CN109916488A - 动态车辆称重方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种动态车辆称重方法及装置，其中，该方法包括：获取称重区域内被测车辆的视频图像；根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。该方法通过视频图像获取车辆的轮廓位置，可以更加精准的还原被测车辆的通过状态，提升车辆称重的准确率；且该方法只需获取轮廓位置内称重传感器的载重信息，不必提取被测区域内所有传感器的载重信息，避免了处理大量无用数据，因而工作效率大为提高。

Description

动态车辆称重方法及装置
技术领域
本发明涉及车辆称重领域，特别是涉及一种动态车辆称重方法及装置。
背景技术
随着我国经济的快速发展，我国的公路也发展迅速，车辆超载超限的情况也进一步加剧。车辆超载超限，对公共交通安全的影响十分严重。公路管理部门采用非现场执法超限检测等方法对车辆超限行为进行限制，以经济手段遏制超载超限现象，减少超载超限车辆多公路设施的损坏，提高的公路行驶的安全性。其中，应用最为广泛的超限检测方式为动态称重。
在目前的非现场执法超限检测条件下，为保证大车流情况下的通行效率，动态称重系统应用时均不对车辆的行驶行为进行限制，这就导致车辆通过动态称重系统时有较为复杂的行驶行为，如多车并行通过、车辆跨道行驶、斜向行驶等行为难以定位车辆压过的传感器承重信息，提高了称重系统准确称重的难度。
仅仅通过提取不同称重传感器的载重变化及时序关系信息进行分析，并不能完全还原车辆的通过状态。现有的动态称重系统一般通过获取多个称重传感器的载重变化和时序关系结合线圈或激光传感器的探测信息，分析还原车辆通过的状态并定位车辆压过的传感器承重信息。但是线圈传感器仅仅只能提供车辆是否通过的信息，激光也只能扫描一个断面的信息，因此采用线圈、激光辅助分析车辆行驶行为的方法收效甚微，使得车辆称重系统在车辆行驶行为复杂的情况下称重误差较大。且目前的动态称量系统需要提取称重区域内所有传感器的载重信息进行有用信息的提取，处理了大量无用数据，导致工作效率低下。
发明内容
本发明实施例提供了一种动态车辆称重方法，用以还原车辆在被测区域内的通过状态，减小车辆称重的测量误差，提高工作效率，该方法包括：
获取称重区域内被测车辆的视频图像；
根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
本发明实施例还提供了一种动态车辆称重装置，用以还原车辆在被测区域内的通过状态，减小车辆称重的测量误差，提高工作效率，该装置包括：
信息获取模块，用于获取称重区域内被测车辆的视频图像；
轮廓确定模块，用于根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
传感器确定模块，用于确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
重量计算模块，用于根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
本发明实施例还提供了一种动态车辆称重系统，用以还原车辆在被测区域内的通过状态，减小车辆称重的测量误差，提高工作效率，该系统包括：
动态车辆称重装置及分别与所述动态车辆称重装置连接的称重传感器和视频检测相机，其中：
所述视频检测相机用于获取被测车辆的视频图像。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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计算机程序时实现互联网信息风险提示方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行互联网信息风险提示方法的计算机程序。
本发明实施例中的动态车辆称重方法，根据视频图像确定被测车辆的轮廓位置，进而确定轮廓位置内的称重传感器及获取传感器的载重信息，最后根据轮廓位置内称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。该方法通过视频图像获取车辆的轮廓位置，可以更加精准的还原被测车辆的通过状态，提升车辆称重的准确率；且该方法只需获取轮廓位置内称重传感器的载重信息，不必提取被测区域内所有传感器的载重信息，避免了处理大量无用数据，因而工作效率大为提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中动态车辆称重方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中信息获取的原理示意图；
图3为本发明实施例中确定轮廓内称重传感器的流程示意图；
图4为本发明实施例中动态车辆称重装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，本发明实施例提供了一种动态车辆称重方法，用以还原车辆在被测区域内的通过状态，减小车辆称重的测量误差，提高工作效率，该方法包括：
101：获取称重区域内被测车辆的视频图像；
102：根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
103：确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
104：根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
一个实施例中，如图2所示，所述视频图像可以由一设置于被测车辆前方上部的视频检测相机获得，为了达到较好的拍摄效果，所述视频检测相机可以与称重区域的距离为5至20米。由于称重传感器的数量越多，称量的精准度便会越高，因此称重区域内可以设有多个称重传感器，称重传感器在获得压力信息的模拟量后首先需要进行模数转换，得到载重信息。
