一种无称重AI智能识别货车超载估算方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无称重AI智能识别货车超载估算方法、装置与系统。本发明专利技术方法中，首先获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；然后根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；当待测车辆通过视频检测点时，根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算后轮载重轮胎平均变形系数，与相关系数值进行比较，判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆。本发明专利技术以解决低成本、无车道引导、各等级公路网无死角布控智能监测超载尤其严重超载车辆在技术性和经济性方面存在的难题。

【技术实现步骤摘要】
一种无称重AI智能识别货车超载估算方法、装置及系统
本专利技术涉及交通安全领域，具体涉及一种无称重AI智能识别货车超载估算方法及相关装置与系统。
技术介绍
超载车辆对交通安全、环境和道路尤其桥梁设施将造成重大危害，国内外政府交通管理部门都十分重视。近几年来，我国治超工作力度也愈来愈大。高速公路在入口处采取过地秤称重的办法，超载现象得到了一定控制，但建设和维护成本较大，也有少部分半挂车跳磅、拖磅通过收费亭；非收费公路由于没有收费匝道难以安装称重设备，即使可安装但覆盖安装数量大、维护管理复杂，投资巨大。各级公安交警和交通运输路政等部门，每年都投入大量人力物力，上路巡查或设站检查，但难以路网覆盖，防不胜防，货车超限超载现象仍然比较严重，带来普遍性交通安全隐患。
技术实现思路
专利技术目的：针对上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种无称重AI智能识别货车超载估算方法及装置，以解决低成本、无车道导向引导、公路网无死角布控智能监测严重超载车辆在技术性和经济性方面存在的难题。技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种无称重AI智能识别货车超载估算方法，所述方法包括如下步骤：（1）获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，并进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；其中货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值；（2）根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；（3）当待测车辆通过视频检测点时，根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算得到后轮载重轮胎平均变形系数，并与步骤（2）得到的系数值进行比较，从而判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆。具体的，轮胎平均变形系数采用以下公式进行计算：，其中，，，为货车前轮载重轮胎变形系数，为货车第n个车轴的后轮载重轮胎变形系数，，N为货车总车轴数，L1表示前轮轮胎变形地平线的长度，Ln表示后轮轮胎变形地平线的长度，R1表示货车前轮半径，Rn表示货车第n个车轴的后轮半径；=，为同类型货车前轮载重轮胎变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数；，为同类型货车后轮载重轮胎变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数。假设选择货车载重量G接近的样本数据（轻载重量样本数据不考虑）即取时的统计样本容量，使用最小二乘法求出，采用以下公式计算线性回归函数模型的标准误差S：其中，是同类型货车时第i辆货车的后轮胎变形系数，是对应所有样本的后轮胎变形系数平均值（i=1、2、3......n）。具体的，按照环境温度分别采集和拟合获得统计数据线性回归函数，以适应不同温度的检测，在不同环境温度下，使用相应的统计数据线性回归函数。具体的，统计并拟合同类型货车前轮载重变形系数相对装载重量的统计线性回归关系模型，并与步骤（1）得到的统计数据线性回归函数模型相减得到前后轮胎气压正常情况下轮胎变形系数相关性模型；将货车最大载重量Gmax代入气压敏感性反应关系模型Q（G）=/、和，得到、、正常敏感性界定阀值；若同类型货车通过路段视频分析检测点时，根据货车前轮载重轮胎变形系数和后轮载重轮胎平均变形系数得到实际敏感性值Q（G），同时具备以下三个条件，则排除货车轮胎气压轻度不足造成的超载误判：（1）当>时，可能存在轮胎轻度不足和超载两种情形；（2）当>时，可能存在轮胎轻度不足和超载两种情形；（3）当时，则排除因轮胎气压轻度不足造成的误判。本专利技术还提供一种无称重AI智能识别货车超载估算装置，包括AI学习分析模块以及货车超载识别模块；所述AI学习分析模块，用于获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，并进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；以及根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；其中货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值；所述货车超载识别模块，用于当待测车辆通过视频检测点时，根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算得到后轮载重轮胎平均变形系数，并与货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值进行比较，从而判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆。本专利技术还提供一种AI智能识别货车超载学习分析系统，包括车道汽车称重装置和车辆综合特征识别一体机及AI分析计算机；所述车道汽车称重装置，用于获取道路过往车辆称重计量；所述车辆综合特征识别一体机，用于获得对应过往车辆车牌号、车型、车长及正面轮胎半径、轮胎变形地平线及环境气温；所述AI分析计算机，用于获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，并进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；以及根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；其中货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值。本专利技术还提供一种无称重AI智能识别货车超载估算系统，包括车辆综合特征识别一体机及AI分析计算模块；所述车辆综合特征识别一体机，用于获得过往车辆车牌号、车型、车长及正面轮胎半径、轮胎变形地平线及环境气温；所述AI分析计算模块，用于根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算得到后轮载重轮胎平均变形系数，并与存储的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值进行比较，从而判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆；其中货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值；所述货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到；所述统计数据线性回归函数模型根据同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数拟合得到。具体的，所述AI分析计算模块采用边缘计算模式或云计算模式部署。有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：一是本专利技术方法、装置及系统具有检测治理超载车辆的广泛实用性，破解广泛利用称重技术手段超载管控和影响道路畅通的矛盾。现有车辆称重设备及技术系统需要安装在固定车道口或引入检查站点才能检测货车是否超载，因各地各等级公路分布广泛，出入口四通八达，社会不允许在各公路出入口都安装引导称重设备系统来检测管控超载货车而影响道路通行效率。二是本专利技术装置安装简便，可针对各种桥梁或重点管控桥梁，全方位布点而又不影响正常交通，侦测和预警可能通过的严重超载车辆，有效防止桥梁超载损害和桥梁交通事故。三是相对现有称重设备系统，本专利技术装置系统及安本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无称重AI智能识别货车超载估算方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n（1）获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，并进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；其中重点分析货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值；/n（2）根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；/n（3）当待测车辆通过视频检测点时，根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算得到后轮载重轮胎平均变形系数，并与步骤（2）得到的系数值进行比较，从而判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆。/n

