CN115257254A - 一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统 - Google Patents

一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统 Download PDF

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CN115257254A
CN115257254A CN202211197820.5A CN202211197820A CN115257254A CN 115257254 A CN115257254 A CN 115257254A CN 202211197820 A CN202211197820 A CN 202211197820A CN 115257254 A CN115257254 A CN 115257254A
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tire
module
monitoring
system based
vehicle wheel
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项大兵
苏宇
张舜
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Jiangsu Lubida Internet Of Things Technology Co ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
    • B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
    • B60C23/064—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle comprising tyre mounted deformation sensors, e.g. to determine road contact area
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
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Abstract

本发明公开了一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，包括监测处理模块、数据处理模块、轮胎参数识别模块，所述监测处理模块用于对车辆轮胎进行多维度监测处理，所述数据处理模块用于对获取到的数据进行优化处理，所述轮胎参数识别模块用于识别轮胎的各项安全参数，所述监测处理模块与数据处理模块、轮胎参数识别模块电连接，所述轮胎参数识别模块包括安全系数监测模块、磨损检测模块、温度检测模块，所述安全系数监测模块用于根据轮胎的形变状态生成安全系数，所述磨损检测模块用于对轮胎的磨损程度进行检测，所述温度检测模块用于实时检测轮胎温度，本发明，具有精确识别和安全系数透明的特点。

Description

一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统
技术领域
本发明涉及传感器技术领域，具体为一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统。
背景技术
目前，电动汽车的发展如火如荼，尤其是纯电车型更是受到很多消费者的青睐，而为了缓解里程焦虑，针对纯电动汽车耗能过快的问题，生产厂商普遍将动能回收系统作为产品标配，主要是制动能量回收，通过回收车辆在制动惯性中释放的多余能量并通过发电机转换为电能，再转存至蓄电池中作为动力，这种方法可以实现动能回收，然而研究表明，电动汽车在制动能量回收时，会增大制动力，减小车轮前束值，加剧轮胎内侧偏磨损，长时间会导致轮胎磨损不均，影响轮胎的寿命，甚至引发爆胎的风险。而目前市面上广泛应用的轮胎检测方法只能对轮胎的温度、胎压进行检测，不能精确识别轮胎具体磨损位置，难以预估轮胎综合损耗，因此，设计精确识别和安全系数透明的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，包括监测处理模块、数据处理模块、轮胎参数识别模块，所述监测处理模块用于对车辆轮胎进行多维度监测处理，所述数据处理模块用于对获取到的数据进行优化处理，所述轮胎参数识别模块用于识别轮胎的各项安全参数，所述轮胎参数识别模块包括安全系数监测模块、磨损检测模块、温度检测模块，所述安全系数监测模块用于根据轮胎的形变状态生成安全系数，所述磨损检测模块用于对轮胎的磨损程度进行检测，所述温度检测模块用于实时检测轮胎温度，当前市面上的胎压监测通过压力传感器对轮胎进行监测，所监测的数值还需要进一步设定阈值才能明确轮胎是否安全，且不同类型的轮胎压力承受值不同，阈值设定没有统一标准，根据轮胎的形变状态计算其安全系数能更好地监测轮胎状态，并可以忽略轮胎型号带来的阈值判断问题，基于形态学的磨损算法可以对轮胎表面或局部磨损进行检测，确定轮胎状态。
