CN112880787A - 一种用于车辆称重传感器的波形处理方法 - Google Patents

一种用于车辆称重传感器的波形处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及车辆称重检测技术领域，为一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，包括S1，实时获取传感器采集到的称重波形；S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪；S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积；S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。通过上述方案可以有效剔除称重传感器的干扰波形，通过对面积的正常求解，可以获得真实的车辆重量，不仅精度高，且效率高，检测步骤简洁，具有广阔的应用前景。

Description

一种用于车辆称重传感器的波形处理方法
技术领域
本发明涉及车辆称重检测技术领域，具体涉及一种用于车辆称重传感器的波形处理方法。
背景技术
收费站计重收费系统大概分为几个部分:称体部分，过往车辆压过称体，传感器感受到压力将数据发送；轮轴识别部分，对过往车辆的轴型，车型进行判别，并将数据发送；车辆分离部分，一般采用红外线发射接收装置把连续通过的车辆进行分离，同样把分离的数据发送；数据采集处理部分，前三部分的数据统一汇总到数据采集处理器，进行数据统一处理，得到每一个车辆的车型，轴型，车重，限载率，甚至车辆每一个轴的重量。
由于车轮碾压过传感器时。空间射频干扰RFI(radio frequency interference)信号或者传感器本底噪声的影响会产生比较大的干扰和信息，同时，由于传感器相关振动特性，受不确定车辆的影响会导致各种形态的波形产生，而波形的面积则是车辆重量的一个关键信息。通过对面积的正常求解，可以获得真实的车辆重量。同时组合波形之间的关系可以得到整个车相关的波形数据以及整体重量信息。而对于复杂波形的相关计算和逻辑处理筛选。则是动态称重必须解决的重要问题。
发明内容
本发明提供了一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，解决了以上所述的车辆称重传感器的波形精度低的技术问题。
本发明为解决上述技术问题提供了一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，包括：
S1，实时获取传感器采集到的称重波形；
S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪；
S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积；
S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。
优选地，所述S1具体包括：以连续采样方式实时获取传感器采集到的称重波形，并进行存储以备分析。
优选地，所述S3具体包括：通过积分的方式对称重波形进行实时面积计算，具体地，以发生突变之时为起始时刻，计算之后每一个时刻的波形距离所述起始时刻的积分面积。
优选地，所述S4具体包括：获取多个积分面积以及积分面积与对应时间段的比值，将所有比值进行正态分布，剔除其中远离正态分布曲线的异常比值点，该比值所对应的突变即为干扰波形。
优选地，所述S4具体包括：剔除干扰波形，根据前后波形进行平缓过渡填补干扰波形段得到一个车轮的完整有效波形，以纠正因突变而产生的积分面积。
优选地，所述S4之后还包括：在获得一个完整有效波形后，根据该完整有效波形的上升和下降的幅度作为判断值，该上升和下降即为车轮进入和离开传感器的时间信息，设定这段时间宽度为B。
优选地，以完整有效波形的上升和下降的时间宽度B的中间时间点作为有效波形真正的原始中心，并在该中间时间点对该车轮进行时间标记，作为后续判断的必要条件。
优选地，当完整有效波形的原始中心点的左、右时间和左、右面积都满足要求时，则确定该车轮为一个真正的车轮信息；
具体地，原始中心左边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值，且原始中心右边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值时，则该有效波形为车轮信息。
优选地，匹配一时间段内产生的多个突变波形，当该突变波形的宽度与所述车轮信息对应的有效波形的时间宽度B的差值不大于时间宽度B的10％时，则确定该突变波形与所述车轮信息为同一个车辆的相关联波形数据，实现对整车车轮信息进行匹配，剔除B值超差范围以外的波形数据。
有益效果：本发明提供了一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，包括S1，实时获取传感器采集到的称重波形；S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪；S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积；S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。通过上述方案可以有效剔除称重传感器的干扰波形，通过对面积的正常求解，可以获得真实的车辆重量，不仅精度高，且效率高，检测步骤简洁，具有广阔的应用前景。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种用于车辆称重传感器的波形处理方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示，本发明提供了一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，包括：
S1，实时获取传感器采集到的称重波形。车辆进入到收费站时，轮子会先后滚动经过称重传感器，以下简称传感器。当车轮压过称重传感器上时会形成称重波形，所述称重波形即为信号波形。
S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪。当一个车轮经过传感器上时，波形会产生一个上升波，当该车轮离开该传感器时，会形成一个下降波，这样每个车轮压过传感器就会产生两个波形，总共四个轮子就会形成8个波形。上升波及下降波即为突变。突变时间太短，超过一定时间段则表示该突变对应的突变波形为干扰波形。
S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积。
S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。
优选的方案，所述S1具体包括：以连续采样方式实时获取传感器采集到的称重波形，并进行存储以备分析。经过收费站的车辆至少有四个轮子，因此需要连续采样。
