CN106228806A - 一种基于声音判断车辆载重状态的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种判断车辆载重状态的方法，其特征在于，包括：获得车速数据；基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻；确定每次加速的加速度特征值；获得车辆声音数据，基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值；将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列；将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1；根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值；以及将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。本发明还提供了一种判断车辆载重状态的系统。

Description

一种基于声音判断车辆载重状态的方法

技术领域

本发明涉及车辆检测技术领域，尤其涉及一种基于声音判断车辆载重状态的方法。

背景技术

随着国内物流行业的飞速发展和越来越激烈的行业竞争，无论大型的物流公司还是只有几辆车车队为了提高生存能力，都努力加强车队的管理，降低成本。

在车队的管理中，每辆车的运营效率(空车运行里程和载货运行里程)都是由人工进行登记，按月或季度来统计的。

对于车辆载重的检测，一般情况是通过大型地秤来测量，这种方案一般是在业务中需要通过根据货物的重量来进行结算的时候用的较多，对于有数量或者固定规格的货物，并不需要精确测量其重量，并且地秤的便利性很差，需要人为主动的去测量，不能够实时的监测货车的载货状态，且需要停车测量，在一般的物流公司业务管理并不适用。

近些年出现的技术是利用压阻效应，使车辆在铺设在地面上的压阻传感器上通过，测得车辆的总重量，再通过无线技术传输给系统。这种方式目前一般用于交通执法机构的超载治理中，这种方式需要大量的基础设施建设，也不适用于物流公司的业务管理。

发明内容

本发明的一个方面提供了本发明提供了一种判断车辆载重状态的方法，其特征在于，包括：获得车速数据；基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻；确定每次加速的加速度特征值；获得车辆声音数据，基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值；将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列；将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1；根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值；以及将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。

本发明的另一个方面提供了一种判断车辆载重状态的系统，其特征在于，包括：车速获取模块，获得车速数据；加速判断模块，基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻；加速度特征值确定模块，确定每次加速的加速度特征值；声音获取模块，获得车辆声音数据；声音能量特征值确定模块，基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值；载重特征值确定模块，将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列；二次载重特征值确定模块，将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1；分界值确定模块，根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值；以及载重状态判断模块，将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。

附图说明

图1为根据本发明实施例的判断车辆载重状态的方法的流程图。

图2为根据本发明实施例的判断车辆载重状态的系统框图。

具体实施方式

根据结合附图对本发明示例性实施例的以下详细描述，本发明的其它方面、优势和突出特征对于本领域技术人员将变得显而易见。

在本发明中，术语“包括”和“含有”及其派生词意为包括而非限制；术语“或”是包含性的，意为和/或。

在本说明书中，下述用于描述本发明原理的各种实施例知识说明，不应该以任何方式解释为限制发明的范围。参照附图的下述描述用于帮助全面理解由权利要求及其等同物限定的本发明的示例性实施例。下述描述包括多种具体细节来帮助理解，但这些细节应认为仅仅是示例性的。因此，本领域普通技术人员应认识到，在不背离本发明的范围和精神的情况下，可以对本文中描述的实施例进行多种改变和修改。此外，为了清楚和简洁起见，省略了公知功能和结构的描述。此外，贯穿附图，相同参考数字用于相思功能和操作。

本发明提出了一种通过车速和车辆发动机声音来判断车辆载货情况的方法。对于同一台车辆，在载货量不同的情况下，要达到同样的加速和运动速度，就会有不同的牵引力需求。对于同一台发动机，输出越大的牵引力，其工作状态就越剧烈，就会发出更大响度的声音。因此可以通过车辆在加速时的声音数据，来区分车辆的载重情况。

图1示出了根据本发明实施例的基于声音测量载重的方法，包括以下步骤：

S1、获得车速的数据，对车速数据进行均值滤波和一阶差分计算获得加速度的时间序列，通过加速度的值和加速的持续时间判断车辆的加速状态，并确认加速状态开始和结束的时刻。根据本发明的实施例，可以使用全球定位系统(GPS)设备获得车速数据，也可以使用车速传感器获得车速数据。根据本发明的实施例，根据车速、加速度和加速持续时间判断车辆的加速状态。例如，在车速大于15Km/h的情况下，如果加速度在3s以上的时间内持续大于0.3m/s²，则判断车辆处于加速状态。

