CN106017621A - 一种基于rfid汽车超载不停车检测系统及检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于RFID超载不停车检测系统及检测方法，所示系统包括压电电缆传感器、两组红外光栅仪、RFID读写器、RFID标签卡、计算机、DSP处理器、信号放大电路、计时器、LED显示屏，由压电电缆传感器、信号放大器、DSP处理器组成动态称重系统，动态称重系统与计算机相连；计时器与红外光栅仪相连；红外光栅仪与压电传感器相连，RFID读写器与计算机相连；RFID标签卡安装在车上，计算机与LED显示屏相连。动态称重系统用于测量车辆行驶过程中的重量信号，并对作数据处理；计时器用于记录车辆行驶的时间；红外光栅仪用于消除跟车现象并且作为动态称重系统的开关。本系统具有测量精度高，对路面破坏小，适应性强的特点。
Description
技术领域
本发明涉及一种道路车辆的交通智能控制系统，特别涉及一种基于RFID汽车超载不停车检测系统及检测方法。
背景技术
随着国民经济的迅速发展，我国的交通事业也取得了巨大的进步，公路里程在不断的增加，随之而来的是交通流量日渐增大，导致交通拥堵，特别是超载车辆对现行的路面和桥梁都带来了较大的破坏，反过来这些对行车安全又带来了巨大的危害，已经成为危害公路交通可持续发展的“痼疾”。根据《公路超限检测站管理办法》(中华人民共和国交通运输部令2011年第7号)规定，进行不停车超载检测系统的设计与研究，主要实现对主线道路上正常行驶的车辆的不停车称重，引导超载车辆进站进行打印检测结果，处罚处理。
汽车超载不停车检测系统由动态称重系统和其它电控设备组成。动态称重系统(Weigh-in-Motion，简称WIM)，其定义为动态称重是测量行驶车辆的动态轮胎受力并计算相应的静态重量的过程；公路动态称重系统是一组传感器和支持仪器，用来测量在特定地点特定时间行驶车辆的出现及其动态轮胎受力，计算车辆的质量。其它电控设备一般包括摄像机、车牌识别仪、LED情报板、环形线圈、计算机。
在公告号为CN204045017U一种高速预检系统专利中，其所述特征高速动态称重系统包括称重传感器、环形线圈和动态称重仪；所述环形线圈与动态称重仪、车牌识别仪连接。环线线圈的安装条件为对路面实施破坏，将环形线圈安装在道路中，此种做法对路面的破坏较大，且维护成本较高。
在公告号为CN100520317C固定式车辆动态称重系统专利中，其所述特征在于包括摄像系统，摄像系统内部模块的连接关系为：摄像机与视频分配器、摄像系统本地处理器、硬盘录像机、视频矩阵依次相连。在此系统中，摄像机的主要功能为识别汽车的车牌和记录汽车运行的时间以便计算汽车的行驶的车速，但摄像机的设备成本和安装成本较高；摄像机的高速识别精度有限；摄像机的工作条件受周围环境影响较为严重。
现有不停车系统的问题主要存在无法有效消除跟车现象，无法识别单车与挂车；环形线圈的埋入对地面破坏相对较大；动态称重系统精度受汽车振动干扰大，无法采集装载车辆的装载源头信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于RFID汽车超载不停车检测系统及检测方法，解决现有系统无法有效消除跟车现象，无法识别单车与挂车；环形线圈的埋入对地面破坏相对较大；动态称重系统精度受汽车振动干扰大，无法采集装载车辆的装载源头信息的缺点。
一种基于RFID超载不停车检测系统，包括第一红外光栅仪、第二红外光栅仪、RFID读写器、动态称重系统、RFID标签卡、计算机、计时器、LED显示屏，第一红外光栅仪、第二红外光栅仪依次设置在道路上，且在车辆行驶方向上间隔不小于22米；RFID读写器设置在位于第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的道路右侧，且与计算机相连；所述RFID标签卡用于标记车辆信息，装于车上；第一红外光栅仪、第二红外光栅仪均与计时器相连；RFID读写器用于检测待测车辆的RFID标签卡的信息；所述动态称重系统包括称重平台、信号放大电路、DSP处理器，称重平台平铺在位于第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的道路上，称重平台包括压电电缆传感器，用于采集车辆经过时的电压信息；压电电缆传感器与第一红外光栅仪相连，所述压电电缆传感器还依次与信号放大器、DSP处理器相连，所述DSP处理器与计算机相连，计算机与LED显示屏相连；DSP处理器中包括滤波模块、A/D转换模块、重量计算模块和计时模块；计时模块用于记录车辆通过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的路段所使用的时间；所述滤波模块用于滤除电压信号中的噪声成分；A/D转换模块将压电电缆传感器输出的模拟信号转化为DSP处理器能够识别的数字信号；重量计算模块用于计算车辆通过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的路段车速、以及根据车速、动态称重系统采集的信息采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机显示和存储。
