Ce que vous devez savoir avant de choisir un système de détection de véhicule par micro-ondes

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Ce que vous devez savoir avant de choisir un système de détection de véhicule par micro-ondes

Que ce soit dans le secteur commercial, industriel ou municipal, le contrôle du trafic et la gestion intelligente des parkings sont des sujets qui méritent toute notre attention. De nos jours, plusieurs méthodes courantes de détection de véhicules, telles que les capteurs à ultrasons, les capteurs optiques et les détecteurs magnétiques, présentent certaines limites en matière de détection de présence de véhicules, ce qui constitue un obstacle majeur à l'optimisation de la circulation. Il est donc essentiel de connaître et de configurer un système de détection de stationnement adapté. Nous nous concentrerons sur la détection de véhicules par micro-ondes afin de vous aider à prendre une décision éclairée quant à l'opportunité de choisir cette solution. Si vous recherchez un fabricant utilisant des capteurs de mouvement radar à micro-ondes pour la détection de stationnement, assurez-vous de lire l'intégralité de cet article. MOKOSmart se consacre à la fabrication et à la recherche et développement de produits IoT depuis plus de 16 ans, et notre LW009 utilise également cette technologie. capteur géomagnétique et capteur radar micro-ondes. Nous vous présenterons également en détail les caractéristiques de notre produit dans cet article.

Qu'est-ce qu'un système de détection de véhicule à micro-ondes ?

Le système de détection de véhicules par micro-ondes utilise des signaux radio haute fréquence transmis par ligne directe. Le détecteur enregistre les variations de fréquence des ondes qui se produisent lorsque la source micro-ondes et le véhicule sont en mouvement relatif. Cela permet à l'appareil de détecter les véhicules en mouvement. Le radar peut détecter des objets distants et déterminer leur position et leur vitesse. Des recherches ont montré que les capteurs radar à micro-ondes fournissent des données réelles et précises pour réduire les embouteillages et les problèmes de stationnement, mais cette technologie est également vulnérable aux intempéries, notamment en cas de mauvais temps.

Histoire de la détection radar

Radar est l'abréviation de « radio detection and ranging ». À la fin du XIXe siècle, Heinrich Hertz fut le premier à démontrer que les ondes radio pouvaient être réfléchies par des objets métalliques. Christian Hulsmeyer l'utilisait pour détecter les navires et éviter les collisions dès le début du XXe siècle.

Jusqu'à la Seconde Guerre mondiale, le radar a connu de nombreuses améliorations et a été utilisé pour chronométrer les impulsions sur les oscilloscopes. C'est également à cette époque que les scientifiques ont découvert que le radar pouvait servir à déterminer la distance et l'angle d'une cible. Des décennies plus tard, cette technologie a trouvé d'autres applications, notamment la détection de véhicules.

Comment fonctionne la détection de véhicules par micro-ondes

Il existe deux types de capteurs radar à micro-ondes : Radar Doppler CW et radar FMCW.

Effet Doppler

En 1842, Christian Doppler a décrit un phénomène où la fréquence ou la longueur d'onde des ondes (lumière, son, etc.) augmente ou diminue. Dans le radar Doppler, la vitesse du véhicule est proportionnelle à la variation de fréquence entre les ondes reçues et émises. Ce phénomène peut être utilisé pour détecter la présence de véhicules.

Le signal réfléchi du véhicule peut être utilisé pour mesurer le canal, la présence, le volume, la garde au sol, la classification, la vitesse, etc., et peut fournir des alertes d'évitement de collision, de zone dangereuse, de cap erroné et de stationnement. Pour une taille d'antenne donnée, plus la fréquence est élevée, plus la résolution spatiale du radar est élevée.

Le radar Doppler CW émet un signal CFW. La transmission constante de la fréquence au fil du temps permet de calculer la vitesse du réflecteur. La fréquence de l'onde réfléchie augmente lorsque le véhicule est proche du radar et diminue lorsqu'il s'en éloigne. La formule du radar Doppler est la suivante :

v = c × fD / 2 × fC × (cos ϑ)

v = vitesse

c = vitesse de la lumière

ϑ = angle entre la direction du véhicule et la propagation de l'onde radar

f C = fréquence porteuse

f D = fréquence Doppler

L’un des principaux inconvénients inhérents au radar Doppler CW est son incapacité à détecter la présence de véhicules stationnés.

Radar FMCW

Dans un radar FMCW, la fréquence de la longueur d'onde varie avec le temps. Notre détecteur de véhicules LW009 utilise un radar FMCW. Ce radar peut détecter la présence de véhicules en stationnement et de véhicules.

