专利名称：对车辆违法超载的检测方法及系统的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及适用于高速公路收费站等车辆衡器的违法超载检测方法及系统，其检测方法及系统通过逆向传播(Back Propagation)神经网络算法等人工智能算法在任何情况下都能正确判别货物的违法装载与否。
背景技术：
若车辆过载，其对通行道路的荷重也会増大，促进道路的裂纹，导致塑性变形，縮短道路寿命，从而加大交通事故发生危险，并耗费由此所带来的时间与费用。尤其是，货车的过载一直以来就被列为破坏道路的主原因。现举例说明过载车辆对道路铺装的影响为，若轴荷重为十吨，将发生相当于七万辆轿车通行对道路的破坏；若轴荷重为十一吨，将发生相当于十一万辆轿车通行对道路的破坏；若轴荷重为十五吨，则发生相当于三十九万辆轿车通行对道路的破坏效果。识别过载车辆的装置大致分为车辆停止后测车重的装置与测移动车辆重量的装置，其中前者为了測定过载需耗费很多时间使车辆停止行驶，尤其是当诱导高速公路上行驶的车辆并使其停止时，将会造成交通安全事故，超重识别需要支出过渡的费出。因此，普遍认为最好在车辆通行过程中测其重量，现有很多相关装置在研发及运用当中。例如，在路面设置利用荷重传感器的车辆衡器等测重装置，比如；测行驶车辆的重量并判断车辆超重的设备等。若特定车辆被判为过载车辆，系统将通过识别相机等抓拍该车辆的车牌，并对其进行过载管制。这些系统因费用等原因普遍采用两个测重传感器“荷重传感器”垫板，但有不少货车司机却违规行驶。换句话说，违法装载车辆在通过测重传感器检测区间时采取“抬起车轮通过”等不正规的驾驶方式，或利用特殊结构装载货物。图1及图2说明“抬起车轮通过”过程中各车轴上传感器重量的均衡。如图1所示，在总重分布20中车轮21与23的重量几乎不变，相反车轮22外侧M 的重量则有所不同，这是因为货车司机通过车上安装的特殊车轮操作装置等轻微抬起外侧车轮，在传感器测车重的瞬间减少车辆的重量。图2用曲线说明上述内容，从曲线38就可看出车辆越重曲线越趋于红色，相反曲线则趋于蓝色，參照图2就可看出，1轴34上的车轮重量31及3轴36上的车轮重量33显示正常，但2轴35上的车轮重量37与正常重量32 相比则显示其他颜色。为了解决这些问题有人提案过使用四个垫板的方法，但它具有费用增加问题，此外因各个车辆车轮轴之间的间隔互不相同，将很难对所有种类的车辆进行检测。結果，道路部门需要尽量减少使用垫板的数量同时在违规行驶等所有情况下可进行准确检测的新的方案
发明内容
解决课题本发明将解决上述传统技术的问题，其目的在于；利用逆向传播神经网络算法等人工智能算法在任何情况下都能正确判别货物的违法装载与否。课题的解决手段本发明中违法超载检测方法将包括通过无车轴操作正常检测信息与车轴操作违法超载检测信息的模式信息正常检测及违法超载检测的人工智能算法的学习阶段；识别进入车辆，对上述识别车辆的空车重量信息，包括最大装载时重量信息及车轴信息的基础车辆信息的调出阶段；包括进入车辆的总重信息、各轴的重量信息及进入速度信息等当前车辆信息的检测阶段；以上述调出及检测信息为输入值并利用人工智能算法识别及分类车辆违法超载检测状态的阶段。此时，若调出基础车辆信息并检测当前车辆信息，就可利用被调出的基础车辆信息与被检测的当前车辆信息计算出对车辆所有车轴操作时的重量信息，并将其用作人工智能算法的输入值。为了实现上述目的本发明中的违法超载检测系统包括被装在检测车辆违法超载与否的车辆衡器上并检测进入车辆信息的车辆检测部；根据车辆检测部的车辆信息进行学习的人工智能算法并检测违法超载检测与否的人工智能处理器；向人工智能处理器输入数据的输入部；显示人工智能处理器违法超载检测与否的显示部；执行人工智能处理器人工智能算法学习的学习部；向人工智能处理器提供基础车辆信息与轴操作信息且保存人工智能处理器检测结果信息的车辆信息DB。车辆检测部包括识别检测对象车辆的车牌后判断车辆基本信息的车牌图像识别装置、测重传感器、货物高度超限检测装置、当无法用车牌检测车轴时识别车辆并取得车轴信息的车辆识别装置与检测车辆初期进入速度的测速装置。发明的效果本发明中的违法超载检测方法及系统在车辆的违规装货及行驶的任何情况下都可准确识别货物的违法装载与否，同吋，无需增加高价传感器垫板的数量，非常经济。另外，可利用先前铺设的货重检测传感器垫板，还可在以前的操作系统 (Operating System)上的应用领域直接设置系统，节俭费用及效率増大等效果。
图1及图2 “抬起车轮通过”时各车轴上传感器重量的均衡概念图，图3 本发明中逆向传播神经网络算法的结构图，图4 本发明中适用于违法超载检测方法的逆向传播神经网络算法说明图，图5 本发明中正常装载车辆逆向传播算法的训练概念图，图6 本发明中非正常装载车辆进行轴操作后的逆向传播算法的训练概念图，图7 图5及图6中经过学习的逆向传播神经网络算法的实际适用概念图，图8 本发明中违法超载检测系统的框图，图9及图10 ；本发明中违法超载检测方法算法的概念图及流图，图11 本发明中违法超载检测过程的順序图，图12 通过根据本发明实施例中逆向传播神经网络算法的违法超载检测方法而算出的实际数据样品示例图。
具体实施例方式以下，通过
