一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，包括以下步骤：S1、构建OBD样本数据集；S2、进行数据分组并对排放数据进行处理；S3、重型柴油车辆排放动态表征；S4、根据S3建立的连续分布函数确定高排放车辆的排放阈值；S5、将根据遥感数据计算得出的NOx/CO<subgt;2</subgt;比值与排放阈值作对比，进行高排放车辆的判定。本发明专利技术实现了对高NOx排放重型车的高精准性识别和分类，确保监管的实时性与全面性，实现了数据处理自动化，可动态更新高排放重型车筛选阈值，使其更加准确，提高了筛选的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机动车排污监控，尤其涉及一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方法。

技术介绍

1、对高排放重型柴油车进行及时筛查和维护是机动车污染防治工作的核心。遥感检测系统和车载诊断系统(obd,on-board diagnostics)因其具有成本低廉且能够提供实时数据的特点而被用于对重型柴油车开展全天候、全方位的氮氧化物(nox,nitrogenoxides)排放监控。

2、然而，这两种技术在对机动车进行排污监控时存在一些显著局限性，主要表现在以下两个方面：一是覆盖不全面，由于obd系统中能够实现检测功能的相关传感器失灵或者数据传输过程中发生故障，许多重型柴油车上的obd数据不可获得，无法有效对高排放车辆进行监控；二是筛查不准确，遥感检测设备采集的车辆瞬时排放数据因外界环境影响存在偶发性高nox浓度记录，仅用单次瞬时排放数据筛查高排放车辆有可能造成错误识别。

技术实现思路

1、为了解决现有机动车排污监控技术存在的覆盖不全面和筛查不准确的问题，本专利技术提出一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述S11包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述S13包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述S2中数据分组包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于多源数据的高排重型柴油车识...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述s11包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，所述s13包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于多源数据的高排重型柴油车识别方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨卓倩，韩科，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：