CN116384863A - 一种危险品废物车辆运输智能管理系统 - Google Patents

一种危险品废物车辆运输智能管理系统 Download PDF

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CN116384863A CN202310651285.4A CN202310651285A CN116384863A CN 116384863 A CN116384863 A CN 116384863A CN 202310651285 A CN202310651285 A CN 202310651285A CN 116384863 A CN116384863 A CN 116384863A
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Abstract

本发明属于危险品废物车辆运输管理领域，涉及到一种危险品废物车辆运输智能管理系统，通过设置目标车辆安全监测模块、目标车辆行驶安全分析模块、目标车辆车厢内部安全分析模块、目标车辆待行驶路径预测模块、目标车辆行驶速度分析模块、控制中心模块和云数据库，本发明一方面针对废弃机油车辆运输过程中车辆的行驶状态和车厢内各装载废弃机油的桶罐进行安全监测分析，避免因车辆行驶不稳定引发废弃机油泄露的情况，及时发现各桶罐在运输过程中存在自燃、泄露和倒塌的安全隐患，另一方面预测车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，并进行最大安全行驶速度语音播报提示，进而降低车辆在未来设定时间段内行驶事故发生的风险。

Description

一种危险品废物车辆运输智能管理系统
技术领域
本发明属于危险品废物车辆运输管理领域，涉及到一种危险品废物车辆运输智能管理系统。
背景技术
近年来，随着我国化学、原子能、电气和石油等工业的迅速发展，工业生产中越来越多地使用到危险品作为产品的生产原料，并且在生产过程中产生了许多有毒的废料，为了完成正常的生产活动，就必须进行危险品废物运输，而车辆运输则是其中最主要的形式，但由于危险品废物易燃易爆炸，且存在有毒性和腐蚀性，在运输过程中存在着许多安全隐患和环境风险，因此需要对危险品废物车辆的运输进行管理。
目前废弃机油车辆运输管理技术在经济快速发展的带动下，取得了很大的进步，相较于以前的人工巡查方式，现在更多的使用卫星定位技术和摄像监测技术，对废弃机油车辆运输过程进行实时监测，收集车辆位置、速度、油量、行驶轨迹、运输量等信息，有效规避了人工巡查效率低的不足，但仅仅掌握车辆运输信息并不能提前预知车辆运输过程中存在的安全隐患，目前废弃机油车辆运输管理技术还存在以下问题：1、在运输过程中忽视对车辆行驶状态的监管，从而导致车辆在运输过程中因车速忽快忽慢、刹车力度过大或车辆过于颠簸导致车厢内装载废弃机油的桶罐出现破损或泄露的情况，进而引发安全事故，影响运输进度的同时威胁司机和周边民众的安全。
2、在运输过程中缺乏针对车厢内装载废弃机油的桶罐是否存在倒塌、破损或泄露的的问题进行细致性的精准分析，导致无法科学的筛查各桶罐的潜在安全隐患，无法为废弃机油车辆的安全稳定运输提供可靠性的支撑保障，从而耽误废弃机油的正常交付。
3、在运输过程中未能提供车辆在未来行驶路径上的安全行驶速度提示服务，一方面容易出现车辆超速行驶，加大车辆行驶安全风险，从而可能导致严重交通事故，另一方面也加大装载废弃机油桶罐的泄露风险，不利于废弃机油车辆的安全运输。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种危险品废物车辆运输智能管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种危险品废物车辆运输智能管理系统，包括：目标车辆安全监测模块，用于对在行驶过程中的运输废弃机油的目标车辆进行监测，获取目标车辆的运动信息和车厢内部信息。
目标车辆行驶安全分析模块，用于根据目标车辆的运动信息，分析目标车辆当前行驶安全系数，据此发送目标车辆的行驶预警信号。
目标车辆车厢内部安全分析模块，用于提取目标车辆的运输登记信息，结合目标车辆的车厢内部信息，计算车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数，进而分析目标车辆车厢内部安全系数，据此发送目标车辆的车厢预警信号。
目标车辆待行驶路径预测模块，用于根据目标车辆的运动信息，预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径。
目标车辆行驶速度分析模块，用于提取目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度，结合未来设定时间段内的气象信息，分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反馈至控制中心。
控制中心模块，用于接收目标车辆的行驶、车厢预警信号和其在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，并进行对应的处理。
云数据库，用于存储汽车制造商规定的各型号各规格车辆对应的最大允许承载重量，存储各气温等级、各降雨雪量等级、各雾霾浓度等级和各风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，存储各液态危险品废物的危险等级所对应的最大运输速度。
优选地，所述运动信息包括在已行驶路径中各设定时间点的车速、各次刹车的力度、各次颠簸的横向和纵向的振动幅度。
所述车厢内部信息包括环境信息和桶罐信息，其中环境信息包括空气粉尘度、温度和湿度，桶罐信息包括各桶罐的倾斜度、挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度、各桶罐内部废弃机油的液位。