本发明中具有代表性的实施例。本发明中的违法超载检测方法及系统适用无车轴操作正常状态下的检测信息与车轴操作违法状态下的检测信息模式，实施人工智能算法学习训练，此后向经过学习的人 エ智能算法输入实际的检测信息，输出其結果，从而获取正常检测或违法检测与否。本发明的实施例中作为人工智能算法之例利用了逆向传播神经网络算法，下面说明逆向传播神经网络算法的学习概念。图3说明逆向传播神经网络算法的结构，下面用图说明逆向传播神经网络算法的学习过程。第一阶段首先用极小的任意数各初始化决定网络状态的连接強度wji、wkj与补偿量(offsets) θ j、θ k，一般使用[-0. 5 0. 5]范围内的值。第二阶段设定学习模式。第三阶段向输入层単位提示学习模式值，利用输出值opi、输入层与中间层之间的连接强度wji与中间层单位j的补偿量求得中间层单位j的输入netpj，然后利用netpj 与Sigmoid函数f求得中间层单位j的输出op j。
权利要求
1.对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，包括通过无车轴操作的正常检测信息、轴操作违法超载检测信息等模式信息识别正常检测及违法超载与否的人工智能算法的学习阶段；识别进入车辆及其空车重量信息，包括最大装载时重量信息及车轴信息的基础车辆信息的调出阶段；包括进入车辆的总重信息、检测各车轴的重量信息及进入速度信息等当前车辆信息的阶段；以上述被调出及检测的信息为输入值且通过人工智能算法识别及分类上述车辆违法超载检测状态的阶段。
2.根据权利要求1所述的对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，若调出基础车辆信息后检测当前车辆信息，利用被调出的基础车辆信息与被检测的当前车辆信息对车辆的所有轴操作算出其重量信息，并将其用作人工智能算法的输入值。
3.根据权利要求1所述的对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，人工智能算法包括输入层、隐层及输出层，选定被用于输入层输入矢量的多数学习模式的阶段；依次输入被选定的学习模式并算出输出层的输出值与实际期望值之间误差的阶段；通过算出来的误差与激励函数变更输入层、隐层及输出层之间连接强度的阶段。
4.根据权利要求3所述的对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，如下Sigmoid函数数学式
5.根据权利要求1至4中任ー项所述的对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，识别及分类上述车辆违法超载检测状态的阶段为，正常、重新检测、不良信号中任ー结果包括文字、图形、声音、颜色信息等。
6.根据权利要求1至4中任ー项所述的对车辆违法超载的检测方法，其特征在干，人工智能算法为逆向传播神经网络算法。
7.车辆的违法超载检测系统，适用根据权利要求1至4中任一项所述的对车辆违法超载的检测方法。
8.车辆的违法超载检测系统，其特征在于，车辆的违法超载检测系统中，被装在检测车辆违法超载与否的车辆衡器上并检测进入车辆信息的车辆检测部 (210)；执行车辆检测部010)的车辆信息进行学习的人工智能算法并检测违法超载与否的人工智能处理器O20)；向人工智能处理器(220)输入数据的输入部O30)；显示人工智能处理器(220)违法超载检测与否的显示部O40)；通过人工智能处理器而执行人工智能算法学习的学习部O50)；向人工智能处理器(220)提供基础车辆信息与轴操作信息且保存人工智能处理器(220)检测结果的车辆信息DB 060)。
9.根据权利要求8所述的违法超载检测系统，其特征在干，学习部Q50)为为了通过无车轴操作的正常检测信息与轴操作违法超载检测信息的模式信息而识别违法超载的以人工智能算法学习。
10.根据权利要求8所述的违法超载检测系统，其特征在干，车辆检测部(210)上配有识别检测对象车辆的车牌后判断车辆基本信息的车辆车牌图像识别装置011)；测重传感器012)；货物高度超限检测装置013)；当无法用车牌检测车轴时识别车辆并获取车轴信息的车辆识别装置014)；检测车辆初期进入速度的测速装置(215)。
11.根据权利要求8所述的违法超载检测系统，其特征在干，车辆信息DBQ60)内保存各车型的车重、车轮数、轴数等基础车辆信息061)；违法超载检测时所发生的包括1轴操作时的重量、2轴操作时的重量、3轴操作时的重量、4轴操作时的重量、5轴操作时的重量的轴操作信息062)；人工智能处理器Q20)的检测信息 (263)。
全文摘要
本发明涉及对车辆违法超载的检测方法及系统，其在任何情况下都能准确判别车辆违法装货与否。本发明中的违法超载检测方法包括无车轴操作的正常检测信息，为了通过轴操作违法超载检测信息的模式信息进行违法超载检测而学习人工智能算法的阶段；识别进入车辆及其空车重量信息，包括最大装载时的重量信息及车轴信息的基础车辆信息的调出阶段；进入车辆的总重信息，包括各车轴重量信息及进入速度信息的当前车辆信息的检测阶段；以上述被调出及检测的信息为输入值且通过人工智能算法识别及分类车辆违法超载状态的阶段。本发明中被用于违法超载检测的人工智能算法最典型的为逆向传播神经网络算法。
文档编号G01G19/03GK102564546SQ20111016694
公开日2012年7月11日 申请日期2011年6月20日 优先权日2010年12月14日
发明者金基太, 金弘均 申请人:金基太, 金弘均