車輛單雙輪識別傳感器主要用于區分車輛是單輪（如摩托車、自行車）還是雙輪（如汽車），其工作原理通常基于物理感應、圖像識別或信號分析等技術。以下是幾種常見的技術原理及應用場景：

一、基于物理接觸或壓力感應的原理

1. 壓力傳感器（地埋式/平板式）

原理：

在路面下或表面鋪設壓力傳感器（如壓電陶瓷、應變片），當車輛經過時，傳感器檢測車輪碾壓產生的壓力波形或作用時間。

單輪特征：單個車輪經過時，壓力信號呈現單次脈沖，作用時間較短。

雙輪特征：雙輪（如汽車前輪或后輪）間距較近時，壓力信號表現為連續雙脈沖或寬幅脈沖（因兩輪同時作用于傳感器）。

應用：公路收費站、交通流量監測，用于區分摩托車與汽車。

2. 紅外對管或光電開關（遮擋式）

原理：

通過發射端和接收端組成的紅外對管，檢測車輪經過時的遮擋次數。

單輪車輛（如自行車）經過時，遮擋一次紅外光束，觸發單次信號。

雙輪車輛（如汽車）的前輪和后輪分別遮擋光束，觸發兩次信號，且兩次信號間隔與車速、輪距相關。

應用：停車場入口、低速場景（如校園、園區）的車輛類型初步識別。

二、基于電磁感應的原理（地感線圈）

1. 地感線圈傳感器

原理：

在路面下方埋設環形線圈，通以交變電流產生磁場。當車輛（金屬導體）經過時，磁場擾動導致線圈電感量變化，通過檢測電感變化的頻率和波形判斷車輪數量。

單輪車輛通過時，電感變化表現為單個峰值。

雙輪車輛（如汽車同一車軸的兩輪）因輪距較近，電感變化可能表現為一個寬峰值或連續兩個峰值，結合車速可區分單雙輪。

應用：傳統交通路口、高速收費站，用于車輛計數和類型粗分。

三、基于圖像識別與計算機視覺的原理

1. 攝像頭+深度學習算法

原理：

通過高清攝像頭采集車輛圖像，利用深度學習模型（如YOLO、Faster RCNN）識別車輛的車輪數量、排列方式及車身結構。

單輪車輛（如獨輪車、摩托車）：圖像中可見單個前輪+單個后輪，或僅有單個驅動輪（獨輪車）。

雙輪車輛（如汽車）：至少可見兩組雙輪（前輪和后輪各兩個），或四輪排列。

關鍵技術：

目標檢測：定位車輪位置；

特征提取：分析車輪間距、車身比例等；

分類算法：輸出“單輪”或“雙輪”結果。

應用：智能交通系統（ITS）、電子警察、自動駕駛車輛的環境感知。

四、基于激光雷達（LiDAR）的原理

1. 激光雷達點云分析

原理：

激光雷達發射激光束并接收反射信號，生成車輛的三維點云數據。通過分析點云中車輪的數量、高度及空間分布判斷單雙輪。

單輪車輛：點云中僅有兩個獨立車輪點簇（前后輪），或單個車輪點簇（獨輪車）。

雙輪車輛（如汽車）：點云中可見至少四個車輪點簇（四輪汽車），或同一車軸的雙輪點簇（如卡車）。

應用：自動駕駛、高精度交通監測，適用于復雜光照和天氣條件。

五、基于微波雷達的原理

1. 毫米波雷達多普勒效應

原理：

毫米波雷達發射微波信號，通過檢測車輛反射信號的多普勒頻移和時間差，計算車輪數量和速度。

單輪車輛：雷達接收到單個移動目標的信號，對應單次頻移變化。

雙輪車輛：雷達接收到多個移動目標（如前后輪或左右輪）的信號，頻移變化呈現周期性或多峰值。

應用：智能交通監控、惡劣天氣下的車輛檢測（如雨雪、霧霾）。

六、多技術融合方案

實際應用中，單雙輪識別常采用多傳感器融合以提高準確性，例如：

地感線圈+攝像頭：通過線圈檢測車輛存在，攝像頭識別車輪數量；

激光雷達+毫米波雷達：結合三維點云和速度信息，排除行人、動物等干擾。