根据上述技术方案，所述监测处理模块包括激光传感模块、纹理拟合模块、前束监测模块、胎位变形识别模块，所述激光传感器模块用于对轮胎进行采集，所述纹理拟合模块用于根据采集结果拟合出轮胎的表面与运动状态下的胎面情况，所述前束监测模块用于对车辆的前束进行高精度采集与监测，所述胎位变形识别模块用于对轮胎的形变进行精确采集。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括图像处理模块、数据传输模块、数据存储模块、显示模块，所述图像处理模块用于实现监测过程中的图像处理部分的操作，所述数据传输模块用于进行各项数据的传输，所述数据存储模块用于对数据进行分类存储，所述显示模块用于将监测结果显示。
根据上述技术方案，所述监测处理模块的工作方法为：
多个激光传感模块在轮胎的横切位置相对布置，分别置于轮胎所需监测部位的上部和下部；
对采集结果进行整合，采集结果包括直接采集的轮胎纹理、前束变化产生的激光位置变化值
Figure 686386DEST_PATH_IMAGE001
；
进行轮胎形变参数识别，包括轮胎中心到地面的垂直距离
Figure 629284DEST_PATH_IMAGE002
、接地割线长度
Figure 929816DEST_PATH_IMAGE003
、接地割线点、轮胎中心到接地割线点与接地割线的夹角
Figure 762643DEST_PATH_IMAGE004
；
将采集到的所有数据通过蓝牙传输至车内系统处理器中。
根据上述技术方案，所述轮胎形变参数识别方法包括以下步骤：
步骤A：位于侧前方的激光传感器在轮胎表面动态切换，进行轮廓采集，并将数据上传拟合出轮胎侧面图，激光传感器对轮胎表面发射激光，反射后形成轮胎散点图，由于轮胎在行驶过程中高速旋转，传统的图像采集难以获取准确轮廓数据，激光传感器仅需对一侧进行采集，就可以根据对称获取整个轮廓；
步骤B：设定激光传感器与地面的原始反射角，并在检测过程中识别原始反射角的变化量，在轮胎正常情况下，设置激光传感器与地面的反射角，并作为原始反射角，在检测过程中，通过实际反射角判断轮胎是否出现形变，相比于传统的压力监测更直观，影响程度更高，且实现成本低，仅需要判断角度变化量即可实现对轮胎形变量的计算；
步骤C：根据原始反射角的变化确定轮胎的接地割线点与轮胎中心到地面的距离；
步骤D：进行轮胎形变程度值
Figure 388796DEST_PATH_IMAGE005
的计算。
根据上述技术方案，所述步骤D中，轮胎形变程度值
Figure 244757DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 411296DEST_PATH_IMAGE006
式中，轮胎变化程度值的计算依据为轮胎与地面形成割角的正切值，
Figure 301891DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 98946DEST_PATH_IMAGE003
的单位为毫米，选用正切值的原因为，轮胎与地面形成的割角范围在0到90度范围内，在这个范围内，正切函数是单调递增的，且随着角度变大，正切函数值的增大速度越来越快，割角的微小变化都会引起正切函数值的巨大变化，对角度的变化非常敏感，胎压不正常或载重不同引起的轮胎微小变化都可以被放大。
根据上述技术方案，所述图像处理模块的运行方法包括以下步骤：
步骤S1：将采集到的轮胎纹理散点图拟合为连续的轮胎纹理图；
步骤S2：进行图像灰度处理；
步骤S3：计算纹理图像中每一个像素点所在的邻域范围内的梯度向量，具体为通过两个3×3方向算子得出水平向量
Figure 504520DEST_PATH_IMAGE007
与垂直向量
Figure 146853DEST_PATH_IMAGE008
，像素的梯度向量包含水平方向和垂直方向上的变化量，通过像素点与算子卷积所得，水平方向的卷积算子为
Figure 157535DEST_PATH_IMAGE009
，垂直方向的卷积算子为
Figure 672961DEST_PATH_IMAGE010
；
步骤S4：计算每个像素点的方向幅值
Figure 769093DEST_PATH_IMAGE011
并进行离散化操作，对方向幅值进行离散化操作可以获取轮胎表面图像的直方图数值，直方图的尖锐程度可以反映图像的方向性。
根据上述技术方案，所述步骤S4中，每个像素点的方向幅值
Figure 215118DEST_PATH_IMAGE011
的计算公式为：
Figure 142622DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 281480DEST_PATH_IMAGE011
的范围为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，水平方向
Figure 130487DEST_PATH_IMAGE014
，对
Figure 645782DEST_PATH_IMAGE011
进行离散化操作后，设定平坦阈值，并统计大于阈值的像素数量，来判断图像的方向性，大于阈值的像素数量越多，表示图像具有明显的方向性，轮胎表面纹理变化程度越丰富，磨损越低。
根据上述技术方案，所述安全系数的监测方法为：综合轮胎的形变程度值
Figure 365476DEST_PATH_IMAGE005
与像素点方向幅值
Figure 471973DEST_PATH_IMAGE011
、轮胎内壁温度
Figure 277118DEST_PATH_IMAGE015
，前束变化
Figure 64945DEST_PATH_IMAGE001
，并设置各因素的影响因子进行安全系数
Figure 950730DEST_PATH_IMAGE016
的计算。
根据上述技术方案，所述安全系数
Figure 431390DEST_PATH_IMAGE016
的计算公式为：
