CN118376308A - 检测设备的状态检测方法和装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种检测设备的状态检测方法和装置、存储介质及电子设备，上述方法包括：获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据；对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值；根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态。通过本申请，解决了相关技术中的检测设备的状态检测方法存在设备状态检测的实时性差的技术问题。

Description

检测设备的状态检测方法和装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及重量测量技术领域，具体而言，涉及一种检测设备的状态检测方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，动态称重技术可以应用于入口治超、固定治超站检测、源头监管和非现场执法等场景，其中的关键设备为用于称重的检测设备(例如，动态汽车衡)。

检测设备需要定期进行计量检定，计量检定的周期一般为半年或一年，相关技术中，在相邻两个检定周期内没有很好的监测手段来判断检测设备的使用状态，导致车辆称量不准确。

由此可见，相关技术中的检测设备的状态检测方法，存在设备状态检测的实时性差的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种检测设备的状态检测方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中的检测设备的状态检测方法存在设备状态检测的实时性差的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种检测设备的状态检测方法，包括：获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；根据获取的所述车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，所述第一重量区间的最大值小于所述第二重量区间的最小值；对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到所述第一重量区间对应的第一特征值和所述第二重量区间对应的第二特征值；根据当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量，和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量，判断所述检测设备是否处于正常工作状态。

根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种检测设备的状态检测装置，包括：获取单元，用于获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；确定单元，用于根据获取的所述车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，所述第一重量区间的最大值小于所述第二重量区间的最小值；处理单元，用于对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到所述第一重量区间对应的第一特征值和所述第二重量区间对应的第二特征值；判断单元，用于根据当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量，和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量，判断所述检测设备是否处于正常工作状态。

作为一种可选的方案，所述处理单元包括：拟合模块，用于利用正态分布曲线，基于位于所述第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于所述第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线；确定模块，用于基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值。

作为一种可选的方案，所述处理单元还包括：第一执行模块，用于在所述利用正态分布曲线，基于位于所述第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于所述第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线之前，对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据分别进行假设检测，判断位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据是否均符合正态分布；第二执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行对位于所述第一重量区间内的车辆重量数据以及位于所述第二重量区间内的车辆重量数据分布进行拟合的步骤；第三执行模块，用于在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定所述目标时间段，并返回至执行所述获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

作为一种可选的方案，所述处理单元还包括：计算模块，用于在所述基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值之前，基于所述第一数据段曲线计算第一方差值，以及基于所述第二数据段曲线计算第二方差值；第一判断模块，用于判断所述第一方差值和第二方差值是否均小于预设方差阈值；第四执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行所述基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值的步骤；第五执行模块，用于在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定所述目标时间段，并返回至执行所述获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

作为一种可选的方案，所述判断单元包括：第二判断模块，用于在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定所述检测设备处于异常工作状态。

作为一种可选的方案，所述第二判断模包括：第一判断子模块，用于在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量大于所述预设值，或者，当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量大于所述预设值的情况下，判定所述检测设备的线性发生了变化；第二判断子模块，用于在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量大于所述预设值，并且当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量大于所述预设值的情况下，判定所述检测设备的灵敏度或者增益发生了改变。

作为一种可选的方案，所述确定单元包括：第一确定模块，用于根据获取的所述车辆重量数据，确定车辆重量统计直方图；第二确定模块，用于根据所述车辆重量统计直方图，确定所述第一重量区间和所述第二重量区间，以及位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据。

作为一种可选的方案，所述车辆重量数据为货车的重量数据，所述第一重量区间为在货车处于空载状态下的重量数据区间，所述第二重量数据为在货车处于负荷状态下的重量数据区间。