优选地，所述称重平台还包括阻尼垫、钢板，压电电缆传感器设置在两层钢板之间，阻尼垫设置在压电电缆传感器与上层钢板之间。
优选地，上层钢板的上表面与路面平齐。
基于RFID超载不停车检测系统的检测方法，包括以下步骤：
(1)车辆驶过第一红外光栅仪，第一红外光栅仪所发射的红外线被切断，向动态称重系统、计时器发出触发信号，动态称重系统接收到信号开始工作，计时器记录车辆头部经过第一红外光栅仪时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器；
(2)当车辆继续前行驶过RFID读写器和称重平台时，RFID读写器读取装于车辆上的RFID标签卡的信息、并传输至计算机；所述称重平台的压电电缆传感器采集车辆经过时的电压信号，电压信号经信号放大器放大后传输至DSP处理器；
(3)车辆继续前行驶过第二红外光栅仪，第二红外光栅仪所发射的红外线被切断，向计时器发出触发信号，计时器记录车辆头部经过第二红外光栅仪时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器；
(4)DSP处理器的计时模块计算车辆经过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的测试路段使用的时间，重量计算模块根据第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的距离L，计算车辆经过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的测试路段的车速V＝L/t(m/s)；DSP处理器中的滤波模块、A/D转换模块滤除电压信号中的噪声成分、将压电电缆传感器输出的模拟信号转化为DSP处理器能够识别的数字信号；重量计算模块根据车辆通过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的路段车速V、动态称重系统采集的电压信号采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机显示和存储，同时LED显示屏显示车重。
优选地，所述重量计算模块采用自适应补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量的具体方法是：
当车速V≤5km/h时，车辆重量其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值；
当车速5km/h≤V≤16km/h时，车辆重量其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数；
当车速V≥16km/h时，车辆重量 其中Wn为传感器所采集的n组数据,Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果:
本发明采用红外光栅仪有效的消除了跟车现象并且代替了地感线圈的作用，减少了对路面的破坏程度，并且在重量计算过程中采用基于大数据的自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，消除了速度对称量结果的影响，使得车辆的重量更加精确。
阻尼垫的应用降低了汽车振动对测量精度的影响，RFID的技术应用去除了现有系统中的摄像机、车牌识别仪，使得系统变得更加精简，并且RFID技术的应用使得执法机关能够获取装载汽车装载的源头信息，方便管理。
附图说明
图1为本发明所述基于RFID汽车超载不停车检测系统的总体布局图。
图2为基于RFID汽车超载不停车检测系统的结构框图。
图3为基于RFID汽车超载不停车检测系统的工作流程图。
图4为称重平台的截面图。
图5为低速响应下汽车重量电压波形图。
图6为中速响应下汽车重量电压波形图。
图7为高速响应下汽车重量电压波形图。
1-第一红外光栅仪，2-第二红外光栅仪，3-计时器，4-计算机，5-LED显示屏，6-RFID读写器，7-压电电缆传感器、8-阻尼垫、9-钢板、10-信号放大器、11-DSP处理器、12-处理器机柜。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