优选地，所述分析目标车辆当前行驶安全系数，其具体分析过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速，将其记为
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，i表示各设定时间点的编号，/>
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，由公式/>
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得到目标车辆在行驶过程中的速度平稳系数，其中m表示设定时间点的总数。
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次刹车的力度
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，j表示各次刹车的编号，/>
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，由公式/>
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得到目标车辆在行驶过程中的刹车平稳系数，其中/>
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表示汽车制造商规定的紧急刹车力度阈值，e表示自然常数。
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次颠簸的横向和纵向的振动幅度，分别记为
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，其中z表示各次颠簸的编号，/>
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，由公式
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得到目标车辆在行驶过程中的颠簸系数，其中/>
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分别表示汽车制造商规定的车辆颠簸横向、纵向合理振动幅度阈值。
分析目标车辆当前行驶安全系数，其具体计算公式为
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，其中/>
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分别表示预设的目标车辆的速度平稳系数、刹车平稳系数和颠簸系数对应当前行驶安全系数的权重占比。
优选地，所述目标车辆的运输登记信息包括基本信息和当前运输信息，其中基本信息包括型号和规格，当前运输信息包括指定运输路径、各桶罐内部废弃机油的初始液位、废弃机油装载总重量、废弃机油的危险等级。
优选地，所述计算车厢内部的环境安全系数，其具体计算过程为：从目标车辆的车厢内部信息中提取环境信息，将车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度分别记为
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，分析目标车辆车厢环境安全系数，其计算公式为：
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表示预设的装载废弃机油的车厢内部空气粉尘度的合理阈值，/>
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分别表示预设的装载废弃机油的车厢内部适宜温度、适宜湿度，/>
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分别表示预设的车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度对应环境安全系数的权重占比。
优选地，所述计算车厢内部的桶罐安全系数，其具体计算过程为：从桶罐信息中提取各桶罐的倾斜度，将各桶罐的倾斜度与预设的桶罐合理倾斜度进行比对，若某桶罐的倾斜度大于或等于预设的桶罐合理倾斜度时，将该桶罐记为倾斜异常桶罐，反之记为倾斜正常桶罐，得到各倾斜异常桶罐并统计倾斜异常桶罐的数量，将倾斜异常桶罐数量与桶罐总数量的比值作为桶罐的倾斜异常系数
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。
从桶罐信息中提取各桶罐的挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度，分别记为
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，其中r表示各桶罐的编号，/>
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，u表示各裂缝深度的编号，
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，分析各桶罐的表观破损指数/>
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，其计算公式为/>
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分别表示预设的桶罐标准表面积和厚度，/>
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表示目标车辆车厢内部第r个桶罐的裂缝深度最大值，/>
