一种基于多源信息判断的高速路车辆超限检测方法、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及调整路车辆超限治理技术领域，特别是一种基于多源信息判断的高速路车辆超限检测方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.随着中国基建工程的大量实施，高速公路成为重要的交通途径，大量的货运车辆奔行其上。货车司机往往出于经济利益的考虑，希望提高单次运输的收益，所以运输更多的货物，但是无论从安全行车的角度，还是从路面保养的角度，都不允许车辆出现超载的行为，包括超重、超高、超宽、超长等。传统的检测手段，往往只能检测较简单的情况下的车辆超限行为，同时漏检、误检的情况时有发生，同时，为了提高检测的精度，往往需要复杂的检测设备，使得检测设备的费用昂贵。往往投入了巨大的费用，不能取得满意的检测效果，同时，巨大的投入也浪费国家的资源。如果不能有效的、经济的判断车辆的超限行为，既不能保障行车安全，也可能对司机造成误判，所以本发明提出了基于大数据的车辆超限检测方法，从而实现对超限车辆的准确判定，同时具有良好的经济性能指标。


技术实现要素：

3.本发明的目的就是提供一种基于多源信息判断的高速路车辆超限检测方法、系统及存储介质。
4.本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，它包括有以下步骤：
5.1)为高速路每一个出口定义站点特征信息zc；
6.2)在目标出口站点处采集通过车辆的车牌信息和超限信息vmax；
7.3)将超限信息vmax分别与阈值v0和vc比较，得到车辆是否超限的第一次判断，若未超限则放行，若超限则转入步骤4)；
8.4)根据车辆的车牌信息，在指定时间段fct内调取历史记录中，车辆通过高速路出口站点的历史信息r；
9.5)根据车辆当前出口站点的特征信息zc和历史通过信息的出口站点通行记录rc的相似度计算每个出口站点之间的权重值q和匹配度，结合车辆的历史通过信息rv和车辆当前的超限信息vmax，第二次判断车辆是否超限。
10.进一步，步骤1)中所述站点特征信息zc包括有以下内容：站点大小信息zc1、车道宽度信息zc2、车道高度信息zc3和车道深度信息zc4。
11.进一步，步骤2)中所述超限信息vmax包括有以下内容：车辆的宽度最大值wmax、车辆的高度最大值hmax、车辆的长度最大值lmax和车辆的重量最大值gmax。
12.进一步，步骤3)中所述车辆是否超限的第一次判断的具体方法为：
13.如果vc《vmax《＝v0,则未超限；如果vmax《vc，则采样数据异常；如果vc《vmax，则第一次判断为超限。
14.进一步，步骤4)中所述历史信息r包括有以下内容：车辆通过的历史出口站点通行记录rc；车辆通过的历史出口站点信息rc包括有出口站点特征码rzt、通行时的检测值rv和通行时间rrt。
15.进一步，步骤5)中所述第二次判断车辆是否超限的具体方法如下：
16.5-1)取得车辆通过的每个历史出口站点的当前权重q；
17.5-2)比较目标出口站点特征信息zc与历史出口站点通行记录rc的相似度f；
18.5-3)采用相似度f代入自定义判断公式进行二次车辆是否超限判断；
19.步骤5-1)中所述的历史出口站点权重q在初始状态时为预设值qi，在运行过程中进行动态调整，其调整公式为qm＝qi (zp1/zpt)，其中zp1为车辆总共通过本站的次数，zpt为车辆总共通过所有站的次数；
20.车辆通过历史出口站点的当前权重q的计算公式为：q＝qm*(zcp1/zcpt)，其中zcp1为当次检查车辆通过本站的总次数，zcpt为当次检查车辆的总通行次数；
21.步骤5-2)中所述比较目标出口站点特征信息zc与历史出口站点通行记录rc的相似度f是否满足要求的具体公式为：f＝(zrf1 zrf2 ...zrfm)/m，其中zrf1＝(1-|zc1-rc1|/zc1)*100％、zrfm＝(1-|zcm-rcm|/zcm)*100％；
22.步骤5-3)中所述二次车辆是否超限判断的具体方法为：