如图1、图2所示，本发明所述的基于RFID超载不停车检测系统，包括第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2、RFID读写器6、动态称重系统、RFID标签卡、计算机4、计时器3、LED显示屏5。
第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2依次设置在道路上，根据汽车外观尺寸设计规定最长货车前后距离为20米，所以为适应不同长度的货车，第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2在车辆行驶方向上间隔不小于22米。红外光栅仪通过发射多束交叉红外线来有效消除跟车和挂车现象，同时当汽车驶入车道。RFID读写器6设置在位于第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的道路右侧，在称重平台前方5米处，RFID读写器6与计算机4相连，用于检测待测车辆的RFID标签卡的信息。所述RFID标签卡装于车上，用于标记车辆信息，例如企业的名称、汽车的车牌号码、核载、轴数、装载货物的名称、装载货物的质量、货物目的地等信息。当汽车驶入检测系统的车道时，RFID读写器6读出汽车随时携带的RFID标签卡中的相关信息，并传输至计算机4中。RFID标签卡中的相关信息与车重数据、行驶时间一并传入到计算机4。此时执法人员可以看出货物的详细信息，并且对企业的行为进行相关记录，建立数据库。对于经常要求车辆超载的企业进行一定的处理；企业运输部门同样可以根据道路检测站的数据库系统查询相关车辆的运载情况，以便追踪货物的重量与轨迹，以此来判断司机在货物的运输过程中是否对货物进行私自处理。同时RFID技术的应用取代了现有技术中识别车牌号的车牌识别仪和摄像机，使得检测系统更加精简，且降低了成本。
所述动态称重系统包括称重平台、信号放大电路10、DSP处理器11，称重平台平铺在位于第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的道路上，如图4所示，称重平台包括压电电缆传感器7、阻尼垫8、钢板9，压电电缆传感器7设置在两层钢板9之间，阻尼垫8设置在压电电缆传感器7与上层钢板9之间，压电电缆传感器7并排排列在钢板9之间，上层钢板9的上表面与路面平齐，压电电缆传感器7用于采集车辆经过时的电压信息。阻尼垫8可以缓解车辆驶入称重平台的振动，以便DSP处理器11采集到干扰较小的信号，提高系统的测量精度。钢板9有利于延长压电电缆传感器的寿命。称重平台应该埋入测量道路中，封装的钢板9的上表面刚好与路面平齐，信号放大器10与DSP处理器11安装在处理器机柜12中，有利于设备的维护。
压电电缆传感器7与第一红外光栅仪1相连，当车辆经过第一红外光栅仪1时，第一红红外光栅仪1所发射的红外线被切断，此时动态称重系统接收到信号开始工作。感应车辆经过时的电压信号，所述压电电缆传感器7依次与信号放大器10、DSP处理器11相连，将电压信号传输至DSP处理器11。
第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2均与计时器3相连，计时器3安装在处理器机柜中。当车辆车头刚触碰到第一红外光栅仪1或第二红外光栅仪2发射的红外线时，计时器3收到信号，记录此刻的时间，并传输至DSP处理器11。
所述DSP处理器11与计算机4相连，计算机4与LED显示屏5相连。DSP处理器11中包括滤波模块、A/D转换模块、重量计算模块和计时模块；计时模块用于记录车辆通过第一红外光栅仪、第二红外光栅仪之间的路段所使用的时间；所述滤波模块用于滤除电压信号中的噪声成分；A/D转换模块将压电电缆传感器7输出的模拟信号转化为DSP处理器11能够识别的数字信号；重量计算模块用于计算车辆通过第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的路段车速、以及根据车速、动态称重系统采集的信息采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机4显示和存储。
车道中的车辆依次进行捡测区域，当挂车通过时，由于车头与货箱部分仍然有连接，其仍会切断红外线，所以此时动态称重系统仍然处于工作状态；当车道中有多辆汽车时，前后车辆之间存在间隙，红外光栅仪能够准确识别车辆；当前面第一辆汽车驶过第一红外光栅仪1时，动态称重系统开启，如果第一辆车在车道中行驶而并未到达第二红外光栅仪2时，此时第二辆驶过第一红外光栅仪1时，动态称重系统仍然处于工作状态，当第一辆车已经驶过第二红外光栅仪2时，此时动态称重系统并不停止工作，此时动态称重系统将把数据传输到DSP处理器11，在由DSP处理器11传输至计算机4中，第一红外光栅仪1的作用为开启动态称重系统和开启计时，而第二红外光栅仪2的作用是记录车辆驶出检测路段的时间、传到DSP处理器11，并无使动态称重系统停止工作的功能，计时器3可以同时记录多组时间，当第一红外光栅仪1十分钟内不接收任何信号时，系统将关闭，一旦有汽车驶入检测车道，重复上述过程。这样会使检测工作有条不紊地进行，并且使得数据不容易出错，同时红外光栅仪由于安装在道路两侧，相比传统埋入地下具有触发功能的线圈，具有易于维护和对地面破坏小的优点。
