一种行车重量智能监控方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种行车重量智能监控方法及系统，所述方法包含：通过第一称重传感器获得车辆的参考重量数据；通过设置于道路材料内，且与路面和地底具有一定距离的第二称重传感器，获取由路面上的所述车辆对路面的压力产生的形变特征数据；根据所述参考重量数据和所述形变特征数据的对应关系建立计算模型；根据待测车辆的所述形变特征数据与所述计算模型获得所述待测车辆的重量。以此，可以较低成本的基础上，采集海量数据，其后通过海量数据的训练和学习，以此得到精度更高的实时行车重量；不仅成本低廉，而且克服了现有行车作弊问题，再者通过与高精度传感器获得的行车数据动态融合，也提高了行车重量的称重精度。

【技术实现步骤摘要】
一种行车重量智能监控方法及系统
本专利技术涉及动态称重领域，尤指一种行车重量智能监控方法及系统。
技术介绍
根据交通部公布的2016发展统计公报，截止到2016年末全国载货汽车的保有量达到1351.77万辆。载货车辆的超限超载，对道路寿命，公共交通安全已经构成严重影响。目前，对于高速公路的超限超载的治理，多采用非现场执法超限检测系统，对道路通过的车辆进行称重测量，判断其是否超载超限。其中高速动态称重技术在高速预检、非现场执法领域得到十分广泛的应用。高速称重设备主要应用在高速公路、国省道等自由流通行的道路断面上。其采用的传感器与低速设备不同，多为一体式的称重传感器，即：称体本身即为称重传感器。此类设备尺寸较小，多呈条状，一般其称重区域要远远小于车辆轮胎的接地面积，因此高速称重设备多为不完全称重设备。目前应用较为广泛的高速称重条状传感器有窄条、石英、压电膜，等。如图2所示为条状传感器采集到的一辆两轴车的波形信号示意图。由于高速设备的称重区域一般远小于轮胎的接地面积，其直接反应的车辆经过的瞬时应变力，故采集到的此类设备的波形一般较为陡峭，且有一个明显的波峰，波形信号好。图2中，e点为车辆的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行车重量智能监控方法，其特征在于，所述方法包含：通过第一称重传感器获得车辆的参考重量数据；通过设置于道路材料内，且与路面和地底具有一定距离的第二称重传感器，获取由路面上的所述车辆对路面的压力产生的形变特征数据；根据所述参考重量数据和所述形变特征数据的对应关系建立计算模型；根据待测车辆的所述形变特征数据与所述计算模型获得所述待测车辆的重量。

【技术特征摘要】
1.一种行车重量智能监控方法，其特征在于，所述方法包含：通过第一称重传感器获得车辆的参考重量数据；通过设置于道路材料内，且与路面和地底具有一定距离的第二称重传感器，获取由路面上的所述车辆对路面的压力产生的形变特征数据；根据所述参考重量数据和所述形变特征数据的对应关系建立计算模型；根据待测车辆的所述形变特征数据与所述计算模型获得所述待测车辆的重量。2.根据权利要求1所述的行车重量智能监控方法，其特征在于，所述获取由路面上的所述车辆对路面的压力产生的形变特征数据还包含：根据所述车辆对路面的压力获得形变波形，对所述形变波形进行去噪处理和波形锐化处理获得波形信号；根据所述波形信号获得所述形变特征数据；其中通过以下公式获得所述波形信号：Y3＝Y2+a1Y″2+a2Y″″2；上式中：Y″2，Y″″2分别表示Y2的二阶导数和四阶导数，a1，a2分别表示Y″2，Y″″2对应的系数，Y1为所述形变波形，Y2为去噪处理后的平滑波形，Y3为通过去噪处理和波形锐化处理获得波形信号。3.根据权利要求2所述的行车重量智能监控方法，其特征在于，根据所述波形信号获得所述形变特征数据还包含：对所述波形信号进行标准化处理，获得标准波形信号；根据所述标准波形信号获得所述形变特征数据；其中通过以下公式获得标准波形信号：Y4＝(Y3-Y3_mean)/Y3_std；上式中：Y3_mean，Y3_std分别表示Y3均值和标准差，Y3为通过去噪处理和波形锐化处理获得波形信号，Y4为标准波形信号。4.根据权利要求1所述的行车重量智能监控方法，其特征在于，所述方法还包含：采集环境数据，根据所述环境数据调整所述计算模型。5.根据权利要求3所述的行车重量智能监控方法，其特征在于，所述标准波形信号包含上称点、波峰点和下称点。6.根据权利要求1所述的行车重量智能监控方法，其特征在于，根据所述参考重量数据和所述形变特征数据的对应关系建立计算模型包含：根据所述参考重量数据和所述形变特征数据的对应关系，利用机器学习法调整所述参考重量数据与形变特征数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，王邓江，王平，邓永强，齐洪钢，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11