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表示预设的桶罐合理挤压变形程度阈值。
将各桶罐的表观破损指数与预设的桶罐的表观破损指数合理阈值进行比对，得到桶罐的破损系数
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从桶罐信息中提取各桶罐内部废弃机油的液位
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，从目标车辆的当前运输信息中提取各桶罐内部废弃机油的初始液位/>
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，由公式/>
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得到各桶罐的密封性能指数。
将各桶罐的密封性能指数与预设的桶罐密封性能指数合理阈值进行比对，得到桶罐的密封系数
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。
分析目标车辆车厢内部的桶罐安全系数，其计算公式为：
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，其中/>
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分别表示预设的车厢内部桶罐的倾斜异常系数、破损系数和密封系数对应桶罐安全系数的权重占比。
优选地，所述分析目标车辆车厢内部安全系数，其计算公式为：
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分别表示预设的车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数对应车厢内部安全系数的权重占比。
优选地，所述预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，其具体过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速
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得到目标车辆在已行驶路径中的平均车速，其中/>
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表示预设的平均车速的修正因子，预测目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离d，其计算公式为/>
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为未来设定时间段内的时长，通过GPS定位系统获取目标汽车当前位置，结合目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离，得到目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径。
优选地，所述分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，其具体分析过程为：根据目标车辆的基本信息中的型号和规格，从云数据库中提取汽车制造商规定的目标车辆对应的最大允许承载重量
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，从目标汽车的当前运输信息中提取废弃机油装载总重量/>
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得到目标车辆的承载重量，其中/>
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表示预设的装载废弃机油的桶罐的净重量，p表示桶罐总数量，由公式/>
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得到目标车辆的重力影响因子。
从气象台中获取目标车辆在未来设定时间段内的气象信息，其包括气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度，获取气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度所对应的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级，从云数据库中提取未来设定时间段内的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，分别记为
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，综合分析目标车辆在未来设定时间段内行驶的气象影响因子/>
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根据目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度
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，由公式
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得到目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度，其中/>
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表示/>
