，將模擬速度值110km/h及L1，L2的初始光程及夾角(等相關(guān)參數(shù)傳輸給信號實時分析與延遲模塊，該模塊在對相關(guān)參數(shù)進行光電時間延遲量修正后，對L1，L2的脈沖信號進行相應(yīng)的時間延遲，將信號發(fā)送給雙光束激光測速儀供其測量，測速儀的控制計算機將可能顯示測量的速度值結(jié)果110km/h。在雙光束機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)的實際工作中，由于機動車通過測量光束并非僅產(chǎn)生一次觸發(fā)，即觸發(fā)點不止一個，因此，本校準(zhǔn)系統(tǒng)必須能夠大致模擬機動車的外形，按照被校的模擬速度值來確定可能的觸發(fā)點的數(shù)量和位置，如圖22。在圖22中，通過軟件能夠設(shè)置6個機動車外形輪廓點的位置及高度值，以此來定義機動車的大致幾何外形，確定特定模擬速度值下相應(yīng)的觸發(fā)點位置序列，作為已知參數(shù)傳輸給圖22中的信號實時分析與延遲模塊，對接收到的L1，L2兩組脈沖序列進行相應(yīng)的延時，以模擬雙光束機動車激光測速儀的真實工作狀態(tài)，其中包含的數(shù)學(xué)解算過程比傳統(tǒng)單光束機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)復(fù)雜。圖21雙光束機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)示意圖圖22雙光束機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)觸發(fā)參數(shù)的設(shè)置雙光束短距離紅外機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)的驗證實驗以美國Tektronix公司的高速數(shù)字示波器DP07254和TIDS3012B為機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)驗證試驗的測量用儀器。DP07254采用A-B觸發(fā)類型，即A事件和延遲B事件觸發(fā)類型，以TDS3012B測量的觸發(fā)時間間隔脈沖的上升沿和下降沿分別為A事件和B事件，同時記錄4個通道的激光測量脈沖，因此，兩個示波器能夠同時記錄觸發(fā)時間間隔，測量光束L:的發(fā)送和接收時刻以及測量光束L;的發(fā)送和接收時刻。以時速110km/h的模擬速度發(fā)生為例，其測量結(jié)果見表12。應(yīng)該注意，雙光束機動車激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)光電模塊固有的時間延遲為66.667ns，因此，對L2和L1傳播距離D2,D1的計算結(jié)果，必須加以修正，見表中第二行。表12110km.h-1速度點的驗證試驗L1傳播時間/nsL1傳播距離/mL2傳播時間/nsL2傳播距離/m光速夾角/(。)觸發(fā)距離/m觸發(fā)時間間隔/ms模擬速度/km.h-1157.67626.351147.57322.1369.195.722156.546131.59109.00916.351809.06012.1369.194.782156.546109.96驗證試驗結(jié)果表明，110km/h時速的測量相對偏差約為0.04％，實際上20~250km/h的速度范圍內(nèi)，按1、2、5序列選擇試驗速度點，用上述兩臺示波器測量的方法進行雙光束激光測速儀校準(zhǔn)系統(tǒng)的驗證試驗，其相對偏差都小于0.5％。8.4安裝方式根據(jù)實際情況，并且考慮方案簡單可行，經(jīng)濟節(jié)約，布置合理原則。如果是單向車道可以考慮安裝1個，如果是雙向車道考慮安裝2個。下面以雙向4車道為例：雙向4個車道安裝2個雙光束機動車激光測速儀器是比較合理的，分別在正向、逆向車道，兩個車道正中央位置安裝，一個測正向的，一個測逆向的。如圖23設(shè)計：圖23雙向四車道雙光束機動車激光測速儀器安裝九：模型評價模型優(yōu)點：結(jié)合激光傳感器測車型原理，建立能描述車輛長寬高的數(shù)學(xué)模型，由于該模型以常用的三角函數(shù)知識為基礎(chǔ)，所以具有簡單、易實現(xiàn)的特點。由問題二分析可知，該模型異常數(shù)據(jù)處理方法有效的還原了車的形狀，具有精確、可靠的優(yōu)點。由問題三分析可知，該模型的MATLAB實現(xiàn)既可以輸出車輛尺寸情況的三維圖像，又可以輸出較為精確的車輛的高、寬、長信息。在本數(shù)值模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合激光測試研究現(xiàn)狀，改造能測車速的雙光束脈沖激光測速儀，該法結(jié)合國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀和存在的問題，提出帶校準(zhǔn)功能的設(shè)備安裝及調(diào)試方案。本模型借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)描述的車輛類型進行分類，大大提高工作效率。模型缺點：由于車速信息僅為范圍，本模型僅能給出車輛長度的范圍，無法確定具體長度。由于原理和車輛形狀本身的特點，根據(jù)數(shù)據(jù)僅能精確測出車頂寬度，車寬由車頂寬度和由查閱文獻得到的補償寬度決定，因此車寬存在一定誤差。十：參考文獻[1]王寒凝.基于激光測距的車型識別分類系統(tǒng)[D].天津大學(xué),2011.[2]陳顯龍,陳曉龍,羅新偉,方文等.車輛尺寸的測量方法和裝置［P］.201210175516.0，2012.05.30.[3]MATLAB中文論壇編著.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析［M］.北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2010.4[4]劉浩,韓晶編著.MATLAB完全自學(xué)一本通［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2015.1[5]趙繼聰,周盼,秦魏.激光傳感器原理及其應(yīng)用[D].中國礦業(yè)大學(xué),2011.[6]劉莉,李傳峰,張廣軍.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)斜軋穿孔軋制力的預(yù)測.山東冶金,2013.[7]高浪，謝康和.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土工程中的應(yīng)用[J].土木工程學(xué)報,2002.[8]張海峰,孟文東,吳志波,陳菊平,張忠萍.單向激光測距及其測量試驗[A].2013[9]孔東.相位法激光測距儀的研究[D].西安電子科杖大學(xué),2007.