| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 交通信息感知的国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 交通信息感知技术研究 | 第10-13页 |
| 1.2.2 车辆检测器研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 地磁车辆检测算法研究 | 第14-17页 |
| 1.3 论文研究目标与主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 地磁车辆检测原理及系统设计 | 第19-27页 |
| 2.1 磁阻效应及磁阻传感器 | 第19-22页 |
| 2.1.1 磁阻效应 | 第19-20页 |
| 2.1.2 各向异性磁阻传感器 | 第20-22页 |
| 2.2 基于磁阻传感器的车辆检测原理 | 第22-23页 |
| 2.3 车辆检测系统设计 | 第23-26页 |
| 2.3.1 车辆检测系统整体设计 | 第23-24页 |
| 2.3.2 车辆检测器硬件设计 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于磁阻传感器的交通流参数获取 | 第27-38页 |
| 3.1 车辆特征信号分析 | 第27-29页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第27页 |
| 3.1.2 信号分析 | 第27-29页 |
| 3.2 基于磁阻传感器的车辆信号获取方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 原始数据预处理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于信号方差加权的双门限车辆检测算法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于磁阻传感器的交通流参数获取 | 第33-37页 |
| 3.3.1 车流量与车道占有率获取 | 第33-34页 |
| 3.3.2 车辆速度获取 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 车型分类算法 | 第38-52页 |
| 4.1 基于多传感器信息融合的车辆检测方法 | 第38-45页 |
| 4.1.1 多传感器信息融合技术 | 第38-40页 |
| 4.1.2 基于双传感器信息融合的车辆检测模型建立 | 第40-41页 |
| 4.1.3 双传感器信息融合车辆检测算法 | 第41-45页 |
| 4.2 车型分类算法 | 第45-51页 |
| 4.2.1 车型分类标准 | 第45-46页 |
| 4.2.2 决策树模型概述 | 第46-47页 |
| 4.2.3 分层决策树车型分类算法 | 第47-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第52-59页 |
| 5.1 实验系统 | 第52-54页 |
| 5.1.1 数据处理端设计 | 第53页 |
| 5.1.2 人机交互端设计 | 第53-54页 |
| 5.2 实验测试与结果分析 | 第54-58页 |
| 5.2.1 实验目的与条件 | 第54-55页 |
| 5.2.2 车辆检测算法测试过程与结果分析 | 第55-57页 |
| 5.2.3 车型分类算法测试过程与结果分析 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |