Inventos patentados en España.

Inventos patentados en España.

Inventos patentados en España en los últimos 80 años. Clasificación Internacional de Patentes CIP 2013.

PROCEDIMIENTO Y DISPOSITIVO DE CLASIFICACION DE VEHICULOS.

Patente Internacional (Tratado de Cooperación de Patentes). Resumen:

Dispositivo de tratamiento de datos de firmas electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso, provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que comprende:

- unos medios

(16) para proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas,

- unos medios (20, 30, 36) para determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo,

- unos medios (20, 36) para calcular, a partir de la señal digitalizada, datos de firma electromagnética de un vehículo y para secuenciar y fechar de manera sincronizada y en tiempo real cada dato de firma electromagnética, y

- unos medios (22, 54) de clasificación para clasificar, según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, los vehículos en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética digitalizadas, secuenciadas y fechadas.

Solicitante: LABORATOIRE CENTRAL DES PONTS ET CHAUSSEES
ALCATEL.

Nacionalidad solicitante: Francia.

Dirección: 58, BOULEVARD LEFEBVRE,75015 PARIS.

Inventor/es: BERTRAND, JEAN, DICKO,MAMADOU.

Fecha de Publicación de la Concesión: 15 de Octubre de 2010.

Fecha Concesión Europea: 26 de Mayo de 2010.

Clasificación Internacional de Patentes: G08G1/042 (..utilizando detectores inductivos o magnéticos [5]).

Clasificación PCT: G08G1/042 (..utilizando detectores inductivos o magnéticos [5]).

Clasificación antigua: G08G1/042 (..utilizando detectores inductivos o magnéticos [5]).

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PROCEDIMIENTO Y DISPOSITIVO DE CLASIFICACION DE VEHICULOS.
Descripción:

Procedimiento y dispositivo de clasificación de vehículos.

Campo técnico y técnica anterior

La invención se refiere al campo de las técnicas que permiten recoger datos de carreteras y, en particular, contar y/o clasificar vehículos automóviles en el curso de su trayecto sobre una calzada, por ejemplo sobre una autopista.

La invención se refiere, en particular, a un procedimiento y a un dispositivo de clasificación de vehículos en categorías de silueta a partir de su firma electromagnética.

Se refiere asimismo al campo de la gestión del tráfico de carretera.

En la actualidad, los sensores de bucles electromagnéticos se utilizan para el análisis del tráfico de carretera. Tienen la ventaja de ser simples y robustos.

Como se ilustra en la figura 1, un punto de medición sobre una vía de circulación comprende por lo menos dos bucles 2, 4 electromagnéticos. Cada bucle está constituido por algunas espiras (generalmente 3 ó 4) de hilo conductor dispuestas en la calzada para formar una bobina, y se coloca en una roza a algunos centímetros de profundidad.

Cada bobina así formada presenta en general una inductancia del orden de 100 µH.

Cuando una bobina es excitada por una tensión alterna, a una frecuencia del orden de 30 a 150 kHz, se crea un campo magnético, que es proporcional a la inductancia de la bobina y a la corriente que la atraviesa.

Si una masa metálica penetra en el campo, unas corrientes inducidas modifican este último y provocan como consecuencia una variación de la autoinductancia de la bobina. La detección de este fenómeno de variación de inductancia está asegurada por un detector 6. Puede realizare mediante la medición de variación de fase o de variación de amplitud, o de variación de frecuencia o incluso mediante la medición de variación de impedancia.

Con los detectores conocidos, de uso habitual, en cuanto un vehículo está presente sobre el bucle, se dispone a la salida de una señal lógica correspondiente a la duración de la presencia del vehículo sobre el bucle. Esta señal lógica aparece en cuanto la variación relativa de autoinductancia (?L/L) sobrepasa el umbral de sensibilidad del detector.

De hecho, con un único sensor por vía de circulación se pueden contabilizar los vehículos y determinar una densidad de tráfico. Pero se puede medir también el tiempo durante el cual los vehículos están presentes (sobre el sensor) y expresar una tasa de ocupación, como se ilustra en la patente GB 1205036 y las solicitudes EP 089030 y WO95/28693.

Si se disponen dos sensores sobre una misma vía de circulación, pero separados en una cierta distancia (en general 3 m entre frentes de ataque), se obtiene entonces una información sobre la velocidad, así como una información sobre la longitud del vehículo. Por tanto, es posible disociar los vehículos largos de los vehículos cortos.

No obstante, esta clasificación, utilizada a veces en ciertas aplicaciones para hacer la discriminación en categorías de vehículos, sigue siendo muy aproximada y poco precisa. Es así, por ejemplo, que los coches que remolcan una caravana o simplemente un pequeño remolque son clasificados como vehículos pesados.

Además, únicamente se puede realizar una clasificación como máximo en 6 categorías de longitudes.

Cuando se desea una clasificación más fina, por ejemplo en 14 categorías de siluetas, se debe añadir a los dos bucles anteriores un tercer sensor cuyo papel es detectar los ejes al paso de los vehículos.

Este sensor suplementario está constituido generalmente por un cable piezoeléctrico.

En lugar del cable piezoeléctrico y para cumplir las mismas funciones, se utiliza también a veces un bucle particular denominado "bucle estrecho".

Este tipo de dispositivo proporciona unos resultados de clasificación que son en general satisfactorios para los explotadores de carreteras, pero tiene un coste que es elevado. En efecto, dicho lugar es aproximadamente equivalente, en términos de precio de coste, a 3 lugares equipados para evaluar las velocidades (incluyendo en este precio la ingeniería civil y los detectores).

Por consiguiente, para responder a las necesidades de recogida de datos sobre el tráfico con la tecnología de bucles, es necesario asociar varios sensores por vía, de lo cual resulta un sobrecoste de realización no despreciable por punto de medición para las instalaciones actuales.

Se han utilizado sistemas que utilizan sensores capacitivos, en particular en Inglaterra, pero siempre en asociación con un par de bucles electromagnéticos, lo cual no resuelve el problema del precio de coste.

Exposición de la invención

Por tanto, se plantea el problema de encontrar un dispositivo de tratamiento de datos a la vez más simple que los sistemas conocidos actualmente y que presente una gran fiabilidad.

Se plantea asimismo el problema de encontrar un dispositivo que permita obtener una gran precisión sobre las firmas electrónicas de los vehículos.

Se plantea asimismo el problema de encontrar un dispositivo que permita detectar con precisión la categoría de un vehículo y que sea de una realización y de un coste razonables.

La invención tiene por objeto un dispositivo de tratamiento de datos según la reivindicación 1 y un procedimiento de tratamiento de datos según la reivindicación 7.

Por tanto, el dispositivo según la invención utiliza la medición de la firma electromagnética de un vehículo para deducir de ella datos digitalizados, secuenciados y fechados.

Por tanto, cada muestra digital se asocia a un instante o a un valor temporal identificado.

La invención permite secuenciar y fechar de manera sincronizada cada señal de firma electromagnética y cada punto de dato de esta firma electromagnética.

Por tanto, la invención permite fechar con precisión el paso de cada vehículo o, incluso, asociar un registro de fecha y hora a cada dato de firma electromagnética.

Además, el dispositivo comprende unos medios que permiten determinar si una señal recibida corresponde a la firma de un vehículo o si se trata únicamente de ruido.

El dispositivo según la invención permite utilizar un solo bucle por vía sobre la calzada. Por tanto, no es necesario un bucle suplementario. En consecuencia, basta un bucle por vía para efectuar mediciones tales como densidad de tráfico, tasa de ocupación, velocidad, intervalo vehicular, distancia intervehicular y categoría de silueta. En el caso de dos vías yuxtapuestas, se podrán utilizar dos bucles, pero con un solo bucle por vía.

Con un solo bucle, el dispositivo según la invención permite identificar la categoría de silueta de los vehículos y/o medir la velocidad de los vehículos.

Además, dicho dispositivo es compatible con las instalaciones existentes que utilizan bucles de detección estándares, lo cual evita sobrecostes de ingeniería civil.

Por tanto, la invención tiene asimismo por objeto un sistema de adquisición de datos de firmas electromagnéticas de vehículos, que comprende:

- un solo bucle electromagnético,

- un dispositivo según la invención, tal como se ha expuesto anteriormente, que permite tratar las señales electromagnéticas resultantes del bucle.

La invención se refiere asimismo a un dispositivo de tratamiento de señales o a un sistema de adquisición de datos de acuerdo con la invención y tal como se ha expuesto anteriormente, que comprende además unos medios de clasificación para clasificar los vehículos en por lo menos dos categorías en función de los datos o señales de firma electromagnética digitalizados y secuenciados.

Los medios de clasificación que tratan estas señales de firma electromagnética, se basan en el recorrido de una pluralidad de árboles de decisión.

Así, se obtiene una clasificación robusta. Además, este tipo de clasificación es compatible con un número de categorías superior a 6, por ejemplo 14.

La invención se refiere asimismo a un procedimiento de tratamiento de señales de firmas electromagnéticas de vehículos, que comprende:

- la producción de señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas,

- la clasificación de los vehículos en por lo menos dos categorías, en función de las señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas.

El dispositivo, el sistema y el procedimiento según la invención utilizan un procedimiento de tratamiento de la firma electromagnética de un vehículo, que permite, en particular, identificar su categoría de silueta en un perfil de clasificación que puede contener 14 siluetas.

Además, permiten estimar la velocidad del vehículo durante su paso sobre el sensor, a partir de los datos digitalizados y secuenciados, con sólo un sensor por vía de circulación.

Por tanto, es suficiente un solo sensor de bucle clásico por vía de circulación para elaborar los principales parámetros de un tráfico de carretera y, en particular, la densidad, la tasa de ocupación, la distancia intervehicular, la velocidad de los vehículos, la longitud de los vehículos y la categoría de silueta de los vehículos.

Por último, la invención tiene asimismo por objeto un procedimiento para generar un programa de clasificación de vehículos en por lo menos dos categorías predeterminadas, en función de señales digitalizadas representativas de firmas electromagnéticas de estos vehículos, que comprende:

- el tratamiento temporal de estas señales, para producir un primer conjunto de datos digitalizados,

- el tratamiento frecuencial de estas señales, para producir un segundo conjunto de datos, que contiene las características de armónicos de estas señales,

- una primera selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,

- la generación de un primer árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la primera selección aleatoria de datos,

- por lo menos una segunda selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,

- la generación de por lo menos un segundo árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la segunda selección aleatoria de datos.

Dicho procedimiento permite generar unos árboles de decisión que se pueden utilizar en un sistema y un procedimiento según la invención, tal como se ha expuesto anteriormente.

La selección aleatoria de datos se puede repetir, y se puede generar un árbol para cada selección. Se pueden generar así cinco, diez o incluso treinta árboles.

Un procedimiento de clasificación según la invención, particularmente ventajoso puesto que permite una clasificación en 14 categorías de vehículos, utiliza treinta árboles de decisión determinados de esta manera.

Breve descripción de las figuras

Las características y ventajas de la invención se pondrán más claramente de manifiesto a partir de la descripción siguiente. Esta descripción se refiere a los ejemplos de realización, dados a título explicativo y no limitativo, que hacen referencia a unos dibujos adjuntos, en los que:

- la figura 1 representa una estructura de sensores de bucles según la técnica anterior para un punto de medición sobre una vía de circulación de tipo densidad/velocidad,

- la figura 2 representa una estructura de sensores de bucles según la invención para un punto de medición sobre una vía de circulación de tipo densidad/velocidad,

- la figura 3 representa un esquema funcional de un conjunto de detección y de tratamiento según la invención,

- la figura 4 representa más precisamente unos medios de extracción y de conformación de señales de un dispositivo según la invención,

- la figura 5 representa un procedimiento de extracción que se puede realizar en el marco de la presente invención,

- las figuras 6A a 6C representan diversos ejemplos de firma electromagnética obtenidos con un dispositivo según la invención,

- la figura 7 representa esquemáticamente unos vehículos según una clasificación en 14 categorías de silueta,

- la figura 8 representa un organigrama de clasificación,

- la figura 9 representa unos medios de tratamiento de un dispositivo según la invención,

- las figuras 10A y 10B muestran respectivamente la utilización de un dispositivo según la invención, sobre dos vías y con un solo sensor por vía, y de un dispositivo según la técnica anterior, con dos sensores por vía,

- las figuras 11A a 11C son unos ejemplos de firmas para diversos posicionamientos de un vehículo con respecto a uno o dos bucles,

- las figura 12 representa una superposición de una firma de un vehículo detenido y de un vehículo de paso,

- la figura 13 representa un algoritmo para la adaptación de la escala de adquisición de una firma.

Descripción detallada de modos de realización de la invención

La figura 2 representa una estructura de sensor de bucle según la invención. Un solo bucle 10, o un solo sensor de bucle, está colocado en o sobre la vía de circulación de los vehículos.

Como ya se ha explicado anteriormente, un sensor de bucle electromagnético está constituido por algunas espiras (generalmente 3 o 4) de hilo conductor dispuesto en la calzada para formar una bobina.

Por tanto, el sensor de bucle constituye la parte sélfica de un oscilador.

En el caso de instalaciones de largas duraciones, dicho sensor se coloca en una roza, a algunos centímetros de profundidad, formando muy generalmente un rectángulo de 2 m x 1,50 m con un retorno 12 (un par retorcido) de algunas decenas de metros hacia el armario de detección 14. Se pueden realizar asimismo otras geometrías y tamaños de bucles, tal como la geometría circular ilustrada en la figura 2.

Con la configuración proporcionada como ejemplo, la bobina así formada presenta una inductancia del orden de 100 µH. El valor del bucle tiene en cuenta la gama de sintonía del detector.

Durante la puesta en tensión del detector al que está conectado, el sensor de bucle 10 pasa a ser el asiento de un campo magnético proporcional a la inductancia de la bobina y a la corriente que la atraviesa.

Si una masa metálica pasa por encima del bucle, unas corrientes inducidas modifican este campo y provocan como consecuencia una variación de la autoinductancia de la bobina.

Esta variación de inductancia, que se denomina la firma electromagnética, depende de la estructura metálica del móvil y de su altura con respecto al plano del bucle en el suelo.

La figura 3 representa la estructura de un dispositivo según la invención para la extracción y la explotación de una señal.

Dicho dispositivo permite producir una firma electromagnética y digitalizarla, secuenciarla y fecharla. Se dispone así de la firma electromagnética, en tiempo real, para su explotación.

La señal digitalizada es el conjunto de los valores digitales que traducen la evolución analógica de la amplitud de la señal. La datación proporciona el registro de fecha y hora del acontecimiento "firma".

Por último, la secuenciación de la señal corresponde a la puesta en relación entre los valores digitales de las muestras de la señal y los valores temporales de medición de estas muestras.

El armario de detección 14 comprende unos medios de detección 16 (o detectores) y unos medios 18 de tratamiento de las señales detectadas, tales como una o varias tarjetas CPU de tratamiento de un microordenador.

Estos medios 18 de tratamiento comprenden a su vez unos medios 20 de extracción y de conformación de las señales, así como unos medios 22 de tratamiento y de clasificación.

El conjunto de estos medios proporciona una señal o unas señales, representativas de datos de circulación, sobre un bus de datos 19.

Puede constituirse asimismo una base de datos 24 de firmas.

Según un ejemplo, el detector 16 comprende un oscilador interno que está asociado al bucle 10.

Las variaciones de inductancia del bucle 10 durante el paso de un vehículo 9 tienden a modificar la frecuencia de este oscilador interno.

De hecho, las variaciones de la señal obtenidas son la resultante, en cada instante, de efectos opuestos debidos a la masa metálica que transita por encima del bucle:

a) efecto de las corrientes inducidas en la masa metálica que atraviesa el campo magnético alrededor del bucle, lo cual provoca un aumento de la frecuencia y una disminución de la inductancia aparente L medida;

b) efecto de un núcleo móvil en una bobina de inductancia (por ejemplo, al paso de los ejes y las ruedas), lo cual provoca una disminución de la frecuencia y un aumento de la inductancia aparente L.

Un detector digital (de microprocesador) cuenta el número de periodos del oscilador interno para determinar sus variaciones de frecuencia.

La variación de inductancia equivalente puede deducirse, por ejemplo, según la fórmula:

(1)?L/L=ValorLeído*FACT*1000

en la que ValorLeído es el valor proporcionado por el detector a cada lectura de la señal del bucle (este valor leído es proporcional a la variación de frecuencia) y en la que FACT es un factor que depende de la regulación de sensibilidad del detector.

El detector 16 es un detector estándar que realiza la conversión analógica-digital de las señales de variación de frecuencia del oscilador interno. Según un modo de realización, proporciona:

- una señal lógica, del tipo "todo o nada", que corresponde a la variación producida por la presencia de un vehículo sobre el bucle; la producción de esta señal depende del umbral de detección del detector y de la duración de la presencia del vehículo sobre la zona de detección,

- la variación de frecuencia inducida por el paso de un vehículo, que se expresará a continuación en variación relativa de inductancia ?L/L.

La comunicación del detector hacia un sistema externo se puede llevar a cabo a través de un enlace serie o un enlace paralelo.

Preferentemente, se elige como detector un dispositivo que permite:

- detectar un vehículo que rueda muy lentamente (menos de 1 km/h) o muy deprisa (más de 250 km/h) con un tiempo de respuesta inferior a 100 ms,

- detectar una variación en ?L/L del orden de 0,01% y conservar una buena inmunidad ante los ruidos eléctricos.

A petición, el detector proporciona informaciones que permiten determinar o calcular ciertos parámetros y, en particular, la regulación de la sensibilidad, la frecuencia del oscilador, el valor de la inductancia del bucle y, por último, su estado (detección o reposo).

Según un ejemplo de realización, el detector es un detector estándar con enlace serie de tipo MTS38Z fabricado por PEEK. Este detector está asociado a unos medios programados o especialmente programados para tratar y explotar las señales.

El ejemplo anterior se refiere a un detector que proporciona una señal de variación de frecuencia, de la que se puede deducir la firma electromagnética. Según otros ejemplos, esta firma se puede obtener a partir de variaciones de fases, o de amplitudes, o de variaciones de impedancia.

Los medios 20 de extracción interrogan cíclicamente al detector 16. Éste responde proporcionando las informaciones de variaciones de frecuencia del oscilador (o de variaciones de fase o de amplitud o de impedancia) que permiten calcular la variación relativa ?L/L.

La figura 4 representa funcionalmente los medios 20 (tarjeta CPU programada) que calculan las variaciones ?L/L, y que filtran estas variaciones, las fechan, y las almacenan en la memoria.

Estos medios 20 comprenden un microprocesador 36, un conjunto de memorias RAM 34 (para el almacenamiento de datos) y una memoria ROM 36 (para el almacenamiento de instrucciones de programa).

Una tarjeta de adquisición de datos 42 (interfaz de entrada/salida) pone los datos proporcionados por el detector en el formado requerido por la tarjeta 20.

Estos diversos elementos están conectados a un bus 40.

En los medios 20 y, en particular, en la memoria 36, están cargados los datos o las instrucciones para realizar un tratamiento de los datos según la invención y, en particular, para calcular las variaciones ?L/L.

Estos datos o instrucciones para el tratamiento de los datos pueden ser transferidos a la zona de la memoria 36 a partir de un disquete o de cualquier otro soporte que pueda ser leído por un microordenador o un ordenador (por ejemplo: disco duro, memoria muerta ROM, memoria viva dinámica DRAM o cualquier otro tipo de memoria RAM, disco óptico compacto, elemento de almacenamiento magnético u óptico).

Los medios 20 están provistos, además, de un reloj 26 en tiempo real, una minutería 28, y memorias tampón 30, 32.

El reloj y la minutería están sincronizados, lo cual permite asociar a cada dato de una señal de firma un instante preciso (con la precisión de la minutería). Dicho de otra forma, las funciones de fechado y de secuenciación están bien sincronizadas, lo cual confiere al sistema una gran precisión, de hecho la de la minutería.

Una de las memorias es un buffer giratorio que permite almacenar temporalmente los últimos datos de señal correspondientes a una duración t1, que es del orden de magnitud del tiempo de respuesta del detector utilizado.

Es posible detectar, con ayuda de estos datos correspondientes a una duración t1, si una señal es una señal de firma asociada al paso de un vehículo, por ejemplo por detección de un valor umbral previamente fijado.

En el caso en que se detecte una señal de firma efectivamente asociada al paso de un vehículo, el resto de la señal se registra en la memoria 32. El resto de la señal se refiere a los datos de señal ulteriores o siguientes, correspondientes a instantes posteriores a t1.

El conjunto de estos datos se puede recuperar a continuación en una memoria 34 o ser transferido con vistas a una explotación para formar la firma electrónica en forma digitalizada y secuenciada: cada valor de ?L/L está asociado, en efecto, al valor correspondiente de la minutería. Esto permite liberarse de un sensor suplementario para la detección del paso de un vehículo, lo cual simplifica el dispositivo de medición, que únicamente necesita un bucle 10 sin sensor suplementario (véase la figura 1).

Un ejemplo de procedimiento de funcionamiento de los medios 20 de extracción y de conformación se proporciona en la figura 5.

Para este ejemplo, el coeficiente FACT utilizado para convertir las variaciones de frecuencia en variaciones relativas de L viene dado por:

FACT = 0,00965 para S (sensibilidad) comprendida entre 0,04 y 0,64 y

FACT = 0,00244 para S = 0,01 o S = 0,02.

Las principales etapas de este procedimiento son las siguientes (E1-E6).

En una primera etapa (E1) se sincroniza la minutería 28 con el reloj en tiempo real 26, y se adquieren los parámetros de base.

Según un ejemplo, en este estadio se adquieren los datos siguientes:

Fecha = 22/02/00 Hora = 08:52:45:26,

Minutería =1368906243 (µs)

Regulación de sensibilidad = 0,16, Frecuencia = 61561 Hz, Inductancia = 142,2 µH.

En una segunda etapa (E2) se procede a la adquisición, durante un tiempo t1, de los datos del detector. Se calcula (por ejemplo según la fórmula (1) anterior) y se almacena cada muestra de ?L/L en la memoria tampón 30 (o buffer giratorio) con el valor correspondiente de la minutería.

Como ya se ha indicado anteriormente, el valor de t1 depende del tiempo de respuesta TR del detector utilizado, por ejemplo t1 = 100 ms. Su valor óptimo es de aproximadamente 1,5TR. El valor de TR corresponde a la regulación sobre la sensibilidad más grande, por ejemplo sobre la sensibilidad 0,01.

A continuación, se comprueba (E3) si se ha superado el umbral de detección (fijado por regulación manual del detector). Si no, se vuelve a la etapa (E2).

En el curso de la etapa siguiente (E4), se adquieren, durante un tiempo t2, los datos del detector. Se calcula entonces (por ejemplo, según la fórmula (1) anterior) y se almacenan valores de la relación ?L/L en la memoria tampón 32. t2 es igual a t1+tL, en la que tL es el tiempo de paso, a la velocidad de 10 km/h, del vehículo más largo a tener en cuenta (ejemplo t2=7.300 ms para un vehículo de 18 m, una zona de detección de 2 m y t1=100 ms).

Cada muestra ?L/L se almacena en la memoria 32 con el valor correspondiente de la minutería.

Después (etapa E5), los valores de las memorias tampón 30 y 32 se recuperan para formar una firma completa del vehículo mientras se respeta el registro de fecha y hora de la minutería. La correspondencia con el reloj en tiempo real 26 y la minutería 28 permite fechar con precisión el paso del vehículo.

Por último (etapa E6), los datos de firma son formateados y transferidos de los medios 20 a los medios 22 de análisis.

La respuesta se recupera y las mediciones individuales pueden ser transferidas a continuación hacia el elemento de aplicación (para el cálculo de la velocidad, la clasificación en categorías, etc.).

A continuación, se vuelve a E1.

Son posibles varias variantes de realización según la arquitectura material y de programa elegida. Así, se puede aumentar la inteligencia de los detectores de bucle añadiéndoles una parte de los medios de extracción, mientras se respetan las características anteriores. La minutería 28 (sobre 4 octetos), así como las memorias tampón 30 y 32 pueden residir útilmente en la tarjeta del detector 16 para mejorar el tiempo de transferencia de las informaciones del detector y aumentar así la resolución de la firma.

Los tratamientos del sistema de análisis y de clasificación pueden ser transferidos parcial o totalmente a la tarjeta del detector o a una tarjeta CPU de tratamiento independiente.

Por tanto, la invención no está limitada al único modo de realización proporcionado a modo de ejemplo, ya que los elementos constitutivos pueden estar sobre soportes físicos, distintos o no.

La minutería 28 tiene, por ejemplo, una precisión del orden del microsegundo.

Según un modo de realización, esta precisión se puede adaptar según la duración de la señal de firma.

Con este fin, se utiliza una escala dinámica que permite economizar sitio en la memoria.

La adaptación de la escala se explica haciendo referencia a la figura 13.

El algoritmo consiste en rellenar dos tablas T1 y T2, a dos velocidades diferentes, con datos de la firma, y de manera cíclica.

La velocidad de llenado de la tabla T1 se selecciona en primer lugar como dos veces la de la tabla T2 (etapas S6 y S7).

Cuando se llena T1 (prueba en S8), se vacía T1 y se transfiere a la misma una parte de los valores de T2, llena a su vez hasta la mitad (etapa S10).

Se modifica entonces la velocidad de llenado de T1, permaneciendo inalterado el ritmo de llenado de T2.

El procedimiento continúa (etapas S11 - S15) hasta que la adquisición de la firma se termina (la prueba para saber si sigue habiendo datos de firma se efectúa en S4); es entonces la tabla llena la que se considera: cualquiera que sea la duración de la firma, se obtiene una tabla de datos de tamaño idéntico (en este caso, se ha considerado un tamaño N = 1.000). Esto significa que el paso que separa 2 valores sucesivos está adaptado a la duración de la señal.

Por tanto, según este aspecto de la invención, se pueden adaptar automáticamente los intervalos de tiempo entre los puntos de medición con el fin de optimizar la escala de tiempo en función de la duración real de la señal digitalizada.

Por tanto, la firma electromagnética que proporcionan los medios 20 de extracción se presenta en forma digital y secuenciada, es decir, en forma de una sucesión de valores de ?L/L a intervalos de tiempo constantes, estando asociado cada valor de ?L/L a un valor correspondientes de la minutería.

El hecho de secuenciar y fechar, de manera sincronizada, cada señal de firma electromagnética y cada punto de dato de esta firma electromagnética, permite fechar con precisión el paso del vehículo, o incluso asociar un registro de fecha y hora a cada dato de firma electromagnética.

Esto permite identificar en qué fecha exacta ha pasado cada vehículo y, en particular, identificar de manera precisa todos los puntos o todos los datos de la firma, lo cual es particularmente ventajoso para discriminar en un tráfico de varias vías de circulación el paso simultáneo de varios vehículos, el solapamiento de dos sensores adyacentes por un mismo vehículos y las detecciones parásitas. Los métodos o los dispositivos conocidos no permiten una identificación tan directa y tan precisa.

De hecho, según la invención, el datado se lleva a cabo continua o sucesivamente para cada dato digitalizado y desde el inicio de la firma.

En las figuras 6A a 6C se proporcionan unos ejemplos de firma:

- la figura 6A representa la firma electromagnética de un vehículo ligero,

- la figura 6B representa la firma electromagnética de un camión de tres ejes,

- la figura 6C representa la firma electromagnética de un camión semirremolque.

En los tres casos, la ordenada representa ?L/L y el tiempo se proporciona en abscisas en unidades de 1/10 s.

Por tanto, estas firmas están representadas con una cierta unidad de escala de tiempo, pero el sistema memoriza los datos a un paso más fino, proporcionado por la minutería 28, que impone la precisión máxima del sistema (del orden del microsegundo como máximo).

Un procedimiento de clasificación según la invención, que se puede realizar con ayuda de los medios de análisis 22, se basa en el recorrido de una pluralidad de árboles de decisión.

Un árbol de decisión es un conjunto de pruebas organizadas con el fin de clasificar rápidamente un nuevo objeto (firma). El árbol comprende nudos y ramas y cada nudo está constituido por una prueba sobre una variable. Los nudos terminales son las categorías de clasificación.

Dicho árbol es binario, es decir, que comprende unas pruebas de tipo "si....entonces.....si no" que hacen que la progresión se efectúe de nudo en nudo por medio de las ramas. Cuando el nudo es terminal, se trata entonces de una hoja cuyo contenido es la categoría del objeto a clasificar.

La construcción de un árbol se lleva a cabo a partir de un conjunto de aprendizaje que contiene los objetos a clasificar, con un algoritmo de construcción o de generación de clasificación automática que pretende minimizar el número de pruebas a efectuar para clasificar.

El principio de este algoritmo de construcción es partir de un conjunto de ejemplos (base de aprendizaje) para crear un árbol de clasificación que pretende minimizar el número de pruebas a efectuar para clasificar un nuevo objeto.

En cada nudo, la variable de prueba es la que mejor separa los objetos presentes en 2 subconjuntos homogéneos. El criterio de elección que se utiliza para la "mejor" separación se basa en una medición de entropía de Shannon. Se reitera la operación de separación hasta que los subconjuntos contengan únicamente individuos de una misma categoría.

Dicho algoritmo está descrito por J.R. QUILAN en "Learning efficient classification procedures and their application to chess and games" in "Machine Learning: an Artificial Intelligence Approach", Michalsky, Carbonell, Mitchell - pp 463 a 482 - Palo Alto - California; Tioga Publishing Company, 1983, así como en el artículo del mismo autor titulado "Induction Decision Trees" in "Machine Learning" - Vol 1 - pp 84 a 106 - Kluwer Academic Publish, 1986.

Según un ejemplo, la construcción de los árboles se ha llevado a cabo con ayuda de dicho algoritmo sobre una base de aprendizaje constituida por las firmas de más de 1.000 vehículos perfectamente identificados por su categoría de silueta. La definición de las diferentes categorías utilizadas para este ejemplo, en número de 14, está representada en la figura 7:

- categoría 1: vehículos ligeros (berlinas, cupés, camionetas, ...),

- categoría 2: camiones pequeños o cabina de semirremolque,

- categoría 3: camiones de tres ejes, con o sin remolques,

- categoría 4: camiones de cuatro ejes,

- categoría 5: camiones de cinco ejes, con o sin remolque,

- categoría 6: camiones de seis ejes, con remolque,

- categoría 7: vehículos pesados de cuatro ejes (con semirremolque),

- categoría 8: camiones de cuatro ejes, con remolque,

- categoría 9: camiones de ocho ejes, con remolque,

- categoría 10: vehículos pesados de cinco o seis ejes (con semirremolque),

- categoría 11: autocar o autobús, con o sin remolque,

- categoría 12: vehículos ligeros con caravana o remolque,

- categoría 13: bicicletas o motocicletas,

- categoría 14: máquinas de obras públicas o máquinas agrícolas.

Es en estas categorías en las que se deben clasificar los objetos, en este caso los vehículos, por cada árbol en función de su firma electromagnética.

Se pueden realizar también unas clasificaciones con un número K de categorías diferente de 14, por ejemplo K < 14. Según un ejemplo K=2 (lo cual corresponde a cuestiones tales como: el vehículo es del tipo C14 o no?). O bien: el vehículo es del tipo C1 o no?).

Antes de iniciar el proceso de elaboración de un árbol, cada firma ha sido descrita por un conjunto de variables temporales y de variables denominadas frecuenciales.

Se consideran N variables temporales que son de hecho los valores de la firma resultante de un muestreo (corte) en N puntos (por ejemplo: N = 50) de esta firma.

