CN115790804B - 动态汽车衡状态监测方法、介质、设备及装置 - Google Patents

动态汽车衡状态监测方法、介质、设备及装置 Download PDF

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CN115790804B CN202310079107.9A CN202310079107A CN115790804B CN 115790804 B CN115790804 B CN 115790804B CN 202310079107 A CN202310079107 A CN 202310079107A CN 115790804 B CN115790804 B CN 115790804B
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Abstract

本发明公开了一种动态汽车衡状态监测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息生成训练数据；基于训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将实时汽车衡称重数据和实时车辆状态数据输入到汽车衡状态检测模型中，以通过汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；能够对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。

Description

动态汽车衡状态监测方法、介质、设备及装置
技术领域
本发明涉及汽车衡检测技术领域，特别涉及一种动态汽车衡状态监测方法、介质、设备及装置。
背景技术
动态汽车衡，是一种不停车称重装置，其能够在车辆行驶状态下实现质量称量。动态汽车衡一般由秤台、偶数只均匀排布于秤台下方的称重传感器和称重仪表等组成。该动态汽车衡一般服役于烈日、雨雪、闪电、腐蚀液体等恶劣的户外环境中，且使用频次极高，每天甚至要承受上万次重型货车的加卸载冲击。其秤体结构（主要包括焊接结构、螺栓连接结构等）极易因疲劳、腐蚀、过载等因素发生裂纹，进而累积损伤，形成断裂。
相关技术中，在对动态汽车衡的状态进行监测时，大多是通过养护人员以定期巡检的方式来确定动态汽车衡的状态是否异常。这种方式下，需要耗费大量的人力和物力；并且，动态汽车衡状态异常无法被及时发现，容易因超载车辆失去有效监管而发生交通事故。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种动态汽车衡状态监测方法，能够对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种动态汽车衡状态监测装置。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种动态汽车衡状态监测方法，包括以下步骤：获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值。
根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测方法，首先，获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；接着，基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；然后，获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
在一些实施例中，所述历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，所述历史车辆状态数据包括所述历史称重数据对应的车辆历史车速信息，所述历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值。
在一些实施例中，所述历史车辆状态数据包括历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，所述实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，其中，获取实时车辆状态数据包括：获取实时车辆图像信息，并将所述实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过所述预设图像识别模型输出所述实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
在一些实施例中，所述训练数据包括训练集和验证集，其中，基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型包括：基于所述训练集进行模型的训练，以得到初始汽车衡状态检测模型；基于所述验证集对所述初始汽车衡状态检测模型进行测试，以得到相应的测试结果，并根据所述测试结果确定最终汽车衡状态检测模型。
在一些实施例中，该方法还包括：判断所述汽车衡实时状态值是否大于预设阈值；如果所述汽车衡实时状态值大于预设阈值，则认为汽车衡当前状态正常；如果所述汽车衡实时状态值小于等于所述预设阈值，则认为汽车衡当前状态异常，并生成相应的告警信息。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有动态汽车衡状态监测程序，该动态汽车衡状态监测程序被处理器执行时实现如上所述的动态汽车衡状态监测方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储动态汽车衡状态监测程序，以使得处理器在执行该动态汽车衡状态监测程序时，实现如上述的动态汽车衡状态监测方法，从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上所述的动态汽车衡状态监测方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器对动态汽车衡状态监测程序进行存储，以使得处理器在执行该动态汽车衡状态监测程序时，实现如上述的动态汽车衡状态监测方法，从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种动态汽车衡状态监测装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；训练模块，所述训练模块用于基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；监测模块，所述监测模块用于获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值。
根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测装置，通过设置获取模块用于获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；训练模块用于基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；监测模块用于获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
在一些实施例中，所述历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，所述历史车辆状态数据包括所述历史称重数据对应的车辆历史车速信息，所述历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值。
在一些实施例中，所述历史车辆状态数据包括历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，所述实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，所述监测模块还用于：获取实时车辆图像信息，并将所述实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过所述预设图像识别模型输出所述实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
附图说明
图1为根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测方法的流程示意图；
图2为根据本发明实施例的计算机设备的方框示意图；
图3为根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测装置的方框示意图。
实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1为根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测方法的流程示意图，如图1所示，该动态汽车衡状态监测方法包括以下步骤：
S101，获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息生成训练数据。
也就是说，获取汽车衡的历史称重数据，汽车衡在产生历史称重数据时采集得到的历史车辆状态数据和汽车衡产生历史称重数据时采集得到的历史汽车衡状态信息；接着，根据获取到的历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息生成训练数据。
其中，历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息的选取方式可以有多种。
作为一种示例，历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，历史车辆状态数据包括历史称重数据对应的车辆历史车速信息，历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值。
作为另一种示例，历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据；具体地，如表1所示，表1为根据本发明实施例的历史称重数据；
序号 一轴/kg 二轴/kg 三轴/kg
1 6536 7848 6331
2 6549 7845 6300
3 6593 7906 6349
4 6557 7852 6324
5 6532 7913 6317
… … … …
496 6732 7746 6144
497 6656 7652 6081
498 6866 7595 6082
499 6769 7731 6019
500 6830 7577 6054
表1