根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读的存储介质，计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在本申请实施例中，获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，第一重量区间的最大值小于第二重量区间的最小值；对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值；根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态，这里，第一特征值能够指示位于第一重量区间的车辆的特征数据，位于第一重量区间的车辆在不同时间段内经过检测设备所测得的重量数据应属于相同的重量区间，通过将第一特征值与历史的第一特征值进行比对，能够判断检测设备当前是否处于正常工作状态，同理，将第二特征值与历史的第二特征值进行比对，能够进一步地增加对检测设备的状态判断的准确性，在本实施例的方案中，通过对检测设备检测到的车辆数据进行处理，基于车辆数据的变化对车辆状态进行判断，从而可以在检测设备出现问题时，能够对异常设备进行实时、准确预警，以提高设备维护效率、保证称重系统的持续稳定运行，而无需等到下一次检定，进而解决了相关技术中的检测设备的状态检测方法存在设备状态检测的实时性差的技术问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测系统的示意图；

图2是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测方法的流程示意图；

图3是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测方法的示意图；

图4是根据本申请实施例的另一种可选的检测设备的状态检测方法的示意图；

图5是根据本申请实施例的又一种可选的检测设备的状态检测方法的示意图；

图6是根据本申请实施例的又一种可选的检测设备的状态检测方法的示意图；

图7是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测装置的结构框图；

图8是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的计算机系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种检测设备的状态检测方法。可选地，在本实施例中，上述检测设备的状态检测方法可以应用于如图1所示的包括检测设备102和数据处理器104的硬件环境中。如图1所示，数据处理器104通过网络与检测设备102进行连接，可用于基于检测设备102检测到的车辆数据对检测设备的设备状态进行检测，可在数据处理器104上或独立于数据处理器104设置数据存储部件(数据可以是通过数据库进行存储)，用于为数据处理器104提供数据存储服务。这里，检测设备102和数据处理器104可以均属于检测设备的状态检测系统。

上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)，蓝牙。除了通过网络连接以外，检测设备102和数据处理器104也可以通过网线或者串口连接。检测设备102可以是动态车辆衡、柱式称重传感器、窄条式称重传感器或组合式称重传感器等检测设备。

上述检测设备102可以是应用动态称重技术的检测设备。动态称重技术现在广泛应用于入口治超、固定治超站检测、源头监管和非现场执法。以动态汽车衡为例，相关技术中，动态汽车衡只有经过计量检定后方可使用，而计量检定的周期一般为半年或一年，在相邻两个检定周期内没有很好的监测手段来判断动态汽车衡的使用状态，尤其是目前无人值守的治超站点数量在不断增多，没有有效的实时监控手段，会出现问题发现和处理不及时，造成车辆称量不准确。

动态汽车衡器虽然有定期的计量检定，但是在检定周期内没有方法能够自动及时发现问题，且大部分产品的监控都是依赖于衡器自身设定的条件传输状态码，但是状态码与实际发生的衡器计量问题并没有很好的对应关系；相关技术中，实际获取的都是自动衡器输出的测量值，没有可作为对比的真实值，因此实时监测目前没有可参照的标准数据，无法准确、有效地进行状态监测。

为了至少部分解决上述技术问题，在本实施例中，通过对检测设备检测到的车辆数据进行处理，基于车辆数据的变化对车辆状态进行判断，从而可以在检测设备出现问题时，能够对异常设备进行实时、准确预警，以提高设备维护效率、保证称重系统的持续稳定运行，而无需等到下一次检定。

本申请实施例的检测设备的状态检测方法可以由数据处理器104来执行，也可以是由数据处理器104和检测设备102共同执行。以由数据处理器104来执行本实施例中的检测设备的状态检测方法为例，图2是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测方法的流程示意图，如图2所示，该方法的流程可以包括以下步骤：

步骤202，获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据。

对于同一车型的车辆，同一车型指的是车辆类型，车辆类型可以是小型车辆、货车等车辆类型；对于目标时间段，指的是某一特定的时间段，时间段的长度可以是2个月，例如，2023年的5月份至6月份。