23.令总通行次数i＝0，允许通行次数为pb；
24.选取f*q》＝pa的历史记录，取得通行值rv，如果vmax《rv,则i＝i 1；如果计算结果的i》＝pb,则未超限，即历史上的类似情况均得以放行，否则以超限判定。
25.进一步，一种基于多源信息判断的高速路车辆超限检测系统，包括有云端子系统和本地子系统，云端子系统与本地子系统之间远程通信；
26.所述云端子系统包括有站点信息库、告警记录库、车辆信息库、通行记录库和云端分析模块；所述站点信息库，用于存储出口站点特征信息zc；所述告警记录库，用于存储车辆历史超限记录；所述车辆信息库用于存储车辆车牌信息和超限信息vmax；所述通行记录库，用于存储车辆通过的历史出口站点通行记录rc；所述云端分析模块，用于计算车辆是否超限的第一次判断和第二判断；
27.所述本地子系统包括有本地处理器、高度探测仪、长度探测仪、车牌识别器、重量探测仪和宽度探测仪，所述高度探测仪、长度探测仪、车牌识别器、重量探测仪和宽度探测仪均与本地处理器数据交互，本地处理器与云端子系统数据交互。
28.进一步，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于计算机执行权利要求1至6任意一项所述的一种基于多源信息判断的高速路车辆超限检测方法。
29.由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
30.本技术不同于传统的超限监测方法，在数据采样的基础上，引入了大数据分析修正算法，从而对数据进行了智能分析，能够及时的报警，以及通过反馈修复机制，使得超限系统本身具有智能处理判断功能，从而通过软件方法，实现了较高精度的超限判断，帮助治超站管理人员高效、及时地发现和解决问题，同时也避免误报，特别是随着大数据的长期应用，准确性将愈来愈高，接近于最为真实的实际使用水平。
31.本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并
且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
32.本发明的附图说明如下。
33.图1为本发明的云端子系统与本地子系统的通信原理框图；
34.图2多站点与云端子系统的通信原理框图；
35.图3为本发明超限检测的流程图；
36.图4为匹配度计算的流程图。
具体实施方式
37.下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
38.实施例：
39.从站1到站n的各个站点均部署本地处理器、超限探测仪、车牌识别器，各本地识别器均与云端分析系统进行远程通信。
40.定义fct＝30天，站特征维度n＝6，t1＝站点大小，t2＝站高度，t3＝站宽度，t4＝站长度，t5＝站地理信息，t6＝站安全级别。定义比较特征数组,m＝3，c1＝t2,c2＝t3,c3＝t4。pa＝0.95,pb＝1。
41.对实例站定义，站1属性为：zt1＝5，zt2＝6，zt3＝12,zt4＝30,zt5＝2,zt6＝4,q1＝1；
42.站2属性为：zt1＝4，zt2＝6，zt3＝8,zt4＝25,zt5＝1,zt6＝0,q2＝0.8；站3属性为：zt1＝6，zt2＝7，zt3＝15,zt4＝30,zt5＝2,zt6＝4,q3＝1.2；站4属性为：zt1＝5，zt2＝6，zt3＝11.8,zt4＝29,zt5＝2,zt6＝3,q4＝1。
43.车辆进入站点，宽度探测仪持续探测变化，将探测到的宽度值传送到本地处理器，本地处理器实时获取到车辆的宽度最大值wmax；同时，高度探测仪持续探测变化，将探测到的高度值传送到本地处理器，本地处理器实时获取到车辆的高度最大值hmax；长度探测仪持续探测变化，将探测到的长度值传送到本地处理器，本地处理器实时获取到车辆的长度最大值lmax；重量探测仪持续探测变化，将探测到的重量值传送到本地处理器，本地处理器实时获取到车辆的重量最大值gmax。同时，车牌识别器识别车辆车牌，将车牌号传送到本地处理器。本发明可以选用以上车辆超限信息进行测量，也可以是其它车辆超限信息。
