深入研究了各向异性磁阻( AMR) 传感器的数据采集原理和特征波形向量提取方法,提出了一种基于AMR 传感器的车辆检测算法: 自适应状态机的车辆检测算法。该算法可以自适应地更新阈值和基线,利用状态机,达到对车辆的准确和高效的检测。可以用于检测道路交通车流量,也可以应用在大型停车场的车辆诱导系统。
简单，运行速度快，很适合应用于单片机。参考文献：
［1］苏东海，王
量密集，很适合作为实验场地。利用AMR传感器实地采集采样频率为50Hz。根据车辆的长度不一，实验对车数据，
辆进行简单分类，主要分为行驶中的小型车、中型车、大型4～车和特型车四类。其分类标准为：4m以下为小型车，7m为中型车，7～11m为大型车，11m以上为特型车。实验由于小型车辆中摩托车对地磁型号相应比得到多组数据，
较小，所以，给实验带来一定的干扰。
实验对采集数据进行滤波处理和车辆检测结果，整理表1是对这四类车辆的检测结果。通过以上出四组数据，
数据显示可以看出：较多数据的提取中，这种自适应状态机的车辆检测算法的检测率可以达到98%以上，大大提高了同时可以应用到大型停车场的车对道路车流量的检测率，
辆诱导管理系统中。所以，这种算法具有很好的鲁棒性，对于不同检测地点，可以保持很好的检测精度。
表1
Tab1
车型小型车中型车大型车特型车
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智能车辆检测结果
Detectionresultofintelligentvehicle
实际值（辆）
5713514373
检测值（辆）
5613414272
检测率（%）
98．39910098．6
3结束语
算法结合车辆地磁响应信号的具体特征，采用智能状
态机的车辆检测方法，将车辆地磁响应信号分为处于检测状态和有车状态两类，能够动态地调整基线和阈值，这样就不必考虑背景磁场的漂移和交通状况发生改变带来的影具有较强的鲁棒性。算法简化状态机算法，结合自动基响，
线阈值更新部分，对车辆具有很好的检测效果。同时算法
2008：586－590．届中国控制会议，昆明，
作者简介：
李云龙（1987－），男，山东德州人，硕士研究生，主要从事无线传感器网络方面的研究。
檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸
（上接第118页）4
结
论
因为基于特征点的等曲率配准算法与邻近搜索的ICP算法是很独立的算法，但本文采用预配准和精细配准的形式将它们结合起来，实例证明：该方法提高了配准的精度和速度，克服了ICP算法计算量大且存在可能无法收敛到全具有更高的可靠性和稳定性，有较高的实局最优解的缺陷，
际应用价值。算法对处理的点云数据规模无特别限制。参考文献：
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作者简介：
张晓娟（1978－），女，博士研究生，研究方向为逆向工程、计算机图形学。