示例性地，对于获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据，可以是检测设备获取在2023年的5月份至6月份这2个月中经过检测设备的所有小型车辆的车辆重量数据，若在2023年的5月份至6月份这2个月中经过检测设备的小型车辆的数量为2万辆，则车辆重量数据包括这2万辆小型车辆的重量数据。

需要说明的是，不同类型的车辆的重量数据所属的区间也有所不同，例如，小型车辆的重量区间为0.9吨至2.2吨之间，大型六轴货车在空车的情况下的重量区间在13吨至25吨之间，大型六轴货车在装载货物的情况下重量区间在40吨至50吨之间。

步骤204，根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，第一重量区间的最大值小于第二重量区间的最小值。

这里，对车辆重量数据进行分类，将车辆重量数据分类为落入第一重量区间的车辆重量数据和落入第二重量区间的车辆重量数据。

示例性地，车辆重量数据可以是大型六轴货车的车辆重量数据，大型六轴货车在空车的情况下的重量区间在13吨至25吨之间，大型六轴货车在装载货物的情况下重量区间在40吨至50吨之间，第一重量区间可以是13吨至25吨，第二重量区间可以是40吨至50吨。

步骤206，对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值。

对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理的方式可以是对车辆重量数据进行正态分布拟合处理，在得到拟合出的正态分布曲线后，将拟合出的正态分布曲线的特征值作为第一特征值和第二特征值；这里，第一特征值可以用于指示第一重量区间的车辆重量数据的数量特征，第二特征值可以用于指示第二重量区间的车辆重量数据的数量特征。

步骤208，根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态。

对于历史的第一特征值，可以是检测设备在目标时间段之前的历史时间段检测得到的历史的第一特征值，历史的第一特征值与当前的第一特征值的获取方式相同，仅获取的时间段不同；由于历史的第一特征值与当前的第一特征值均为位于第一重量区间的同一车型车辆的车辆重量数据对应的特征值，若检测设备在当前时段和历史时段均处于正常工作状态，则当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量应相差不大，因此，基于当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，能够判断检测设备是否处于正常工作状态；同理，基于当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，能够进一步地提高检测设备的状态判定的准确性。

需要说明的是，对于第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，可以是将第一特征值除以历史的第一特征值，得到偏离量，也可以是将第一特征值减去历史的第一特征值后的差值，除以历史的第一特征值，得到偏离量；同理，对于第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量的获取方式与第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量的获取方式相同；这里，第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量用于指示第一特征值相对历史的第一特征值的偏离程度，第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量用于指示第二特征值相对历史的第二特征值的偏离程度。

通过本申请提供的实施例，获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，第一重量区间的最大值小于第二重量区间的最小值；对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值；根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态，解决了相关技术中的检测设备的状态检测方法存在设备状态检测的实时性差的技术问题，提高了检测设备状态检测的效率。

作为一种可选的方案，对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值，包括：

S11，利用正态分布曲线，基于位于第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线；

S12，基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值。

对于获取的位于第一重量区间的车辆重量数据，可以对位于第一重量区间的车辆重量数据进行正态分布拟合，得到第一数据段曲线，这里，对位于第一重量区间的车辆重量数据进行正态分布拟合的方式可以是任意能够拟合出与位于第一重量区间的车辆重量数据匹配的正态分布曲线的方式，拟合可以是基于不同车辆重量的车辆数执行的，比如，对位于第一重量区间内的一组子重量区间中的每个子重量区间内的车辆重量数据的数量进行正态分布拟合，得到拟合出的第一数据段曲线；同理，对于获取的位于第二重量区间的车辆重量数据，可以对位于第二重量区间的车辆重量数据进行正态分布拟合，得到第二数据段曲线。

对于第一数据段曲线，可以确定第一特征值，这里，第一特征值可以是第一数据段曲线对应的正态分布参数值，第一特征值包括第一数据段曲线的均值；对于第二数据段曲线，可以确定第二特征值，这里，第二特征值可以是第二数据段曲线对应的正态分布参数值，第二特征值包括第二数据段曲线的均值。