一个实施例中，上述步骤102：根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置，可以有多种实施方案。例如，可以对射频图像做基于背景的运动检测，判断是否有被测车辆进入称重区域，如果根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，对所述视频图像进行切割和定位，确定被测车辆的轮廓位置。
一个实施例中，确定所述轮廓位置内的称重传感器及获取所述传感器的载重信息可以有多种实施方案。例如在上述步骤102：根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置中，可以首先根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，定位所述被测车辆的轮廓位置的坐标信息；获得所述轮廓位置的坐标信息后，可以执行如下处理：
301：读取所述被测区域内各称重传感器的坐标信息；
302：将所述轮廓位置的坐标信息与各称重传感器的坐标信息进行匹配；
303：确定坐标信息与所述轮廓位置匹配的称重传感器为所述轮廓位置内的称重传感器；
304：获取所述轮廓位置内的称重传感器的载重信息。
一个实施例中，可以将被测车辆的轮廓位置确定为矩形，所以轮廓位置的坐标信息中至少应当包含矩形的四个角的坐标信息，可以用(X1，Y1)、(X2，Y2)、(X3，Y3)、(X4，Y4)来表示。而称重区域内的多个称重传感器需要预先设定坐标信息，例如每个称重传感器的坐标信息可以预设为(0，X1)、(X1，X2)、(X2，X3)、(X3，X4)等，当称重传感器的坐标与被测车辆的矩形范围产生重合时，则可以认定其坐标信息匹配，也就是可以确定轮廓位置内的称重传感器。
一个实施例中，还可以对称重传感器进行编号。当确定轮廓位置内的称重传感器后，可以读取称重传感器的编号并获取与之对应的载重信息。以图2为例，此时刻在第一车道内，被测车辆的轮廓位置与称重传感器产生交集，记录称重传感器的编号，即1、2、3、4、7、8、9号称重传感器与轮廓位置匹配成功。
一个实施例中，由于车辆的重量是各轴重之和，因此，可以分别计算车辆的各轴的重量并求和以获得被测车辆的重量。实施中，上述步骤104：根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量，可以包括：根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，将被测车辆各轴的轴重相加获得被测车辆的重量。
一个实施例中，根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重可以有多种实施方案。例如，可以按照如下公式进行计算：
其中，W为被测车辆的轴重；k为称重传感器的灵敏度常数；N为被测车辆轮廓内称重传感器的数量；f为称重传感器的数据采集频率；L为称重传感器的宽度；Si为i号称重传感器的波形数据积分；vi为车辆驶过i号称重传感器时的实时速度。
一个实施例中，还可以根据称重传感器与被测车辆的轮廓位置的重叠范围确定称重传感器。实施中，因车被测车辆在进入称重区域时并非行走固定路线，每辆车所驶过的传感器并不固定，因此，可以优先选择与轮廓位置重叠范围大的称重传感器进行匹配，进一步的，还可以预先设定阈值，如轮廓位置与称重传感器的面积重叠超过预先设定的阈值，则认为该称重传感器处于轮廓位置内。
一个实施例中，当被测车辆的轮廓小于称重区域时，可以在被测车辆整体进入称重区域后再获取被测车辆的轮廓位置，并获取这一时间段内处于轮廓位置内的称重传感器的载重信息。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种动态车辆称重装置，如下面的实施例所述。由于动态车辆称重装置解决问题的原理与动态车辆称重方法相似，因此动态车辆称重装置的实施可以参见动态车辆称重方法的实施，重复之处不再赘述。
图4为本发明实施例的动态车辆称重装置。如图4所示，本发明实施例的动态车辆称重装置包括：
信息获取模块401，用于获取称重区域内被测车辆的视频图像；
轮廓确定模块402，用于根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
传感器确定模块403，用于确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
重量计算模块404，用于根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
一个实施例中，所述轮廓确定模块402，进一步用于：
根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，对所述视频图像进行切割和定位，确定被测车辆的轮廓位置。
一个实施例中，所述轮廓确定模块402，进一步用于：
根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，定位所述被测车辆的轮廓位置的坐标信息；
所述传感器确定模块403，进一步用于：
读取所述被测区域内各称重传感器的坐标信息；
将所述轮廓位置的坐标信息与各称重传感器的坐标信息进行匹配；
确定坐标信息与所述轮廓位置匹配的称重传感器为所述轮廓位置内的称重传感器；
获取所述轮廓位置内的称重传感器的载重信息。
一个实施例中，所述重量计算模块404，进一步用于：
根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，将被测车辆各轴的轴重相加获得被测车辆的重量。
一个实施例中，所述根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，包括按照如下公式进行计算：
其中，W为被测车辆的轴重；k为称重传感器的灵敏度常数；N为被测车辆轮廓内称重传感器的数量；f为称重传感器的数据采集频率；L为称重传感器的宽度；Si为i号称重传感器的波形数据积分；vi为车辆驶过i号称重传感器时的实时速度。