La distance du véhicule est directement proportionnelle à la différence entre la fréquence de l'émetteur lors de la détection et la fréquence de l'émetteur lors de la réception, exprimée comme suit :

R = c × T × Δf / (2 × B)

R = autonomie du véhicule

Δf = différence instantanée de fréquence entre la réception et l'émission du signal

B = Bande passante de modulation RF

T = Période de modulation ou période de temps

Le radar FMCW calcule la vitesse de déplacement d'un véhicule en divisant les voies de circulation en zones de longueur connue. La formule de calcul de la vitesse du véhicule est la suivante :

v = d /ΔT

v = vitesse du véhicule

d = distance entre les bords d'attaque des zones

ΔT = temps entre l'arrivée du véhicule aux bords avant des zones/bacs adjacents

Les radars FMCW sont polyvalents et peuvent également utiliser l'effet Doppler pour calculer la vitesse du véhicule.

D'après la comparaison des données ci-dessus, le radar FMCW est supérieur au radar CW en matière de détection de véhicules et de collecte de données. Il peut évaluer avec précision la présence, la vitesse, l'heure d'arrivée, l'occupation, la classification et le temps d'attente des véhicules, détecter les accidents, identifier les véhicules en stationnement et fournir des alertes de zone de détresse et de mauvaise direction.

Pourquoi utiliser la détection de véhicules par micro-ondes

Contrairement aux capteurs photoélectriques ou à ultrasons, les capteurs radar à micro-ondes sont moins sensibles à la température, à la pluie, au vent, au brouillard, à l'humidité, à la lumière et à d'autres facteurs. Ils fournissent ainsi des données précises pour la détection de stationnement en extérieur, ainsi que pour la détection de véhicules à l'arrêt et en mouvement. De plus, leur installation et leur maintenance sont plus faciles que celles des autres technologies de détection. De plus, le risque d'endommagement de l'équipement est réduit, car le détecteur de trafic radar n'est pas monté sur rail.

Défis du capteur de stationnement radar à micro-ondes

Il peut être difficile pour les capteurs radar de détecter les petites cibles et les véhicules peu espacés. De plus, ils ne peuvent détecter que les véhicules roulant à une vitesse supérieure à une vitesse prédéfinie. Les véhicules roulant en dessous de cette vitesse peuvent être obligés d'attendre un changement de signal pour activer le véhicule suivant. Les capteurs de mouvement à micro-ondes étant généralement montés sur le feu de signalisation, leur inspection depuis le sol est difficile. Une voie séparée est nécessaire pour détecter les véhicules tournant à droite, mais une combinaison de détecteurs annulaires et à micro-ondes peut être utilisée à une intersection. Les détecteurs de véhicules à micro-ondes peuvent également servir de feux de signalisation pour réguler la circulation sur le pont étroit menant à l'entrée et à la sortie du parking.

Où peut-on utiliser la détection de véhicules par micro-ondes ?

Les chemins de fer: Les trains circulent rapidement, les uns après les autres, et leur présence peut être détectée avec précision en coulisses, permettant d'avertir de l'arrivée imminente du train en gare et de prévoir le temps d'attente avant le passage du train suivant sur la même voie. La détection de véhicules par micro-ondes permet non seulement d'améliorer l'efficacité du travail, mais aussi d'éviter les catastrophes causées par la négligence humaine.

Quai de chargement : L'espace pour les véhicules sur le quai est limité, mais les camions se succèdent pour décharger. Pour que les marchandises puissent entrer et sortir du camion efficacement, il est donc important d'avertir l'opérateur dès son arrivée.

Bornes de recharge pour véhicules électriques : Si les voitures ne sont pas placées de manière standard dans les bornes de recharge et provoquent des embouteillages, l'expérience client sera inévitablement dégradée, ce qui entraînera une baisse d'activité. Par conséquent, afin d'éviter que les voitures ne se garent pas conformément à la réglementation et de détecter rapidement les véhicules stationnés sans autorisation, de nombreuses bornes de recharge ont déployé des capteurs radar.

Poste de péage : Le capteur radar à micro-ondes détecte la présence du véhicule et active la barre d'arrêt à l'approche du péage. Cela améliore l'efficacité du trafic, optimise les processus et réduit la pression sur le personnel et le trafic.

Où peut-on utiliser la détection de véhicules par micro-ondes ?

Pourquoi choisir LW009 de MOKOSMART ?

MOKOSMART a développé un système de détection de véhicules intégrant un radar à micro-ondes et des capteurs magnétiques pour aider le personnel concerné à trouver la solution adaptée à ses besoins grâce à une détection précise et bimode. Voici quelques avantages de notre offre :

Le capteur bimode améliore considérablement la précision de la détection : Les capteurs de stationnement courants sur le marché sont généralement à détection magnétique unique ou simplement à détection radar, ce qui augmente considérablement la probabilité de fausse détection lorsqu'il est interféré par un champ électromagnétique ou d'autres environnements restreints, et la précision de détection peut atteindre plus de 99 %.

Facilité d'installation et de maintenance: Notre capteur de stationnement est disponible en deux modèles, compatibles avec différentes méthodes d'installation. Le LW009-IG peut être encastré dans le sol et sa structure à manchon amovible simplifie la maintenance après-vente. Le LW009-SM est fourni avec de la colle pour éviter le perçage. De plus, des capteurs de température et d'humidité sont compatibles pour détecter la présence de verglas.

