CN110470570B - 用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及***，根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，并根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值；根据计算结果判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；当实际密度在理论密度阈值范围内，且实际重量在理论重量阈值范围内时，无违规装载。本发明减少了稽查员开厢验货的频次，提高了鲜活农产品运输车辆违规装载查验的准确度，降低了稽查员工作强度。

Description

用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及***

技术领域

本发明属于车载货物检测技术领域，具体涉及一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及***。

背景技术

2009年实施的在全国范围内免收整车合法装载鲜活农产品车辆的通行费政策，为降低运输费用和促进农民增收创造了良好的政策环境。据23个省(区、市)高速公路联网收费数据统计，2018年鲜活农产品运输车辆的车流量占高速公路货车总车流量的4.55％，增幅在逐步扩大。但是目前高速公路收费站(或入口治超站)的“绿色通道”内还存在着不规范混装运输来逃漏通行费的现象，延缓了收费车道通行节奏，增加了开厢稽查工作难度。

现有的鲜活农产品货物查验方法主要有：

人工查验法：采取触摸与嗅闻法、扦插货物法对绿通货物进行开厢检查，此法耗费精力大，容易损坏货物，对收费人员执行能力要求高，而且大大影响了通行效率。

货物透视成像检查法：部分省界收费站安装钴-60货物透视成像设备，单台设备购置费用预计为150万以上，此法资金投入大、维护成本高，且设备对鲜活农产品货物的辐射剂量还需要经过严密论证。

目前收费站还缺乏一种设备成本低、检测速度快、结果准确且有效减少开厢率的鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及其***。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供了一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法及***，其目的在于提高鲜活农产品运输车辆的查验精度，有效减少开厢率，减少收费站稽查人员劳动量。

为解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案予以解决：

一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并测量待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的实际重量；

根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，并根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值；

判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；

当实际密度在理论密度阈值范围内，且实际重量在理论重量阈值范围内时，无违规装载；否则，违规装载。

进一步地，所述鲜活农产品的理论密度判定模型为：第一理论密度判定模型∩第二理论密度判定模型；

所述第一理论密度判定模型为：

按照鲜活农产品类别，建立鲜活农产品密度数据库，每一类鲜活农产品密度数据均服从正态分布ρ～N(μ,σ²)，根据大数定律和中心极限定律有：

给定置信度的鲜活农产品密度

的置信区间为第一理论密度判定模型，如下：

其中：μ为鲜活农产品密度期望；σ为鲜活农产品密度标准差；t为正态分布分位数；n为鲜活农产品密度数据个数；

所述第二理论密度判定模型为：

其中：ρ_s为鲜活农产品密度上限阈值；ρ_x为鲜活农产品密度下限阈值；m_L为车辆总重限值；m₀为车辆整备重量；V₀为车厢有效容积；合理装载的鲜活农产品货物始终存在着一对由ρ_s与ρ_x组成的判定范围。

进一步地，所述车厢前部承重轴组的理论重量判定模型为：

其中，m_it为第i轴组理论重量，第i轴组指车厢前部承重轴组；m_i0为空车状态下第i轴组重量；l_i为第i与第i+1轴组间的水平距离；l_r,i+1为第i+1轴组中心到车厢尾端的水平距离；l为车厢长度；V₀为车厢有效容积；ρ为鲜活农产品密度；当车型为6×2货车、8×4货车和6×4牵引车+3联轴半挂车时，i＝2；当车型为4×2货车时，i＝1；当车型为6×2牵引车+3联轴半挂车时，i＝3。

进一步地，车厢有效容积V₀为

其中：l为车厢长度；l_a为车厢尾板平均厚度；w为车厢宽度；w_b为车厢侧壁平均厚度；h(l)为鲜活农产品货物高度的拟合函数；h_b为车厢底板平均厚度；h_a为车厢底板高度。