历史车辆状态数据包括历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息；可以理解，对应汽车衡设置相应的摄像头，以通过摄像头获取车辆在经过汽车衡时的图像信息；进而，将该图像信息输入到图像识别模型中，可以通过该图像识别模型识别得到当前车辆的车辆车型信息、车辆荷载位置信息，从而完成历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息的获取；需要说明的是，车辆的不同车型以及车辆的荷载位置均会对汽车衡的最终称重结果造成影响；因此，将历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息加入到训练数据中，以使得训练得到的模型能够分析车辆车型信息和车辆荷载位置信息对于称重结果的影响，进而能够提高最终模型输出结果的准确性。
进一步地，历史汽车衡状态信息包括历史螺栓松紧值和/或焊接结构健康值。
S102，基于训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型。
在一些实施例中，训练数据包括训练集和验证集，其中，基于训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型包括：基于训练集进行模型的训练，以得到初始汽车衡状态检测模型；基于验证集对初始汽车衡状态检测模型进行测试，以得到相应的测试结果，并根据测试结果确定最终汽车衡状态检测模型。
作为一种示例，首先，在动态汽车衡安装完毕之后，通过人工对汽车衡的螺栓松紧度进行调整；如此，能够获取到汽车衡在不同螺栓松紧度条件下对于车辆进行称重得到的称重数据。接着，假设共测量得到不同螺栓松紧度条件下的700组训练数据，将该700组训练数据划分为训练集（500组）和验证集（200组）；进而，通过训练集进行模型的训练，以得到初始汽车衡状态检测模型；然后，通过验证集对初始汽车衡状态检测模型进行测试，以测试初始汽车衡状态检测模型的准确性；进而可以根据测试结果确定最终汽车衡状态检测模型。
S103，获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将实时汽车衡称重数据和实时车辆状态数据输入到汽车衡状态检测模型中，以通过汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值。
在一些实施例中，历史车辆状态数据包括历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，其中，获取实时车辆状态数据包括：获取实时车辆图像信息，并将实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过预设图像识别模型输出实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
也就是说，对应汽车衡的位置设置相应的摄像头，以通过该摄像头获取车辆经过汽车衡时的图像信息；从而通过对图像信息进行识别，能够得到车辆的车型信息和称重数据产生时对应的车辆荷载位置信息。
在一些实施例中，该监测方法还包括：判断汽车衡实时状态值是否大于预设阈值；如果汽车衡实时状态值大于预设阈值，则认为汽车衡当前状态正常；如果汽车衡实时状态值小于等于预设阈值，则认为汽车衡当前状态异常，并生成相应的告警信息。
也就是说，首先，根据实际的检测结果来确定一个预设阈值；从而，通过将汽车衡状态检测模型输出的汽车衡实时状态值与预设阈值进行比较，能够有效判断当前汽车衡的状态是否正常；进而，在判断汽车衡当前状态为异常时，生成相应的告警信息，并将该告警信息发送给相关处理人员，能够保证汽车衡异常被第一时间处理，避免超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
作为本发明的一个具体实施例，该动态汽车衡状态监测方法包括：首先，获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息；其中，历史汽车衡称重数据包括一轴称重传感器的称重数据、二轴称重传感器的称重数据、三轴称重传感器的称重数据；历史车辆状态数据包括车辆的车速信息、历史汽车衡状态信息包括螺栓松紧值。接着，根据获取到的历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息生成训练数据；然后，将训练数据按照预设比例划分为训练集和验证集；接着，根据训练集进行模型的训练，以得到初始汽车衡状态检测模型；然后，基于验证集对初始汽车衡状态检测模型进行测试，以验证初始汽车衡状态检测模型的准确性；以根据验证结果确定最终汽车衡状态检测模型。具体地，测试数据如表2所示：
序号 一轴/kg 二轴/kg 三轴/kg 螺栓松紧值 测试结果
1 6356 8111 5930 0 0
2 6785 7678 5923 0 0
3 6663 7892 6287 0 0
4 6066 8871 5970 0 0
5 6521 7932 6288 0 0
… … … … … …
196 6568 7855 6438 1 1
197 6766 7896 6399 1 1
198 6480 7815 6075 1 1
199 6679 7614 6118 1 1
200 6736 7926 6330 1 1
表2
接着，在训练得到汽车衡状态检测模型之后，将汽车衡状态检测模型投入使用。使用过程中，获取实时汽车衡称重数据（即实时一轴称重传感器的称重数据、实时二轴称重传感器的称重数据和实时三轴称重传感器的称重数据）和对应的实时车辆状态数据，并将实时汽车衡称重数据和实时车辆状态数据输入到汽车衡状态检测模型中，以通过汽车衡状态检测模型输出对应的汽车衡实时状态值。然后，将汽车衡实时状态值与预设阈值进行比对，以判断汽车衡实时状态值是否大于预设阈值；如果是，则认为汽车衡当前状态正常；如果否，则认为汽车衡当前状态异常，并生成相应的告警信息，以便相关人员根据告警信息对汽车衡进行维护。在模型的实际使用过程中发现，螺栓在松弛情况下，模型输出的螺栓松紧值为0~0.35；而螺栓在紧固状态下，模型输出的螺栓松紧值为0.86~1；因此，优选地，预设阈值可以设置为0.4，可对螺栓的松紧状态进行有效地判断。
综上所述，根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测方法，首先，获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；接着，基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；然后，获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
为了实现上述实施例，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有动态汽车衡状态监测程序，该动态汽车衡状态监测程序被处理器执行时实现如上所述的动态汽车衡状态监测方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储动态汽车衡状态监测程序，以使得处理器在执行该动态汽车衡状态监测程序时，实现如上述的动态汽车衡状态监测方法，从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
为了实现上述实施例，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，如图2所示，该计算机设备200包括存储器201、处理器202及存储在存储器201上并可在处理器202上运行的计算机程序，处理器202执行程序时，实现如上所述的动态汽车衡状态监测方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器对动态汽车衡状态监测程序进行存储，以使得处理器在执行该动态汽车衡状态监测程序时，实现如上述的动态汽车衡状态监测方法，从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
为了实现上述实施例，本发明第四方面实施例提出了一种动态汽车衡状态监测装置，如图3所示，该动态汽车衡状态监测装置包括：获取模块10、训练模块20和监测模块30。
其中，获取模块10用于获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息生成训练数据；
训练模块20用于基于训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；
监测模块30用于获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将实时汽车衡称重数据和实时车辆状态数据输入到汽车衡状态检测模型中，以通过汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值。
在一些实施例中，历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，历史车辆状态数据包括历史称重数据对应的车辆历史车速信息，历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值。
在一些实施例中，历史车辆状态数据包括历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，监测模块还用于：获取实时车辆图像信息，并将实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过预设图像识别模型输出实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
需要说明的是，上述关于动态汽车衡状态监测方法的描述同样适用于该动态汽车衡状态监测装置，在此不做赘述。
综上所述，根据本发明实施例的动态汽车衡状态监测装置，通过设置获取模块用于获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；训练模块用于基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；监测模块用于获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；从而实现对汽车衡的状态进行自动监测，降低汽车衡状态监测所需耗费人力物力；同时，使得汽车衡的状态异常能够被第一时间发现，避免因超载车辆失去有效监管而导致的交通事故发生。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征 “上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (6)