Figure 723831DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 112087DEST_PATH_IMAGE018
为原始前束，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为像素点标号，
Figure 806374DEST_PATH_IMAGE020
为像素点数量，
Figure 457935DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 34410DEST_PATH_IMAGE020
个像素点的平均方向幅值，
Figure 164040DEST_PATH_IMAGE022
为轮胎正常运行时温度，
Figure 775150DEST_PATH_IMAGE023
，为各个参数的影响因子，且
Figure 597612DEST_PATH_IMAGE024
，代表不同因素对轮胎安全系数的影响。行驶过程中，轮胎的形变程度值对安全系数的影响程度最高，除此之外还受到轮胎图像中像素点的平均方向幅值影响，并考虑能量回收过程中的前束变化带来的轮胎倾角变化，综合考虑轮胎运行过程中的安全系数。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过设置有激光传感模块，对轮胎表面发射激光，反射后形成轮胎散点图，仅需对一侧进行采集，就可以根据对称获取整个轮廓；通过设置有安全系数监测模块，在行驶过程中，考虑轮胎的形变程度值对安全系数的影响，与轮胎图像中像素点的平均方向幅值带来的轮胎磨损，并考虑能量回收过程中的前束变化带来的轮胎倾角变化，综合考虑轮胎运行过程中的安全系数。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的系统模块组成示意图；
图2是轮胎侧面拟合示意图；
图3是前束变化示意图。
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。
请参阅图1-3，本发明提供技术方案：一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，包括监测处理模块、数据处理模块、轮胎参数识别模块，监测处理模块用于对车辆轮胎进行多维度监测处理，数据处理模块用于对获取到的数据进行优化处理，轮胎参数识别模块用于识别轮胎的各项安全参数，轮胎参数识别模块包括安全系数监测模块、磨损检测模块、温度检测模块，安全系数监测模块用于根据轮胎的形变状态生成安全系数，磨损检测模块用于对轮胎的磨损程度进行检测，温度检测模块用于实时检测轮胎温度。当前市面上的胎压监测通过压力传感器对轮胎进行监测，所监测的数值还需要进一步设定阈值才能明确轮胎是否安全，且不同类型的轮胎压力承受值不同，阈值设定没有统一标准，根据轮胎的形变状态计算其安全系数能更好地监测轮胎状态，并可以忽略轮胎型号带来的阈值判断问题，基于形态学的磨损算法可以对轮胎表面或局部磨损进行检测，确定轮胎状态。
监测处理模块包括激光传感模块、纹理拟合模块、前束监测模块、胎位变形识别模块，激光传感器模块用于对轮胎进行采集，纹理拟合模块用于根据采集结果拟合出轮胎的表面与运动状态下的胎面情况，前束监测模块用于对车辆的前束进行高精度采集与监测，胎位变形识别模块用于对轮胎的形变进行精确采集。
数据处理模块包括图像处理模块、数据传输模块、数据存储模块、显示模块，图像处理模块用于实现监测过程中的图像处理部分的操作，数据传输模块用于进行各项数据的传输，数据存储模块用于对数据进行分类存储，显示模块用于将监测结果显示。
监测处理模块的工作方法为：
多个激光传感模块在轮胎的横切位置相对布置，分别置于轮胎所需监测部位的上部和下部；
对采集结果进行整合，采集结果包括直接采集的轮胎纹理、前束变化产生的激光位置变化值
Figure 599066DEST_PATH_IMAGE001
；
进行轮胎形变参数识别，包括轮胎中心到地面的垂直距离
Figure 345437DEST_PATH_IMAGE002
、接地割线长度
Figure 14315DEST_PATH_IMAGE003
、接地割线点、轮胎中心到接地割线点与接地割线的夹角
Figure 742100DEST_PATH_IMAGE004
；
将采集到的所有数据通过蓝牙传输至车内系统处理器中。
轮胎形变参数识别方法包括以下步骤：
步骤A：位于侧前方的激光传感器在轮胎表面动态切换，进行轮廓采集，并将数据上传拟合出轮胎侧面图；激光传感器对轮胎表面发射激光，反射后形成轮胎散点图，由于轮胎在行驶过程中高速旋转，传统的图像采集难以获取准确轮廓数据，激光传感器仅需对一侧进行采集，就可以根据对称获取整个轮廓；
步骤B：设定激光传感器与地面的原始反射角，并在检测过程中识别原始反射角的变化量；在轮胎正常情况下，设置激光传感器与地面的反射角，并作为原始反射角，在检测过程中，通过实际反射角判断轮胎是否出现形变，相比于传统的压力监测更直观，影响程度更高，且实现成本低，仅需要判断角度变化量即可实现对轮胎形变量的计算；
步骤C：根据原始反射角的变化确定轮胎的接地割线点与轮胎中心到地面的距离；
步骤D：进行轮胎形变程度值
Figure 496429DEST_PATH_IMAGE005
的计算。
步骤D中，轮胎形变程度值
Figure 295758DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 553564DEST_PATH_IMAGE006
式中，轮胎变化程度值的计算依据为轮胎与地面形成割角的正切值，