进一步地，待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度计算方法为：

通过称重设备测量整车重量，查看车辆行驶证获得车辆整备重量，从而获得鲜活农产品货物重量；根据车厢有效容积和鲜活农产品货物重量，得到鲜活农产品货物的实际密度。

进一步地，将无违规装载车辆装载的鲜活农产品密度输入鲜活农产品密度数据库，不断更新密度数据库。

进一步地，利用激光扫描设备采集待查验车辆的外廓尺寸数据，包括待查验车辆的车厢长度、车厢宽度、车厢高度/货物堆码高度、车厢底板高度和各轴组之间的水平距离。

一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***，包括车辆外廓尺寸检测设备、称重设备、鲜活农产品密度存储模块、高速公路联网收费数据存储模块和处理器；

所述处理器内预设有鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型；

所述车辆外廓尺寸检测设备用于采集待查验车辆的外廓尺寸数据，并将采集的数据发送给处理器；

所述称重设备用于采集待查验车辆的各轴组重量数据，并将采集的数据发送给处理器；

所述高速公路联网收费数据存储模块用于查询待查验车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量，并将查询的数据发送给处理器；

所述处理器用于根据获取的待查验车辆的外廓尺寸数据、待查验车辆的各轴组重量数据、待查验车辆的整备质量以及车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并根据预设的鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值和待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值，判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；

所述鲜活农产品密度存储模块用于存储鲜活农产品的货物密度。

进一步地，所述鲜活农产品的理论密度判定模型为：第一理论密度判定模型∩第二理论密度判定模型；

所述第一理论密度判定模型为：

按照鲜活农产品类别，建立鲜活农产品密度数据库，每一类鲜活农产品密度数据均服从正态分布ρ～N(μ,σ²)，根据大数定律和中心极限定律有：

给定置信度的鲜活农产品密度

的置信区间为第一理论密度判定模型，如下：

其中：μ为鲜活农产品密度期望；σ为鲜活农产品密度标准差；t为正态分布分位数；n为鲜活农产品密度数据个数；

所述第二理论密度判定模型为：

其中：ρ_s为鲜活农产品密度上限阈值；ρ_x为鲜活农产品密度下限阈值；m_L为车辆总重限值；m₀为车辆整备重量；V₀为车厢有效容积；合理装载的鲜活农产品货物始终存在着一对由ρ_s与ρ_x组成的判定范围；

所述车厢前部承重轴组的理论重量判定模型为：

其中，m_it为第i轴组理论重量，第i轴组指车厢前部承重轴组；m_i0为空车状态下第i轴组重量；l_i为第i与第i+1轴组间的水平距离；l_r,i+1为第i+1轴组中心到车厢尾端的水平距离；l为车厢长度；V₀为车厢有效容积；ρ为鲜活农产品密度；当车型为6×2货车、8×4货车和6×4牵引车+3联轴半挂车时，i＝2；当车型为4×2货车时，i＝1；当车型为6×2牵引车+3联轴半挂车时，i＝3。

进一步地，所述车辆外廓尺寸检测设备至少包括三个激光扫描器，分别为第一激光扫描器、第二激光扫描器和第三激光扫描器，第一激光扫描器和第二激光扫描器分别安装在车道两侧；第三激光扫描器安装在车道的正中间；每个激光扫描器的扫描角度至少为180°，扫描频率至少为50Hz；

第一激光扫描器扫描后能够得到车厢的宽度参数和车厢高度/货物堆码高度参数；第二激光扫描器扫描后能够得到车厢底板高度参数和车辆各轴组间的水平距离参数；第三激光扫描器扫描后能够得到车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数，处理器根据车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数拟合出沿车厢长度方向的货物高度函数。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：本发明通过计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并测量待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的实际重量；然后根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，并根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值；根据计算结果判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；当实际密度在理论密度阈值范围内，且实际重量在理论重量阈值范围内时，无违规装载；否则，违规装载。由此可见，本发明减少了稽查员开厢验货的频次，提高了鲜活农产品运输车辆违规装载查验的准确度，降低了稽查员工作强度，收费站可以适当减少“绿色通道”岗位配备，节约资金投入；开厢验货频次降低还可以有效地提高“绿色通道”通行效率。