Las otras variables contienen informaciones que se refieren a los primeros armónicos, por ejemplo los 8 primeros armónicos: amplitud, fase, tasa de armónicos y relaciones de amplitud. Se obtienen después de un análisis frecuencial de la firma, por ejemplo por transformada de Fourier.

Por tanto, las variables utilizadas para la descripción de una firma electromagnética cuyos armónicos tienen como amplitud A0 (frecuencia fundamental), A1 (1er armónico), ....Ai (armónico de orden i) pueden ser:

- por una parte, los valores de la firma resultante de un muestreo en N (en este caso: N = 50) puntos. Se conservan únicamente para el tratamiento los 49 primeros valores,

- por otra parte, variables frecuenciales que comprenden:

- la amplitud y la fase de los 8 primeros armónicos de cada firma, constituyendo 16 variables,

- las relaciones de amplitud entre los diferentes armónicos (A0/A1, A0/A2, A0/A3, ... A0/A7, A1/A2, A1/A3, ... A1/A7, A2/A3, ... A2/A7, A3/A4, ... A3/A7, A4/A5, ... A4/A7, A5/A6, A5/A7, A6/A7), constituyendo 28 variables,

- las 7 relaciones de "riqueza en armónicos" siguientes: (A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7)/A0, (A2+A3+A4+A5+A6+A7)/A1, (A3+A4+A5+A6+A7)/A2, (A4+A5+A6+A7)/A3, (A5+A6+A7)/A4, (A6+A7)/A5, (A7/A6).

Por tanto, las variables frecuenciales están en número de 51. De hecho, hay únicamente 50 variables independientes, puesto que la relación de riqueza en armónicos A7/A6 es únicamente la inversa de la relación A6/A7 ya presente en las 28 variables de relaciones de amplitud.

Estas variables son utilizadas por el algoritmo de generación de clasificación automática para la elaboración de árboles de decisión.

Según la invención, se obtiene cada árbol a partir de una selección aleatoria de variables características de las firmas electromagnéticas. La elaboración de dicho conjunto de árboles permite por último disponer de un método de clasificación fiable, proporcionando un resultado de clasificación determinista.

Por tanto, se tienen en cuenta únicamente n variables (siendo n < 100, por ejemplo: n = 30) extraídas al azar de entre todas las variables asociadas a cada una de las firmas iniciales.

Para efectuar esta selección aleatoria, se asocia un identificador comprendido entre 1 y 100 al azar a cada variable y se consideran únicamente las variables extraídas aleatoriamente y cuyo identificador es inferior a n.

Debido a este procedimiento, la cantidad de variables escogidas puede ser ligeramente diferente de n.

Las variables consideradas se introducen en el algoritmo de generación de clasificación automática con el fin de que éste elabore un primer árbol de decisión que permita realizar una selección predeterminada, es decir, que permita responder a la cuestión "el vehículo es del tipo Ci1 o.....o del tipo Cip (p>1)", en la que los Cip representan p clases o categorías elegidas de entre las K categorías iniciales, en el conjunto de las cuales se clasifican todos los vehículos.

Después, se extraen al azar nuevas variables para construir un segundo árbol con el fin de realizar el mismo tipo de selección.

Este procedimiento se reitera hasta la obtención de k árboles de decisión, construyéndose así cada árbol a partir de un conjunto de variables extraídas al azar de entre las variables iniciales. Conviene un valor de k=10, pero en ciertos casos pueden convenir también otros valores de k (por ejemplo k>5).

Durante la explotación, y, por tanto, para clasificar un nuevo objeto, en este caso una firma, los k árboles son recorridos en paralelo. La decisión de clasificación elegida es la categoría que presenta la frecuencia más fuerte al final del recorrido de los árboles. Cuando hay igualdad, es decir, cuando 2 clases Ci y Cj contienen 5 respuestas, se considera aquélla cuyo índice sea el más pequeño entre i y j (inf (i,j)).

En el seno de una misma categoría de vehículos, existen heterogeneidades bastante fuertes. Por otra parte, las firmas de los vehículos están deformadas a veces, en particular, cuando el vehículo no pasa según el eje del sensor. Todos estos factores tienen como efecto degradar los resultados, pero se mejora la tasa de vehículos bien clasificados si se efectúan selecciones previas del tipo vehículo corto - vehículo largo, basándose siempre la estrategia de selección en un recorrido de árboles múltiples.

Para el ejemplo ya proporcionado de clasificación en 14 categorías, el procedimiento de clasificación o la estructura de recorrido de los árboles que permite clasificar un vehículo es el de/la de la figura 8.

Este procedimiento se realiza con ayuda de los medios de análisis 22 según el algoritmo siguiente:

Después del muestreo de la firma y el cálculo de las variables frecuenciales, el procedimiento realiza en primer lugar una prueba para determinar si el vehículo es de tipo C14 o no.

Si no es de categoría C14, una prueba (de hecho, el resultado de la combinación de 10 árboles) determina si el vehículo es de categoría C1 o no.

Si no es de categoría C1, otra prueba (en este caso también el resultado de la combinación de 10 árboles) permite determinar si el vehículo es un vehículo largo o no.

Si el vehículo es un vehículo largo, una prueba (también el resultado de la combinación de 10 árboles) determina la categoría del vehículo entre las categorías C5 a C12.

Si el vehículo no es un vehículo largo, una prueba (también el resultado de la combinación de 10 árboles) determina la categoría del vehículo entre las categorías C2, C3, C4 o C13.

Por consiguiente, según la categoría del vehículo en presencia:

- no se debe recorrer ningún árbol si se trata de un vehículo de tipo C14,

- se deben recorrer 10 árboles si se trata de un vehículo de tipo C1,

- se deben recorrer 30 árboles para los otros vehículos.

El cálculo de las variables frecuenciales se realiza después de un análisis espectral por transformada de Fourier.

Este procedimiento se puede adaptar para una clasificación a realizar en K categorías, siendo K diferente de 14.

La firma de un vehículo, tomada por el sensor, se introduce en el procedimiento o el algoritmo de clasificación en un formato impuesto por los medios de tratamiento 20, 22 (por ejemplo, en forma de tablas de valores cuyo número está comprendido entre 500 y 1000 para los vehículos largos). Estos valores son representativos de la variación relativa de inductancia (?L/L), a intervalos de tiempo constantes y regulares. Se expresan, por ejemplo, en múltiplos de 10-5. El periodo de muestreo se expresa en microsegundos; es, por ejemplo, de 0,6 ms con el fin de que la precisión de la estimación de la velocidad sea suficiente para los vehículos que circulan a más de 100 km/h.