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。
从目标车辆的当前运输信息中提取废弃机油的危险等级，从云数据库中提取废弃机油的最大运输速度，将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度与废弃机油的最大运输速度进行比对，若目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度大于废弃机油的最大运输速度，则将废弃机油的最大运输速度作为目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反之将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度作为最大安全行驶速度。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过结合车辆速度平稳系数、刹车平稳系数和颠簸系数综合分析车辆当前行驶安全系数，有效地快速地掌握废弃机油运输车辆的行驶状态，及时进行车辆行驶安全预警，避免因车辆行驶不稳定引发废弃机油泄露的情况，从一定程度上保障废弃机油运输车辆的安全运输。
（2）本发明通过从桶罐倾斜、破损和密封三个角度分析目标车辆车厢内部桶罐的安全系数，全面地有效地筛查各桶罐的潜在安全隐患，为废弃机油车辆的安全稳定运输提供可靠性的支撑保障。
（3）本发明通过获取废弃机油运输车辆车厢内部的环境信息和桶罐信息，从环境安全和桶罐安全两方面分析车厢内部安全系数，及时发现装载废弃机油的桶罐在运输过程中存在自燃、泄露和倒塌的安全隐患，并进行车厢安全预警，加强了废弃机油车辆运输的监管力度，减轻对司机和周边居民的安全威胁。
（4）本发明通过预测车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，结合气象信息分析车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，并在驾驶室进行语音播报，提高司机的安全意识，进而降低车辆在未来设定时间段内行驶事故的风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明系统结构示意图。
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。
请参阅图1所示，本发明提供了一种危险品废物车辆运输智能管理系统，具体模块分布如下：目标车辆安全监测模块、目标车辆行驶安全分析模块、目标车辆车厢内部安全分析模块、目标车辆待行驶路径预测模块、目标车辆行驶速度分析模块、控制中心模块和云数据库，其中模块之间的连接关系为：目标车辆行驶安全分析模块、目标车辆车厢内部安全分析模块、目标车辆待行驶路径预测模块均与目标车辆安全监测模块连接，目标车辆行驶速度分析模块与目标车辆待行驶路径预测模块连接，目标车辆行驶安全分析模块、目标车辆车厢内部安全分析模块、目标车辆行驶速度分析模块均与控制中心模块连接，目标车辆行驶速度分析模块与云数据库连接。
所述目标车辆安全监测模块，用于对在行驶过程中的运输废弃机油的目标车辆进行监测，获取目标车辆的运动信息和车厢内部信息。
具体地，所述运动信息包括在已行驶路径中各设定时间点的车速、各次刹车的力度、各次颠簸的横向和纵向的振动幅度。
所述车厢内部信息包括环境信息和桶罐信息，其中环境信息包括空气粉尘度、温度和湿度，桶罐信息包括各桶罐的倾斜度、挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度、各桶罐内部废弃机油的液位。
需要说明的是，上述获取目标车辆的运动信息和车厢内部信息，其具体过程为：通过目标车辆安装的车载计算机实时获取车辆行驶速度，并存储在行车数据记录仪中，从行车数据记录仪提取目标车辆在已行驶路径中各设定时间点的车速。
通过目标车辆配置的电子稳定程序（ESP）获取目标车辆在已行驶路径中各次刹车的力度。
通过目标车辆底盘上安装的加速度传感器获取目标车辆在已行驶路径中各次颠簸的横向和纵向的振动幅度。
通过目标车辆车厢内部安装的光学粉尘传感器和无线温湿度传感器对车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度进行监测，并将车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度作为环境信息。
通过各桶罐底部安装的倾角传感器获取各桶罐的倾斜度。
通过目标车辆车厢内部安装的电子摄像头对车厢内部各桶罐进行实景扫描，构建各桶罐的外观模型，与计算机上已存储的桶罐标准外观模型进行比对，得到各桶罐外观模型与桶罐标准外观模型的不匹配度，将其作为各桶罐的挤压变形程度。
通过目标车辆车厢内部安装的电子摄像头对车厢内部各桶罐表观进行图像采集，获取各桶罐的表观图像并进行图像预处理，采用小波变换技术对桶罐表观图像中的破损特征参数进行提取，得到桶罐各待分析区域图像，根据已建立的数据库中存储的破损特征合理参数范围，与桶罐各待分析区域图像的破损特征参数进行比对，若桶罐某待分析区域图像的破损特征参数处于破损特征合理参数范围外，将桶罐该待分析区域图像记为桶罐破损区域图像，反之记为桶罐正常区域图像，筛选出桶罐各破损区域图像，将桶罐各破损区域图像中各像素灰度值与设定的灰度阈值进行比对，若某像素灰度值小于设定的灰度阈值时，将该像素记为破损像素，反之记为正常像素，筛选出各破损像素，统计破损像素的数量，由桶罐各破损区域图像中的破损像素占总像素的比值得到桶罐各破损区域面积，将桶罐各破损区域面积进行累加得到桶罐表观破损总面积，进而得到各桶罐的表观破损总面积。
通过计算机视觉技术对各桶罐的各破损区域图像进行处理，得到各桶罐的各裂痕深度。
