CN111425281B - 一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统。该方法包括：基于实际液位值序列，按设定时间长度的窗口采样，得到多个窗口采样序列；由各窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值确定窗口优化采样序列；判断窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件；检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一油箱容量设定阈值、第二液位差小于第二油箱容量设定阈值且第三液位差小于第二油箱容量设定阈值；若是，则将窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口；基于目标检测窗口，采用决策树算法确定实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置和发生前后的液位值。本发明能提高检测结果的准确性。

Description

一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统

技术领域

本发明涉及车联网技术领域，特别是涉及一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统。

背景技术

国V及国六排放标准实施以来，我国柴油车主要采用选择性催化还原的技术路线，在使用中需要加注尿素降低氮氧化物的排放量。很多车主出于对成本因素，采用多种作弊方式使氮氧化物控制装置失效或采用劣质尿素水溶液。同时，据行业协会对京津冀及周边地区重型柴油货车油箱油品抽样调查，柴油样品符合标准的不足9％，其中硫含量平均超标110倍，最高超标800倍，超标情况触目惊心。非法加油站不具备相关危险品经营的资质，往往存在严重的安全隐患；销售的油品质量无法受到监督、以次充好导致车辆氮氧化物等污染物排放超标；缺少相应的油气回收装置和加油、卸油过程中的泄露会形成对大气、土壤及地下水质的直接污染。非法加油站未经注册备案，难以获取其位置信息，对非法加油站的人工排查需投入大量人力、物力，且时效性较差。

随着车联网技术的发展，积累了大量车辆监测数据，如何从这些数据中高效提取信息并应用于实际业务场景中显得尤为重要。目前的检测加油或加尿素行为方法一般为在加油站设置车辆身份识别和校验装置的方式，利用无线通信将车辆加油或加尿素信息传输至远程服务器，该方法对加油站相关基础设施的及时更新速率和读写存储数据结构的统一程度要求较高，且无法检测未经注册的黑加油站或尿素站及其相关加油或加尿素行为，不仅会造成信息的遗漏和缺失，而且会存在传感器噪声的干扰，使得检测结果不准确。

发明内容

基于此，有必要提供一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统，以避免信息的遗漏和缺失，降低传感器噪声的干扰，提高检测结果的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种柴油车加油或加尿素行为检测方法，包括：

获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列；所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的；

基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列；

确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果；

若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；

判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一油箱容量设定阈值、第二液位差小于第二油箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二油箱容量设定阈值；所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值；

若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口；

基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

可选的，所述基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列，具体包括：

采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列；

对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

可选的，所述基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值，具体包括：

扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列；

采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点；

将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置；

对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值；

将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

可选的，所述采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点，具体包括：

由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差；

由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

本发明还提供了一种柴油车加油或加尿素行为检测系统，包括：

液位值序列获取模块，用于获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列；所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的；

窗口采样序列确定模块，用于基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列；

第一判断模块，用于确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果；

窗口优化采样序列确定模块，用于若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；

第二判断模块，用于判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一油箱容量设定阈值、第二液位差小于第二油箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二油箱容量设定阈值；所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值；

目标检测窗口确定模块，用于若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口；

行为检测模块，用于基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

可选的，所述窗口采样序列确定模块，具体包括：

滤波降噪单元，用于采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列；

采样单元，用于对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

可选的，所述行为检测模块，具体包括：

窗口扩大单元，用于扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列；

突变液位点确定单元，用于采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点；

行为发生时间及位置确定单元，用于将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置；

排序单元，用于对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值；

行为发生前后液位值确定单元，用于将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

可选的，所述突变液位点确定单元，具体包括：

序列方差值计算子单元，用于由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差；

突变液位点确定子单元，用于由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出了一种柴油车加油或加尿素行为检测方法及系统，该方法将油箱或尿素液位时间序列数据用于检测加油或加尿素行为，保证了加油或加尿素行为识别的鲁棒性，减少了信息的遗漏和缺失，提高了检测结果的准确性；同时，在检测加油或加尿素行为的过程中，引入决策回归树方法，降低了传感器噪声的干扰，进一步提高了检测的准确度。

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为本发明实施例一种柴油车加油或加尿素行为检测方法的流程图；

图2为本发明具体实施例中柴油车加油或加尿素行为检测方法的流程图；

图3为本发明实施例一种柴油车加油或加尿素行为检测系统的结构示意图。

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。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种柴油车加油或加尿素行为检测方法的流程图。参见图1，本实施例的柴油车加油或加尿素行为检测方法，包括：

步骤101：获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列。

所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的。

步骤102：基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

步骤103：确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果。

步骤104：若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列。

步骤105：判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一油箱容量设定阈值、第二液位差小于第二油箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二油箱容量设定阈值。