44.本地处理器将从gps或北斗获取的地理坐标、车牌号、wmax、hmax、lmax、gmax传送到云端分析系统；云端分析系统根据车牌号，从车辆信息库取得车辆信息，根据地理坐标，从站点信息库取得对应的站点信息，根据车牌号及地理坐标从通行记录库中取得车辆通过本站点的历史记录，并按图2的本站超限检测流程，对宽度、高度、长度、重量是否超限分别做出判断。
45.云端分析系统根据车牌号，从通行记录库中取得本次车辆的通行轨迹，并按图3的车辆轨迹超限检测流程，对宽度、高度、长度、重量是否超限分别做出判断。
46.云端分析系统根据超限检查结果进行处理：1、如果超限，将超限记录保存到告警
记录库，并将超限结果通知本地处理器；2、如果未超限，将通行记录保存到通行记录库，并将未超限结果通知本地处理器。
47.本地处理器根据接收到的处理结果，通知车主，同时系统可接收站点的反馈，进行数据修正。
48.如果车辆在30天内顺利通过站点1、站点2、站点3，在站点4时，因为站点4设置的宽度阈值使得wmax》w0，在云端检查时,按如下步骤执行：
49.1、取得fct即30天内的通行记录，共3条,r1为站点1的通行记录，r2为站点2的通行记录，r3为站点3的通行记录。取得站点4的信息zc1＝6，zc2＝11.8,zc3＝29。
50.2、计算f1：取得r1中站点权重q1＝1，比较数组r1c1＝6,r1c2＝12,r1c3＝30。zrf11＝(1-|6-6|/6)*100％＝100％，zrf12＝(1-|11.8-12|/11.8)*100％＝98％，zrf13＝(1-|29-30|/29)*100％＝96％，f1＝(100％ 98％ 96％)/3＝98％。
51.3、f1*q1＝98％*1＝98％，结果大于0.95(pa)，取得r1的w1，判断w1》wmax，则i＝1。
52.计算f2：取得r2中站点权重q2＝0.8，比较数组r2c1＝6,r2c2＝8,r2c3＝25。zrf21＝(1-|6-6|/6)*100％＝100％，zrf22＝(1-|11.8-8|/11.8)*100％＝67％，zrf23＝(1-|29-25|/29)*100％＝86％，f2＝(100％ 67％ 86％)/3＝84％。
53.f2*q2＝84％*0.8＝67％，结果小于0.95(pa)，匹配度不符合。
54.计算f3：取得r3中站点权重q3＝1.2，比较数组r3c1＝7,r3c2＝15,r3c3＝30。zrf31＝(1-|6-7|/6)*100％＝83％，zrf32＝(1-|11.8-15|/11.8)*100％＝73％，zrf33＝(1-|30-30|/30)*100％＝100％，f3＝(83％ 73％ 100％)/3＝85％。
55.f3*q3＝85％*1.2＝100.2％，结果大于0.95(pa)，取得r3的w3，判断w3《wmax，不改变i值。
56.4、综上，因为i》＝1(pb)，判断结果为未超限。
57.如果上述情况中，w1《wmax，则云端判定车辆超限。
58.如果车主发起申诉，由站管理人员判断未超限，则在系统中按系统规定流程发起反馈，则云端系统可以修正记录为未超限。
59.步骤1)中所述站点特征信息zc可以包括但不限有以下内容：站点大小信息zc1、车道宽度信息zc2、车道高度信息zc3和车道深度信息zc4。在进行超限判断时，可以选择一任意一项或多项信息代入公式进行比较。
60.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
61.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
62.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
63.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
64.最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。