基于RFID超载不停车检测系统的检测方法，如图3所示，每辆汽车装完货出发时，企业会把企业的名称、汽车的车牌号码、核载、轴数、装载货物的名称、装载货物的质量、货物目的地等信息录入RFID标签卡，并由汽车随时携带。
当车辆驶过第一红外光栅仪1，第一红外光栅仪1所发射的红外线被切断，向动态称重系统、计时器3发出触发信号，动态称重系统接收到信号开始工作，计时器3记录车辆头部经过第一红外光栅仪1时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器11；
当车辆继续前行驶过RFID读写器6和称重平台时，RFID读写器6读取装于车辆上的RFID标签卡的信息、并传输至计算机4；所述称重平台的压电电缆传感器7采集车辆经过时的电压信号，电压信号经信号放大器10放大后传输至DSP处理器11；
车辆继续前行驶过第二红外光栅仪2，第二红外光栅仪2所发射的红外线被切断，向计时器3发出触发信号，计时器3记录车辆头部经过第二红外光栅仪2时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器11；
DSP处理器11的计时模块计算车辆经过第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的测试路段使用的时间，重量计算模块根据第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的距离L，计算车辆经过第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的测试路段的车速V＝L/t(m/s)；DSP处理器11中的滤波模块滤除电压信号中的噪声成分，采用小波滤波的算法进行滤波，能够有效消除振动带来的信号干扰，提高系统称重精度。A/D转换模块将压电电缆传感器7输出的模拟信号转化为DSP处理器11能够识别的数字信号；重量计算模块根据车辆通过第一红外光栅仪1、第二红外光栅仪2之间的路段车速V、动态称重系统采集的电压信号采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机4显示和存储，同时LED显示屏5显示车重；两种算法相结合提高了检测精度。
当V≤5km/h时，车速属于低速阶段，其信号波形图如图5所示，由于车速属于低速阶段，信号带宽较大，信号稳定，计算公式为其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，当5km/h≤V≤16km/h时，车速属于中速阶段，其信号波形图如图6所示，由于车速属于中速阶段，信号带宽一般，信号较稳定，计算公式为m＝1.1×其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数，由于信号带宽一般，所以需要添加补偿系数；当V≥16km/h时，车速属于高速阶段，其信号波形图如图7所示，由于车速属于高速阶段，信号带宽较小，信号不稳定，计算公式为其中Wn为传感器所采集的n组数据,Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数,由于信号带宽较小所以需要添加补偿系数。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于RFID超载不停车检测系统，其特征在于，包括第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)、RFID读写器(6)、动态称重系统、RFID标签卡、计算机(4)、计时器(3)、LED显示屏(5)，第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)依次设置在道路上，且在车辆行驶方向上间隔不小于22米；RFID读写器(6)设置在位于第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的道路右侧，且与计算机(4)相连；所述RFID标签卡用于标记车辆信息，装于车上；第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)均与计时器(3)相连；RFID读写器(6)用于检测待测车辆的RFID标签卡的信息；所