本发明一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***，预计单套投入资金20万元～25万元，该设备前期投入资金和后期维护成本比钴-60货物透视成像设备小，而且设备对货物和工作人员不会产生辐射。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式中的技术方案，下面将对具体实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***的激光扫描传感器示意图；

图2为本发明实施例中用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***的激光扫描传感器示意图；

图3为本发明实施例中用于鲜活农产品运输车辆装载合规性查验方法的流程图；

图4为本发明实施例中用于鲜活农产品运输车辆装载合规性查验***的框图；

图5为运输鲜活农产品货车的主要车型结构示意图；

图6为实施例中8×4货车建立车厢前部承重轴组的理论重量判定模型的原理示意图。

图中：1-第一激光扫描器；2-第二激光扫描器；3-第三激光扫描器；11-第一立杆；22-第二立杆；33-门架；a-4×2载货车，b-6×2载货车，c-8×4载货车，d-6×2牵引车+3联轴半挂车，e-6×4牵引车+3联轴半挂车。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

结合图1、图2以及图4所示，本发明一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***，包括车辆外廓尺寸检测设备、称重设备、鲜活农产品密度存储模块、高速公路联网收费数据存储模块和处理器。

处理器内预设有鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型；车辆外廓尺寸检测设备用于采集待查验车辆的外廓尺寸数据，并将采集的数据发送给处理器。

具体的，车辆外廓尺寸检测设备至少包括三个激光扫描器，分别为第一激光扫描器1、第二激光扫描器2和第三激光扫描器3，第一激光扫描器1和第二激光扫描器2分别安装在车道两侧，垂直车辆行驶方向扫描车辆；第三激光扫描器3安装在车道的正中间，平行于车辆行驶方向扫描车辆；每个激光扫描器的扫描角度至少为180°，扫描频率至少为50Hz。在本发明的实施方式中，第一激光扫描器1安装在第一立杆11上，第一立杆11的高度应确保第一激光扫描器1离地面高度大于6.0m，第二激光扫描器2安装在第二立杆22上，第二立杆22的高度应确保第二激光扫描器2离地面高度为1.5m，第三激光扫描器3安装在门架33上，门架33的高度应确保第三激光扫描器3离地面高度大于6.5m，第一立杆11和门架33的距离大于24.0m。

第一激光扫描器1扫描后能够得到车厢的宽度参数和车厢高度/货物堆码高度参数；第二激光扫描器2扫描后能够得到车厢底板高度参数和车辆各轴组间的水平距离参数；第三激光扫描器3扫描后能够得到车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数，处理器根据车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数拟合出沿车厢长度方向的货物高度函数。

称重设备用于采集待查验车辆的各轴组重量数据，并将采集的数据发送给处理器。高速公路联网收费数据存储模块用于查询待查验车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量，并将查询的数据发送给处理器；处理器用于根据获取的待查验车辆的外廓尺寸数据、待查验车辆的各轴组重量数据、待查验车辆的整备质量以及车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并根据预设的鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值和待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值，判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；鲜活农产品密度存储模块用于存储鲜活农产品的货物密度。

具体的，车辆外廓尺寸检测设备是基于脉冲激光测距原理的，由激光扫描传感器和中央数据采集控制器组成，高速公路收费站出口布置有收费网络，将车辆外廓尺寸检测设备的中央数据采集控制器通过网络接口与收费网络有线连接，将称重设备的中央数据采集控制器通过网络接口与收费网络有线连接。

高速公路联网收费数据存储模块至少包括车牌信息和轴组重量数据段。

鲜活农产品货物密度数据库用于存储已发布的137类鲜活农产品的货物密度；鲜活农产品货物密度数据库至少包括货物品类、车厢形式和鲜活农产品货物密度字段。

作为本发明的另一优选实施例，***还包括：反馈模块，用于收集稽查员对开厢验货结果的反馈信息，并根据反馈信息自动更新鲜活农产品货物密度数据库。

作为本发明的某一实施方式，本发明一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，首先通过在收费站的现场调查以及激光测距结果的反复迭代，建立137种鲜活农产品货物密度数据库。