所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值。

步骤106：若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口。

步骤107：基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

其中，步骤102具体包括：

1)采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列。

2)对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

其中，步骤107具体包括：

1)扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列。

2)采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点。具体为：

由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差。

由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

3)将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置。

4)对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值。

5)将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

本实施例将车载TBOX检测的油箱或尿素液位时间序列数据用于检测加油或加尿素行为，保证了加油或加尿素行为识别的鲁棒性，减少了信息的遗漏和缺失，可处理数据量大。同时，在识别加油或加尿素行为的过程中，引入决策回归树方法，降低了传感器噪声的干扰，提高了识别准确度。此外，采用累计里程、百公里耗油或尿素量和DBScan聚类方法对检测结果的准确度进行了验证，验证了本实施例方法的有效性。

下面提供一个更为具体的实施例。

图2为本发明具体实施例中柴油车加油或加尿素行为检测方法的流程图。参见图2，本实施例的柴油车加油或加尿素行为检测方法，具体为：

步骤1：数据提取。从数仓中提取GB17691原始报文数据，使用大数据处理框架Spark按步骤进行处理：

1)对GB17691原始报文中移动车辆的油箱液位、尿素液位值按时间戳顺次排序。

2)对排序后的数据序列(实际液位值序列)采取递推平均滤波方式进行滤波降噪处理，获得滤波后的液位值序列。具体为：

21)取10个数据帧的宽度作为滤波窗口。

22)在窗口沿时间轴向前滑动的过程中，每次将一个新数据放入队尾，并去掉原来队首的一个数据。

23)对队列中的10个数据作算术平均运算得到滤波后的液位值。

步骤2：对滤波后的液位值序列按照时间戳以十五分钟的时间长度为窗口进行采样，以减少处理数据量，得到多个窗口采样序列。

步骤3：获得窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，获得油箱/尿素液位随时间变化的波峰/波谷。

步骤4：将最大液位值和最小液位值序列按时间戳排序，若出现连续的多个最大液位值，则对连续区间内的最大液位值进行排序，保留最大液位值中的最小液位值，并合并连续的最大液位值对应的采样窗口，按照时间戳排序得到窗口优化采样序列。若出现连续的多个最小值，则对连续区间内的最小液位值进行排序，保留最小液位值中的最大液位值，并合并连续的最小液位值对应的采样窗口，按照时间戳排序得到窗口优化采样序列。

步骤5：计算窗口优化采样序列内每相邻两点的液位高度值之差，若后一点B的液位高于前一点A的液位，且高度值之差大于第一油箱容量设定阈值(油箱容量的30％)，表明AB之间可能存在加油/加尿素行为导致的油箱/尿素液位增幅，同时，点B的后一点D与B的油箱液位差的绝对值和点A的前一点C与A的油箱液位差的绝对值均小于第二油箱容量设定阈值(油箱容量的10％)，表明AB段前后的油箱/尿素液位波动幅度较平稳，AB间的液位变化非噪声值突变，则将当前窗口(AB所属窗口)作为一个目标检测窗口。

步骤6：将目标检测窗口向前后各扩大一个窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列，对目标检测序列使用决策回归树算法，即对于目标检测序列中每一个实际液位点值x_k，，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，假设其在序列中的索引值为k，分别计算x_i，i＝1,...,k的方差D(x_i)和x_j，j＝k+1,...,m的方差D(x_j)，则使

之和最小的x_k为液位值发生突变的阈值点，作为加油/尿素点，记录时间戳和相应的经纬度位置。

步骤7：对目标检测窗口内的实际液位点值进行排序，获取最大实际液位值和最小实际液位值，作为加油/尿素后的液位值和加油/尿素前的液位值。

本实施例有效解决了柴油车加油及加尿素行为的监管手段缺失问题，实现了基于移动源大数据场景下使用大数据框架spark进行柴油车加油或加尿素行为时空特征高鲁棒识别，通过计算机集群对收集存储于数仓的车辆数据进行处理和计算，最终获得单车的加油或加尿素特征信息，提高了检测的准确度，对重点移动源实现精细化管理提供了数据支持。

图3为本发明实施例一种柴油车加油或加尿素行为检测系统的结构示意图。参见图3，本实施例的柴油车加油或加尿素行为检测系统，包括：

液位值序列获取模块201，用于获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列；所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的。

窗口采样序列确定模块202，用于基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

第一判断模块203，用于确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果。

窗口优化采样序列确定模块204，用于若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列。

第二判断模块205，用于判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一油箱容量设定阈值、第二液位差小于第二油箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二油箱容量设定阈值；所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值。

目标检测窗口确定模块206，用于若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口。

行为检测模块207，用于基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

作为一种可选的实施方式，所述窗口采样序列确定模块202，具体包括：

滤波降噪单元，用于采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列。

采样单元，用于对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

作为一种可选的实施方式，所述行为检测模块207，具体包括：

窗口扩大单元，用于扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列。

突变液位点确定单元，用于采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点。

行为发生时间及位置确定单元，用于将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置。

排序单元，用于对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值。

行为发生前后液位值确定单元，用于将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

作为一种可选的实施方式，所述突变液位点确定单元，具体包括：

序列方差值计算子单元，用于由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差。

突变液位点确定子单元，用于由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

本实施例的柴油车加油或加尿素行为检测系统，将油箱或尿素液位时间序列数据用于检测加油或加尿素行为，并在检测加油或加尿素行为的过程中，引入决策回归树方法，保证了加油或加尿素行为识别的鲁棒性，减少了信息的遗漏和缺失，降低了传感器噪声的干扰，提高了检测结果的准确性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种柴油车加油或加尿素行为检测方法，其特征在于，包括：