通过各桶罐侧壁上安装的电容式液位传感器获取各桶罐内部废弃机油的液位。
所述目标车辆行驶安全分析模块，用于根据目标车辆的运动信息，分析目标车辆当前行驶安全系数，据此发送目标车辆的行驶预警信号。
具体地，所述分析目标车辆当前行驶安全系数，其具体分析过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速，将其记为
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得到目标车辆在行驶过程中的速度平稳系数，其中m表示设定时间点的总数。
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次刹车的力度
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得到目标车辆在行驶过程中的刹车平稳系数，其中/>
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表示汽车制造商规定的紧急刹车力度阈值，e表示自然常数。
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次颠簸的横向和纵向的振动幅度，分别记为
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，其中z表示各次颠簸的编号，/>
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，由公式
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分别表示汽车制造商规定的车辆颠簸横向、纵向合理振动幅度阈值。
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分别表示预设的目标车辆的速度平稳系数、刹车平稳系数和颠簸系数对应当前行驶安全系数的权重占比。
本发明实施例通过结合车辆速度平稳系数、刹车平稳系数和颠簸系数综合分析车辆当前行驶安全系数，有效地快速地掌握废弃机油运输车辆的行驶状态，及时进行车辆行驶安全预警，避免因车辆行驶不稳定引发废弃机油泄露的情况，从一定程度上保障废弃机油运输车辆的安全运输。
所述目标车辆车厢内部安全分析模块，用于提取目标车辆的运输登记信息，结合目标车辆的车厢内部信息，计算车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数，进而分析目标车辆车厢内部安全系数，据此发送目标车辆的车厢预警信号。
具体地，所述目标车辆的运输登记信息包括基本信息和当前运输信息，其中基本信息包括型号和规格，当前运输信息包括指定运输路径、各桶罐内部废弃机油的初始液位、废弃机油装载总重量、废弃机油的危险等级。
需要说明的是，上述目标车辆的运输登记信息是从废弃机油车辆运输管理后台提取的。
具体地，所述计算车厢内部的环境安全系数，其具体计算过程为：从目标车辆的车厢内部信息中提取环境信息，将车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度分别记为
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具体地，所述计算车厢内部的桶罐安全系数，其具体计算过程为：从桶罐信息中提取各桶罐的倾斜度，将各桶罐的倾斜度与预设的桶罐合理倾斜度进行比对，若某桶罐的倾斜度大于或等于预设的桶罐合理倾斜度时，将该桶罐记为倾斜异常桶罐，反之记为倾斜正常桶罐，得到各倾斜异常桶罐并统计倾斜异常桶罐的数量，将倾斜异常桶罐数量与桶罐总数量的比值作为桶罐的倾斜异常系数
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从桶罐信息中提取各桶罐的挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度，分别记为
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，从目标车辆的当前运输信息中提取各桶罐内部废弃机油的初始液位/>
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得到各桶罐的密封性能指数。
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。
分析目标车辆车厢内部的桶罐安全系数，其计算公式为：
Figure SMS_86
，其中/>
Figure SMS_87
分别表示预设的车厢内部桶罐的倾斜异常系数、破损系数和密封系数对应桶罐安全系数的权重占比。
本发明实施例通过从桶罐倾斜、破损和密封三个角度分析目标车辆车厢内部桶罐的安全系数，全面地有效地筛查各桶罐的潜在安全隐患，为废弃机油车辆的安全稳定运输提供可靠性的支撑保障。
具体地，所述分析目标车辆车厢内部安全系数，其计算公式为：
Figure SMS_88
，其中/>
Figure SMS_89
分别表示预设的车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数对应车厢内部安全系数的权重占比。
本发明实施例通过获取废弃机油运输车辆车厢内部的环境信息和桶罐信息，从环境安全和桶罐安全两方面分析车厢内部安全系数，及时发现装载废弃机油的桶罐在运输过程中存在自燃、泄露和倒塌的安全隐患，并进行车厢安全预警，加强了废弃机油车辆运输的监管力度，减轻对司机和周边居民的安全威胁。
所述目标车辆待行驶路径预测模块，用于根据目标车辆的运动信息，预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径。
