CN110160615B - 车载称重方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种车载称重方法、装置及系统，通过车载设备获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，利用线性趋势法对车辆载重信息进行数据清洗，根据车辆状态信息、车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息识别载重事件，对载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，在载重事件的可靠性满足系统要求时直接按照载重事件生成装卸货事件，根据装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以装卸货事件和载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线，实现在途的货物重量监控，该产品安装成本低，系统结果精确。

Description

车载称重方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及车载称重技术领域，尤其涉及一种车载称重方法、装置及系统。

背景技术

车载称重系统通常由硬件设备和后台服务器组成。传统的车载称重设备在车辆每个轴的受力点上都要安装硬件设备，从而让整个车厢的重力都均匀地落在受力点上才能侦测到形变，这就导致安装过程较为复杂，安装成本较高，并且安装硬件设备改变了原有车辆的结构，使得车辆重心变高，在路面不平整的地方行车容易导致翻车等事故发生，存在安全隐患，车辆改装成本高，检修复杂，售后服务难以维系。服务器的后台载重算法用于确认装卸货事件和重量变化，当前市场上大部分都是通过硬件设备的受力数据输出载重，导致服务器显示的载重数据非常不准确。

重量的准确测量一般有以下几个条件：第一，路面需要平整。第二，车辆整体需要是静止的。第三，货物均匀装载。而实际称重过程中的环境往往很不理想，例如：车辆装卸货所在地往往路面不平整，导致重心发生偏移，硬件设备端输出的重量不准确。另外车辆往往在行驶，车辆本身就在运动状态，重心在上下波动，导致后台服务器的重量计算不准确。因此，如果仅仅是靠硬件设备端的数据输出作为实际数据的展现，以供后台服务器进行计算，会导致车载称重的结果不准确。车载称重产品已经发展了许多年，但是在整个行业中一直无法有效突破，主要原因有两方面的原因：一方面是现有的称重系统往往单纯靠硬件，成本很高，无法得到有效的应用和推广。另一方面是后台没有有效的载重算法进行辅助支持。

发明内容

本发明提供一种车载称重方法、装置及系统，以解决现有的车载称重方式得到的结果不准确的问题。

第一方面，本发明提供一种车载称重方法所述方法包括：

获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据；

根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件；

对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果；

根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性；

判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值；

如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件；

输出所述装卸货事件；

根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值；

以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件的步骤中，所述载重事件包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货。

结合第一方面，在第一方面的第二种可实现方式中，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果包括：

根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率；

根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。

结合第一方面，在第一方面的第三种可实现方式中，评估所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值之后，还包括：

如果所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态；

根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证。

第二方面，本发明提供一种车载称重装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

清洗单元，用于利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据；

识别单元，用于根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件；

评价单元，用于对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果；

评估单元，用于根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性；

判断单元，用于判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值；

生成单元，用于在所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值时，直接按照所述载重事件生成装卸货事件；

输出单元，用于输出所述装卸货事件；

计算单元，用于根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值；

优化单元，用于以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

结合第二方面，在第二方面的第一种可实现方式中，所述载重事件包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货。

结合第二方面，在第二方面的第二种可实现方式中，所述评价单元包括：

计算子单元，用于根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率；

输出子单元，用于根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。

结合第二方面，在第二方面的第三种可实现方式中，所述装置还包括：

判定单元，用于在所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值时，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态；

验证单元，用于根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证。

第三方面，本发明提供一种车载称重系统，所述系统包括：载重传感器、定位主机以及服务器，所述载重传感器设置于车辆弹簧钢板上，所述定位主机设置于车辆上，所述载重传感器与所述定位主机通信连接，所述定位主机与所述服务器通信连接；

所述载重传感器，用于根据车辆弹簧钢板的形变值检测车辆载重信息，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

所述定位主机，用于获取车辆状态信息和车辆定位信息，并接收载重传感器发送的车辆载重信息，将所述车辆状态信息、所述车辆定位信息以及所述车辆载重信息上传到服务器；

所述服务器，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性，判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值，如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件，输出所述装卸货事件，根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