具体地，现场量取不同厢型货车的车厢壁板厚度，部分测量结果见表1。

表1不同厢型的壁板平均厚度和车厢底板高度

在高速公路收费站“绿色通道”上安装车辆外廓尺寸检测设备，当鲜活农产品运输车辆通过时采集车辆外廓尺寸数据，并将采集的数据发送给处理器，处理器通过整合过滤算法，得到车厢长度、车厢宽度和车厢底板高度，并拟合出沿车厢长度方向的货物高度函数。

由此可得，车厢有效容积为

式中：V₀为车厢有效容积；l为车厢长度；l_a为车厢尾板平均厚度；w为车厢宽度；w_b为车厢侧壁平均厚度；h(l)为货物高度的拟合函数；h_b为车厢底板平均厚度；h_a为车厢底板高度。

高速公路收费站的称重设备可以称得整车各轴组重量，由各轴组重量叠加计算货车总重；查看车辆行驶证获得车辆整备重量(或空车重量)，从而获得鲜活农产品货物重量；运用所获得的车厢有效容积和鲜活农产品货物重量，得到货物密度。

同时，通过现场调查获取所承运的鲜活农产品品类，将货物密度按照鲜活农产品品类进行分类存储，建立货物密度数据库。

然后，根据鲜活农产品货物密度数据库，建立鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型，具体的建立方法分别如下：

鲜活农产品的理论密度判定模型为：第一理论密度判定模型∩第二理论密度判定模型，即第一理论密度判定模型与第二理论密度判定模型求取交集；

第一理论密度判定模型建立过程如下：

统计鲜活农产品货物密度的分布情况。据统计，已发布的137类鲜活农产品货物密度均服从正态分布ρ～N(μ,σ²)，根据大数定律和中心极限定律有

对给定置信度的货物密度

的置信区间为

式中：μ为货物密度期望；σ为货物密度标准差；t为正态分布分位数；n为货物密度数据个数。

将给定置信度的货物密度的置信区间作为鲜活农产品货物密度判定的阈值范围之一，即第一理论密度判定模型。

第二理论密度判定模型建立过程如下：

按照交公路发[2010]715号文件的要求：装载的鲜活农产品应占车辆核定载质量或车厢容积的80％以上，混装的其他农产品不超过车辆核定载质量或车厢容积20％，考虑收费站称重设备的误差，对超载超限幅度不超过5％的绿色通道车辆，视为合理装载车辆，免征收通行费。

假设货物装载到车厢体积上限阈值100％(下限阈值80％)时刚好达到车辆总重限值的105％(下限阈值80％)，确定免征通行费合理装载要求下的货物密度上限、下限阈值，作为货物密度判定的另一阈值范围。

V₀ρ_s＝105％m_L-m₀ (3)

80％V₀ρ_x＝80％(m_L-m₀) (4)

式中：ρ_s为鲜活农产品货物密度上限阈值；ρ_x为鲜活农产品货物密度下限阈值；m₀为车辆整备重量；m_L为总重限值。

合理装载的鲜活农产品货物始终存在着一对由ρ_s与ρ_x组成的判定范围，即第二理论密度判定模型：

联立式(2)与式(5)，取上述鲜活农产品货物密度阈值范围的交集作为鲜活农产品货物密度的合理判定范围[ρ_down,ρ_up]，即鲜活农产品货物密度判定模型。

车厢前部承重轴组的理论重量判定模型建立过程如下：

分析高速公路联网收费数据可得：鲜活农产品承运车型主要有5种，5种货车的车型结构如图5所示。a为4×2载货车，b为6×2载货车，c为8×4载货车，d为6×2牵引车+3联轴半挂车，e为6×4牵引车+3联轴半挂车。

整车一般含有2～4个轴组，从车头向后按照是否并装联轴依次定义轴组序号，将整车重量划分为若干个轴组重量。

出于藏匿心理，违规混装的货物常被放置在车厢最前端，导致车厢前部承重轴组的重量与其理论重量值之间存在较大偏差。

如图5所示，6×2货车、8×4货车、6×4牵引车+3联轴半挂车，车厢前部承重轴组均为第2轴组；6×2牵引车+3联轴半挂车，车厢前部承重轴组为第3轴组；4×2货车，车厢前部承重轴组为第1轴组。

