CN108020296A - 一种基于超声波技术的油感事件识别算法 - Google Patents

一种基于超声波技术的油感事件识别算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于超声波技术的油感事件识别算法，该算法提出一种基于超声波技术的油感事件识别算法，通过监控一段时间内油位高度变化值是否达到设定的阀值来确定加油偷油事件。这种方法摒弃了依赖硬件上报的状态码识别油感事件的方法，可有效避免硬件判断异常导致平台识别异常，可有效提高事件识别的准确性。

Description

一种基于超声波技术的油感事件识别算法
技术领域
本发明涉及油感事件识别技术领域，具体为一种基于超声波技术的油感事件识别算法。
背景技术
超声波是一种频率高于20000赫兹的声波，它的方向性好，穿透能力强，易于获得较集中的声能，在水中传播距离远，可用于测距、测速、清洗、焊接、碎石、杀菌消毒等。在医学、军事、工业、农业上有很多的应用。超声波因其频率下限大于人的听觉上限而得名。
目前市面上存在着形形色色的基于超声波技术的油位管理系统，但普遍存在着一个现象，即判定的加油偷油事件准确度比较低，常常出现误判漏判情况；本专利将运用G7独有的大数据，设计一套新的计算方法来识别油感事件，将有效提升油感事件识别的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于超声波技术的油感事件识别算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于超声波技术的油感事件识别算法,包括以下步骤：
A、数据获取：平台运用Storm流式处理框架接收设备上报的秒级的油位数据，并实时的写入到HBase中，为事件计算做数据准备；
B、数据过滤：设备上报的数据中会存在很多无效的数据，如液位高度小于3CM的数据将被过滤，根据以往数据测试发现，当油箱液面高度接近0的时候，超声波上报的油位高度均大于3CM；
C、识别算法：通过设定一个时间窗口，1分钟后计算这1分钟内的油位高度变化值，当变化值大于1CM时认为该车可能存在加油偷油事件，则将此设备记录到内存中并做好标记用于观察接下来的数据，当发现从观察时间开始，5分钟内油位高度变化值大于5CM时，认为该加油偷油事件生成；接下来根据规则对生成的该事件进行有效性判定；
D、事件误判确认：通过步骤C中中事件判断完全通过之后，将该事件记录到Redis中做好缓存，持续观察，观察事件生成3分钟后的数据油面高度是否变化，通过事件生成3分钟后的油位数据高度，计算方差，当方差大于阀值0.0001时认为油面变化，事件有效；
E、最后准确计算出偷油加油事件。
优选的，所述步骤C中判定步骤为：
A、判断事件的生成时间窗口5分钟内车辆的平均速度是否大于阀值，大于则认为车辆非静止，则事件无效；
B、判断事件的生成时间窗口5分钟内信号是否稳定；通过5分钟内每次油位高度上报附带的回波个数计算方差，当方差小于阀值1时，人为信号稳定，该事件有效；
C、判断事件的生成时间窗口5分钟内有效测量数据比重，当有效数据高于90时，认为该事件有效。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出一种基于超声波技术的油感事件识别算法，通过监控一段时间内油位高度变化值是否达到设定的阀值来确定加油偷油事件。这种方法摒弃了依赖硬件上报的状态码识别油感事件的方法，可有效避免硬件判断异常导致平台识别异常，可有效提高事件识别的准确性。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
请参阅图1，本发明提供如下技术方案：一种基于超声波技术的油感事件识别算法,包括以下步骤：
A、数据获取：平台运用Storm流式处理框架接收设备上报的秒级的油位数据，并实时的写入到HBase中，为事件计算做数据准备；
B、数据过滤：设备上报的数据中会存在很多无效的数据，如液位高度小于3CM的数据将被过滤，根据以往数据测试发现，当油箱液面高度接近0的时候，超声波上报的油位高度均大于3CM；
C、识别算法：通过设定一个时间窗口，1分钟后计算这1分钟内的油位高度变化值，当变化值大于1CM时认为该车可能存在加油偷油事件，则将此设备记录到内存中并做好标记用于观察接下来的数据，当发现从观察时间开始，5分钟内油位高度变化值大于5CM时，认为该加油偷油事件生成；接下来根据规则对生成的该事件进行有效性判定；
D、事件误判确认：通过步骤C中中事件判断完全通过之后，将该事件记录到Redis中做好缓存，持续观察，观察事件生成3分钟后的数据油面高度是否变化，通过事件生成3分钟后的油位数据高度，计算方差，当方差大于阀值0.0001时认为油面变化，事件有效；
E、最后准确计算出偷油加油事件。
本发明中，步骤C中判定步骤为：
A、判断事件的生成时间窗口5分钟内车辆的平均速度是否大于阀值，大于则认为车辆非静止，则事件无效；
B、判断事件的生成时间窗口5分钟内信号是否稳定；通过5分钟内每次油位高度上报附带的回波个数计算方差，当方差小于阀值1时，人为信号稳定，该事件有效；
C、判断事件的生成时间窗口5分钟内有效测量数据比重，当有效数据高于90时，认为该事件有效。
本发明提出一种基于超声波技术的油感事件识别算法，通过监控一段时间内油位高度变化值是否达到设定的阀值来确定加油偷油事件。这种方法摒弃了依赖硬件上报的状态码识别油感事件的方法，可有效避免硬件判断异常导致平台识别异常，可有效提高事件识别的准确性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.一种基于超声波技术的油感事件识别算法,其特征在于：包括以下步骤：
A、数据获取：平台运用Storm流式处理框架接收设备上报的秒级的油位数据，并实时的写入到HBase中，为事件计算做数据准备；
B、数据过滤：设备上报的数据中会存在很多无效的数据，如液位高度小于3CM的数据将被过滤，根据以往数据测试发现，当油箱液面高度接近0的时候，超声波上报的油位高度均大于3CM；
C、识别算法：通过设定一个时间窗口，1分钟后计算这1分钟内的油位高度变化值，当变化值大于1CM时认为该车可能存在加油偷油事件，则将此设备记录到内存中并做好标记用于观察接下来的数据，当发现从观察时间开始，5分钟内油位高度变化值大于5CM时，认为该加油偷油事件生成；接下来根据规则对生成的该事件进行有效性判定；
D、事件误判确认：通过步骤C中中事件判断完全通过之后，将该事件记录到Redis中做好缓存，持续观察，观察事件生成3分钟后的数据油面高度是否变化，通过事件生成3分钟后的油位数据高度，计算方差，当方差大于阀值0.0001时认为油面变化，事件有效；
E、最后准确计算出偷油加油事件。
2.根据权利要求1所述的一种基于超声波技术的油感事件识别算法，其特征在于：所述步骤C中判定步骤为：
A、判断事件的生成时间窗口5分钟内车辆的平均速度是否大于阀值，大于则认为车辆非静止，则事件无效；
B、判断事件的生成时间窗口5分钟内信号是否稳定；通过5分钟内每次油位高度上报附带的回波个数计算方差，当方差小于阀值1时，人为信号稳定，该事件有效；
C、判断事件的生成时间窗口5分钟内有效测量数据比重，当有效数据高于90时，认为该事件有效。
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