姬婷　侯凱　張歡

摘 要：伴隨信息技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)線技術(shù)、傳感器技術(shù)的發(fā)展，使得無(wú)線傳感器技術(shù)有了低成本、低功耗、多功能的特性。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，當(dāng)今社會(huì)的交通網(wǎng)絡(luò)日趨完善，有關(guān)車(chē)輛管理的問(wèn)題也愈發(fā)突顯，此時(shí)基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛管理系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生。車(chē)輛識(shí)別信息是交通規(guī)劃和管理部門(mén)重要的信息來(lái)源?；趥鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛管理系統(tǒng)，對(duì)于有效地管理交通提供了更多可執(zhí)行性以及效率性，對(duì)交通管理技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了重大的影響與意義。

關(guān)鍵詞：傳感器網(wǎng)路；車(chē)輛管理；系統(tǒng)

1 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)述

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一般包括傳感器節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)大量部署于被感知對(duì)象內(nèi)部或附件中。這些節(jié)點(diǎn)通過(guò)自身組織的方式構(gòu)成無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，以協(xié)作的方式實(shí)時(shí)感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)的信息，通過(guò)多跳的方式經(jīng)由匯聚節(jié)點(diǎn)鏈路將整個(gè)區(qū)域的信息傳送到遠(yuǎn)程控制管理中心。正是由于以上途徑，使得無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有資源有限、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、覆蓋面積廣、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定、感知數(shù)據(jù)冗余度強(qiáng)、干擾更強(qiáng)等特點(diǎn)。

由于每種車(chē)輛的物理參數(shù)（如長(zhǎng)寬高、顏色等）皆不相同，則需做好有關(guān)車(chē)輛類(lèi)型的分類(lèi)。車(chē)輛識(shí)別將車(chē)輛劃歸為實(shí)現(xiàn)分好的類(lèi)別，采集多個(gè)車(chē)輛參宿作為樣本，根據(jù)事先劃分好的車(chē)輛類(lèi)別，將隸屬于同一類(lèi)別的車(chē)輛信息進(jìn)行匯總。其中車(chē)輛的分類(lèi)精度是評(píng)價(jià)一個(gè)車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。生活中，通常根據(jù)不同的交通應(yīng)用采用不同的車(chē)輛分類(lèi)方案，現(xiàn)較流行的分類(lèi)方案是美國(guó)聯(lián)邦公路局（FHWA）的車(chē)輛分類(lèi)方式，其分類(lèi)的側(cè)重點(diǎn)是車(chē)輛的車(chē)軸數(shù)。

2 時(shí)下的車(chē)輛識(shí)別技術(shù)存在的問(wèn)題

2.1 受到環(huán)境與光線的影響大

目前使用的車(chē)輛識(shí)別方法大多為應(yīng)用圖像技術(shù)、感應(yīng)技術(shù)等方式進(jìn)行車(chē)輛的分類(lèi)，其中基于圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別率可達(dá)90%以上，但是上述方法仍存在局限性，比如環(huán)境以及光線的影響，同時(shí)，車(chē)輛上噴涂的漆料也會(huì)對(duì)于車(chē)輛識(shí)別產(chǎn)生影響。

2.2 造價(jià)高、覆蓋面積小

目前的車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)的安裝成本以及維護(hù)費(fèi)用很高，且耗能較大，會(huì)造成不必要的浪費(fèi)，同時(shí)由于其不具有較高的靈活性，因此其覆蓋面積小，不利于大范圍使用以及大規(guī)模部署。

2.3 大型車(chē)輛對(duì)結(jié)果的影響

在交通管理以及研究中，譬如卡車(chē)、大型貨車(chē)這種大型車(chē)輛也會(huì)對(duì)于結(jié)果產(chǎn)生影響。大型車(chē)輛體型大且速度低，對(duì)于公路的容量檢測(cè)、環(huán)境評(píng)估會(huì)產(chǎn)生影響，同時(shí)會(huì)對(duì)車(chē)輛的分類(lèi)統(tǒng)計(jì)精度也會(huì)產(chǎn)生或多或少的影響。

3 用于車(chē)輛識(shí)別的信號(hào)分析及車(chē)輛分類(lèi)

3.1 用于車(chē)輛識(shí)別的磁信號(hào)分析

第一，磁場(chǎng)信號(hào)的方向性特征。由于地球的磁場(chǎng)在不同的地理位置具有不同的傾角和幅度，但是這僅限于大的范圍而言，在很小的范圍內(nèi)，在同一行駛方向上的兩個(gè)相鄰的磁阻傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)量的車(chē)輛信號(hào)特征基本上是相同的。根據(jù)計(jì)算，在磁力線與地面所成角度為65°左右時(shí)，車(chē)輛在同一地點(diǎn)的不同行駛方向所測(cè)量到的磁場(chǎng)特征差距較小，進(jìn)一步從理論上說(shuō)，利用無(wú)線節(jié)點(diǎn)測(cè)量的磁場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行車(chē)輛分類(lèi)是可行的。

第二，磁場(chǎng)信號(hào)的偏移特征。將磁阻傳感器節(jié)點(diǎn)安置車(chē)輛底部的不同部位，所測(cè)量的磁場(chǎng)強(qiáng)度不同。從理論上講，解決該問(wèn)題的方法是在測(cè)量車(chē)道上放置一排節(jié)點(diǎn)，將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果對(duì)比分析，找到數(shù)據(jù)中相關(guān)性最大的數(shù)據(jù)，便可以作為最終測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