下面以8×4货车为例，说明其车厢前部承重轴组的理论重量判定模型建立过程，如下：

8×4货车由3个轴组组成，车厢前部承重轴组为第2轴组，第2轴组的理论重量为空车状态下第2轴组重量与货物施加在第2轴组上的重量之和。

m_2t＝m₂₀+m_2g (6)

式中：m_2t为第2轴组理论重量；m₂₀为空车状态下第2轴组重量；m_2g为货物施加在第2轴组上的重量。

高速公路收费站的称重设备可以检测到车牌信息，在高速公路联网收费数据库中通过车牌信息获取车辆空车状态下的第2轴组重量m₂₀。

以货物为研究对象，假设货物在车厢内均匀分布，8×4货车受力情况如图6所示：

以第3轴组中心(第3轴与第4轴轴心连线的中心位置)划定轴距，图6中：l_g为货物堆放长度；l为车厢长度；l₂为第2、第3轴组间的水平距离；l_r3为第3轴组中心到货厢尾端的水平距离。

按照刚体静力学原理，将货物分为第2与第3轴组间和第3轴组后两个部分：第一部分货物施加在第2轴组上的重量为第2、第3轴组间货物重量的50％，第二部分货物对第2轴组产生了反向杠杆力，则货物施加在第2轴组上的重量为

按照规定，货物装载体积范围为[80％，100％]，货物长度l_g应至少为货厢长度l的0.8倍～1.0倍时才使货物体积达到80％以上，令l_g与l的比值为k，则k应介于0.8～1.0之间，第2轴组的合理重量判定域为

公式(8)即8×4货车车厢前部承重轴组的理论重量判定模型。

其他车型轴组重量判定模型的建立过程与8×4货车类似，结果如下：

6×2货车、6×4牵引车+3联轴半挂车的车厢前部承重轴组的理论重量判定模型与8×4货车相同。

4×2货车轴组重量判定模型为：

式中，m_1t为第1轴组理论重量；m₁₀为空车状态下第1轴组重量；l₁为第1、第2轴组间的水平距离；l_r2为第2轴组中心到货厢尾端的水平距离。

6×2牵引车+3联轴半挂车轴组重量判定模型为：

式中，m_3t为第3轴组理论重量；m₃₀为空车状态下第3轴组重量；l₃为第3、第4轴组间的水平距离；l_r4为第4轴组中心到货厢尾端的水平距离。

综上可得，车厢前部承重轴组的理论重量判定模型为：

式中，m_it为第i轴组理论重量；m_i0为空车状态下第i轴组重量；l_i为第i、第i+1轴组间的水平距离；l_r,i+1为第i+1轴组中心到货厢尾端的水平距离；当货车车型为6×2货车、8×4货车和6×4牵引车+3联轴半挂车时，i＝2；当车型为4×2货车时，i＝1；当车型为6×2牵引车+3联轴半挂车时，i＝3。

建立好上述的鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型后，根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，并根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值；

判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；

当实际密度在理论密度阈值范围内，且实际重量在理论重量阈值范围内时，无违规装载；否则，违规装载。

具体的，当待查验车辆驶入高速公路收费站“绿色通道”时，采集上述待查验车辆的查验信息，具体为：在高速公路收费站“绿色通道”上安装车辆外廓尺寸检测设备，当待查验车辆驶入查验车道时，第一激光扫描器1扫描后可以得到车厢的宽度参数和车厢高度/货物堆码高度参数；第二激光扫描器2扫描后可以得到车厢底板高度参数和车辆各轴组间的水平距离参数；第三激光扫描器3扫描后可以得到车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数；处理器根据车厢的长度参数和车厢高度/货物堆码高度参数拟合出沿车厢长度方向的货物高度函数并计算车厢有效容积。高速公路收费站称重设备获取车辆各轴组重量信息。

