CN116165334A - 应用于大型施工机具的碳排放测量方法、装置、设备 - Google Patents

应用于大型施工机具的碳排放测量方法、装置、设备 Download PDF

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Abstract

本申请的实施例提供了应用于大型施工机具的碳排放测量方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取振动传感器采集的振动频率和幅值，以及加速度传感器采集的加速度数据；对所述振动数据进行滤波处理，得到目标振动数据；将所述目标振动数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。以此方式，实现了对大型施工机具碳排放的精准测量。

Description

应用于大型施工机具的碳排放测量方法、装置、设备
技术领域
本申请的实施例涉及碳排放测量领域，尤其涉及应用于大型施工机具的碳排放测量方法、装置、设备和计算机可读存储设备。
背景技术
随着建筑业的不断升级与国家双碳政策的推行，施工行业碳排放逐步走进人们的视野中。大型施工机具作为现场施工的重要工具和组成部分之一，其能源消耗与碳排放之间的关系也势必需要更精细化的测量手段。
现阶段，国家对大型施工机具的碳排放通常采用台班方式的进行计算，而就目前情况而言，设备使用台班依旧靠人为进行填报，无法确保其填报数据的准确性。
目前常规小型车辆所采用的车辆排放监测装置及方法，主要依靠车载排放量测系统(OBS)及诊断系统(OBD)对车载排放量测系统与车上诊断系统瞬间油耗进行比较，再根据油耗与二氧化碳关系式和油耗关系式，将车上诊断系统的瞬时油耗修正转换为二氧化碳排放量。然而大部分施工机具并不能兼容OBS和OBD系统，即，无法采用这类家用车辆常规的方法进行碳排计算。
受施工环境影响，部分选择使用视频监控+车牌识别的方式也不适用施工车辆(机具)碳排计算。
传统录入式碳排检测系统，由于需要人工录入极易发生故意或无意的录入错误。最终造成机具台班与机具类型识别不准确，无法保证施工企业碳排放统计的精确度。
综上，如何设计一种能够针对大型租赁设备(机具)，进行精准碳排放检测的方法及装置，是目前亟需解决的问题。
发明内容
根据本申请的实施例，提供了一种应用于大型施工机具的碳排放测量方案。
在本申请的第一方面，提供了一种应用于大型施工机具的碳排放测量方法。该方法包括：
获取振动传感器采集的振动数据，以及加速度传感器采集的加速度数据；
对所述振动频率进行滤波处理，得到目标振动数据；
将所述目标振动和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；
将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
进一步地，所述获取振动传感器采集的振动数据包括振动频率和幅值数据：
其中，若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行振动频率和幅值的采集。
进一步地，所述获取加速度传感器采集的加速度数据包括：
若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行6轴加速度数据采集。
进一步地，所述对所述振动频率进行滤波处理，得到目标振动数据包括：
对所述振动频率进行滤波处理，通过幅值和频率及加速度数据过滤意外冲击的单次振动信号，得到目标振动数据。
进一步地，所述动作辨别模型通过如下方式进行训练：
生成训练样本集合，其中，训练样本包括带有标注信息的不同机械的振动及加速度特征；所述标注信息为运行动作；
利用所述训练样本集合中的样本对动作辨别模型进行训练，以带有标注信息的不同机械的振动及加速度特征作为输入，以运行动作作为输出，当输出的运行动作与标注的运行动作的统一率满足预设阈值时，完成对动作辨别模型的训练。
进一步地，所述数据库通过如下方式进行构建：
获取机具在不同运动动作下的碳排放数值，得到动作与碳排放的对应关系；
基于所述对应关系，构建数据库。
在本申请的第二方面，提供了一种应用于大型施工机具的碳排放测量装置。该装置包括：
获取模块，用于获取振动传感器采集的振动频率和加速度传感器采集的加速度数据；
滤波模块，用于对所述振动频率进行滤波处理，得到目标振动数据；
辨别模块，用于将所述目标振动数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；
计算模块，用于将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
进一步地，所述获取振动传感器采集的振动数据包括振动频率和幅值数据：
其中，若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行振动频率和幅值的采集。
在本申请的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
在本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
本申请实施例提供的应用于大型施工机具的碳排放测量方法，通过获取振动传感器采集的振动数据，以及加速度传感器采集的加速度数据；对所述振动数据进行滤波处理，得到目标振频数据；将所述目标数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系，实现了对大型施工机具碳排放的精准测量。
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明，本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
图1示出了根据本申请的实施例的应用于大型施工机具的碳排放测量方法的流程图；
图2示出了根据本申请的实施例的应用于大型施工机具的碳排放测量装置的方框图；
图3示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1示出了根据本公开实施例的应用于大型施工机具的碳排放测量方法的流程图。所述方法包括：
S210，获取振动传感器采集的振动数据，以及加速度传感器采集的加速度数据。
其中，所述振动数据包括振动频率和幅值数据。
在一些实施例中，所述振动传感器，通常安装在机具驾驶室的侧门上或发动机外部护罩处，用于探测发送机的震动频率。
在一些实施例中，振动开始后(发送机启动)，若振动频率达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行振动频率的采集。例如，达到内部设置的阈值后(根据应用场景进行设定)，采集15S震动频率，后续随机每15～30分钟进行一次采集。
进一步地，可通过振动判断机具的启停状态，统计工作时间，为后续的碳排放计算提供数据基础。
在一些实施例中，可通过大数据分析的方式对所述振动频率进行处理，确定当前机具的具体型号和类别。
在一些实施例中，通过加速度传感器采集机具的加速度数据。
S220，对所述振动频率进行滤波处理，得到目标振动数据。