本发明实施例还提供了一种动态车辆称重系统，用以还原车辆在被测区域内的通过状态，减小车辆称重的测量误差，提高工作效率，该系统包括：
动态车辆称重装置及分别与所述动态车辆称重装置连接的称重传感器和视频检测相机，其中：
所述视频检测相机用于获取被测车辆的视频图像。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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计算机程序时实现互联网信息风险提示方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行互联网信息风险提示方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例中的动态车辆称重方法，根据视频图像确定被测车辆的轮廓位置，进而确定轮廓位置内的称重传感器及获取传感器的载重信息，最后根据轮廓位置内称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。该方法通过视频图像获取车辆的轮廓位置，可以更加精准的还原被测车辆的通过状态，提升车辆称重的准确率；且该方法只需获取轮廓位置内称重传感器的载重信息，不必提取被测区域内所有传感器的载重信息，避免了处理大量无用数据，因而工作效率大为提高。
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、系统、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(系统)、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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种动态车辆称重方法，其特征在于，包括：
获取称重区域内被测车辆的视频图像；
根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置，包括：
根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，定位所述被测车辆的轮廓位置的坐标信息；
确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息，包括：
读取所述被测区域内各称重传感器的坐标信息；
将所述轮廓位置的坐标信息与各称重传感器的坐标信息进行匹配；
确定坐标信息与所述轮廓位置匹配的称重传感器为所述轮廓位置内的称重传感器；
获取所述轮廓位置内的称重传感器的载重信息。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量，包括：
根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，将被测车辆各轴的轴重相加获得被测车辆的重量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，包括按照如下公式进行计算：
其中，W为被测车辆的轴重；k为称重传感器的灵敏度常数；N为被测车辆轮廓内称重传感器的数量；f为称重传感器的数据采集频率；L为称重传感器的宽度；Si为i号称重传感器的波形数据积分；vi为车辆驶过i号称重传感器时的实时速度。
5.一种动态车辆称重装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取称重区域内被测车辆的视频图像；
轮廓确定模块，用于根据所述视频图像确定所述被测车辆的轮廓位置；
传感器确定模块，用于确定所述轮廓位置内的称重传感器，获取所述称重传感器的载重信息；
重量计算模块，用于根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆的重量。
6.如权利要求5所述的动态车辆称重装置，其特征在于，所述轮廓确定模块，进一步用于：
根据所述视频图像确定被测车辆进入称重区域后，定位所述被测车辆的轮廓位置的坐标信息；
所述传感器确定模块，进一步用于：
读取所述被测区域内各称重传感器的坐标信息；
将所述轮廓位置的坐标信息与各称重传感器的坐标信息进行匹配；
确定坐标信息与所述轮廓位置匹配的称重传感器为所述轮廓位置内的称重传感器；
获取所述轮廓位置内的称重传感器的载重信息。
7.如权利要求5或6所述的动态车辆称重装置，其特征在于，所述重量计算模块，进一步用于：
根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，将被测车辆各轴的轴重相加获得被测车辆的重量。
8.如权利要求7所述的动态车辆称重装置，其特征在于，所述根据轮廓位置内的称重传感器的载重信息计算被测车辆各轴的轴重，包括按照如下公式进行计算：
其中，W为被测车辆的轴重；k为称重传感器的灵敏度常数；N为被测车辆轮廓内称重传感器的数量；f为称重传感器的数据采集频率；L为称重传感器的宽度；Si为i号称重传感器的波形数据积分；vi为车辆驶过i号称重传感器时的实时速度。
9.一种动态车辆称重系统，其特征在于，包括权利要求5至8任一项所述的动态车辆称重装置及分别与所述动态车辆称重装置连接的称重传感器和视频检测相机，其中：
所述视频检测相机用于获取被测车辆的视频图像。
10.一种计算机设备，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计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一所述方法的计算机程序。
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