CN113223294A

CN113223294A - 基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法

Info

Publication number: CN113223294A
Application number: CN202110496691.9A
Authority: CN
Inventors: 张洪军; 周学建; 赵晓东
Original assignee: China Jiliang University
Current assignee: China Jiliang University
Priority date: 2021-05-07
Filing date: 2021-05-07
Publication date: 2021-08-06
Anticipated expiration: 2041-05-07
Also published as: CN113223294B

Abstract

本发明公开了基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，包括将待核查区域内的汽车衡作为网络节点联网，上传相关数据信息；设定两台标准汽车衡；让多辆车先后经过这两台标准汽车衡，对计量数据进行统计分析，建立油耗与车辆总重关系模型；对上述关系模型进行修正得到修正模型；以标准汽车衡为基点、根据修正模型获得网络中先后两台汽车衡的偏差数据；对同一对汽车衡的若干偏差数据求取平均数作为该轮核查的校准数据；设定核查半径、极限偏差、以校准数据为核查基点、对半径范围区域内的汽车衡进行核查；将核查之后的汽车衡作为新一轮核查的标准汽车衡、重复上述步骤对待核查区域内的汽车衡进行逐轮核查。本方法准确且效率高。

Description

基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法

技术领域

本发明涉及衡器计量技术领域，具体为一种基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法。

背景技术

目前，动态公路汽车衡(以下简称汽车衡)广泛应用于公路计重收费和超限超载检测。汽车衡工作环境恶劣、使用频率高，为保证测量数据准确可靠，需要进行周期检定。

汽车衡检测现场车流量大、车速快，环境恶劣，检测人员现场工作强度大，危险性高。随着计算机和自动化技术的发展，汽车衡检定现场记录逐渐由计算机采集代替人工记录，减少人员工作量的同时，避免了人为书写疏漏和误差计算错误的情况。尽管如此，大吨位检衡车上路行驶和现场检测成本比较高，并且由于现场检测需要临时封闭车道，给道路通行造成影响。另外，受安装条件、当地气候和自身质量等影响，道路上安装的汽车衡长期稳定性情况不同，有的性能可保证长期稳定，有的在检定周期内其计量误差已经超出指标要求。

为了在检定周期内更多了解汽车衡计量性能，可以进行设备期间核查。

例如安排重量已知的检衡车上路行驶并经过所需核查的汽车衡，了解汽车衡测量数据准确度是否超标，发现一部分汽车衡称重异常，则需进行检定校准。

另外也有采用特定车辆进行辅助检测，即在公路日常运营中，通过检查某些特定车辆(例如登记有轴型、车辆整备质量等车辆基础信息的公务车、军警车、路政施救车等)通行流水记录，可发现一部分汽车衡称重异常，则需进行检定校准。

上述两种期间核查方法中，存在下述缺点：

(1)采用检衡车上路巡检，会增加计量成本；

(2)利用特定车辆数据进行辅助检测，只能发现部分问题(较大负偏差)，信息量非常有限。

发明内容

本发明的目的是提供基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，可以解决上述技术问题中的一个或是多个。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案如下：

基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，包括

(1)将待核查区域内的汽车衡作为网络节点联网，每一网络节点记录并上传经过车辆的车辆信息以及对应的车辆重量；

(2)设定两台标准汽车衡，其中一台位于某个收费站入口，第二台位于另一收费站出口；让多辆车先后经过这两台标准汽车衡，对计量数据进行统计分析，建立油耗与车辆总重关系模型；