S2、通过麦克风接收车辆发动机的声音，获得声音波形数据，对声音波形进行400Hz的低通滤波，过滤除发动机以外的音源干扰，对滤波后的声音数据求每秒的能量积分值，得到声音能量的时间序列。

S3、根据S1中获得的加速状态开始和结束时刻，得到这段时间的加速度序列，对此序列进行降序排列，取第二和第三个数值求平均作为此次加速的加速度特征值。

S4、根据S1中获得的加速状态开始和结束时刻，向前平移3秒后(声音早于加速)，获得时间段内的声音能量值序列，对此序列进行降序排列，取第二和第三个数值求平均作为此次加速的声音能量特征值。

S5、用S4获得的声音特征值除以第三项获得的加速度特征值，获得此次加速的载重特征值。

S6、由大气压力传感器获得实时的大气压力，计算此时的海拔高度，用当前的海拔高度减去3秒前的海拔高度，对差值取绝对值，如果小于2m，则认为此时车辆的状态处于非上下坡状态，否则为上下坡状态。

S7、如果S6的判断结果为非上下坡状态，则将第五项的载重特征值保存到载重特征值序列，否则丢弃。然后进入下一个判断循环。

S8、将S7获得的载重特征值序列每N(N＞i，例如，N＝5)个值进行求平均值，再组成二次载重特征值序列。

S9、根据S8获得一段时间(几天或者十几天，越久就越接近实际)的历史数据，将其降序排列后，取前30％的分界值A和最后20％的分界值B。

S10、对S8获得的载重特征值序列按照第九项获得的分界值A和B进行分类，大于等于A则为重载，小于A且大于等于B则为中载，小于B则为空载。

如此，通过车速和车辆发动机声音，利用获得的长时间的历史数据分界值为指标，以判断车辆是重载状态，中载状态还是空载状态。以此实现对车辆载重状态的实时监测。

本方法所需要的车速、大气压力和车辆声音等数据都可以通过现有的成熟传感器获得，不需要进行大量的基础建设；不影响车辆的正常运营，即可实时的监测货车的载重状态，具有实用价值和市场推广价值。

图2示出了根据本发明实施例的判断车辆载重状态的系统的结构框图。如图2所示，该系统包括：车速获取模块210、加速判断模块220、加速度特征值确定模块230、声音获取模块240、声音能量特征值确定模块250、载重特征值确定模块260、二次载重特征值确定模块270、分界值确定模块280、以及载重状态判断模块290。

根据本发明的实施例，车速获取模块210获得车速数据。加速判断模块220基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻。加速度特征值确定模块230确定每次加速的加速度特征值。声音获取模块240获得车辆声音数据。声音能量特征值确定模块250基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值。载重特征值确定模块260将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列。二次载重特征值确定模块270将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1，例如N＝5。分界值确定模块280根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值。载重状态判断模块290将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。

根据本发明的实施例，车速获取模块210包括全球定位系统GPS设备或者车速传感器。

根据本发明的实施例，加速判断模块220确定每次加速的开始和结束时刻包括：对车速数据进行滤波和一阶差分，获得加速度的时间序列；以及在车速大于15Km/h的情况下，如果加速度在3s以上的时间内持续大于0.3m/s²，则判断车辆处于加速状态，记录每次加速的开始和结束时刻。

根据本发明的实施例，加速度特征值确定模块230确定每次加速的加速度特征值包括：对每次加速的开始和结束时刻之间的加速度序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的加速度特征值。

根据本发明的实施例，声音获取模块240包括麦克风。

根据本发明的实施例，声音能量特征值确定模块250确定每次加速的声音能量特征值包括：对车辆声音波形进行400Hz的低通滤波，过滤除发动机以外的音源干扰，然后对滤波后的声音数据求每秒的能量积分值，得到声音能量值的时间序列；以及将每次加速的开始和结束时刻向前平移3秒，将平移后时间段内的声音能量值序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的声音能量特征值。

根据本发明的实施例，该系统还包括上下坡判断模块261，在每次加速过程中取3s时间段，获取该时间段的开始和结束处的车辆海拔高度，如果两个海拔高度差的绝对值小于2米，则判断车辆为非上下坡状态。

根据本发明的实施例，分界值确定模块280根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值包括：将二次载重特征值序列降序排列后，取前30％处的二次载重特征值作为分界值A，取最后20％处的二次载重特征值为分界值B。

