时间序列分层匹配：精准检测骑线车辆的新方法

"生的涡流将改变线圈的等效电感，导致LC谐振频率的变化，进而被检测器识别为车辆存在。 1.2 骑线车辆检测问题与挑战 环形线圈检测器通常用于单一车道的车辆检测，当车辆在车道间骑线行驶时，车辆的部分体积会同时覆盖相邻的两个线圈，导致两个线圈同时感应到车辆的存在，从而产生误判。这种误判可能使交通流量统计不准确，影响交通管理和控制策略的制定。 2 时间序列分层匹配方法 针对上述问题，我们提出了基于时间序列分层匹配的骑线车辆检测方法。该方法首先收集来自各个线圈的检测信号，然后对这些信号进行时间序列分析，利用车辆通过线圈的时间差和信号变化特征来判断车辆是否骑线。 2.1 时间序列构建 将每个线圈检测到的信号转换为时间序列，记录信号强度随时间的变化。由于车辆通过线圈时，信号变化有明显的峰值，可以以此作为车辆通过的标志。 2.2 分层匹配策略 采用层次化匹配策略，首先在粗粒度级别上比较相邻线圈的信号变化时间点，如果时间差在一个预设范围内，说明可能存在骑线行为。然后在细粒度级别上，分析信号变化的幅度和形状，进一步确认骑线情况。通过比较不同线圈间的信号特征，可以提高骑线车辆的识别准确性。 3 方法优化与效率提升 为了提高匹配效率，我们引入了快速算法，如滑动窗口和哈希表技术，对时间序列进行快速查找和比较。此外，通过对历史数据的学习，可以建立车辆通过线圈的典型模式，以此为参考，降低误报率。 4 实验验证与结果分析 在实际交通场景下，我们对提出的检测方法进行了大量实验，对比传统环形线圈检测器，结果显示，新方法显著降低了骑线车辆的误检率，提升了整体检测准确性和效率。 5 结论 本文提出了一种基于时间序列分层匹配的骑线车辆检测方法，有效地解决了环形线圈检测器在骑线车辆检测中的误判问题。通过理论分析、算法设计和实验验证，证明了该方法的可行性和优越性，对于提升智能交通系统的数据准确性和可靠性具有重要意义。 关键词：骑线车辆；环形线圈检测器；时间序列分析；分层匹配；智能交通系统"