El algoritmo que se ha desarrollado está concebido para funcionar en asociación con un detector de bucle electromagnético cuyo papel es elaborar la firma de los vehículos.

Este algoritmo puede ser, además, autoadaptativo.

En efecto, se comprueba que la respuesta de los sensores, incluso para una geometría dada, no es independiente del lugar. Esto es debido, en particular, a la longitud del cable 12 (véase la figura 2) de retorno de bucle, que depende de las condiciones locales de implantación. El efecto resultante, que es aproximadamente lineal (salvo para casos extremos), se traduce en una transformación de la firma por homotecia.

Por consiguiente, se puede prever una fase inicial en el curso de la cual el algoritmo determina la corrección de lugar a aportar. En esta fase, interviene solamente una discriminación entre los C1 (VL) y los otros vehículos. Ésta cesa en cuanto se han identificado 100 vehículos C1.

En la fase siguiente, denominada de explotación, todos los vehículos son clasificados. Su velocidad se puede estimar además (con ayuda de los datos digitalizados y secuenciados) y la corrección de lugar se puede validar cada vez que se ha detectado un cierto número de vehículos, por ejemplo a partir de 500 vehículos de tipo C1, lo cual permite tener en cuenta los eventuales efectos de deriva.

El encadenamiento de tareas ejecutadas en la fase inicial es entonces el siguiente:

Los códigos 15 y 16 indican respectivamente la categoría C1, con una incertidumbre, y la categoría "vehículo largo", asimismo con una incertidumbre.

En este caso, es posible modificar de la manera siguiente el inicio y el fin del algoritmo de clasificación ya indicado anteriormente:

Esto permite volver a actualizar el factor de lugar a tener en cuenta, pudiendo producirse derivas en los parámetros que influyen en el factor de lugar.

Se debe observar que los árboles de decisión implantados en el código se han obtenido para una cierta geometría de sensor (bucle de 1,5 m x 2 m). Para configuraciones diferentes, pueden adaptarse otros árboles.

La estimación de la velocidad de los vehículos es opcional.

Las curvas de firma producidas tienen, por lo menos en una primera parte, una tendencia exponencial.

El cálculo de la velocidad se lleva a cabo según proceso particular que consiste en buscar el instante en el que la tendencia de la firma deja de seguir una ley exponencial. El tiempo transcurrido entre el inicio de la firma y este instante particular es inversamente proporcional a la velocidad del vehículo.

La figura 9 representa funcionalmente los medios 22 (tarjeta CPU programada) que realizan en particular los procedimientos de selección expuestos anteriormente, así como el tratamiento por transformada de Fourier y la extracción de las variables para cada firma.

Estos medios 22 comprenden un microprocesador 50, un conjunto de memorias RAM 52 (para el almacenamiento de datos) y una memoria ROM 54 (para el almacenamiento de instrucciones de programa).

Una tarjeta de adquisición de datos 58 (interfaz de entrada/salida) pone en el formato requerido los datos digitalizados y secuenciados proporcionados por la tarjeta 20.

Estos diversos elementos están conectados a un bus 56

En los medios 22 y, en particular, en la memoria 54 se cargan los datos o las instrucciones para realizar un tratamiento de los datos según la invención (análisis espectral, extracción de las variables para cada firma, procedimiento de selección).

Estos datos o instrucciones para el tratamiento de los datos pueden ser transferidos a la zona de memoria 54 a partir de un disquete o de cualquier otro soporte que pueda ser leído por un microordenador o un ordenador (por ejemplo: disco duro, memoria muerta ROM, memoria viva dinámica DRAM o cualquier otro tipo de memoria RAM, disco óptico compacto, elemento de almacenamiento magnético u óptico).

Los datos obtenidos por selección pueden ser visualizados también sobre unos medios de visualización periféricos tales como la pantalla 23 de un microordenador 21. Un operario puede efectuar a continuación cualquier tratamiento de estos datos con ayuda de un teclado 25, un ratón 27 y cualquier programa que resida en el microordenador 21. Así, se pueden obtener informaciones de recuento de vehículos, por ejemplo por categoría de vehículo después de su clasificación.

Los árboles de selección se obtienen con ayuda de un microordenador, tal como el microordenador 21, programado para realizar un algoritmo tal como el de J.R. QUILAN ya mencionado anteriormente.

El microordenador presenta una estructura similar a la de la figura 9. Las variables temporales y frecuenciales se obtienen a partir de las señales de firma digital elaboradas y transmitidas (a través del enlace 19) por la tarjeta 20.

Cada árbol de selección se obtiene en forma de programa cuyas instrucciones son memorizadas en una zona de memoria del microordenador 21. El algoritmo de selección, tal como el de la figura 8, se puede realizar a continuación por un operario recurriendo a estos diferentes programas.

El procedimiento de selección según la invención funciona en modo de casi tiempo real. El plazo de respuesta depende esencialmente del procesador utilizado. Por ejemplo, con un Pentium cadenciado a 133 MHz, este plazo de respuesta es inferior a 50 ms.

En cuanto a las prestaciones de clasificación, son totalmente comparables a los sistemas existentes. En la tabla I siguiente se indican resultados obtenidos en 3 lugares diferentes, cada vez en una muestra de aproximadamente 1.000 vehículos, de los que 750 son diferentes de los C1. Se expresan, por categoría, en tasa de bien clasificados.

TABLA I

Los resultados pueden parecer insuficientes para ciertas categorías. Esto puede ser debido al hecho de que la muestra de prueba es insuficiente. Hay vehículos que son raros. No obstante, esto se debe también al hecho de que un mismo vehículo puede circular unas veces con todos sus ejes y otras veces con un eje levantado. Este estado de hecho implica que este vehículo puede pertenecer a 2 categorías según tenga o no un eje levantado.

Si se define una nueva rejilla de clasificación en la que los vehículos parecidos son colocados en una misma categoría (por ejemplo, los C7 y los C10, que corresponden a los semirremolques), entonces los resultados obtenidos son muy satisfactorios como se puede apreciar en la tabla II.

TABLA II

Las figuras 10A y 10B muestran respectivamente la utilización de un dispositivo según la invención, sobre dos vías y con un solo sensor por vía, y de un dispositivo según la técnica anterior, con dos sensores por vía.