Figure 717829DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 756192DEST_PATH_IMAGE003
的单位为毫米。选用正切值的原因为，轮胎与地面形成的割角范围在0到90度范围内，在这个范围内，正切函数是单调递增的，且随着角度变大，正切函数值的增大速度越来越快，割角的微小变化都会引起正切函数值的巨大变化，对角度的变化非常敏感，胎压不正常或载重不同引起的轮胎微小变化都可以被放大。
图像处理模块的运行方法包括以下步骤：
步骤S1：将采集到的轮胎纹理散点图拟合为连续的轮胎纹理图；
步骤S2：进行图像灰度处理；
步骤S3：计算纹理图像中每一个像素点所在的邻域范围内的梯度向量，具体为通过两个3×3方向算子得出水平向量
Figure 31316DEST_PATH_IMAGE007
与垂直向量
Figure 409208DEST_PATH_IMAGE008
；像素的梯度向量包含水平方向和垂直方向上的变化量，通过像素点与算子卷积所得，水平方向的卷积算子为
Figure 806691DEST_PATH_IMAGE009
，垂直方向的卷积算子为
Figure 4454DEST_PATH_IMAGE010
；
步骤S4：计算每个像素点的方向幅值
Figure 348848DEST_PATH_IMAGE011
并进行离散化操作。对方向幅值进行离散化操作可以获取轮胎表面图像的直方图数值，直方图的尖锐程度可以反映图像的方向性。
步骤S4中，每个像素点的方向幅值
Figure 630181DEST_PATH_IMAGE011
的计算公式为：
Figure 136248DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 86887DEST_PATH_IMAGE011
的范围为
Figure 766130DEST_PATH_IMAGE013
，水平方向
Figure 853035DEST_PATH_IMAGE014
，对
Figure 795583DEST_PATH_IMAGE011
进行离散化操作后，设定平坦阈值，并统计大于阈值的像素数量，来判断图像的方向性。大于阈值的像素数量越多，表示图像具有明显的方向性，轮胎表面纹理变化程度越丰富，磨损越低。
安全系数的监测方法为：综合轮胎的形变程度值
Figure 30255DEST_PATH_IMAGE005
与像素点方向幅值
Figure 450872DEST_PATH_IMAGE011
、轮胎内壁温度
Figure 657863DEST_PATH_IMAGE015
，前束变化
Figure 568050DEST_PATH_IMAGE001
，并设置各因素的影响因子进行安全系数
Figure 227701DEST_PATH_IMAGE016
的计算。
安全系数
Figure 452009DEST_PATH_IMAGE016
的计算公式为：
Figure 326555DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 345327DEST_PATH_IMAGE018
为原始前束，
Figure 492275DEST_PATH_IMAGE019
为像素点标号，
Figure 317011DEST_PATH_IMAGE020
为像素点数量，
Figure 498594DEST_PATH_IMAGE021
表示
Figure 688267DEST_PATH_IMAGE020
个像素点的平均方向幅值，
Figure 119248DEST_PATH_IMAGE022
为轮胎正常运行时温度，
Figure 419779DEST_PATH_IMAGE023
，为各个参数的影响因子，且
Figure 721448DEST_PATH_IMAGE024
，代表不同因素对轮胎安全系数的影响。行驶过程中，轮胎的形变程度值对安全系数的影响程度最高，除此之外还受到轮胎图像中像素点的平均方向幅值影响，并考虑能量回收过程中的前束变化带来的轮胎倾角变化，综合考虑轮胎运行过程中的安全系数。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，包括监测处理模块、数据处理模块、轮胎参数识别模块，其特征在于：所述监测处理模块用于对车辆轮胎进行多维度监测处理，所述数据处理模块用于对获取到的数据进行优化处理，所述轮胎参数识别模块用于识别轮胎的各项安全参数，所述轮胎参数识别模块包括安全系数监测模块、磨损检测模块、温度检测模块，所述安全系数监测模块用于根据轮胎的形变状态生成安全系数，所述磨损检测模块用于对轮胎的磨损程度进行检测，所述温度检测模块用于实时检测轮胎温度。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述监测处理模块包括激光传感模块、纹理拟合模块、前束监测模块、胎位变形识别模块，所述激光传感器模块用于对轮胎进行采集，所述纹理拟合模块用于根据采集结果拟合出轮胎的表面与运动状态下的胎面情况，所述前束监测模块用于对车辆的前束进行高精度采集与监测，所述胎位变形识别模块用于对轮胎的形变进行精确采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述数据处理模块包括图像处理模块、数据传输模块、数据存储模块、显示模块，所述图像处理模块用于实现监测过程中的图像处理部分的操作，所述数据传输模块用于进行各项数据的传输，所述数据存储模块用于对数据进行分类存储，所述显示模块用于将监测结果显示。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述监测处理模块的工作方法为：
