车辆尾气检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术适用车辆检测技术领域，提供了车辆尾气检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，包括：获取待检测车辆的车辆信息及待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，车辆信息携带有排气管位置信息；连续获取气体检测装置检测到的污染气体浓度信息，确定污染气体浓度时序数据；根据污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征；根据距离信息、排气管位置信息及预设污染物浓度峰值修正模型，对污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定车辆尾气检测结果。本发明专利技术通过连续采集车辆从车头到车尾的气体浓度时序数据，锁定尾气管位置，尾气检出率高，结合预设污染物浓度峰值修正模型，对污染物浓度峰值进行修正处理，所得车辆尾气检测结果更精准。

【技术实现步骤摘要】
车辆尾气检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质
本专利技术属于车辆检测
，尤其涉及一种车辆尾气检测方法、装置、计算机设备以及可读存储介质。
技术介绍
随着汽车尾气排放对环境造成的污染越来越严重，加强对汽车尾气排放的监管变得尤为严重，而作为大气污染重要来源之一的重型货车尾气排放也越来越受重视。目前对道路重型货车的监管方法主要有环检站年检与道路抽检方式、视频监控方式以及激光遥感方式，其中，环检站年检与道路抽检方式难以获得道路真实排放数据，其要求柴油货车定期到车管所环检站进行工况法的尾气排放测试，在道路上进行人工拦停，使用便携式尾气分析仪进行路检；由于环检站测试结果受人为干扰严重，路检耗费人力物力且效率极低，难以达到对道路重型货车的监管目的；而视频监控虽然可以实现道路监测，但有局限性，通过视频监控抓拍或录像，数据上传到后台，继而采用人工审核或图像识别、模式训练进行黑烟车的甄别等方法，提取监控视频或图像中的黑烟车；人工审核费时费力，效率不高，其仅能够对尾气中的颗粒物进行定性检测，无法对肉眼不可见的颗粒物进行定量检测，更无法检测氮氧化物成分；而激光遥感采用激光遥测技术对车辆的尾气进行测量，具有较高的精度和准确性，但目前开放光路的仪器都是针对排气管在尾部的车辆进行监测，而柴油货车的排气管大部分是在整车的中部、底部、测面，尤其是物流常用的拖挂车型更是毫无规则性可言，现有遥测设备无论垂直还是水平光路分布，都会受到车身结构遮挡，这就导致现有遥测设备对柴油货车监测效果差、检出率低。由此可见，现有的道路重型货车的监管方法存在对柴油货车监测效果差、尾气检出率低的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种车辆尾气检测方法，旨在解决现有的道路重型货车的监管方法存在对柴油货车监测效果差、尾气检出率低的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种车辆尾气检测方法，包括：当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，所述车辆信息携带有排气管位置信息；连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征；根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。本专利技术实施例的另一目的在于一种车辆尾气检测装置，包括：车辆信息及距离信息获取单元，用于当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，所述车辆信息携带有排气管位置信息；污染气体浓度时序数据确定单元，用于连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；污染物浓度峰值特征确定单元，用于根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征；以及车辆尾气检测结果确定单元，用于根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。本专利技术实施例的另一目的在于一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述车辆尾气检测方法的步骤。本专利技术实施例的另一目的在于一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述车辆尾气检测方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种车辆尾气检测方法，通过当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的携带有排气管位置信息的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，以及连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；进而根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征，以根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。本专利技术通过连续采集监测区内车辆从车头到车尾的污染气体浓度时序数据，准确锁定车辆的尾气管区域位置，避免车身不规则结构对尾气检测的干扰，尾气检出率高，进而根据距离信息、排气管位置信息结合预设污染物浓度峰值修正模型，对污染物浓度峰值特征进行修正处理，使所得到的车辆尾气检测结果更精准。附图说明图1为本专利技术实施例提供的车辆尾气检测方法的应用环境图；图2为本专利技术实施例提供的一种车辆尾气检测方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的典型时序数据峰值图；图4为本专利技术实施例提供的生成预设尾气数据修正模型的步骤流程图；图5为本专利技术实施例提供的又一种车辆尾气检测方法的流程图；图6为本专利技术实施例提供的一种车辆尾气检测装置的结构框图；图7为本专利技术实施例提供的另一种车辆尾气检测装置的结构框图；图8为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。本专利技术实施例为了解决现有的道路重型货车的监管方法存在对柴油货车监测效果差、尾气检出率低的问题，提供了一种车辆尾气检测方法，通过当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的携带有排气管位置信息的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，以及连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；进而根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征，以根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。本专利技术通过连续采集监测区内车辆从车头到车尾的污染气体浓度时序数据，准确锁定车辆的尾气管区域位置，避免车身不规则结构对尾气检测的干扰，尾气检出率高，进而根据距离信息、排气管位置信息结合预设污染物浓度峰值修正模型，对污染物浓度峰值特征进行修正处理，使所得到的车辆尾气检测结果更精准。本专利技术可实现通过卡口的柴油货车尾气检测，可有效捕获车辆尾气烟团，避免现有遥感应用过程中受车辆复杂结构造成的挡光影响，提高尾气检测的检出率，降低误判。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆尾气检测方法，其特征在于，包括：/n当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，所述车辆信息携带有排气管位置信息；/n连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；/n根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征；/n根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆尾气检测方法，其特征在于，包括：
当响应到待检测车辆进入监测区时，获取所述待检测车辆的车辆信息以及所述待检测车辆与气体检测装置之间的距离信息，所述车辆信息携带有排气管位置信息；
连续获取所述气体检测装置在所述待检测车辆处于监测区时检测到的污染气体浓度信息，确定所述待检测车辆的污染气体浓度时序数据；
根据所述污染气体浓度时序数据，确定污染物浓度峰值特征；
根据所述距离信息、排气管位置信息以及预设污染物浓度峰值修正模型，对所述污染物浓度峰值特征进行修正处理，确定所述待检测车辆的车辆尾气检测结果。


