商家
無論是在商業、工業或市政管理領域，交通管制和停車場智慧化管理都是值得關注的議題。目前，超音波感測器、光學感測器和磁性車輛偵測器等幾種常用的車輛偵測方法在車輛偵測方面存在一定的局限性，這給優化交通流量帶來了很大的障礙。因此，了解並配置合適的停車偵測系統至關重要。本文將重點放在微波車輛偵測，幫助您更好地決定是否選擇該方案進行車輛偵測。如果您正在尋找使用微波雷達運動感測器進行停車偵測的製造商，請務必閱讀本文全文。 MOKOSmart 專注於物聯網產品的製造和研發已有 16 年之久，我們的 LW009 也採用了地磁感測器和微波雷達感測器。本文也將詳細介紹我們產品的特性。
什麼是微波車輛偵測系統？
微波車輛偵測系統使用透過直線傳輸的高頻無線電訊號。偵測器記錄微波源與車輛相對運動時所產生的波的頻率變化。這使得該設備能夠檢測移動車輛。雷達可以探測遠處的物體並確定其位置和速度。研究表明，微波雷達感測器確實能夠提供真實、準確的數據，以緩解交通擁堵和停車問題，但該技術也容易受到天氣的影響，尤其是在惡劣的天氣和環境下。
雷達偵測的歷史
雷達是無線電探測和測距的縮寫。 19世紀末，海因里希·赫茲首次證明無線電波可以被金屬物體反射。 20世紀初，克里斯蒂安·胡爾斯邁爾斯利用雷達探測船舶並避免碰撞。
直到第二次世界大戰，雷達才得到了顯著改進，並用於在示波器上對脈衝進行計時。也正是在這段時期，科學家發現雷達可以用來確定目標的距離和角度。幾十年後，這項技術在其他領域得到了進一步的應用，包括車輛偵測。
微波車輛偵測如何運作
微波雷達感測器有兩種類型，分別是連續波多普勒雷達和調頻連續波雷達。
多普勒效應
1842年，克里斯蒂安·多普勒描述了一種波（光、聲等）頻率或波長增加或減少的現象。在多普勒雷達中，車輛速度與接收波和發射波之間的頻率變化成正比。此現象可用於檢測車輛的存在。
車輛的反射訊號可用於測量頻道、存在、體積、間隙、分類、速度等，並可提供防撞警告、困境區域警告、錯誤航向警告和停車警告。對於給定的天線尺寸，頻率越高，雷達的空間解析度就越大。
連續波多普勒雷達發射連續波（CFW）。頻率隨時間恆定變化，從而可以計算反射器速度。車輛靠近雷達時，反射波形頻率增加；車輛遠離雷達天線時，反射波形頻率降低。多普勒雷達的公式為：
v = c × fD / 2 × fC × (cos ϑ)
地點
v = 速度
c = 光速
ϑ = 車輛方向與雷達波傳播方向之間的角度
fC = 載波頻率
fD = 多普勒頻率
連續波多普勒雷達的一個主要固有缺點是無法偵測是否有停放的車輛。
FMCW雷達
在FMCW雷達中，波長頻率會隨時間變化。我們的LW009車輛偵測器採用的是FMCW雷達。此雷達設備可以偵測停放車輛的存在，也可以偵測車輛的存在
車輛距離與偵測時的發射器頻率和接收時的發射器頻率之間的差異成正比，表示為：
R = c × T × Δf / (2 × B)
地點
R = 車輛行駛里程
Δf = 接收訊號與發送訊號之間的瞬時頻率差
B = RF調變頻寬
T = 調變週期或時間週期
FMCW 雷達透過將行駛道路的車道劃分為已知長度的區域或區域來計算車輛的行駛速度。車速計算公式為：
v = d / ΔT
地點
v = 車速
d = 區域前緣之間的距離
ΔT = 車輛到達鄰近區域/箱體前緣的時間
FMCW 雷達用途廣泛，還可以利用多普勒效應來計算車輛的速度。
透過上述數據比較可知，FMCW雷達在車輛偵測與資料擷取方面優於CW雷達，能夠準確判斷車輛的存在、速度、到達時間、佔用情況、車型類別、排隊時間等，並能偵測事故發生、識別停放車輛、提供遇險區域預警和錯誤行駛預警。
為什麼要使用微波車輛偵測
與光電感測器或超音波感測器不同，微波雷達感測器受溫度、雨水、風、霧、濕度、光照等條件的影響較小。因此，它能夠為戶外停車偵測以及靜止和移動車輛的偵測提供準確的數據。此外，它的安裝和維護也比其他感測技術更便捷。此外，由於雷達交通偵測器並非安裝在軌道上，因此設備損壞的風險較低。
微波雷達停車感應器的挑戰