通过本实施例，利用正态分布曲线对车辆重量数据进行拟合得到的第一特征值和第二特征值，能够准确地反映车辆重量数据分别在第一重量区间以及第二重量区间的数据特点。

作为一种可选的方案，在利用正态分布曲线，基于位于第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线之前，上述方法还包括：

S21，对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据分别进行假设检测，判断位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据是否均符合正态分布；

S22，在判断结果为是的情况下，执行对位于第一重量区间内的车辆重量数据以及位于第二重量区间内的车辆重量数据分布进行拟合的步骤；

S23，在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

在本实施例中，在利用正态分布曲线对车辆重量数据进行拟合之前，需要对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据分别进行假设检测，判断位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据是否均符合正态分布，这里，对车辆重量数据进行假设检测，即正态分布中的假设检验的步骤。

在判断结果为是的情况下，说明位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据均符合正态分布，此时可执行后续步骤，即，对位于第一重量区间内的车辆重量数据以及位于第二重量区间内的车辆重量数据分布进行拟合的步骤；在判断结果为否的情况下，说明位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据均不符合正态分布，此时终止状态检测，或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤，即，重新获取车辆重量数据。

通过本实施例，在对车辆重量数据进行正态分布拟合之前，对车辆重量数据进行假设检测，可以提高正态分布拟合结果的准确性。

作为一种可选的方案，在基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值之前，上述方法还包括：

S31，基于第一数据段曲线计算第一方差值，以及基于第二数据段曲线计算第二方差值；

S32，判断第一方差值和第二方差值是否均小于预设方差阈值；

S33，在判断结果为是的情况下，执行基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值的步骤；

S34，在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

在本实施例中，在基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值之前，需要基于第一数据段曲线计算第一方差值，这里，第一方差值的计算方式可以是，计算第一数据段曲线与第一重量区间内的车辆重量数据之间的方差值，例如，对位于第一重量区间内的一组子重量区间中的每个子重量区间内的车辆重量数据的数量进行正态分布拟合，得到拟合出的第一数据段曲线，对于第一重量区间内的车辆重量数据可以得到位于第一重量区间内的一组子重量区间中的每个子重量区间内的车辆重量数据的数量，进而得到实际第一数据段曲线，对拟合出的第一数据段曲线与实际第一数据段曲线中的每个子重量区间对应的数据之间计算方差值，可以得到第一方差值；同理，可以基于第二数据段曲线计算第二方差值。

判断第一方差值和第二方差值是否均小于预设方差阈值，这里，方差值小于预设方差阈值，说明方差值较小，正态分布拟合情况良好，此时可以执行后续步骤；在判断结果为是的情况下，执行基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值的步骤；在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤，即，重新获取车辆重量数据。

通过本实施例，在拟合出正态分布曲线之后，进一步地对拟合出正态分布曲线进行检测，判断正态分布的拟合情况，可以提高第一特征值以及第二特征值的准确性。

作为一种可选的方案，根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态，包括：

S41，在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定检测设备处于异常工作状态。

对于根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态，可以在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定检测设备处于异常工作状态，这里，在至少一个偏离量较大的情况下，可以说明检测设备的线性、灵敏度或者增益可能发生了改变，此时可以判定检测设备处于异常工作状态。

通过本实施例，能够基于当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，对检测设备的工作状态进行准确地判定。

作为一种可选的方案，在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定检测设备处于异常工作状态，包括：

S51，在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，或者，当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，判定检测设备的线性发生了变化；

S52，在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，并且当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，判定检测设备的灵敏度或者增益发生了改变。

在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，或者，当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，说明对于不同重量的车辆重量数据，检测设备的检测结果出现了变化，即对于某一重量区间的车辆重量数据的检测较为准确，对另一重量区间的车辆重量数据的检测不准确，即可判定检测设备的线性发生了变化。