根据本发明的实施例，载重状态判断模块290将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态包括：二次载重特征值大于等于A为重载，二次载重特征值小于A且大于等于B则为中载，二次载重特征值小于B则为空载。

尽管已经参照本发明的特定示例性实施例示出并描述了本发明，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明进行形式和细节上的多种改变。因此，本发明的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。

Claims (18)

1.一种判断车辆载重状态的方法，其特征在于，包括：

获得车速数据；

基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻；

确定每次加速的加速度特征值；

获得车辆声音数据，基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值；

将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列；

将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1；

根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值；以及

将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得车速数据包括：

使用全球定位系统GPS设备或者车速传感器获取车速数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每次加速的开始和结束时刻包括：

对车速数据进行滤波和一阶差分，获得加速度的时间序列；以及

在车速大于15Km/h的情况下，如果加速度在3s以上的时间内持续大于0.3m/s²，则判断车辆处于加速状态，记录每次加速的开始和结束时刻。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每次加速的加速度特征值包括：

对每次加速的开始和结束时刻之间的加速度序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的加速度特征值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每次加速的声音能量特征值包括：

对车辆声音波形进行400Hz的低通滤波，过滤除发动机以外的音源干扰，然后对滤波后的声音数据求每秒的能量积分值，得到声音能量值的时间序列；以及

将每次加速的开始和结束时刻向前平移3秒，将平移后时间段内的声音能量值序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的声音能量特征值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在每次加速过程中取3s时间段，获取该时间段的开始和结束处的车辆海拔高度，如果两个海拔高度差的绝对值小于2米，则判断车辆为非上下坡状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值包括：

将二次载重特征值序列降序排列后，取前30％处的二次载重特征值作为分界值A，取最后20％处的二次载重特征值为分界值B。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态包括：

二次载重特征值大于等于A为重载，二次载重特征值小于A且大于等于B则为中载，二次载重特征值小于B则为空载。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，N＝5。

10.一种判断车辆载重状态的系统，其特征在于，包括：

车速获取模块，获得车速数据；

加速判断模块，基于车速数据确定车辆每次加速的开始和结束时刻；

加速度特征值确定模块，确定每次加速的加速度特征值；

声音获取模块，获得车辆声音数据；

声音能量特征值确定模块，基于车辆声音数据确定每次加速的声音能量特征值；

载重特征值确定模块，将每次加速的声音能量特征值除以相应的加速度特征值获得载重特征值，取其中非上下坡状态下的载重特征值，获得载重特征值序列；

二次载重特征值确定模块，将载重特征值序列每N个值取平均值，得到二次载重特征值序列，其中N＞1；

分界值确定模块，根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值；以及

载重状态判断模块，将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，车速获取模块包括：

全球定位系统GPS设备或者车速传感器。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，确定每次加速的开始和结束时刻包括：

对车速数据进行滤波和一阶差分，获得加速度的时间序列；以及

在车速大于15Km/h的情况下，如果加速度在3s以上的时间内持续大于0.3m/s²，则判断车辆处于加速状态，记录每次加速的开始和结束时刻。

13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，确定每次加速的加速度特征值包括：

对每次加速的开始和结束时刻之间的加速度序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的加速度特征值。

14.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，确定每次加速的声音能量特征值包括：

对车辆声音波形进行400Hz的低通滤波，过滤除发动机以外的音源干扰，然后对滤波后的声音数据求每秒的能量积分值，得到声音能量值的时间序列；以及

将每次加速的开始和结束时刻向前平移3秒，将平移后时间段内的声音能量值序列进行降序排列，取第二个和第三个数值求平均值，作为此次加速的声音能量特征值。

15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：

上下坡判断模块，在每次加速过程中取3s时间段，获取该时间段的开始和结束处的车辆海拔高度，如果两个海拔高度差的绝对值小于2米，则判断车辆为非上下坡状态。

16.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，根据历史获得的二次载重特征值序列的分布确定分界值包括：

将二次载重特征值序列降序排列后，取前30％处的二次载重特征值作为分界值A，取最后20％处的二次载重特征值为分界值B。

17.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，将二次载重特征值与所述分界值相比较，从而判断车辆的载重状态包括：

二次载重特征值大于等于A为重载，二次载重特征值小于A且大于等于B则为中载，二次载重特征值小于B则为空载。

18.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，N＝5。