[10]梁原.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)研究[D].長春理工大學(xué)，2008.[11]黃麗.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進及應(yīng)用研究[D].重慶師范大學(xué),2008.[12]李友坤.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析及改進應(yīng)用[D].安徽理工大學(xué),2012.十一：附錄附錄1（對原始數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)進行部分提?。〢=strfind(X,'DBBA0');forn=1:1:100X(A(n)-107-120*(n-1):A(n)+12-120*(n-1))=[];endX=X;附錄2（將提取出的有效數(shù)據(jù)進行進制轉(zhuǎn)換）a=textread('d:\臨時文件.txt','%s')';alpha=hex2dec(a)';fori=1:1:100A(i,:)=alpha(148*(i-1)+1:148*i)end附錄3（對異常數(shù)據(jù)進行處理）fori=1:1:100forj=1:1:148if(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=0&&Z(i+1,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+1,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=0&&Z(i+2,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+2,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=0&&Z(i+3,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+3,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=0&&Z(i+4,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+4,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=0&&Z(i+5,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+5,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=0&&Z(i+6,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+6,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=0&&Z(i+7,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+7,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=0&&Z(i+8,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+8,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=0&&Z(i+9,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+9,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=0&&Z(i+10,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+10,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=0&&Z(i+11,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+11,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=0&&Z(i+12,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+12,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=0&&Z(i+13,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+13,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=4000&&Z(i+14,j)>=0&&Z(i+14,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+14,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=4000&&Z(i+14,j)>=4000&&Z(i+15,j)>=0&&Z(i+15,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+15,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=4000&&Z(i+14,j)>=4000&&Z(i+15,j)>=4000&&Z(i+16,j)>=300&&Z(i+16,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+16,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=4000&&Z(i+14,j)>=4000&&Z(i+15,j)>=4000&&Z(i+16,j)>=4000&&Z(i+17,j)>=0&&Z(i+17,j)<=3000)Z(i,j)=max(Z(i-1,j),Z(i+17,j));elseif(Z(i,j)>=4000&&Z(i+1,j)>=4000&&Z(i+2,j)>=4000&&Z(i+3,j)>=4000&&Z(i+4,j)>=4000&&Z(i+5,j)>=4000&&Z(i+6,j)>=4000&&Z(i+7,j)>=4000&&Z(i+8,j)>=4000&&Z(i+9,j)>=4000&&Z(i+10,j)>=4000&&Z(i+11,j)>=4000&&Z(i+12,j)>=4000&&Z(i+13,j)>=4000&&Z(i+14,j)>=4000&&Z(i+15,j)>=4000&&Z(i+16,j)>=4000&&Z(i+17,j)>=