在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，并且当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，说明对于不同重量的车辆重量数据，检测设备的检测结果均出现了变化，此时可判定检测设备的灵敏度或者增益发生了改变。

通过本实施例，进一步地增加了对检测设备的异常工作状态的判定的准确程度。

作为一种可选的方案，根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，包括：

S61，根据获取的车辆重量数据，确定车辆重量统计直方图；

S62，根据车辆重量统计直方图，确定第一重量区间和第二重量区间，以及位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据。

对于根据获取的车辆重量数据，确定车辆重量统计直方图，即，将车辆重量划分为一组子重量区间，一组子重量区间包括第一重量区间的一组第一重量子区间和第二重量区间的一组第二重量子区间，根据获取的车辆重量数据可以得到位于一组第一重量子区间的车辆重量数据和位于一组第二重量子区间的车辆重量数据，进而可以基于位于一组第一重量子区间的车辆重量数据和位于一组第二重量子区间的车辆重量数据进行正态分布拟合。

通过本实施例，可以提升对于车辆重量数据处理的便捷性。

作为一种可选的方案，车辆重量数据为货车的重量数据，第一重量区间为在货车处于空载状态下的重量数据区间，第二重量数据为在货车处于负荷状态下的重量数据区间。

示例性地，车辆重量数据可以是大型六轴货车，第一重量区间为大型六轴货车在空车的情况下的重量区间，第一重量区间可以在13吨-25吨之间，第二重量区间为大型六轴货车在装载货物的情况下的重量区间，第二重量区间可以在40吨-50吨之间。

通过本实施例，第一重量区间和第二重量区间分别代表车辆重量较大差异的同一车型车辆，可以提高检测设备的状态检测方法的可靠性。

下面结合可选示例对本申请实施例的检测设备的状态检测方法进行说明。在本可选示例中，检测设备可以为动态车辆衡。

为了对检测设备的状态进行自动检测，可以获取通过检测设备检测到的车辆的重量数据，在得到重量数据后，先进行异常值筛选，去除异常值后，统计检测设备的重量数据的频次分布图，例如，统计六轴车重量数据的频次分布图：以0t重量为起点，1t为重量区间宽度，将0～100t划分为100个区间段，分别统计位于各个区间段的重量出现的次数，画出6轴车的重量频次图。确定小型车辆的重量数据、六轴货车的空车数据段以及重车数据段的起止区间范围。

使用上述方法可以依次得到图3至图6所示的数据。其中，图3表示在2022年5、6月份通过检测设备检测到的小型轿车的重量统计直方图，小型轿车的重量区间为0.9吨-2.2吨。图4表示在2022年5、6月份通过检测设备检测到的六轴货车的重量统计直方图，六轴货车的空车重量区间为13吨-25吨，六轴货车的满载状态的重量区间为40吨-50吨。图5表示在2022年11、12月份通过检测设备检测到的小型轿车的重量统计直方图。图6表示在2022年11、12份通过检测设备检测到的六轴货车的重量统计直方图。

对小型轿车以及六轴货车的重量数据进行假设检验，判断其是否符合正态分布，若符合，则利用正态分布曲线分别拟合正态分布曲线，并分别计算正态分布拟合的曲线与实际数据的方差值x1，x2。当x1，x2计算的值小于某一阈值，说明正态分布拟合情况较好，由此提取正态分布曲线的参数值。

下面以六轴货车的空车数据以及重车数据为例进行说明，当根据六轴货车的空车数据计算得到的正态分布曲线的均值为μ1，根据六轴货车的重车数据计算得到的正态分布曲线的均值为μ2时，在间隔一定周期重复上述步骤，重新统计最新一批数据的μ1’和μ2’，并与初始值μ1、μ2进行对比，当发现μ1或μ2偏离初始值后，说明检测设备可能发生异常；当μ1/μ1’发生显著变化，μ2/μ2’没有显著变化或者当μ1/μ1’没有发生显著变化，μ2/μ2’发生显著变化，说明衡器的线性发生了变化；当μ1/μ1’的值与μ2/μ2’的值都发生显著变化，且变化相当，说明衡器的灵敏度或者增益发生的变化，需要检查影响增益变化的因素。