雷達感測器很難偵測較小的目標以及間距較小的車輛。而且它只能偵測到行駛速度超過預設速度的車輛。低於該速度的車輛可能需要等待號誌燈變化才能啟動下一輛車。由於微波運動感測器通常安裝在信號燈頂部，因此不易從地面進行檢查。偵測右轉車輛需要單獨的車道，但在交叉路口可以混合使用環形偵測器和微波偵測器。微波車輛探測器也可以用作信號燈，用於控制通往停車場入口和出口的窄橋上的交通。
微波車輛偵測可以應用在哪些地方？
鐵路：列車快速行駛，一列接一列經過。精確探測列車位置，可以將資訊即時上報後台，以便預估列車到站時間，並安排下一列列車在同一軌道上的運行時間。微波車輛探測不僅可以提高工作效率，還能避免人為疏忽造成的事故。
裝卸貨平台：平台上的車輛停放空間有限，但卸貨的卡車卻絡繹不絕。因此，為了確保貨物有效率地裝卸，卡車到達後務必立即通知操作員。
電動車充電站：如果充電站內的車輛停放不規範，造成壅堵，必然會降低顧客體驗，進而導致業務下滑。因此，為了防止車輛違規停放在充電站，並及時發現違停車輛，許多充電站都部署了雷達監控感測器。
收費站：微波雷達感應器將偵測車輛的存在，並在車輛接近收費站時啟動停車桿。這有助於提高交通效率、優化流程並減輕人力和交通壓力。
為什麼您應該選擇 MOKOSMART 的 LW009？
MOKOSMART研發了一套整合微波雷達和磁性感測器的車輛偵測系統，透過雙模精準偵測，幫助相關人員找到符合自身需求的解決方案。選擇我們的方案，您可享有以下優勢：
雙模感測器大大提高了偵測精度：市場上常見的停車感測器通常採用單磁偵測或雷達偵測，當受到電磁場或其他受限環境幹擾時，誤檢的機率會大大增加，而雙模感測器的偵測精度可以達到 99% 以上。
安裝維護簡單：我們的停車感應器有兩種型號，支援不同的安裝方式。 LW009-IG 可埋入地下，並採用可拆卸套管結構設計，方便售後維護。 LW009-SM 還配備膠合劑，無需鑽孔。此外，也支援溫濕度感測器，可偵測路面是否結冰。
高可靠性： LoRaWAN 的超長傳輸距離為 500 米~1000 米，低功耗電池使其使用壽命長達 5 年。
我們的 LW009 如何運作
我們的車輛停車偵測感知器採用磁場與微波結合的停車狀態偵測方法，其特點是：此方法所用設備包括三軸地磁感測器和微波雷達感測器，包括以下步驟：
步驟1：使用三軸地磁感測器監測XYZ三軸磁場資料的波動值、峰值峰值和平均值，以判斷停車狀態的變化。如果採樣資料接近臨界值，則啟動微波雷達感測器；
步驟 2：微波資料擷取與預處理：使用微波雷達感測器進行等間隔三角波掃描，接收每個離散頻率點下的兩個訊號。利用漢寧窗公式處理採集到的數據，並利用離散傅立葉變換進一步處理數據，將時域轉換到頻域進行分析；
步驟 3：微波車輛偵測，包括以下步驟：
步驟 3.1：對步驟 2 中獲得的資料進行頻域分析和調變；
步驟 3.2：將步驟 3.1 中獲得的模數資料傳送到 SVM 預測器，以獲得 SVM 預測器對停車狀態的決策結果；
步驟 3.2：將步驟 3.1 所得的模數資料送入神經網路預測器，即可得到神經網路預測器對停車狀態的判斷結果；
第四步：動態重量調整，包括以下步驟：
步驟 4.1：首先，根據三軸地磁感測器、SVM 預測器和神經網路預測器的準確度預設判斷權重。
步驟 4.2：如果三個判斷結果一致，則權重不變；
步驟 4.3：如果三個判斷結果不一致，則應根據各自的準確度重新計算權重；
步驟 5：根據地磁停車偵測結果、SVM 預測器的判斷結果和神經網路預測器的判斷結果的最新權重，得到綜合判斷後的停車狀態。
我們的停車偵測系統適合您的環境嗎？
無論您身處哪個行業，無論您正在尋找哪種智慧車輛偵測系統，MOKOSMART 都可以根據您的設施和實際需求加快實施速度並增加客製化。
如果您的設施僅需要移動車輛偵測，我們的 LW009 無線車輛偵測器可為您提供所需的偵測靈活性。此外，如果您需要偵測人員和物體的存在（而不僅僅是它們的移動），我們的 PIR 感測器可與您的應用場景結合使用。請聯絡我們的團隊，讓我們為您的專案打造理想的產品。
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