述动态称重系统包括称重平台、信号放大电路(10)、DSP处理器(11)，称重平台平铺在位于第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的道路上，称重平台包括压电电缆传感器(7)，用于采集车辆经过时的电压信息；压电电缆传感器(7)与第一红外光栅仪(1)相连，所述压电电缆传感器(7)还依次与信号放大器(10)、DSP处理器相连(11)，所述DSP处理器(11)与计算机(4)相连，计算机(4)与LED显示屏(5)相连；DSP处理器(11)中包括滤波模块、A/D转换模块、重量计算模块和计时模块；计时模块用于记录车辆通过第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的路段所使用的时间；所述滤波模块用于滤除电压信号中的噪声成分；A/D转换模块将压电电缆传感器输出的模拟信号转化为DSP处理器(11)能够识别的数字信号；重量计算模块用于计算车辆通过第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的路段车速、以及根据车速、动态称重系统采集的信息采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机(4)显示和存储。
2.根据权利要求1所述的基于RFID超载不停车检测系统，其特征在于，所述称重平台还包括阻尼垫(8)、钢板(9)，压电电缆传感器(7)设置在两层钢板(9)之间，阻尼垫(8)设置在压电电缆传感器(7)与上层钢板(9)之间。
3.根据权利要求1所述的基于RFID超载不停车检测系统，其特征在于，上层钢板的上表面与路面平齐。
4.基于RFID超载不停车检测系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)车辆驶过第一红外光栅仪(1)，第一红外光栅仪(1)所发射的红外线被切断，向动态称重系统、计时器(3)发出触发信号，动态称重系统接收到信号开始工作，计时器(3)记录车辆头部经过第一红外光栅仪(1)时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器(11)；
(2)当车辆继续前行驶过RFID读写器(6)和称重平台时，RFID读写器(6)读取装于车辆上的RFID标签卡的信息、并传输至计算机(4)；所述称重平台的压电电缆传感器(7)采集车辆经过时的电压信号，电压信号经信号放大器放大后传输至DSP处理器(11)；
(3)车辆继续前行驶过第二红外光栅仪(2)，第二红外光栅仪(2)所发射的红外线被切断，向计时器发出触发信号，计时器记录车辆头部经过第二红外光栅仪(2)时的时间、并将该时刻的时间传输至DSP处理器(11)；
(4)DSP处理器(11)的计时模块计算车辆经过第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的测试路段使用的时间，重量计算模块根据第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的距离L，计算车辆经过第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的测试路段的车速V＝L/t(m/s)；DSP处理器(11)中的滤波模块、A/D转换模块滤除电压信号中的噪声成分、将压电电缆传感器(7)输出的模拟信号转化为DSP处理器(11)能够识别的数字信号；重量计算模块根据车辆通过第一红外光栅仪(1)、第二红外光栅仪(2)之间的路段车速V、动态称重系统采集的电压信号采用自适应动态补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量，并将重量输送至计算机(4)显示和存储，同时LED显示屏(5)显示车重。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述重量计算模块采用自适应补偿算法和神经网络算法获得车辆的重量的具体方法是：
当车速V≤5km/h时，车辆重量其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值；
当车速5km/h≤V≤16km/h时，车辆重量其中Wn为传感器所采集的n组数据，Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数；
当车速V≥16km/h时，车辆重量 其中Wn为传感器所采集的n组数据,Wmax为n组数据中最大的数据，即信号波形图中的峰值，V为汽车行驶的速度，为补偿系数。
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