根据图3至图6的数据可以得到表1。

表1

可以很明显的看出，检测设备的重量数据发生了非常大的变化，无法判断这些变化是由于检测设备出现了问题，还是通过检测设备的车辆发生了变化；但是可以通过这些数据判断，检测设备需要进一步的校准。检测设备的数据平台通过每日跟踪不同类型车辆数据集中点的变化，判断当前检测设备是否处于正常工作状态。

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优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例的方法。

根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种检测设备的状态检测装置，该装置用于实现上述实施例中所提供的检测设备的状态检测方法，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图7是根据本申请实施例的一种可选的检测设备的状态检测装置的结构框图，如图7所示，该装置包括：

获取单元702，用于获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；

确定单元704，用于根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，第一重量区间的最大值小于第二重量区间的最小值；

处理单元706，用于对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值；

判断单元708，用于根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态。

通过本申请实施例，获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；根据获取的车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，第一重量区间的最大值小于第二重量区间的最小值；对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到第一重量区间对应的第一特征值和第二重量区间对应的第二特征值；根据当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量，和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量，判断检测设备是否处于正常工作状态，解决了相关技术中的检测设备的状态检测方法存在设备状态检测的实时性差的技术问题，提高了检测设备状态检测的效率。

作为一种可选的方案，处理单元包括：

拟合模块，用于利用正态分布曲线，基于位于第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线；

确定模块，用于基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值。

作为一种可选的方案，处理单元还包括：

第一执行模块，用于在利用正态分布曲线，基于位于第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线之前，对位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据分别进行假设检测，判断位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据是否均符合正态分布；

第二执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行对位于第一重量区间内的车辆重量数据以及位于第二重量区间内的车辆重量数据分布进行拟合的步骤；

第三执行模块，用于在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

作为一种可选的方案，处理单元还包括：

计算模块，用于在基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值之前，基于第一数据段曲线计算第一方差值，以及基于第二数据段曲线计算第二方差值；

第一判断模块，用于判断第一方差值和第二方差值是否均小于预设方差阈值；

第四执行模块，用于在判断结果为是的情况下，执行基于第一数据段曲线确定第一特征值，以及基于第二数据段曲线，确定第二特征值的步骤；

第五执行模块，用于在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定目标时间段，并返回至执行获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

作为一种可选的方案，判断单元包括：

第二判断模块，用于在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量和当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定检测设备处于异常工作状态。

作为一种可选的方案，第二判断模包括：

第一判断子模块，用于在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，或者，当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，判定检测设备的线性发生了变化；

第二判断子模块，用于在当前的第一特征值相对历史的第一特征值的偏离量大于预设值，并且当前的第二特征值相对历史的第二特征值的偏离量大于预设值的情况下，判定检测设备的灵敏度或者增益发生了改变。

作为一种可选的方案，确定单元包括：

第一确定模块，用于根据获取的车辆重量数据，确定车辆重量统计直方图；

第二确定模块，用于根据车辆重量统计直方图，确定第一重量区间和第二重量区间，以及位于第一重量区间的车辆重量数据和位于第二重量区间的车辆重量数据。

作为一种可选的方案，车辆重量数据为货车的重量数据，第一重量区间为在货车处于空载状态下的重量数据区间，第二重量数据为在货车处于负荷状态下的重量数据区间。

根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，程序运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令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，参考图8，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理器801执行时，执行本申请实施例提供的各种功能。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