具体地，所述预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，其具体过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速
Figure SMS_90
，由公式/>
Figure SMS_91
得到目标车辆在已行驶路径中的平均车速，其中/>
Figure SMS_92
表示预设的平均车速的修正因子，预测目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离d，其计算公式为/>
Figure SMS_93
，其中/>
Figure SMS_94
为未来设定时间段内的时长，通过GPS定位系统获取目标汽车当前位置，结合目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离，得到目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径。
所述目标车辆行驶速度分析模块，用于提取目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度，结合未来设定时间段内的气象信息，分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反馈至控制中心。
需要说明的是，上述目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度是从废弃机油车辆运输管理后台提取的。
具体地，所述分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，其具体分析过程为：根据目标车辆的基本信息中的型号和规格，从云数据库中提取汽车制造商规定的目标车辆对应的最大允许承载重量
Figure SMS_95
，从目标汽车的当前运输信息中提取废弃机油装载总重量/>
Figure SMS_96
，由公式/>
Figure SMS_97
得到目标车辆的承载重量，其中/>
Figure SMS_98
表示预设的装载废弃机油的桶罐的净重量，p表示桶罐总数量，由公式/>
Figure SMS_99
得到目标车辆的重力影响因子。
从气象台中获取目标车辆在未来设定时间段内的气象信息，其包括气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度，获取气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度所对应的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级，从云数据库中提取未来设定时间段内的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，分别记为
Figure SMS_100
，综合分析目标车辆在未来设定时间段内行驶的气象影响因子/>
Figure SMS_101
，其计算公式为
Figure SMS_102
。
根据目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度
Figure SMS_103
，由公式
Figure SMS_104
得到目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度，其中/>
Figure SMS_105
表示/>
Figure SMS_106
。
从目标车辆的当前运输信息中提取废弃机油的危险等级，从云数据库中提取废弃机油的最大运输速度，将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度与废弃机油的最大运输速度进行比对，若目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度大于废弃机油的最大运输速度，则将废弃机油的最大运输速度作为目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反之将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度作为最大安全行驶速度。
本发明实施例通过预测车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，结合气象信息分析车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，并在驾驶室进行语音播报，提高司机的安全意识，进而降低车辆在未来设定时间段内行驶事故的风险。
控制中心模块，用于接收目标车辆的行驶、车厢预警信号和其在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，并进行对应的处理。
需要说明的是，上述进行对应的处理，其具体处理过程为：控制中心模块接收目标车辆的行驶预警信号时，通过目标车辆上的语言播报系统立即语音提示驾驶员稳定行驶，随即控制中心工作人员与驾驶员取得联系，了解目标车辆是否存在故障，据此在合适位置采取紧急制动处理。
控制中心模块接收目标车辆的车厢预警信号时，通过目标车辆上的语言播报系统通知驾驶员尽快在合适位置停车，随即立即拨打紧急救援电话。
控制中心模块接收目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度时，通过目标车辆上的语言播报系统提示驾驶员在未来设定时间段内行驶速度不得超过最大安全行驶速度。