En el caso de la figura 10A (sistema según la invención), la cadena de adquisición de datos para cada sensor es del tipo descrito anteriormente en relación con las figuras 3 y 4 y puede funcionar con ayuda del procedimiento descrito haciendo referencia a la figura 5. La datación y la sincronización son las mismas para los dos bucles o sensores. De manera práctica, habrá una sola tarjeta electrónica para los dos sensores, integrando esta tarjeta los sistemas de adquisición paralelos de los diferentes sensores. Por otra parte, esto sigue siendo válido para n sensores (n>2), por ejemplo n=3 ó 4).

En los dos casos (figuras 10A y 10B), un vehículo puede encontrarse a caballo sobre las dos vías.

En el caso de la figura 10A, el datado sincronizado con la secuenciación, todo en tiempo real, permite diferenciar el caso de un vehículo único que pasa a caballo sobre las dos vías del caso de dos vehículos que pasan cada uno sobre una de las vías.

La figura 11A representa el caso de un vehículo que pasa por el centro de un bucle único.

La figura 11B representa el caso de un vehículo que pasa de manera desfasada con respecto al eje del bucle único.

La figura 11C representa el caso de un vehículo a caballo sobre 2 bucles dispuestos como en la figura 10A. Como se observa en esta figura, la firma está muy desequilibrada entre los dos bucles.

En el caso de dos vehículos próximos sobre las dos vías, se identificarán con suficiente precisión unas firmas diferentes pero de intensidad comparable.

En los sistemas clásicos de la figura 10B, es necesario un algoritmo de tratamiento especializado para la discriminación de estos dos tipos de casos, algoritmo cuyas prestaciones son, de cualquier manera, muy limitadas debido a la ausencia de datado sincronizado.

La figura 12 representa la firma de un vehículo que está parado encima de un bucle único y a la que se superpone un pico correspondiente a la firma de un vehículo que pasa, pero no se detiene.

Por diferencia, se puede aislar el pico del resto de la señal. A continuación, se puede trabajar sobre el pico, por tanto, la firma del vehículo que está en desplazamiento como sobre cualquier otra firma.

Por tanto, el sistema según la invención permite discriminar, con un solo bucle, un vehículo detenido de un vehículo de paso.




Reivindicaciones:

1. Dispositivo de tratamiento de datos de firmas electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso, provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que comprende:

- unos medios (16) para proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas,

- unos medios (20, 30, 36) para determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo,

- unos medios (20, 36) para calcular, a partir de la señal digitalizada, datos de firma electromagnética de un vehículo y para secuenciar y fechar de manera sincronizada y en tiempo real cada dato de firma electromagnética, y

- unos medios (22, 54) de clasificación para clasificar, según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, los vehículos en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética digitalizadas, secuenciadas y fechadas.

2. Dispositivo según la reivindicación 1, caracterizado porque los medios de clasificación muestrean previamente cada señal de firma electromagnética, y producen un conjunto de datos digitalizados así como unos datos característicos de armónicos de la señal de firma electromagnética.

3. Dispositivo según la reivindicación 2, caracterizado porque los datos característicos de armónicos de la señal de firma electromagnética comprenden unos datos de amplitud, de fase, de tasa de armónicos y de relaciones de amplitudes de armónicos de la señal de firma electromagnética.

4. Dispositivo según una de las reivindicaciones 1 a 3, caracterizado porque los medios (22, 54) de clasificación permiten, además, clasificar los vehículos en 14 categorías.

5. Dispositivo según una de las reivindicaciones 1 a 3, caracterizado porque comprende, además, unos medios (22, 54) para calcular la velocidad de un vehículo a partir de dichos datos de firma electromagnética.

6. Dispositivo según una de las reivindicaciones 1 a 5, caracterizado porque comprende, además, unos medios para adaptar el intervalo de tiempo entre dichos datos de firma electromagnética en función de la duración real de la señal de firma electromagnética.

7. Procedimiento de tratamiento de datos de firmas electromagnéticas de vehículos obtenidas a partir de señales electromagnéticas sobre una calzada que comprende unas vías de paso, provistas cada una de ellas de un solo bucle electromagnético, que comprende las etapas siguientes:

- proporcionar una señal digitalizada a partir de las señales electromagnéticas,

- determinar si dicha señal digitalizada es una señal de firma electromagnética de un vehículo,

- calcular, a partir de la señal digitalizada, unos datos de firma electromagnética de un vehículo, y secuenciar y fechar, de manera sincronizada y en tiempo real, cada dato de firma electromagnética, y

- proceder a una clasificación de los vehículos según un algoritmo de clasificación de formas que comprende una pluralidad de árboles de decisión, en por lo menos dos categorías (C1, ... C14) de siluetas en función de las señales de firma electromagnética, digitalizadas, secuenciadas y fechadas.

8. Procedimiento según la reivindicación 7, que comprende, además, una etapa de registro de los datos digitales de cada señal durante un periodo de tiempo predeterminado (t1), y de comparación de estos datos registrados con un valor umbral.

9. Procedimiento según una de las reivindicaciones 7 u 8, en el que las señales electromagnéticas son unas señales de variaciones de frecuencia o de fase o de amplitud o de impedancia.

10. Procedimiento según una de las reivindicaciones 7 a 9, en el que la calzada comprende dos vías, y en el que se identifican los vehículos que cabalgan sobre las dos vías.

11. Procedimiento según una de las reivindicaciones 7 a 10, en el que se adquieren, además, unos datos de firma de vehículos en movimiento superpuestos a una firma de un vehículo detenido.

12. Procedimiento según la reivindicación 11, en el que se aíslan los datos de firma de los vehículos en movimiento de los datos de firma de los vehículos detenidos.

13. Procedimiento según la reivindicación 7, caracterizado porque dicha etapa de clasificación comprende:

- el tratamiento temporal de estas señales, para producir un primer conjunto de datos digitalizados,

- el tratamiento frecuencial de estas señales para producir un segundo conjunto de datos, que contiene las características de armónicos de estas señales,

- una primera selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,

- la generación de un primer árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la primera selección aleatoria de datos,

- por lo menos una segunda selección aleatoria de n datos de entre los datos de los primer y segundo conjuntos,

- la generación de por lo menos un segundo árbol de decisión, para clasificar los vehículos en dichas categorías predeterminadas, en función de los n datos obtenidos durante la segunda selección aleatoria de datos.

14. Procedimiento según la reivindicación 13, en el que se calcula la velocidad de los vehículos a partir de dichos datos de firma electromagnética.

15. Procedimiento según una de las reivindicaciones 7 a 14, en el que se clasifican los vehículos en 14 categorías.






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