在一些实施例中，大型的施工机具通常是静止作业，即不进行大范围的移动。例如，挖土机在移动过程中不进行挖土作业，震动幅度低(偶然高震动，道路不平)，移动过程中的排放量可忽略不计。
设备在施工过程中因机械动作会产生相应的振动，如挖掘机挖土方动作，强夯机落锤动作等。上述动作产生的振动信号与发动机运行功率无关，应予以排除。
在一些实施例中，对振动信号进行分析滤波，通过幅值和频率及加速度数据过滤意外冲击等单次振动信号，提取机械设备振动基频，得到目标振动数据。
S230，将所述目标振动及加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作。
在一些实施例中，所述动作辨别模型通过如下方式进行训练：
生成训练样本集合，其中，训练样本包括带有标注信息的不同机械的振动及加速度特征；所述标注信息为运行动作；
利用所述训练样本集合中的样本对动作辨别模型进行训练，以带有标注信息的不同机械的振动和加速度特征作为输入，以运行动作作为输出，当输出的运行动作与标注的运行动作的统一率满足预设阈值时，完成对动作辨别模型的训练。
在一些实施例中，将目标振动数据输入至动作辨别模型，基于当前机具的具体型号和类别，确定机具的当前动作。
进一步地，设备、动作以及振动特征间的关系可参考表1：
表1
Figure BDA0003840558740000061
S240，将所述当前机具的动作和数据库进行比对，确定当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
在一些实施例中，所述数据库通过如下方式进行构建：
获取机具在不同运动动作下的碳排放数值，得到动作与碳排放的对应关系；基于所述对应关系，构建数据库。
在一些实施例中，将当前机具的动作和数据库进行比对，基于步骤S210统计的工作时间，确定当前机具的碳排放数值，其中，设备振动特征与碳排放值的关系，可参考表2：
表2
Figure BDA0003840558740000071
根据本公开的实施例，实现了以下技术效果：
通过本公开的方法，仅通过振动传感器，即可实现对大型施工机具碳排放的精准测量。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本申请所述方案进行进一步说明。
图2示出了根据本申请的实施例的应用于大型施工机具的碳排放测量装置200的方框图如图2所示，装置200包括：
获取模块210，用于获取振动传感器采集的振动数据和加速度传感器采集的加速度数据；
滤波模块220，用于对所述振动频率进行滤波处理，得到目标振动数据；
辨别模块230，用于将所述目标振动数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；
计算模块240，用于将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图3示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的结构示意图。
如图3所示，终端设备或服务器包括中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有终端设备或服务器操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
特别地，根据本申请的实施例，上文方法流程步骤可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在机器可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中的。上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，当上述前述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的方法。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种应用于大型施工机具的碳排放测量方法，其特征在于，包括：
获取振动传感器采集的振动数据,以及加速度传感器采集的加速度数据；
对所述振动数据进行滤波处理，得到目标振动数据；
将所述目标振动数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；
将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取振动传感器采集的振动数据包括振动频率和幅值数据：
其中，若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行振动频率和幅值的采集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取加速度传感器采集的加速度数据包括：
若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行6轴加速度数据采集。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述振动频率进行滤波处理，得到干净的振频数据包括：
对所述振动频率进行滤波处理，通过幅值和频率及加速度数据过滤意外冲击的单次振动信号，得到目标振动数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述动作辨别模型通过如下方式进行训练：
生成训练样本集合，其中，训练样本包括带有标注信息的不同机械的振动及加速度特征；所述标注信息为运行动作；
利用所述训练样本集合中的样本对动作辨别模型进行训练，以带有标注信息的不同机械的振动及加速度特征作为输入，以运行动作作为输出，当输出的运行动作与标注的运行动作的统一率满足预设阈值时，完成对动作辨别模型的训练。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据库通过如下方式进行构建：
获取机具在不同运动动作下的碳排放数值，得到动作与碳排放的对应关系；
基于所述对应关系，构建数据库。
7.一种应用于大型施工机具的碳排放测量装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取振动传感器采集的振动数据和加速度传感器采集的加速度数据；
滤波模块，用于对所述振动数据进行滤波处理，得到目标振振动数据；
辨别模块，用于将所述目标振动数据和所述加速度数据输入至动作辨别模型，确定当前机具的动作；
计算模块，用于将所述当前机具的动作和数据库进行比对，计算当前机具的碳排放数值；所述数据库中包括机具动作和机具碳排放的对应关系。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取振动传感器采集的振动数据包括振动频率和幅值数据：
其中，若振动频率和幅值达到采集阈值，则根据预设时间间隔间歇性进行振动频率和幅值的采集。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。
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