[发明专利]一种分类别测量交通量的统计系统及工作方法

权利要求书

1.一种分类别测量交通量的统计系统，用于统计公路中各个道路的交通量，其特征在于，包括：安装在道路上的压力传感器、设置在道路上方的激光测速传感器、与压力传感器和压力传感器连接的A/D转换器、与A/D转换器连接的单片机以及与单片机通讯的计算机；所述公路的道路分为三类，分别为道路行人、非机动车、机动车三类；每个道路上设置的设压力传感器不少于4个，同一个道路上的压力传感器通过线缆与A/D转换器连接，激光测速传感器用于实时采集被测物体的速度，压力传感器用于实时采集被测物体的质量，激光测速传感器和压力传感器将采集的信息通过A/D转换器转换后传送给单片机进行处理，单片机将数据进行交通量分类型统计计数，并将处理后数据传送给计算机；

分类别测量交通量的统计系统的工作方法，包括以下过程：

S1、采集

每当有行人或车辆通过时，压力传感器实时采集通过路面的行人，非机动车和机动车的重量，并将采集的信号通过A/D转换原理将模拟信号转换为数字信号，经由单片机读取处理，传回计算机；

每当有行人或车辆通过时，激光测速传感器检测到路面的行人，非机动车和机动车的移动速度信号，并将采集的信号通过A/D转换原理将模拟信号转换为数字信号，经由单片机读取处理，传回计算机；

S2、分类

根据模糊C均值聚类算法对交通量进行分类；根据模糊C均值聚类算法得到所测数据的三个聚类中心的二维坐标点，从而将所测每组包括速度和重量的数据根据距离三个中心的距离远近进行归类，分为行人，非机动车，机动车三类；

S3、统计

对交通量进行分类计数，是将模糊C均值聚类算法得到的数据根据行人，非机动车，机动车速度与重量表格中的划定范围进行分类，由单片机对分类完成的数据进行计数处理，并传送给计算机显示输出设备进行显示；

其中，步骤S2具体为：

S2-1、用模糊聚类分析进行分类，采用的是模糊C均值聚类方法，简称FCM，设xi(i＝1,2,...n)是n个所测样本组成的样本集合，x是具有二维特征的一个样本，即一组样本由一组速度与质量数据构成，xi＝(ei,fi),ei代表速度，fi代表质量；μ_j(x_i)是第i个样本对于第j类的隶属度函数，m_j表示j簇的聚类中心，构造目标函数值

S2-2、首先，随机选取初始化隶属度函数值大小；

S2-3、设定聚类数目c和加权指数b:根据经验，认为b取2，所述模糊聚类分为机动车、非机动车、行人三类，聚类数目c为3；

S2-4、其次令目标函数J_f对m_j和μ_j(x_i)的偏导为0，则可以得到

S2-5、采用迭代的方法，不断迭代聚类中心和隶属度值，直到隶属函数的值不再发生较大变化，从而求到目标函数最小值，从而完成了模糊聚类划分。

2.根据权利要求1所述的一种分类别测量交通量的统计系统，其特征在于：所述压力传感器为半导体压电阻型压力传感器。

3.根据权利要求2所述的一种分类别测量交通量的统计系统，其特征在于：同一车道上的压力传感器安装在线缆的始端和末端，线缆上有接头的安装在线缆接头处，没有接头的直接安装在线缆上。

4.根据权利要求3所述的一种分类别测量交通量的统计系统，其特征在于：所述激光测速传感器通过框架安装在各个道路的上方，所述框架是由立柱和横梁组成，所述立柱固定在道路的一侧，所述横梁安装在立柱上与道路平行，激光测速传感器安装在横梁上。

5.根据权利要求3所述的一种分类别测量交通量的统计系统，其特征在于：所述激光测速传感器安装在红路灯的框架上。

6.根据权利要求4或5所述的一种分类别测量交通量的统计系统，其特征在于：所述计算机与单片机通过有线或无线的方式进行通讯。