【技术特征摘要】
1.一种无称重AI智能识别货车超载估算方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
（1）获取同类型车辆在不同载重量下的后轮载重轮胎平均变形系数，并进行拟合得到对应的轮胎平均变形系数随载重量变化而变化的统计数据线性回归函数模型；其中重点分析货车后轮载重轮胎变形系数为后轮轮胎变形地平线长度与货车轮胎半径的比值；
（2）根据货车类型确定货车载重上限值和倍数载重值，带入统计数据线性回归函数模型得到相应的货车超载轮胎变形系数值和倍数超载变形系数值；
（3）当待测车辆通过视频检测点时，根据后轮轮胎变形地平线长度和货车轮胎半径计算得到后轮载重轮胎平均变形系数，并与步骤（2）得到的系数值进行比较，从而判断是否为超载或倍数超载嫌疑车辆。


2.根据权利要求1所述的无称重AI智能识别货车超载估算方法，其特征在于，轮胎平均变形系数采用以下公式进行计算：

，
其中，，，为货车前轮载重轮胎变形系数，为货车第n个车轴的
后轮载重轮胎变形系数，，N为货车总车轴数，L1表示前轮轮胎变形地平线的长
度，Ln表示后轮轮胎变形地平线的长度，R1表示货车前轮半径，Rn表示货车第n个车轴的后轮
半径；

=，为同类型货车前轮载重轮胎变形系数随载重量变化而变化的统计数据
线性回归函数；


，为同类型货车后轮载重轮胎变形系数随载重量变化而变化的统计数
据线性回归函数。


3.根据权利要求2所述的无称重AI智能识别货车超载估算方法，假设选择货车载重量G
接近的样本数据，即取时的统计样本容量，使用最小二乘法求出；采用以下公式计算线性回归函数模型的标准误差S：



其中，ki是同类型货车时第i辆货车的后轮胎变形系数，是对应所有
样本的后轮胎变形系数平均值（i=1、2、3......n）。


4.根据权利要求2所述的无称重AI智能识别货车超载估算方法，其特征在于，按照环境温度分别采集和拟合获得统计数据线性回归函数，以适应不同温度的检测，在不同环境温度下，使用相应的统计数据线性回归函数。


5.根据权利要求2所述的无称重AI智能识别货车超载估算方法，其特征在于，还包括：
统计并拟合同类型货车前轮载重变形系数相对装载重量的统计线性回归关系模型，并与步骤（1）得到的统计数据线性回归函数模型相减得到前后轮胎气压正常情况下轮胎变形系数相关性模型；
将货车最大载重量Gmax代入气压敏感性反应关系模型Q（G）=/、和，得到、、正常敏感性界定阀值；
若同类型货车通过路段视频分析检测点时，根据货车前轮载重轮胎变形系数和后轮载重轮胎平均变形系数得到实际敏感性值Q（G），同时具备以下三个条件，则排除货车轮胎气压轻度不足造成的超载误判：
（1）当>时，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄东，黄一闻，陈剑飞，
申请(专利权)人：南京微达电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32