摘要:目前，随着社会经济的高速发展，人们对于交通车辆的需求不断增大的同时，也引发了道路拥堵问题的日益严峻性，严重地制约了社会经济的进一步发展、阻碍居民出行效率的提高。为了解决这一问题，我们必须找到一个高效的方法来实施交通车辆的识别和分类以提高道路利用率和车辆通行效率。

基于地磁信号的交通车辆分类研究作为当今的研究重点之一，许多国内外的学者提出了不同的研究方案。本文采用了磁阻传感器HMC5883L采集车辆通过传感器时的磁场信号，可以实现精准的信号变化采集。其次，在充分理解原始信号特征的基础上，通过使用matlab等数据处理工具对地磁场信号的分析和处理，选取了最适合用于车辆分类的某个特定方向上的磁场强度，发现了不同车辆对于地磁场扰动带来的不同的信号变化特征，基于这样的信号差异采用了KNN算法中的欧氏距离和Block距离等不同的算法来实现交通车辆的分类研究。实验结果表明，不同的分类算法有着不同的特点，可以达到不同的准确率。

关键词：地磁信号,车辆分类,交通拥堵,KNN算法

目录

摘要

Abstract

第一章 前言.3

 第1.1节 研究背景和意义3

 第1.2节 国内外研究现状3

 第1.3节 论文主要工作及结构安排4

第2章 软硬件系统介绍.5

 第2.1节 磁阻传感器5

 第2.2节 蓝牙模块6

 第2.3节 软件系统介绍7

第3章 地磁场信号测试与分析.8

 第3.1节 地磁场信号预处理8

 第3.2节 传感器漂移.10

 第3.3节 车辆信号分析.11

第4章 交通车辆分类算法13

 第4.1节 基于地磁信号的交通车辆分类原理.13

 第4.2节 交通车辆分类算法.14

 第4.2.1节 车型信号的提取.14

 第4.2.2节 特征向量的转化.15

 第4.2.3节 近邻算法.16

第5章 实地道路测试与验证19

 第5.1节 实地道路检测.19

 第5.2节 实验结果分析.20

第6章 总结与展望22

参考文献.23

致谢.24