1.一种动态汽车衡状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；
基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；
获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；
所述历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，所述历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值，所述历史车辆状态数据包括所述历史称重数据对应的车辆历史车速信息、历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，所述实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，其中，获取实时车辆状态数据包括：获取实时车辆图像信息，并将所述实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过所述预设图像识别模型输出所述实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
2.如权利要求1所述的动态汽车衡状态监测方法，其特征在于，所述训练数据包括训练集和验证集，其中，基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型包括：
基于所述训练集进行模型的训练，以得到初始汽车衡状态检测模型；
基于所述验证集对所述初始汽车衡状态检测模型进行测试，以得到相应的测试结果，并根据所述测试结果确定最终汽车衡状态检测模型。
3.如权利要求1所述的动态汽车衡状态监测方法，其特征在于，还包括：
判断所述汽车衡实时状态值是否大于预设阈值；
如果所述汽车衡实时状态值大于预设阈值，则认为汽车衡当前状态正常；
如果所述汽车衡实时状态值小于等于所述预设阈值，则认为汽车衡当前状态异常，并生成相应的告警信息。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有动态汽车衡状态监测程序，该动态汽车衡状态监测程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的动态汽车衡状态监测方法。
5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-3中任一项所述的动态汽车衡状态监测方法。
6.一种动态汽车衡状态监测装置，其特征在于，包括：
获取模块，所述获取模块用于获取历史汽车衡称重数据、历史车辆状态数据和历史汽车衡状态信息，并根据所述历史汽车衡称重数据、所述历史车辆状态数据和所述历史汽车衡状态信息生成训练数据；
训练模块，所述训练模块用于基于所述训练数据进行模型的训练，以得到汽车衡状态检测模型；
监测模块，所述监测模块用于获取实时汽车衡称重数据和对应的实时车辆状态数据，并将所述实时汽车衡称重数据和所述实时车辆状态数据输入到所述汽车衡状态检测模型中，以通过所述汽车衡状态检测模型输出汽车衡实时状态值；
所述历史汽车衡称重数据包括每个称重传感器对应的历史称重数据，所述历史汽车衡状态信息包括历史汽车衡螺栓松紧值，所述历史车辆状态数据包括所述历史称重数据对应的车辆历史车速信息、历史车辆车型信息和历史车辆荷载位置信息，所述实时车辆状态数据包括实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息，所述监测模块还用于：获取实时车辆图像信息，并将所述实时车辆图像信息输入到预设图像识别模型中，以通过所述预设图像识别模型输出所述实时车辆图像信息对应的实时车辆车型信息和实时车辆荷载位置信息。
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