(3)对步骤(2)中的油耗与车辆总重关系模型进行修正得到修正模型；

(4)以标准汽车衡为基点、根据修正模型获得网络中先后两台汽车衡的偏差数据；

(5)对同一对汽车衡的若干偏差数据求取平均数作为该轮核查的校准数据；

(6)设定核查半径、极限偏差、以步骤(5)的校准数据为核查基点、对半径范围区域内的汽车衡进行核查；

(7)将步骤(6)核查之后的汽车衡作为新一轮核查的标准汽车衡、重复步骤(4)—步骤(6)对待核查区域内的汽车衡进行逐轮核查。

进一步的：对步骤(3)中采用3σ方法剔除问题数据和可疑数据，获得单位里程油耗的修正模型。

进一步的：在步骤(4)中的先后两台汽车衡为同一辆车经过的、分别位于收费站的进口处的汽车衡和出口处的汽车衡。

进一步的：对步骤(6)中的核查半径设定车辆的行使时间阈值。

进一步的：各汽车衡所测量的车辆重量的增减只与油耗相关。

进一步的：通过步骤(5)中的校准数据可以对核查半径内的所有汽车衡进行网络校准。

本发明的技术效果是：

本发明公路网中的汽车衡称重数据实现联网，大量社会车辆将公路网中汽车衡联系起来，充分利用这些数据，对其进行深入挖掘，在不增加额外成本或以很小成本实现对使用中的汽车衡进行计量性能期间核查。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

在附图中：

图1高速公路网和汽车衡关系示意图；

图2第一轮计算后结果；

图3第二轮计算后结果——本轮计算与6号出口汽车衡相关的入口汽车衡数据关联；

图4第二轮计算后结果——本轮计算与8号出口汽车衡相关的入口汽车衡数据关联；

图5第三轮计算后结果。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的不当限定。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，包括

在本发明中，通过设定标准汽车衡，同时通过统计全网汽车衡的数据，建立在核查半径(距离阈值)内、时间阈值内的两台不同汽车衡的关系；车辆重量的关系只与油耗的变化相关，通过有效数据对油耗的变化做修正，提高关系准确率；以标准汽车衡为基点不断辐射到全网汽车衡，进而获得全网任意两站点的汽车衡偏差数据，再通过设定极限偏差可以核查任意站点的称重值是否符合规定。

在核查过程中，由于各汽车衡的称重数据上传到网络，因此可以通过步骤(5)中的校准数据对相关或是相应的汽车衡进行校准，核查的同时校准，提高核查效率。

下面以具体的实施例做详细的解释说明：

首先，将一定区域内高速公路网中各收费站或检测站汽车衡作为网络节点，其中至少两台汽车衡是标准汽车衡，标准汽车衡是经过检定或校准，其称量结果是可信的、准确的；这两台标准汽车衡，其中一台位于某个收费站入口，第二台位于距离适中的另一收费站出口；两个标准汽车衡的距离在距离阈值、时间阈值内；

第二，当某社会车辆(载重汽车)先后经过网络中两个汽车衡时，两个汽车衡分别称量出其重量，同时车牌识别***识别车辆信息；

针对这同一车辆、同一路段两个汽车衡多次计量数据进行统计，进而可以获得两汽车衡的偏差数据，对多辆车的所获得偏差数据求取平均数；

然后对全网的汽车衡进行编号，编号原则是需区分是安装于收费站入口还是出口。

在本实施例中将入口汽车衡编号为单数，出口汽车衡为偶数。

并将位于入口处的标准汽车衡的编号定为1号，将位于出口处的标准汽车衡编号定为2号。

对于分析前的一些情况说明：由于本发明中设定的是车重量的变化只与油耗有关，因此如果两个汽车衡距离太远，中间必然会加油，数据的不确定度增大，为此，可设定两个汽车衡之间距离阈值d_cr(核查半径)，该距离阈值可以保证车辆重量的变化是油耗影响的；可以调取小于该距离阈值的数据用于计算，每一轮对于汽车衡的核查以阈值为半径展开。

另外，即便距离符合要求，但如果耗时超过正常时间很多，说明中间出现堵车等意外情况可能性增大，会造成燃油额外增加，该数据应该剔除，为此，需设定卡车行驶速度阈值V_cr，耗时阈值Δt_ij,cr＝d_ij/V_cr。

高速公路网络中两个收费站之间可以有不同的路径，但考虑一般司机会选择最短路径，因此，计算中需要任意两个收费站之间的最短行驶距离。直接给出任意两个收费站之间最短距离是很困难的，但是可以给出每个收费站(汽车衡)临近收费站(汽车衡)之间距离是可以做到的，然后采用蚁群算法等可以获得任意两个入口和出口汽车衡之间的最短距离d_ij。