云数据库，用于存储汽车制造商规定的各型号各规格车辆对应的最大允许承载重量，存储各气温等级、各降雨雪量等级、各雾霾浓度等级和各风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，存储各液态危险品废物的危险等级所对应的最大运输速度。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：该系统包括：
目标车辆安全监测模块，用于对在行驶过程中的运输废弃机油的目标车辆进行监测，获取目标车辆的运动信息和车厢内部信息；
目标车辆行驶安全分析模块，用于根据目标车辆的运动信息，分析目标车辆当前行驶安全系数，据此发送目标车辆的行驶预警信号；
目标车辆车厢内部安全分析模块，用于提取目标车辆的运输登记信息，结合目标车辆的车厢内部信息，计算车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数，进而分析目标车辆车厢内部安全系数，据此发送目标车辆的车厢预警信号；
目标车辆待行驶路径预测模块，用于根据目标车辆的运动信息，预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径；
目标车辆行驶速度分析模块，用于提取目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度，结合未来设定时间段内的气象信息，分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反馈至控制中心；
控制中心模块，用于接收目标车辆的行驶、车厢预警信号和其在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，并进行对应的处理；
云数据库，用于存储汽车制造商规定的各型号各规格车辆对应的最大允许承载重量，存储各气温等级、各降雨雪量等级、各雾霾浓度等级和各风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，存储各液态危险品废物的危险等级所对应的最大运输速度。
2.根据权利要求1所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述运动信息包括在已行驶路径中各设定时间点的车速、各次刹车的力度、各次颠簸的横向和纵向的振动幅度；
所述车厢内部信息包括环境信息和桶罐信息，其中环境信息包括空气粉尘度、温度和湿度，桶罐信息包括各桶罐的倾斜度、挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度、各桶罐内部废弃机油的液位。
3.根据权利要求2所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述分析目标车辆当前行驶安全系数，其具体分析过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速，将其记为
Figure QLYQS_1
，i表示各设定时间点的编号，/>
Figure QLYQS_2
，由公式/>
Figure QLYQS_3
得到目标车辆在行驶过程中的速度平稳系数，其中m表示设定时间点的总数；
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次刹车的力度
Figure QLYQS_4
，j表示各次刹车的编号，/>
Figure QLYQS_5
，由公式/>
Figure QLYQS_6
得到目标车辆在行驶过程中的刹车平稳系数，其中/>
Figure QLYQS_7
表示汽车制造商规定的紧急刹车力度阈值，e表示自然常数；
从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各次颠簸的横向和纵向的振动幅度，分别记为
Figure QLYQS_8
，其中z表示各次颠簸的编号，/>
Figure QLYQS_9
，由公式
Figure QLYQS_10
得到目标车辆在行驶过程中的颠簸系数，其中/>
Figure QLYQS_11
分别表示汽车制造商规定的车辆颠簸横向、纵向合理振动幅度阈值；
分析目标车辆当前行驶安全系数，其具体计算公式为
Figure QLYQS_12
，其中/>
Figure QLYQS_13
分别表示预设的目标车辆的速度平稳系数、刹车平稳系数和颠簸系数对应当前行驶安全系数的权重占比。
4.根据权利要求2所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述目标车辆的运输登记信息包括基本信息和当前运输信息，其中基本信息包括型号和规格，当前运输信息包括指定运输路径、各桶罐内部废弃机油的初始液位、废弃机油装载总重量、废弃机油的危险等级。
5.根据权利要求4所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述计算车厢内部的环境安全系数，其具体计算过程为：从目标车辆的车厢内部信息中提取环境信息，将车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度分别记为
Figure QLYQS_14
，分析目标车辆车厢环境安全系数，其计算公式为：/>
Figure QLYQS_15
，其中/>
Figure QLYQS_16
表示预设的装载废弃机油的车厢内部空气粉尘度的合理阈值，/>
Figure QLYQS_17
分别表示预设的装载废弃机油的车厢内部适宜温度、适宜湿度，/>
Figure QLYQS_18
分别表示预设的车厢内部的空气粉尘度、温度和湿度对应环境安全系数的权重占比。
6.根据权利要求5所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述计算车厢内部的桶罐安全系数，其具体计算过程为：从桶罐信息中提取各桶罐的倾斜度，将各桶罐的倾斜度与预设的桶罐合理倾斜度进行比对，若某桶罐的倾斜度大于或等于预设的桶罐合理倾斜度时，将该桶罐记为倾斜异常桶罐，反之记为倾斜正常桶罐，得到各倾斜异常桶罐并统计倾斜异常桶罐的数量，将倾斜异常桶罐数量与桶罐总数量的比值作为桶罐的倾斜异常系数
