在之前的博文中，我們探討了使用磁力計進行車輛檢測的基本概念。本周，我們將詳細探討理想的傳感器放置位置，以及在車輛檢測準確度方面所面臨的一些難題。

　　傳感器放置位置

　　受測的磁通線密度強度或場強會隨著傳感器和車輛之間距離的增大而減弱。這會導致信號變得非常微弱，難以進行事件檢測和分析。因此，傳感器相對于汽車表面的有效放置位置是一個重要考慮因素。

　　將傳感器安裝在道路上（靠近表面）是最常見和有效的方法，如圖1所示。由于汽車底部是金屬最集中的地方，這種方法被用于檢測車輛的存在。另一個理想位置是一根2.5英尺高的桿子頂端，安裝在車道側邊，桿子和移動的車輛之間的最佳距離為1至2英尺。

　　從對應的特征波形圖我們可以看出，將傳感器放置在路表時，信號波形圖中磁場強度的變化更加強烈。圖2顯示了增大傳感器和汽車之間的距離會對受測信號強度產生怎樣的影響。

　　車輛檢測難題

　　好了！我們已經了解了與汽車感應相關的基本概念，現在，讓我們用一個基于閾值的簡單檢測方法來檢測一下車輛的存在。舉例來說，如果受測信號的RMS值（所有X、Y和Z軸）高于用戶定義的閾值，那么車輛會被判定為存在/經過，反之亦然。雖然這種方法看起來很簡單，但在某些重要場景中，它可能會生成虛假的正/負觸發信號。

　　考慮到車輛的大小分類（從自行車到卡車），與地磁場接觸的黑金屬數量也各不相同，因此測量到的信號強度變化也會出現差異。這就意味著采用一個通用的激活閾值并不是一個適合檢測所有車輛類型的優良解決方案。

　　此外，傳感器的信號基線（即處于零通量磁場下）也會因溫度而產生微小差異。這種隨溫度變化而產生的偏移量變化可能造成虛假觸發信號。因此，我們不是僅僅使用基于閾值的檢測方法，而是可以使用模式識別技術來了解相關特征。這有助于獲取有意義的時間或頻域特性，比如平均值、標準偏差、各軸線之間的關聯、最小值/最大值等。最初，可通過獲取各類車輛（按尺寸分類）的特征建立訓練模型。該模式識別訓練模型的效用高低將由訓練集的大小決定。因此，在不考慮操作條件的情況下，該模式識別模型能夠通過仔細分析特征，幫助我們有效地識別車輛的存在。

　　另一個常見而明顯的難題是如何防止在圖3a所示的場景中出現虛假觸發信號問題。傳感器2能夠感知車輛1的存在嗎？我們如何解釋這種情況，并防止來自鄰近車道的虛假觸發信號？

　　我們可以如圖3b所示，將傳感器放置在道路盡頭，但對于多車道來說非常棘手。所以，一種快速的方法就是利用磁力屏蔽傳感器（在本例中為傳感器2）的后部，這樣可以減少車輛1對傳感器2造成的場強幅值。也就是說，如果（車輛經過時）傳感器1測量到的信號變化幅值大于傳感器2測量到的信號變化，就表示汽車實際是在車道1，而不是車道2。

　　除了使用磁力計進行單純的車輛檢測之外，在接下來的系列博文中，我們還會介紹一些潛在的使用案例和應用。

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