第三，为了模型建立过程中分析方便，引入如下记号：

m--网络中汽车衡数量；

n-卡车数量；

d_ij-两个汽车衡之间的最短距离；

-卡车k第s次经过i-j路段，第i号汽车衡称量数据；

-卡车k第s次经过i-j路段，第j号汽车衡称量数据；

-卡车k第s次经过i-j路段，两个汽车衡称量数据之差，

-卡车k第s次经过i-j路段第i号汽车衡的时间；

-卡车k第s次经过i-j路段第j号汽车衡的时间；

-卡车k第s次经过i-j路段的耗时，

由于在本发明中是假设卡车油耗为车辆总重的函数，单位里程油耗记为e＝(W)，因此任意两个汽车衡称量数据之差为：

第四步，需要调取所有入口的标准汽车衡的有效数据

所有出口的标准汽车衡的有效数据

再计算出

然后根据上述有效的测量数据，并采用3σ方法剔除问题数据和可疑数据，计算获得单位里程油耗计算函数e＝(W)。

第五步，以1号汽车衡为基准点，以距离阈值d_cr为半径搜寻所有标号为双号的出口汽车衡，根据公式(1)计算上述搜到的每一个汽车衡的理论

值(先后两台汽车衡之间的偏差数据)，再将本步骤中的所有理论数据求取平均数即

(若干辆汽车先后经过相同两台汽车衡的偏差数据的平均值)，该平均值即为校准数据，式中：k∈(所调取的卡车编号)，N为总累加次数。

对每一个待核查的汽车衡设定一个极限偏差[ΔW_i]，当实际测量值与基准理论数据的差距超过此值时，认定该汽车衡为问题汽车衡。

如图1——5所示，展示了以标准汽车衡为中心，以阈值(距离阈值、时间阈值、速度阈值)为半径的核查过程，在第一轮核查之后，再以第一轮中没有问题的汽车衡为中心继续下一轮核查，跳过已经核查的汽车衡，直到本区域中的所有汽车衡都核查结束。

对于上述结束以标准汽车衡(标号为1的入口标准汽车衡)为中心的核查之后，搜寻所有距离某出口汽车衡(第j号)不超过dcr的入口汽车衡(1号汽车衡除外)。如图3、图4所示，与6号汽车衡关联的汽车衡有3号、7号和11号，与8号汽车衡关联的汽车衡有3号、5号、9号、11号等5个汽车衡。调取所有的有效称量数据，计算

(i∈所选入口汽车衡编号集)，并计算平均值

该平均值即为本轮核查的校准数据，式中：k∈(所调取的卡车编号)，N为总累加次数；针对这一轮每一个出口汽车衡进行计算处理后，得到与第i号入口汽车衡有关的多个

(j为所有本轮计算中涉及的所有可能值)，取所有

的算数平均值作为偏差数据，对第i号入口汽车衡进行核查与校准。偏差数据超过极限偏差时，该汽车衡标记为问题汽车衡，并不再用于后续计算。

针对上一轮计算中涉及的每一个入口汽车衡进行数据调取和分析。例如，对于入口汽车衡i，搜寻距离该汽车衡不超过d_cr的所有出口汽车衡，剔除前几轮已经核查过的出口汽车衡。参照第3和第4步骤，完成这一轮出口汽车衡的核查与校准。图5所示，本轮计算，4号、10号、12号等7个汽车衡得到核查，其中12号偏差超限，标记为问题汽车衡。

交替重复上述多轮计算，可完成所有网络内汽车衡的核查。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：包括

2.根据权利要求1所述的基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：对步骤(3)中采用3σ方法剔除问题数据和可疑数据，获得单位里程油耗的修正模型。

3.根据权利要求1所述的基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：在步骤(4)中的先后两台汽车衡为同一辆车经过的、分别位于收费站的进口处的汽车衡和出口处的汽车衡。

4.根据权利要求1所述的基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：对步骤(6)中的核查半径设定车辆的行使时间阈值。

5.根据权利要求1所述的基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：各汽车衡所测量的车辆重量的增减只与油耗相关。

6.根据权利要求1所述的基于社会车辆大数据的高速公路汽车衡期间核查方法，其特征在于：通过步骤(5)中的校准数据可以对核查半径内的所有汽车衡进行网络校准。