2.根据权利要求1所述的车辆尾气检测方法，其特征在于，所述预设污染物浓度峰值修正模型的生成步骤，包括：
获取若干已知目标污染物浓度峰值特征的车辆样本；
获取所述车辆样本在监测区内通行时对应的排气管位置信息、与气体检测装置之间的距离信息以及与所述排气管位置信息、与气体检测装置之间的距离信息对应的响应污染物浓度峰值；
将所述车辆样本的排气管位置信息、与气体检测装置之间的距离信息以及响应污染物浓度峰值特征作为污染物浓度峰值修正模型的输入，目标污染物浓度峰值特征作为污染物浓度峰值修正模型的输出，训练并生成污染物浓度峰值修正模型。


3.根据权利要求1所述的车辆尾气检测方法，其特征在于，所述车辆尾气检测方法还包括：
获取所述待检测车辆符合预设车辆尾气排放标准的车辆信息；
根据所述预设车辆尾气排放标准的车辆信息以及预设的基于卷积神经网络建立的车辆尾气检测模型，确定标准车辆尾气数据，所述基于卷积神经网络建立的车辆尾气检测模型是通过预先采集的多个符合预设车辆尾气排放标准的车辆信息样本以及所述车辆信息样本对应的标准尾气排放数据样本经过卷积神经网络训练生成；
当判断所述待检测车辆的车辆尾气检测结果以及标准车辆尾气数据之间的差异值超过预设阈值时，则确定所述待检测车辆的尾气排放超标；
将所述待检测车辆的车辆信息上传至后台监管中心的服务器端平台。


4.根据权利要求3所述的车辆尾气检测方法，其特征在于，所述预设车辆尾气排放标准的车辆信息包括发动机转速、发动机扭矩、油耗、车速、发动机总运行时间、排气温度以及排气流量信息。


5.根据权利要求1所述的车辆尾气检测方法，其特征在于，所述待检测车辆的车辆信息包括车牌信息、车辆类型信息、速度信息、加速度信息、车辆通...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘英杰，陆超，徐锦坤，李亚楠，黄海生，姚德山，
申请(专利权)人：安徽宝龙环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34