参考图8，图8是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的计算机系统的结构框图。

图8示意性地示出了用于实现本申请实施例的电子设备的计算机系统结构框图。如图8所示，计算机系统800包括中央处理器801(Central Processing Unit，CPU)，其可以根据存储在只读存储器802(Read-Only Memory，ROM)中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器803(Random Access Memory，RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器803中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理器801、在只读存储器802以及随机访问存储器803通过总线804彼此相连。输入/输出接口805(Input/Output接口，即I/O接口)也连接至总线804。

以下部件连接至输入/输出接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至输入/输出接口805。可拆卸介质811，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810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808。

特别地，根据本申请的实施例，各个方法流程图中所描述的过程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，其包括承载在计算机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809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理器801执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请实施例，对于本领域的技术人员来说，本申请实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请实施例的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种检测设备的状态检测方法，其特征在于，包括：

获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；

根据获取的所述车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，所述第一重量区间的最大值小于所述第二重量区间的最小值；

对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到所述第一重量区间对应的第一特征值和所述第二重量区间对应的第二特征值；

根据当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量，和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量，判断所述检测设备是否处于正常工作状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到所述第一重量区间对应的第一特征值和所述第二重量区间对应的第二特征值，包括：

利用正态分布曲线，基于位于所述第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于所述第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线；

基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述利用正态分布曲线，基于位于所述第一重量区间的车辆重量数据拟合得到第一数据段曲线，以及利用正态分布曲线，基于位于所述第二重量区间的车辆重量数据拟合得到第二数据段曲线之前，所述方法还包括：

对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据分别进行假设检测，判断位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据是否均符合正态分布；

在判断结果为是的情况下，执行对位于所述第一重量区间内的车辆重量数据以及位于所述第二重量区间内的车辆重量数据分布进行拟合的步骤；

在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定所述目标时间段，并返回至执行所述获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值之前，所述方法还包括：

基于所述第一数据段曲线计算第一方差值，以及基于所述第二数据段曲线计算第二方差值；

判断所述第一方差值和第二方差值是否均小于预设方差阈值；

在判断结果为是的情况下，执行所述基于所述第一数据段曲线确定所述第一特征值，以及基于所述第二数据段曲线，确定所述第二特征值的步骤；

在判断结果为否的情况下，终止状态检测；或者，重新确定所述目标时间段，并返回至执行所述获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据的步骤。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量，和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量，判断所述检测设备是否处于正常工作状态，包括：

在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定所述检测设备处于异常工作状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量中的至少之一大于预设值的情况下，判定所述检测设备处于异常工作状态，包括：

在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量大于所述预设值，或者，当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量大于所述预设值的情况下，判定所述检测设备的线性发生了变化；

在当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量大于所述预设值，并且当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量大于所述预设值的情况下，判定所述检测设备的灵敏度或者增益发生了改变。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的所述车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，包括：

根据获取的所述车辆重量数据，确定车辆重量统计直方图；

根据所述车辆重量统计直方图，确定所述第一重量区间和所述第二重量区间，以及位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆重量数据为货车的重量数据，所述第一重量区间为在货车处于空载状态下的重量数据区间，所述第二重量数据为在货车处于负荷状态下的重量数据区间。

9.一种检测设备的状态检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取经过检测设备的同一车型的车辆的在目标时间段内的车辆重量数据；

确定单元，用于根据获取的所述车辆重量数据，确定分别位于第一重量区间和位于第二重量区间的车辆重量数据，其中，所述第一重量区间的最大值小于所述第二重量区间的最小值；

处理单元，用于对位于所述第一重量区间的车辆重量数据和位于所述第二重量区间的车辆重量数据，分别进行数据处理，得到所述第一重量区间对应的第一特征值和所述第二重量区间对应的第二特征值；

判断单元，用于根据当前的所述第一特征值相对历史的所述第一特征值的偏离量，和当前的所述第二特征值相对历史的所述第二特征值的偏离量，判断所述检测设备是否处于正常工作状态。

10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

11.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。