本发明的车载称重方法、装置及系统的有益效果如下：本发明利用载重传感器检测车辆载重信息，利用定位主机获取车辆状态信息和车辆定位信息，并将车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息上传到服务器，通过服务器利用线性趋势法对车辆载重信息进行数据清洗，再根据车辆状态信息、车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息识别载重事件，对载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，在载重事件的可靠性高时直接按照载重事件生成装卸货事件，根据装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以装卸货事件和载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线，安装成本低，对车载称重结果精确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的车载称重方法的应用环境示意图。

图2为本发明实施例提供的车载称重方法一实施例的流程图。

图3为本发明实施例提供的车载称重方法另一实施例的流程图。

图4为本发明实施例提供的车载称重方法又一实施例的流程图。

图5为本发明实施例提供的车载称重装置一实施例的示意图。

图6为本发明实施例提供的车载称重装置另一实施例的示意图。

图7为本发明实施例提供的车载称重装置又一实施例的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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。以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

请参阅图1，图1为本发明提供的车载称重方法的应用环境示意图，其中，该应用环境包括车辆、载重传感器100、定位主机200以及服务器300。载重传感器100设置在车辆的车轮处的弹簧钢板上，可以根据弹簧钢板形变值检测车辆载重信息。定位主机200为GPS定位主机，设置在车辆上，主要用于卫星定位、数据通讯以及车辆状态信息采集。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种车载称重方法的流程图，该方法的执行主体是服务器300，所述方法包括：

步骤S201，获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器。

具体地，载重传感器可以通过485串口通讯将数据传递给定位主机，定位主机叠加车辆状态信息和定位信息再上传到服务器。

步骤S202，利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据。由于车辆动态称重的外界环境所限(道路颠簸，上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货等实际场景)，载重传感器传回的形变数据不可避免的存在各种质量较差的不可用数据，因此本发明利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，可以将异常数据过滤掉。

步骤S203，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件。

具体地，所述载重事件可以包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货等等。

步骤S204，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果。

具体地，请参阅图3，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果可以进一步包括：

步骤S301，根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率。

步骤S302，根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。载重变化速率的单位是吨/分钟。具体的评价规则可以如下：如果载重变化速率是1分钟线性增加1～5吨，则可以输出事件评价结果为正常装货；如果载重变化速率是1分钟线性减少1-5吨，则可以输出事件评价结果为正常卸货，除此之外的瞬间重量突然增大突然减少，或重量线性增减的速率不满足阈值区间则都不是正常的装卸货事件，予以过滤处理。

步骤S205，根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性。

步骤S206，判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值。

步骤S207，如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件。

请参阅图4，进一步地，评估所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值之后，还可以包括：

步骤S401，如果所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态。

步骤S402，根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证，如果经过追溯验证，得出载重事件的可靠性是高于预设可靠性阈值的，则可以进行执行步骤S207。

步骤S208，输出所述装卸货事件。

步骤S209，根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值。可经过多次自动标定提高重量识别的准确性。

步骤S210，以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

由以上实施例可知，本发明利用载重传感器检测车辆载重信息，利用定位主机获取车辆状态信息和车辆定位信息，并将车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息上传到服务器，通过服务器利用线性趋势法对车辆载重信息进行数据清洗，再根据车辆状态信息、车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息识别载重事件，对载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，在载重事件的可靠性高时直接按照载重事件生成装卸货事件，根据装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以装卸货事件和载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线，安装成本低，对车载称重结果精确。

此外，本发明的技术方案还可以实现对货物安全的监控，知道运输途中是否有偷货、换货、串货等情况发生。高精度的设备可以用于实时重量计费，使得垃圾计重收费有了实现的可能。并且对限制超载也有了更好的监控手段。

请参阅图5，本发明还提供一种车载称重装置，所述装置包括：

获取单元501，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器。

清洗单元502，用于利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据。

识别单元503，用于根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件。

评价单元504，用于对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果。

评估单元505，用于根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性。

判断单元506，用于判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值。

生成单元507，用于在所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值时，直接按照所述载重事件生成装卸货事件。

输出单元508，用于输出所述装卸货事件。

计算单元509，用于根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值。

优化单元510，用于以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

在本实施例中，所述载重事件包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货。

在本实施例中，请参阅图6，所述评价单元505可以包括：

计算子单元601，用于根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率。

输出子单元602，用于根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。

在本实施例中，请参阅图7，所述装置还可以包括：

判定单元701，用于在所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值时，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态。