稽查员询问驾驶员承运货物种类，通过查看车辆行驶证获得待查验车辆整备重量(或空车重量)，按照GB1589-2016获得车辆总重限值。

作为本发明的某一优选实施例，第一激光扫描器1还能够根据高度尺寸参数自动识别车厢形式，比如厢式或栅栏式。高速公路收费站称重设备还可获取车辆车牌信息和轴型信息。

最后，判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度和待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的实际重量是否位于合理判定范围内，得到最终处理结果，具体如下：

鲜活农产品运输车辆装载合规性查验***根据上述查验信息获取货物实际密度和车厢前部承重轴组实际重量。根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆合理装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆合理装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值。

当待查验车辆的货物密度位于合理装载的鲜活农产品货物密度范围内，且待查验车辆的车厢前部承重轴组实际重量位于车厢前部承重轴组的合理重量判定域内时，判定待查验车辆为非违规车辆，此时稽查员抬杆放行；否则，视为违规装载车辆，开厢验货。

例如，待查验车辆1装载胡萝卜，根据鲜活农产品货物密度模型确定合理装载的货物密度范围是[292，318]，单位是kg/m³，***计算出的货物密度实际值为305kg/m³，即根据鲜活农产品货物密度判定模型，该车辆被判定为“合理”；根据轴组重量判定模型确定车厢前部承重轴组合理重量判定域为[9.323,10.963]，单位是t，称重设备测量到的车厢前部承重轴组实际重量为10.283t，在合理重量判定域内；综上，确定待查验车辆1无违规装载，稽查员抬杆放行。

当待查验车辆承运的货物密度超出合理装载的货物密度范围，和/或待查验车辆的车厢前部承重轴组实际重量超出车厢前部承重轴组的合理重量判定域时，稽查员需要对待查验车辆进行开厢验货。

例如，待查验车辆2装载苹果，根据鲜活农产品货物密度模型确定合理装载的货物密度范围是[237，275]，单位是kg/m³，***计算出的货物密度实际值为323kg/m³，即根据鲜活农产品货物密度判定模型，该车辆被判定为“怀疑”；根据轴组重量判定模型确定车厢前部承重轴组合理重量判定域为[10.406，11.999]，单位是t，称重设备测量到的车厢前部承重轴组实际重量为12.54t，不在合理重量判定域内。那么，稽查员需要对待查验车辆2进行开厢验货，进一步检查。

又例如，待查验车辆3装载辣椒，根据鲜活农产品货物密度模型确定合理装载的货物密度范围是[181，209]，单位是kg/m³，***计算出的货物密度实际值为208kg/m³，即根据鲜活农产品货物密度判定模型，该车辆被判定为“合理”；根据轴组重量判定模型确定车厢前部承重轴组合理重量判定域为[8.085，9.365]，单位是t，称重设备测量到的车厢前部承重轴组实际重量为10.93t，不在合理重量判定域内。那么，稽查员需要对待查验车辆3进行开厢验货，进一步检查。

在示例性实施例中，查验方法还包括：收集稽查员对开厢验货结果的反馈信息，根据反馈信息自动更新鲜活农产品货物密度数据库。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，其特征在于：计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并测量待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的实际重量；

根据鲜活农产品的理论密度判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值，并根据待查验车辆车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值；

判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；

当实际密度在理论密度阈值范围内，且实际重量在理论重量阈值范围内时，无违规装载；否则，违规装载；

所述鲜活农产品的理论密度判定模型为：第一理论密度判定模型∩第二理论密度判定模型；

所述第一理论密度判定模型为：

按照鲜活农产品类别，建立鲜活农产品密度数据库，每一类鲜活农产品密度数据均服从正态分布ρ～N(μ,σ²)，根据大数定律和中心极限定律有：

给定置信度的鲜活农产品密度

的置信区间为第一理论密度判定模型，如下：

其中：μ为鲜活农产品密度期望；σ为鲜活农产品密度标准差；t为正态分布分位数；n为鲜活农产品密度数据个数；

所述第二理论密度判定模型为：

其中：ρ_s为鲜活农产品密度上限阈值；ρ_x为鲜活农产品密度下限阈值；m_L为车辆总重限值；m₀为车辆整备重量；V₀为车厢有效容积；合理装载的鲜活农产品货物始终存在着一对由ρ_s与ρ_x组成的判定范围；