多个激光传感模块在轮胎的横切位置相对布置，分别置于轮胎所需监测部位的上部和下部；
对采集结果进行整合，采集结果包括直接采集的轮胎纹理、前束变化产生的激光位置变化值
Figure 884146DEST_PATH_IMAGE001
；
进行轮胎形变参数识别，包括轮胎中心到地面的垂直距离
Figure 740106DEST_PATH_IMAGE002
、接地割线长度
Figure 109908DEST_PATH_IMAGE003
、接地割线点、轮胎中心到接地割线点与接地割线的夹角
Figure 62820DEST_PATH_IMAGE004
；
将采集到的所有数据通过蓝牙传输至车内系统处理器中。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述轮胎形变参数识别方法包括以下步骤：
步骤A：位于侧前方的激光传感器在轮胎表面动态切换，进行轮廓采集，并将数据上传拟合出轮胎侧面图；
步骤B：设定激光传感器与地面的原始反射角，并在检测过程中识别原始反射角的变化量；
步骤C：根据原始反射角的变化确定轮胎的接地割线点与轮胎中心到地面的距离；
步骤D：进行轮胎形变程度值
Figure 594296DEST_PATH_IMAGE005
的计算。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述步骤D中，轮胎形变程度值
Figure 999869DEST_PATH_IMAGE005
的计算公式为：
Figure 907783DEST_PATH_IMAGE006
式中，轮胎变化程度值的计算依据为轮胎与地面形成割角的正切值，
Figure 652885DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 168311DEST_PATH_IMAGE003
的单位为毫米。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述图像处理模块的运行方法包括以下步骤：
步骤S1：将采集到的轮胎纹理散点图拟合为连续的轮胎纹理图；
步骤S2：进行图像灰度处理；
步骤S3：计算纹理图像中每一个像素点所在的邻域范围内的梯度向量，具体为通过两个3×3方向算子得出水平向量
Figure 264443DEST_PATH_IMAGE007
与垂直向量
Figure 710468DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤S4：计算每个像素点的方向幅值
Figure 372393DEST_PATH_IMAGE009
并进行离散化操作。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述步骤S4中，每个像素点的方向幅值
Figure 511250DEST_PATH_IMAGE009
的计算公式为：
Figure 829099DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 141132DEST_PATH_IMAGE009
的范围为
Figure 860826DEST_PATH_IMAGE011
，水平方向
Figure 905006DEST_PATH_IMAGE012
，对
Figure 772467DEST_PATH_IMAGE009
进行离散化操作后，设定平坦阈值，并统计大于阈值的像素数量，来判断图像的方向性。
9.根据权利要求8所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述安全系数的监测方法为：综合轮胎的形变程度值
Figure 825874DEST_PATH_IMAGE005
与像素点方向幅值
Figure 400075DEST_PATH_IMAGE009
、轮胎内壁温度
Figure 929670DEST_PATH_IMAGE013
，前束变化
Figure 222111DEST_PATH_IMAGE001
，并设置各因素的影响因子进行安全系数
Figure 813629DEST_PATH_IMAGE014
的计算。
10.根据权利要求9所述的一种基于智能轮胎传感器的车辆轮位识别系统，其特征在于：所述安全系数
Figure 304653DEST_PATH_IMAGE014
的计算公式为：
Figure 956215DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 735952DEST_PATH_IMAGE016
为原始前束，
Figure 927899DEST_PATH_IMAGE017
为像素点标号，
Figure 742271DEST_PATH_IMAGE018
为像素点数量，
Figure 299154DEST_PATH_IMAGE019
表示
Figure 362925DEST_PATH_IMAGE018
个像素点的平均方向幅值，
Figure 561825DEST_PATH_IMAGE020
为轮胎正常运行时温度，
Figure 965125DEST_PATH_IMAGE021
，为各个参数的影响因子，且
Figure 505959DEST_PATH_IMAGE022
，代表不同因素对轮胎安全系数的影响。
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