优选的方案，所述S3具体包括：通过积分的方式对称重波形进行实时面积计算，具体地，以发生突变之时为起始时刻，计算之后每一个时刻的波形距离所述起始时刻的积分面积。
优选地，所述S4具体包括：获取多个积分面积以及积分面积与对应时间段的比值，将所有比值进行正态分布，剔除其中远离正态分布曲线的比值点，该比值所对应的突变即为干扰波形。用积分面积与时间段的比值作为参考值，可以有效的说明该波形段是否是干扰波形。正常的突变是突变的脉冲高度较高，即积分面积较大。而干扰波形的积分面积较小，可以对所有比值或者积分面积进行正态分布，远离正态分布曲线的则是干扰波形。如此便可对比分析筛选出干扰波形。或者通过设定阈值，当比值小于阈值时则判定为干扰波形。
优选地，所述S4具体包括：剔除干扰波形，根据前后波形进行平缓过渡填补干扰波形段得到一个车轮的完整有效波形，以纠正因突变而产生的积分面积。可以采用二项式拟合方法或者直线差值方式将该剔除的部分进行弥补桥接。
优选的方案，所述S4之后还包括：在获得一个完整有效波形后，根据该完整有效波形的上升和下降的幅度作为判断值，该上升和下降即为车轮进入和离开传感器的时间信息，设定这段时间宽度为B。该时间宽度B即表示车轮压在传感器上的总共时间长度。
优选的方案，以完整有效波形的上升和下降的时间宽度B的中间时间点作为有效波形真正的原始中心，并在该中间时间点对该车轮进行时间标记，作为后续判断的必要条件。选在波形上升和下降的中间时间点，可以最大程度消除干扰影响以及传感器本身的精度影响，若选择其他点都有可能不是有效点。
优选的方案，当完整有效波形的原始中心点的左、右时间和左、右面积都满足要求时，则确定该车轮为一个真正的车轮信息；
具体地，原始中心左边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值，且原始中心右边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值时，则该有效波形为车轮信息。对每一个波形都要进行分析，通过找中心时间点，然后对该波的中心时间点的两边都进行积分计算和对比分析，反过来再验证该波形是不是干扰波，起到了进一步地筛选剔除的作用。
优选的方案，匹配一时间段内产生的多个突变波形，当该突变波形的宽度与所述车轮信息对应的有效波形的时间宽度B的差值不大于时间宽度B的10％时，则确定该突变波形与所述车轮信息为同一个车辆的相关联波形数据，实现对整车车轮信息进行匹配，剔除B值超差范围以外的波形数据。一辆车经过传感器时会产生多个波形，一般四轮车会产生四个波形，包括四个上升波和四个下降波。但是不排除这个时间段内会产生干扰波，因此将所有波进行统计分析波的时间宽度，大部分的波形的时间宽度差不多，如果某个时间宽度B大于其他的10％，则认为该波形是干扰波形，需要剔除。
有益效果：本发明提供了一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，包括S1，实时获取传感器采集到的称重波形；S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪；S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积；S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。通过上述方案可以有效剔除称重传感器的干扰波形，通过对面积的正常求解，可以获得真实的车辆重量，不仅精度高，且效率高，检测步骤简洁，具有广阔的应用前景。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上所述而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，包括：
S1，实时获取传感器采集到的称重波形；
S2，采用突变阈值方式对所述称重波形瞬间产生的突变进行有效跟踪；
S3，当跟踪发现突变时，开始实时计算并记录之后所述称重波形的积分面积；
S4，以积分面积与对应时间段的比值为参考比对单位，记录所有突变后的积分面积与对应时间段的比值，当该比值小于预设阈值时，剔除干扰波形，得到有效波形。
2.根据权利要求1所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，所述S1具体包括：以连续采样方式实时获取传感器采集到的称重波形，并进行存储以备分析。
3.根据权利要求1所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，所述S3具体包括：通过积分的方式对称重波形进行实时面积计算，具体地，以发生突变之时为起始时刻，计算之后每一个时刻的波形距离所述起始时刻的积分面积。
4.根据权利要求3所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：获取多个积分面积以及积分面积与对应时间段的比值，将所有比值进行正态分布，剔除其中远离正态分布曲线的比值点，该比值所对应的突变即为干扰波形。
5.根据权利要求4所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：剔除干扰波形，根据前后波形进行平缓过渡填补干扰波形段得到一个车轮的完整有效波形，以纠正因突变而产生的积分面积。
6.根据权利要求1所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，所述S4之后还包括：在获得一个完整有效波形后，根据该完整有效波形的上升和下降的幅度作为判断值，该上升和下降即为车轮进入和离开传感器的时间信息，设定这段时间宽度为B。
7.根据权利要求6所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，以完整有效波形的上升和下降的时间宽度B的中间时间点作为有效波形真正的原始中心，并在该中间时间点对该车轮进行时间标记，作为后续判断的必要条件。
8.根据权利要求7所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，当完整有效波形的原始中心点的左、右时间和左、右面积都满足要求时，则确定该车轮为一个真正的车轮信息；
具体地，原始中心左边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值，且原始中心右边对应突变时刻的积分面积与对应时间段的比值大于预设阈值时，则该有效波形为车轮信息。
9.根据权利要求7所述的用于车辆称重传感器的波形处理方法，其特征在于，匹配一时间段内产生的多个突变波形，当该突变波形的宽度与所述车轮信息对应的有效波形的时间宽度B的差值不大于时间宽度B的10％时，则确定该突变波形与所述车轮信息为同一个车辆的相关联波形数据，实现对整车车轮信息进行匹配，剔除B值超差范围以外的波形数据。
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