本發(fā)明涉及智能交通，更具體地說，它涉及一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、車輛稱重是指測量車輛重量的過程，它對于確保道路交通安全、防止超載運輸、計重收費以及進(jìn)行交通軸載調(diào)查等方面都非常重要。車輛稱重主要分為靜態(tài)稱重和動態(tài)稱重。靜態(tài)稱重是在車輛停止時進(jìn)行的稱重，通常使用靜態(tài)汽車衡（地磅）來完成，能夠提供車輛的精確重量。動態(tài)稱重是測量運動中車輛的重量，不需要車輛完全停止；動態(tài)稱重系統(tǒng)通常包括安裝在路面下的傳感器和含有軟件的電子儀器，用以測量動態(tài)輪胎力和車輛通過時間，動態(tài)稱重系統(tǒng)一般可以估算輪重、軸重、總重以及軸距等數(shù)據(jù)，動態(tài)稱重由于效率較高而被廣泛應(yīng)用。

2、目前，車輛動態(tài)稱重的誤差因素主要有由車輛行駛過程中的自身振動對稱重平臺的影響，例如，路面不平導(dǎo)致的車輛振動、車輛加減速過程所產(chǎn)生的振動會傳遞至稱重平臺，從而導(dǎo)致稱重平臺所測量的軸重數(shù)據(jù)存在一定的波動，一般情況下單軸測量的軸重是由軸重數(shù)據(jù)的平均值決定的，所以軸重數(shù)據(jù)中的波動會影響到所測量軸重的準(zhǔn)確度，且車輛行駛速度越大，軸重測量的誤差越大，這就導(dǎo)致現(xiàn)有的車輛動態(tài)稱重方法難以應(yīng)用于車輛高速運行的場景，如主道路路面。

3、因此，如何研究設(shè)計一種能夠克服上述缺陷的高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)是我們目前急需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過圖像處理技術(shù)從圖像數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)車輛的稱重軸的第一振動信號和非稱重軸的第二振動信號，并以第一振動信號與第二振動信號之差運算得到稱重軸的稱重振動信號，再將稱重振動信號轉(zhuǎn)換為參考軸重信號，通過平移方式實現(xiàn)參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，可以消除大部分目標(biāo)車輛的自身振動所帶來的誤差影響，使得車輛動態(tài)稱重的結(jié)果更為準(zhǔn)確、可靠。

2、本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

3、第一方面，提供了一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法，包括以下步驟：

4、采集目標(biāo)車輛中各軸駛過稱重平臺的原始軸重數(shù)據(jù)；

5、采集目標(biāo)車輛中各軸駛過稱重平臺的圖像數(shù)據(jù)，并從圖像數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)車輛的稱重軸的第一振動信號和非稱重軸的第二振動信號；

6、以第一振動信號與第二振動信號之差運算得到稱重軸的稱重振動信號；

7、根據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)將稱重振動信號轉(zhuǎn)換為參考軸重信號，轉(zhuǎn)換函數(shù)表征軸重數(shù)據(jù)中的重量振幅與振動信號中的位移振幅之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；

8、將參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)對齊后選取同時具有波峰特征或同時具有波谷特征的參考時間段；

9、將參考軸重信號沿振幅方向平移，以使所有參考時間段內(nèi)參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)之間波峰特征的總偏移量以及波谷特征的總偏移量之和最小為目標(biāo)，求解得到參考軸重信號的平移軸重值；

10、以參考軸重信號的平均軸重值與平移軸重值之和求解得到對應(yīng)稱重軸的最終軸重值；

11、以目標(biāo)車輛駛過稱重平臺過程中各個稱重軸的最終軸重值之和求解得到目標(biāo)車輛的總重量。

12、進(jìn)一步的，所述稱重軸為目標(biāo)車輛中位于稱重平臺上的輪胎所對應(yīng)的軸，非稱重軸為目標(biāo)車輛中位于路面上的輪胎所對應(yīng)的軸。

13、進(jìn)一步的，所述第一振動信號和/或第二振動信號表征對應(yīng)軸隨時間變化在豎直方向上的位移量，提取過程具體為：

14、通過高速圖像采集設(shè)備連續(xù)記錄目標(biāo)車輛行駛過程中的圖像數(shù)據(jù)；

15、對圖像數(shù)據(jù)中的每幀圖像去噪、灰度化和對比度增強(qiáng)處理，得到預(yù)處理圖像；

16、從預(yù)處理圖像中識別并標(biāo)定目標(biāo)車輛上至少一個特征點，特征點為目標(biāo)車輛上對應(yīng)軸所在豎直方向上的任意一點；

17、通過特征點追蹤確定目標(biāo)車輛在每一幀預(yù)處理圖像中的位置；

18、通過比較連續(xù)兩幀預(yù)處理圖像中同一特征點的位置差，計算得到連續(xù)幀之間特征點的相對位移值；

19、結(jié)合至少一個預(yù)處理圖像中特征點的實際位移，依次將相對位移值轉(zhuǎn)換成對應(yīng)幀圖像中特征點的實際位移；

20、將每一幀預(yù)處理圖像中特征點的實際位移按照時間順序排列，并通過平滑曲線連接后形成振動信號。

21、進(jìn)一步的，所述參考軸重信號的轉(zhuǎn)換表達(dá)式為：

22、；

23、其中，表示參考軸重信號；表示稱重振動信號；表示表征軸重數(shù)據(jù)中的重量振幅與振動信號中的位移振幅之間轉(zhuǎn)換關(guān)系的轉(zhuǎn)換函數(shù)。

