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浅谈基于传感器网络的车辆管理系统 　　摘 要：伴随信息技术的飞速发展，无线技术、传感器技术的发展，使得无线传感器技术有了低成本、低功耗、多功能的特性。随着科学技术的不断发展，当今社会的交通网络日趋完善，有关车辆管理的问题也愈发突显，此时基于传感器网络的车辆管理系统也应运而生。车辆识别信息是交通规划和管理部门重要的信息来源。基于传感器网络的车辆管理系统，对于有效地管理交通提供了更多可执行性以及效率性，对交通管理技术的发展产生了重大的影响与意义。 　　关键词：传感器网路；车辆管理；系统 　　1 基于传感器网络的车辆识别技术简述 　　无线传感器网络系统一般包括传感器节点和汇聚节点。节点大量部署于被感知对象内部或附件中。这些节点通过自身组织的方式构成无线网络，以协作的方式实时感知、采集和处理网络覆盖区的信息，通过多跳的方式经由汇聚节点链路将整个区域的信息传送到远程控制管理中心。正是由于以上途径，使得无线传感器网络具有资源有限、网络规模大、覆盖面积广、拓扑结构相对稳定、感知数据冗余度强、干扰更强等特点。 　　由于每种车辆的物理参数（如长宽高、颜色等）皆不相同，则需做好有关车辆类型的分类。车辆识别将车辆划归为实现分好的类别，采集多个车辆参宿作为样本，根据事先划分好的车辆类别，将隶属于同一类别的车辆信息进行汇总。其中车辆的分类精度是评价一个车辆识别系统的重要评价指标。生活中，通常根据不同的交通应用采用不同的车辆分类方案，现较流行的分类方案是美国联邦公路局（FHWA）的车辆分类方式，其分类的侧重点是车辆的车轴数。 　　2 时下的车辆识别技术存在的问题 　　2.1 受到环境与光线的影响大 　　目前使用的车辆识别方法大多为应用图像技术、感应技术等方式进行车辆的分类，其中基于图像识别技术识别率可达90%以上，但是上述方法仍存在局限性，比如环境以及光线的影响，同时，车辆上喷涂的漆料也会对于车辆识别产生影响。 　　2.2 造价高、覆盖面积小 　　目前的车辆识别系统的安装成本以及维护费用很高，且耗能较大，会造成不必要的浪费，同时由于其不具有较高的灵活性，因此其覆盖面积小，不利于大范围使用以及大规模部署。 　　2.3 大型车辆对结果的影响 　　在交通管理以及研究中，譬如卡车、大型货车这种大型车辆也会对于结果产生影响。大型车辆体型大且速度低，对于公路的容量检测、环境评估会产生影响，同时会对车辆的分类统计精度也会产生或多或少的影响。 　　3 用于车辆识别的信号分析及车辆分类 　　3.1 用于车辆识别的磁信号分析 　　第一，磁场信号的方向性特征。由于地球的磁场在不同的地理位置具有不同的倾角和幅度，但是这仅限于大的范围而言，在很小的范围内，在同一行驶方向上的两个相邻的磁阻传感器节点测量的车辆信号特征基本上是相同的。根据计算，在磁力线与地面所成角度为65°左右时，车辆在同一地点的不同行驶方向所测量到的磁场特征差距较小，进一步从理论上说，利用无线节点测量的磁场信号进行车辆分类是可行的。 　　第二，磁场信号的偏移特征。将磁阻传感器节点安置车辆底部的不同部位，所测量的磁场强度不同。从理论上讲，解决该问题的方法是在测量车道上放置一排节点，将各个节点的测量数据进行结果对比分析，找到数据中相关性最大的数据，便可以作为最终测量数据进行识别。 　　第三，车辆的磁场特征。每种车辆都有其固定的相关特征，不同类型车辆的磁场信号特征也不尽相同。前文提及，车辆识别技术是通过磁阻传感器测量的车辆特征信号，与每个节点内存储的每种车辆特定的信号进行比对，其中关联性最大即实际测量数据。在此操作之前，应先制定车辆识别算法来获得每种车辆信息的模型。 　　3.2 车辆分类 　　利用相关算法，可将原始车辆的磁场信号转换为具有较小矢量大小的车辆特征信号，再根据前面提到的方法利用车辆的特定磁场信号进行车辆分类。每种类型的车辆对应的一系列车辆的特征信号集，计算所测得的车辆特征信号和节点内存储的车辆特定的特征信号进行比对，比较二者的相关性，相关性最大的车辆特征信号对应的车辆类型就是该车辆的类型。进行车辆识别的时候可使用最邻近法这一算法，它可以更好地提高车辆识别环节的效率与准确性。 　　4 基于传感器网络的路况信息监测 　　交通管理方面，实时监测恶劣天气与道路上的情况也是至关总要的。实时监测积水、积雪、结冰、能见度低等天气情况，以及道路损坏、桥梁损坏等突发情况，将路况信息快速传送给驾驶员，确保驾驶员的行车安全。由于监控道路的路况参数变化较为一致，可将用于道路情况的参数监测传感器安放在各个节点上，或使用专门具有能量供应的节点用于道路状况的参数监测。其中传感器可以选择温度传感器、湿度传感器、光强度传感器、加速度传感器相结合，全方位进行各项参数的监测。路况监测节点安放在路面上，用来