验证单元702，用于根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证。

参阅图1，本发明还提供一种车载称重系统，所述系统包括：载重传感器100、定位主机200以及服务器300，所述载重传感器100设置于车辆弹簧钢板上，所述定位主机200设置于车辆上，所述载重传感器100与所述定位主机200通信连接，所述定位主机200与所述服务器300通信连接。

所述载重传感器100，用于根据车辆弹簧钢板的形变值检测车辆载重信息，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器。

所述定位主机200，用于获取车辆状态信息和车辆定位信息，并接收载重传感器发送的车辆载重信息，将所述车辆状态信息、所述车辆定位信息以及所述车辆载重信息上传到服务器。

所述服务器300，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性，判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值，如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件，输出所述装卸货事件，根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

本发明实施例还提供一种存储介质，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明提供的车载称重方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：Read-OnlyMemory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：RandomAccessMemory，简称：RAM)等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于车载称重装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。

以上所述的本发明实施方式并不构成对本发明保护范围的限定。

Claims (9)

1.一种车载称重方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据；

根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件；

对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果；

根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性；

判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值；

如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件；

输出所述装卸货事件；

根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值；

以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件的步骤中，所述载重事件包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果包括：

根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率；

根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，评估所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值之后，还包括：

如果所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态；

根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证。

5.一种车载称重装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，其中，所述车辆状态信息和所述车辆定位信息由设置在车辆上的定位主机获取并上传到服务器，所述车辆载重信息由设置在车辆弹簧钢板上的载重传感器根据车辆弹簧钢板的形变值检测得到，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

清洗单元，用于利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据；

识别单元，用于根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件；

评价单元，用于对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果；

评估单元，用于根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性；

判断单元，用于判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值；

生成单元，用于在所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值时，直接按照所述载重事件生成装卸货事件；

输出单元，用于输出所述装卸货事件；

计算单元，用于根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值；

优化单元，用于以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述载重事件包括上坡卸货、下坡卸货、多点卸货、多次卸货、断电卸货、升斗卸货以及超长时间卸货。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述评价单元包括：

计算子单元，用于根据所述载重事件下的车辆载重信息，计算车辆的载重变化速率；

输出子单元，用于根据所述载重变化速率，以及预设的载重变化速率范围与事件评价结果的对应关系，输出相应的事件评价结果。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

判定单元，用于在所述载重事件的可靠性低于预设可靠性阈值时，根据车辆行驶后的算法模型，判定当前车辆的状态；

验证单元，用于根据当前车辆的状态，对所述载重事件的可靠性进行追溯验证。

9.一种车载称重系统，其特征在于，所述系统包括：载重传感器、定位主机以及服务器，所述载重传感器设置于车辆弹簧钢板上，所述定位主机设置于车辆上，所述载重传感器与所述定位主机通信连接，所述定位主机与所述服务器通信连接；

所述载重传感器，用于根据车辆弹簧钢板的形变值检测车辆载重信息，并将所述车辆载重信息传输给所述定位主机，以通过所述定位主机上传到服务器；

所述定位主机，用于获取车辆状态信息和车辆定位信息，并接收载重传感器发送的车辆载重信息，将所述车辆状态信息、所述车辆定位信息以及所述车辆载重信息上传到服务器；

所述服务器，用于获取车辆状态信息、车辆定位信息以及车辆载重信息，利用线性趋势法对所述车辆载重信息进行数据清洗，根据一段时间内的车辆载重信息趋势，预判后续车辆载重信息的可靠性，以去除车辆载重信息中的异常数据，根据所述车辆状态信息、所述车辆定位信息，以及数据清洗后的车辆载重信息，识别载重事件，对所述载重事件下的车辆载重信息进行分析，输出事件评价结果，根据所述事件评价结果评估所述载重事件的可靠性，判断所述载重事件的可靠性是否高于预设可靠性阈值，如果所述载重事件的可靠性高于或等于预设可靠性阈值，直接按照所述载重事件生成装卸货事件，输出所述装卸货事件，根据所述装卸货事件前后的车辆载重信息和行车后第一次停顿的车辆载重信息，计算本次装货的载重重量值，以所述装卸货事件和所述载重重量值作为参考标准，优化车辆载重信息的载重曲线。

Images