第三，車(chē)輛的磁場(chǎng)特征。每種車(chē)輛都有其固定的相關(guān)特征，不同類(lèi)型車(chē)輛的磁場(chǎng)信號(hào)特征也不盡相同。前文提及，車(chē)輛識(shí)別技術(shù)是通過(guò)磁阻傳感器測(cè)量的車(chē)輛特征信號(hào)，與每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存儲(chǔ)的每種車(chē)輛特定的信號(hào)進(jìn)行比對(duì)，其中關(guān)聯(lián)性最大即實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)。在此操作之前，應(yīng)先制定車(chē)輛識(shí)別算法來(lái)獲得每種車(chē)輛信息的模型。

3.2 車(chē)輛分類(lèi)

利用相關(guān)算法，可將原始車(chē)輛的磁場(chǎng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為具有較小矢量大小的車(chē)輛特征信號(hào)，再根據(jù)前面提到的方法利用車(chē)輛的特定磁場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行車(chē)輛分類(lèi)。每種類(lèi)型的車(chē)輛對(duì)應(yīng)的一系列車(chē)輛的特征信號(hào)集，計(jì)算所測(cè)得的車(chē)輛特征信號(hào)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)存儲(chǔ)的車(chē)輛特定的特征信號(hào)進(jìn)行比對(duì)，比較二者的相關(guān)性，相關(guān)性最大的車(chē)輛特征信號(hào)對(duì)應(yīng)的車(chē)輛類(lèi)型就是該車(chē)輛的類(lèi)型。進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別的時(shí)候可使用最鄰近法這一算法，它可以更好地提高車(chē)輛識(shí)別環(huán)節(jié)的效率與準(zhǔn)確性。

4 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的路況信息監(jiān)測(cè)

交通管理方面，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)惡劣天氣與道路上的情況也是至關(guān)總要的。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)積水、積雪、結(jié)冰、能見(jiàn)度低等天氣情況，以及道路損壞、橋梁損壞等突發(fā)情況，將路況信息快速傳送給駕駛員，確保駕駛員的行車(chē)安全。由于監(jiān)控道路的路況參數(shù)變化較為一致，可將用于道路情況的參數(shù)監(jiān)測(cè)傳感器安放在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，或使用專(zhuān)門(mén)具有能量供應(yīng)的節(jié)點(diǎn)用于道路狀況的參數(shù)監(jiān)測(cè)。其中傳感器可以選擇溫度傳感器、濕度傳感器、光強(qiáng)度傳感器、加速度傳感器相結(jié)合，全方位進(jìn)行各項(xiàng)參數(shù)的監(jiān)測(cè)。路況監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)安放在路面上，用來(lái)監(jiān)測(cè)道路積水、結(jié)冰情況。

同時(shí)，對(duì)于車(chē)輛的監(jiān)測(cè)可使用聲音傳感器，搭配前文提到的磁阻傳感器，二者合一，既可以監(jiān)測(cè)當(dāng)前路況的車(chē)流量，又可以進(jìn)行車(chē)輛分類(lèi)操作，更大程度提高效率。

5 傳感器網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)、科學(xué)家合作網(wǎng)、產(chǎn)品生產(chǎn)關(guān)系網(wǎng)和電力網(wǎng)絡(luò)等諸多領(lǐng)域，都會(huì)產(chǎn)生小世界現(xiàn)象，許多實(shí)際的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)既不完全規(guī)則又不完全隨機(jī)，而是介于這二者之間，既有類(lèi)似規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的較大集聚系數(shù)，又具有類(lèi)似隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的較小平均路徑長(zhǎng)度。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳感器也是如此。網(wǎng)絡(luò)編碼可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)送對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)容錯(cuò)性，通信代價(jià)比傳統(tǒng)的多路徑容錯(cuò)低，但無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)本身由于體積、計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間的限制，無(wú)法使用高復(fù)雜度的編碼算法策略，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)編碼對(duì)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)問(wèn)題的研究工作則是盡量減小編碼算法的計(jì)算復(fù)雜度，根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)攻略，付諸實(shí)踐。

6 結(jié)語(yǔ)

在實(shí)際設(shè)計(jì)相關(guān)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)首先應(yīng)了解其他方法的優(yōu)劣性，總結(jié)其實(shí)用性與局限性，其次進(jìn)行新的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。交通管理在一定程度上是國(guó)家發(fā)展的重中之重，有關(guān)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的車(chē)輛分類(lèi)系統(tǒng)以及對(duì)于路況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可提高交通運(yùn)輸部門(mén)的工作效率性以及精準(zhǔn)性。此外，合理地使用優(yōu)化算法，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，使所接收到的車(chē)輛特征信號(hào)更精確、更及時(shí)。從而使得整個(gè)系統(tǒng)的效率逐漸提高。

參考文獻(xiàn)：

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[2] 徐力.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全和優(yōu)化[M].北京：電子工業(yè)出版社，2010.

作者簡(jiǎn)介：姬婷（1995—），女，河北泊頭人，沈陽(yáng)理工大學(xué)本科在讀。

侯凱（1996—），男，遼寧葫蘆島人，沈陽(yáng)理工大學(xué)本科在讀。

張歡（1996—），女，遼寧錦州人，沈陽(yáng)理工大學(xué)本科在讀。