所述车厢前部承重轴组的理论重量判定模型为：

其中，m_it为第i轴组理论重量，第i轴组指车厢前部承重轴组；m_i0为空车状态下第i轴组重量；l_i为第i与第i+1轴组间的水平距离；l_r,i+1为第i+1轴组中心到车厢尾端的水平距离；l为车厢长度；V₀为车厢有效容积；ρ为鲜活农产品密度；当车型为6×2货车、8×4货车和6×4牵引车+3联轴半挂车时，i＝2；当车型为4×2货车时，i＝1；当车型为6×2牵引车+3联轴半挂车时，i＝3。

2.根据权利要求1所述的一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，其特征在于，车厢有效容积V₀为

其中：l为车厢长度；l_a为车厢尾板平均厚度；w为车厢宽度；w_b为车厢侧壁平均厚度；h(l)为鲜活农产品货物高度的拟合函数；h_b为车厢底板平均厚度；h_a为车厢底板高度。

3.根据权利要求2所述的一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，其特征在于，待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度计算方法为：

通过称重设备测量整车重量，查看车辆行驶证获得车辆整备重量，从而获得鲜活农产品货物重量；根据车厢有效容积和鲜活农产品货物重量，得到鲜活农产品货物的实际密度。

4.根据权利要求3所述的一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，其特征在于，将无违规装载车辆装载的鲜活农产品密度输入鲜活农产品密度数据库，不断更新密度数据库。

5.根据权利要求4所述的一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验方法，其特征在于，利用激光扫描设备采集待查验车辆的外廓尺寸数据，包括待查验车辆的车厢长度、车厢宽度、货物堆码高度、车厢底板高度和各轴组之间的水平距离。

6.一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***，其特征在于：应用于如权利要求1～5任一项所述的查验方法，包括车辆外廓尺寸检测设备、称重设备、鲜活农产品密度存储模块、高速公路联网收费数据存储模块和处理器；

所述处理器内预设有鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型；

所述车辆外廓尺寸检测设备用于采集待查验车辆的外廓尺寸数据，并将采集的数据发送给处理器；

所述称重设备用于采集待查验车辆的各轴组重量数据，并将采集的数据发送给处理器；

所述高速公路联网收费数据存储模块用于查询待查验车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量，并将查询的数据发送给处理器；

所述处理器用于根据获取的待查验车辆的外廓尺寸数据、待查验车辆的各轴组重量数据、待查验车辆的整备质量以及车辆空车状态下的车厢前部承重轴组重量计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度，并根据预设的鲜活农产品的理论密度判定模型和车厢前部承重轴组的理论重量判定模型计算待查验车辆装载的鲜活农产品货物的理论密度阈值和待查验车辆装载鲜活农产品货物时车厢前部承重轴组的理论重量阈值，判断待查验车辆装载的鲜活农产品货物的实际密度是否在理论密度阈值范围内，并判断待查验车辆车厢前部承重轴组的实际重量是否在理论重量阈值范围内；

所述鲜活农产品密度存储模块用于存储鲜活农产品的货物密度。

7.根据权利要求6所述的一种用于鲜活农产品运输车辆装载合规性的查验***，其特征在于：所述车辆外廓尺寸检测设备至少包括三个激光扫描器，分别为第一激光扫描器(1)、第二激光扫描器(2)和第三激光扫描器(3)，第一激光扫描器(1)和第二激光扫描器(2)分别安装在车道两侧；第三激光扫描器(3)安装在车道的正中间；每个激光扫描器的扫描角度至少为180°，扫描频率至少为50Hz；

第一激光扫描器(1)扫描后能够得到车厢的宽度参数和货物堆码高度参数；第二激光扫描器(2)扫描后能够得到车厢底板高度参数和车辆各轴组间的水平距离参数；第三激光扫描器(3)扫描后能够得到车厢的长度参数和货物堆码高度参数，处理器根据车厢的长度参数和货物堆码高度参数拟合出沿车厢长度方向的货物高度函数。

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