Wireless magnetic sensor networks o

Wireless magnetic sensor networks offer a very attractive, low-cost alternative to inductive loops
for traffic measurement in freeways and at intersections. In addition to vehicle count, occupancy
and speed, the sensors yield traffic information (such as vehicle classification) that cannot be
obtained from loop data. Because such networks can be deployed in a very short time, they can
also be used (and reused) for temporary traffic measurement. This paper reports the detection
capabilities of magnetic sensors, based on two field experiments. The first experiment collected
a two-hour trace of measurements on Hearst Avenue in Berkeley. The vehicle detection rate is
better than 99 percent (100 percent for vehicles other than motorcycles); and estimates of vehicle
length and speed appear to be better than 90 percent. Moreover, the measurements also give
inter-vehicle spacing or headways, which reveal such interesting phenomena as platoon formation
downstream of a traffic signal. Results of the second experiment are preliminary. Sensor data from
37 passing vehicles at the same site are processed and classified into 6 types. Sixty percent of the
vehicles are classified correctly, when length is not used as a feature. The classification algorithm
can be implemented in real time by the sensor node itself, in contrast to other methods based on
high scan-rate inductive loop signals, which require extensive offline computation. We believe that
when length is used as a feature, 80-90 percent of vehicles will be correctly classified.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เซ็นเซอร์แม่เหล็กไร้สายเครือข่ายเสนอทางเลือกน่าสนใจมาก โลว์จะเครื่องเหนี่ยวนำเสียงสำหรับการวัดการจราจร ในทางด่วน และทางแยก นอกเหนือจากยานพาหนะจำนวน จำนวนผู้เข้าพักและความเร็ว เซ็นเซอร์ให้ข้อมูลจราจร (เช่นประเภทยานพาหนะ) ที่ไม่สามารถได้จากข้อมูลห่วง เนื่องจากเครือข่ายดังกล่าวสามารถใช้งานได้ในเวลาสั้น ๆ พวกเขาสามารถยัง จะใช้ (และ reused) สำหรับการวัดปริมาณการใช้งานชั่วคราว กระดาษรายงานการตรวจสอบความสามารถของเซนเซอร์แม่เหล็ก อิงฟิลด์ทดลอง การทดลองครั้งแรกที่รวบรวมการสืบค้นกลับสองชั่วโมงของการวัดที่เฮิสต์ Avenue ในเบิร์กลีย์ มีอัตราการตรวจจับยานพาหนะดีกว่า 99 เปอร์เซ็นต์ (100 เปอร์เซ็นต์สำหรับยานพาหนะอื่น ๆ รถจักรยานยนต์); และการประมาณการของรถความยาวและความเร็วที่ปรากฏจะดีกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ การวัดยังให้ระยะห่างระหว่างรถหรือ headways ซึ่งเผยให้เห็นปรากฏการณ์ดังกล่าวน่าสนใจเป็นการก่อตัวของพลาทูนปลายของสัญญาณการจราจร ผลของการทดลองที่สองเป็นเบื้องต้น ข้อมูลเซ็นเซอร์จาก37 ผ่านรถที่ไซต์เดียวมีการประมวลผล และแบ่งได้เป็น 6 ประเภท ร้อยละหกสิบของการยานพาหนะจะจัดอย่างถูกต้อง เมื่อไม่มีใช้ความยาวเป็นคุณลักษณะ อัลกอริทึมการจำแนกประเภทสามารถนำมาใช้ในเวลาจริง โดยโหนเซ็นเซอร์เอง ตรงข้ามกับวิธีการอื่น ๆ ตามอัตราการสแกนสูงวงเหนี่ยวนำสัญญาณ ซึ่งต้องคำนวณอย่างละเอียดแบบออฟไลน์ เราเชื่อว่าเมื่อใช้ความยาวเป็นคุณลักษณะ 80-90 เปอร์เซ็นต์ของรถถังจะถูกจัดอย่างถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายเซ็นเซอร์แม่เหล็กไร้สายมีความน่าสนใจมากทางเลือกที่ต้นทุนต่ำเพื่อลูปอุปนัย
สำหรับการวัดการจราจรทางด่วนและทางแยก นอกเหนือไปจากการนับยานพาหนะ, การเข้าพัก
และความเร็วในการเซ็นเซอร์ผลผลิตข้อมูลการจราจร (เช่นการจำแนกประเภทของยานพาหนะ) ที่ไม่สามารถ
ได้รับจากข้อมูลวง เนื่องจากเครือข่ายดังกล่าวสามารถนำไปใช้ในเวลาที่สั้นมากที่พวกเขาสามารถ
ยังสามารถใช้ (และนำกลับมาใช้) สำหรับการตรวจวัดการจราจรชั่วคราว กระดาษนี้รายงานการตรวจสอบ
ความสามารถของเซ็นเซอร์แม่เหล็กขึ้นอยู่กับสองการทดลองภาคสนาม การทดลองครั้งแรกที่เก็บรวบรวม
ร่องรอยสองชั่วโมงของการวัดในเฮิร์สต์อเวนิวในเบิร์กลีย์ อัตราการตรวจจับยานพาหนะเป็น
ดีกว่าร้อยละ 99 (ร้อยละ 100 สำหรับยานพาหนะอื่น ๆ นอกเหนือจากรถจักรยานยนต์); และประมาณการของรถ
ความยาวและความเร็วดูเหมือนจะดีกว่าร้อยละ 90 นอกจากนี้วัดยังให้
ระยะห่างระหว่างยานพาหนะหรือ headways ซึ่งเผยให้เห็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจเช่นการก่อทหาร
ปลายน้ำของสัญญาณจราจร ผลการทดสอบที่สองเป็นข้อมูลเบื้องต้น ข้อมูลเซ็นเซอร์จาก
37 ยานพาหนะผ่านที่เว็บไซต์เดียวกันมีการประมวลผลและแบ่งออกเป็น 6 ประเภท ร้อยละหกสิบของ
ยานพาหนะที่ถูกจัดประเภทได้อย่างถูกต้องเมื่อมีความยาวไม่ได้ถูกใช้เป็นคุณสมบัติ ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่
สามารถดำเนินการได้ในเวลาจริงโดยโหนดเซ็นเซอร์ตัวเองในทางตรงกันข้ามกับวิธีการอื่น ๆ ตาม
ที่สูงสแกนอัตราสัญญาณห่วงอุปนัยซึ่งต้องใช้การคำนวณแบบออฟไลน์ที่กว้างขวาง เราเชื่อว่า
เมื่อความยาวใช้เป็นคุณลักษณะที่ร้อยละ 80-90 ของยานพาหนะจะถูกจัดอย่างถูกต้อง