24、進(jìn)一步的，所述參考時間段的選取過程具體為：

25、以參考軸重信號的平均軸重值將參考軸重信號在時間軸上劃分為第一波峰段和第一波谷段；

26、以原始軸重數(shù)據(jù)的平均軸重值將原始軸重數(shù)據(jù)在時間軸上劃分為第二波峰段和第二波谷段；

27、若參考軸重信號中的第一波峰段與原始軸重數(shù)據(jù)中的第二波峰段存在有效時間重疊，則視對應(yīng)的第一波峰段與第二波峰段之間的重疊時段為參考時間段；

28、若參考軸重信號中的第一波谷段與原始軸重數(shù)據(jù)中的第二波谷段存在有效時間重疊，則視對應(yīng)的第一波谷段與第二波谷段之間的重疊時段為參考時間段。

29、進(jìn)一步的，所述有效時間重疊具體為：

30、若第一波峰段與第二波峰段之間或第一波谷段與第二波谷段之間的交集時間與并集時間之比大于設(shè)置比例，則對應(yīng)的交集時間為有效時間重疊。

31、進(jìn)一步的，所述參考軸重信號的平移軸重值求解表達(dá)式具體為：

32、；

33、其中，表示參考軸重信號；表示平移軸重值；表示參考軸重信號平移后第個參考時間段所對應(yīng)的波峰值或波谷值；表示原始軸重數(shù)據(jù)；表示原始軸重數(shù)據(jù)中第個參考時間段所對應(yīng)的波峰值或波谷值；表示參考時間段的數(shù)量。

34、第二方面，提供了一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于實現(xiàn)如第一方面中任意一項所述的一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法，包括：

35、軸重采集模塊，用于采集目標(biāo)車輛中各軸駛過稱重平臺的原始軸重數(shù)據(jù)；

36、圖像處理模塊，用于采集目標(biāo)車輛中各軸駛過稱重平臺的圖像數(shù)據(jù)，并從圖像數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)車輛的稱重軸的第一振動信號和非稱重軸的第二振動信號；

37、振動運算模塊，用于以第一振動信號與第二振動信號之差運算得到稱重軸的稱重振動信號；

38、信號轉(zhuǎn)換模塊，用于根據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)將稱重振動信號轉(zhuǎn)換為參考軸重信號，轉(zhuǎn)換函數(shù)表征軸重數(shù)據(jù)中的重量振幅與振動信號中的位移振幅之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；

39、時段選取模塊，用于將參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)對齊后選取同時具有波峰特征或同時具有波谷特征的參考時間段；

40、平移求解模塊，用于將參考軸重信號沿振幅方向平移，以使所有參考時間段內(nèi)參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)之間波峰特征的總偏移量以及波谷特征的總偏移量之和最小為目標(biāo)，求解得到參考軸重信號的平移軸重值；

41、軸重計算模塊，用于以參考軸重信號的平均軸重值與平移軸重值之和求解得到對應(yīng)稱重軸的最終軸重值；

42、稱重分析模塊，用于以目標(biāo)車輛駛過稱重平臺過程中各個稱重軸的最終軸重值之和求解得到目標(biāo)車輛的總重量。

43、第三方面，提供了一種計算機(jī)終端，包含存儲器、處理器及存儲在存儲器并可在處理器上運行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如第一方面中任意一項所述的一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法。

44、第三方面，提供了一種計算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行可實現(xiàn)如第一方面中任意一項所述的一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法。

45、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

46、1、本發(fā)明提供的一種高速行駛車輛動態(tài)稱重分析方法，通過圖像處理技術(shù)從圖像數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)車輛的稱重軸的第一振動信號和非稱重軸的第二振動信號，并以第一振動信號與第二振動信號之差運算得到稱重軸的稱重振動信號，再將稱重振動信號轉(zhuǎn)換為參考軸重信號，通過平移方式實現(xiàn)參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，可以消除大部分目標(biāo)車輛的自身振動所帶來的誤差影響，使得車輛動態(tài)稱重的結(jié)果更為準(zhǔn)確、可靠；

47、2、本發(fā)明從相同圖像中同步提取第一振動信號與第二振動信號，所以第一振動信號與第二振動信號在時間軸上是精準(zhǔn)對齊的，僅依據(jù)時間戳即可完成參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)的對齊處理；

48、3、本發(fā)明考慮到稱重平臺的撓曲變形振動對數(shù)據(jù)測量的準(zhǔn)確度影響較大，依據(jù)參考軸重信號與原始軸重數(shù)據(jù)中的波峰和波谷分布情況下來選取部分的參考時間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使得參考軸重信號的平移更為精準(zhǔn)；

49、4、本發(fā)明通過對有效時間重疊的判斷，可以過濾部分波峰段和波谷段中極值點在時間軸上的偏移距離較大的情況，保障了參考時間段選取的可靠性。