获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列；所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的；

基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列；

确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果；

若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；

判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一液箱容量设定阈值、第二液位差小于第二液箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二液箱容量设定阈值；所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值；

若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口；

基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

2.根据权利要求1所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测方法，其特征在于，所述基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列，具体包括：

采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列；

对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

3.根据权利要求1所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测方法，其特征在于，所述基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值，具体包括：

扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列；

采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点；

将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置；

对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值；

将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

4.根据权利要求3所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测方法，其特征在于，所述采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点，具体包括：

由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差；

由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

5.一种柴油车加油或加尿素行为检测系统，其特征在于，包括：

液位值序列获取模块，用于获取移动车辆的实际液位值序列；所述实际液位值序列为油箱液位值序列或尿素液位值序列；所述油箱液位值序列是对实际油箱液位值按时间戳顺序排序得到的；所述尿素液位值序列是对实际尿素液位值按时间戳顺序排序得到的；

窗口采样序列确定模块，用于基于所述实际液位值序列，按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列；

第一判断模块，用于确定各所述窗口采样序列中的最大液位值和最小液位值，判断相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间是否存在最小液位值，或相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间是否存在最大液位值，得到第一判断结果；

窗口优化采样序列确定模块，用于若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最大液位值之间不存在最小液位值，则将两个所述最大液位值之中的较小者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；若第一判断结果为相邻两个所述窗口采样序列中的两个最小液位值之间不存在最大液位值，则将两个所述最小液位值之中的较大者删除，并将相邻两个所述窗口采样序列合并，得到窗口优化采样序列；

第二判断模块，用于判断所述窗口优化采样序列中任意两个相邻的液位值是否满足检测条件，得到第二判断结果；所述检测条件为第二液位值大于第一液位值、第一液位差大于第一液箱容量设定阈值、第二液位差小于第二液箱容量设定阈值且第三液位差小于所述第二液箱容量设定阈值；所述第一液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠前的液位值；所述第二液位值为两个相邻的液位值中时间戳排序靠后的液位值；所述第一液位差为第二液位值与第一液位值之差；所述第二液位差为第一液位值与前一时刻的液位值之差的绝对值；所述第三液位差为第二液位值与后一时刻的液位值之差的绝对值；

目标检测窗口确定模块，用于若所述第二判断结果为是，则将所述窗口优化采样序列对应的窗口确定为目标检测窗口；

行为检测模块，用于基于所述目标检测窗口，采用决策树算法确定所述实际液位值序列中加油或加尿素行为的发生时间、发生位置以及发生前后的液位值。

6.根据权利要求5所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测系统，其特征在于，所述窗口采样序列确定模块，具体包括：

滤波降噪单元，用于采用递推平均滤波方式对所述实际液位值序列进行滤波降噪处理，得到滤波后的液位值序列；

采样单元，用于对所述滤波后的液位值序列按照设定时间长度的窗口进行采样，得到多个窗口采样序列。

7.根据权利要求5所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测系统，其特征在于，所述行为检测模块，具体包括：

窗口扩大单元，用于扩大所述目标检测窗口的宽度，并将扩大后的目标检测窗口对应的实际液位值序列确定为目标检测序列；

突变液位点确定单元，用于采用决策树算法确定所述目标检测序列中的突变液位点；

行为发生时间及位置确定单元，用于将所述突变液位点对应的时间戳确定为加油或加尿素行为的发生时间，将所述突变液位点对应的经纬度位置确定为加油或加尿素行为的发生位置；

排序单元，用于对所述目标检测序列中的实际液位值进行排序，得到最大实际液位值和最小实际液位值；

行为发生前后液位值确定单元，用于将所述最大实际液位值确定为加油或加尿素行为发生后的液位值，将所述最小实际液位值确定为加油或加尿素行为发生前的液位值。

8.根据权利要求7所述的一种柴油车加油或加尿素行为检测系统，其特征在于，所述突变液位点确定单元，具体包括：

序列方差值计算子单元，用于由所述目标检测序列中的实际液位点值计算序列方差值

其中，x_k为所述目标检测序列中的第k个实际液位点值，k＝1,2,...,m，m为所述目标检测序列中的实际液位点值的总个数，x_i为所述目标检测序列中的第i个实际液位点值，x_j为所述目标检测序列中的第j个实际液位点值，

为x₁,x₂,...,x_k的平均数，

为x_k+1,x₂,...,x_m的平均数，D(x_i)为x₁,x₂,...,x_k对应的方差，D(x_j)为x_k+1,x₂,...,x_m对应的方差；

突变液位点确定子单元，用于由所述序列方差值确定所述目标检测序列中的突变液位点；所述突变液位点为所述序列方差值最小时的实际液位点值。

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