Figure QLYQS_19
；
从桶罐信息中提取各桶罐的挤压变形程度、表观破损总面积和各裂痕深度，分别记为
Figure QLYQS_21
，其中r表示各桶罐的编号，/>
Figure QLYQS_23
，u表示各裂缝深度的编号，
Figure QLYQS_25
，分析各桶罐的表观破损指数/>
Figure QLYQS_22
，其计算公式为
Figure QLYQS_24
，其中/>
Figure QLYQS_26
分别表示预设的桶罐标准表面积和厚度，
Figure QLYQS_27
表示目标车辆车厢内部第r个桶罐的裂缝深度最大值，/>
Figure QLYQS_20
表示预设的桶罐合理挤压变形程度阈值；
将各桶罐的表观破损指数与预设的桶罐的表观破损指数合理阈值进行比对，得到桶罐的破损系数
Figure QLYQS_28
；
从桶罐信息中提取各桶罐内部废弃机油的液位
Figure QLYQS_29
，从目标车辆的当前运输信息中提取各桶罐内部废弃机油的初始液位/>
Figure QLYQS_30
，由公式/>
Figure QLYQS_31
得到各桶罐的密封性能指数；
将各桶罐的密封性能指数与预设的桶罐密封性能指数合理阈值进行比对，得到桶罐的密封系数
Figure QLYQS_32
；
分析目标车辆车厢内部的桶罐安全系数，其计算公式为：
Figure QLYQS_33
，其中/>
Figure QLYQS_34
分别表示预设的车厢内部桶罐的倾斜异常系数、破损系数和密封系数对应桶罐安全系数的权重占比。
7.根据权利要求6所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述分析目标车辆车厢内部安全系数，其计算公式为：
Figure QLYQS_35
，其中/>
Figure QLYQS_36
分别表示预设的车厢内部的环境安全系数和桶罐安全系数对应车厢内部安全系数的权重占比。
8.根据权利要求4所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述预测目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径，其具体过程为：从目标车辆的运动信息中提取在已行驶路径中各设定时间点的车速
Figure QLYQS_37
，由公式/>
Figure QLYQS_38
得到目标车辆在已行驶路径中的平均车速，其中/>
Figure QLYQS_39
表示预设的平均车速的修正因子，预测目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离d，其计算公式为/>
Figure QLYQS_40
，其中/>
Figure QLYQS_41
为未来设定时间段内的时长，通过GPS定位系统获取目标汽车当前位置，结合目标车辆在未来设定时间段内的行驶距离，得到目标车辆在未来设定时间段内的待行驶路径。
9.根据权利要求8所述的一种危险品废物车辆运输智能管理系统，其特征在于：所述分析目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，其具体分析过程为：根据目标车辆的基本信息中的型号和规格，从云数据库中提取汽车制造商规定的目标车辆对应的最大允许承载重量
Figure QLYQS_42
，从目标汽车的当前运输信息中提取废弃机油装载总重量/>
Figure QLYQS_43
，由公式
Figure QLYQS_44
得到目标车辆的承载重量，其中/>
Figure QLYQS_45
表示预设的装载废弃机油的桶罐的净重量，p表示桶罐总数量，由公式/>
Figure QLYQS_46
得到目标车辆的重力影响因子；
从气象台中获取目标车辆在未来设定时间段内的气象信息，其包括气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度，获取气温、降雨雪量、雾霾浓度和风力强度所对应的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级，从云数据库中提取未来设定时间段内的气温等级、降雨雪量等级、雾霾浓度等级和风力强度等级对应汽车行驶的气温影响因子、降雨雪量影响因子、雾霾影响因子和风力强度影响因子，分别记为
Figure QLYQS_47
，综合分析目标车辆在未来设定时间段内行驶的气象影响因子/>
Figure QLYQS_48
，其计算公式为/>
Figure QLYQS_49
；
根据目标车辆在待行驶路径中的历史最大行驶速度
Figure QLYQS_50
，由公式
Figure QLYQS_51
得到目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度，其中/>
Figure QLYQS_52
表示/>
Figure QLYQS_53
；
从目标车辆的当前运输信息中提取废弃机油的危险等级，从云数据库中提取废弃机油的最大运输速度，将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度与废弃机油的最大运输速度进行比对，若目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度大于废弃机油的最大运输速度，则将废弃机油的最大运输速度作为目标车辆在未来设定时间段内的最大安全行驶速度，反之将目标车辆在未来设定时间段内的最大行驶速度作为最大安全行驶速度。
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