Grande fiabilité: la distance de transmission ultra-longue de LoRaWAN est de 500 m à 1000 5 m et la batterie à faible consommation prolonge sa durée de vie jusqu'à XNUMX ans.

Comment fonctionne notre LW009

Notre capteur de détection de stationnement de véhicule adopte une méthode de détection de l'état de stationnement combinant champ magnétique et micro-ondes, qui se caractérise comme suit : L'équipement utilisé dans cette méthode comprend un capteur géomagnétique à trois axes et un capteur radar à micro-ondes, comprenant les étapes suivantes :

Étape 1 : Utilisez le capteur géomagnétique triaxial pour surveiller les fluctuations, les valeurs crête à crête et la valeur moyenne des données du champ magnétique triaxial XYZ afin d'évaluer les variations de stationnement. Si les données échantillonnées sont proches de la valeur critique, activez le capteur radar micro-ondes ;

Étape 2 : Acquisition et prétraitement des données micro-ondes : un capteur radar micro-ondes effectue un balayage d'ondes triangulaires à intervalles réguliers, recevant deux signaux pour chaque point de fréquence discret. Les données collectées sont traitées selon la formule de la fenêtre de Hanning, puis traitées ultérieurement par transformée de Fourier discrète, convertissant le domaine temporel en domaine fréquentiel pour analyse.

Étape 3 : Détection de véhicules par micro-ondes, comprenant les étapes suivantes :

Étape 3.1 : Les données obtenues à l’étape 2 sont analysées dans le domaine fréquentiel et sont modulées ;

Étape 3.2 : Envoyez les données de module obtenues à l'étape 3.1 au prédicteur SVM pour obtenir le résultat de la décision du prédicteur SVM sur l'état de stationnement ;

Étape 3.2 : En envoyant les données de module obtenues à l'étape 3.1 dans le prédicteur de réseau neuronal, le résultat du jugement du prédicteur de réseau neuronal sur l'état de stationnement peut être obtenu ;

Étape 4 : Réglage dynamique du poids, comprenant les étapes suivantes :

Étape 4.1: Tout d’abord, un poids de jugement est prédéfini en fonction de la précision du capteur géomagnétique à trois axes, du prédicteur SVM et du prédicteur de réseau neuronal.

Étape 4.2 : Si les trois résultats du jugement sont cohérents, le poids reste inchangé ;

Étape 4.3 : Si les trois résultats du jugement sont incohérents, le poids doit être recalculé en fonction de leur précision respective ;

Étape 5 : L'état de stationnement après un jugement complet est obtenu en fonction des derniers poids basés sur les résultats de détection du stationnement géomagnétique, les résultats de jugement du prédicteur SVM et les résultats de jugement du prédicteur de réseau neuronal.

Notre système de détection de stationnement est-il adapté à votre environnement ?

Quel que soit votre secteur d’activité et les types de systèmes de détection de véhicules intelligents que vous recherchez, MOKOSMART peut accélérer la mise en œuvre et augmenter la personnalisation en fonction de votre installation et de vos besoins réels.

Si votre installation nécessite uniquement l'inspection mobile de véhicules, notre détecteur de véhicules sans fil LW009 vous offre la flexibilité d'inspection dont vous avez besoin. De plus, si vous devez détecter la présence de personnes et d'objets au-delà de leurs simples mouvements, notre capteur PIR peut être utilisé en complément de votre application. Contactez notre équipe et nous vous proposerons le produit idéal pour votre projet.

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Écrit par --
Norah Huang
Norah Huang
Norah, spécialiste du marketing de contenu et rédactrice SEO chez MOKOSMART, a auparavant passé deux ans comme rédactrice SEO dans une entreprise de logiciels. Elle a travaillé en étroite collaboration avec les équipes commerciales, les chefs de produit et les ingénieurs, ce qui lui a permis d'acquérir une connaissance approfondie des tendances du secteur et des besoins des clients. Norah crée du contenu captivant couvrant les fondamentaux de l'IoT, les applications techniques et les analyses de marché, s'adressant ainsi efficacement à des publics couvrant l'ensemble du spectre de l'IoT.
Norah Huang
Norah Huang
Norah, spécialiste du marketing de contenu et rédactrice SEO chez MOKOSMART, a auparavant passé deux ans comme rédactrice SEO dans une entreprise de logiciels. Elle a travaillé en étroite collaboration avec les équipes commerciales, les chefs de produit et les ingénieurs, ce qui lui a permis d'acquérir une connaissance approfondie des tendances du secteur et des besoins des clients. Norah crée du contenu captivant couvrant les fondamentaux de l'IoT, les applications techniques et les analyses de marché, s'adressant ainsi efficacement à des publics couvrant l'ensemble du spectre de l'IoT.
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