[发明专利]一种基于TOF技术的车载货物介质识别方法

说明书

技术领域

本发明属于工程用车运输管理技术领域，涉及一种基于TOF技术的车载货物介质识别方法。

背景技术

当前，国内许多城市都在兴建或计划兴建地铁交通设施，为了解决地铁盾构施工中采掘机械与运输机械发展不协调这一矛盾，需要大量的运输渣土、泥浆及其它杂物的车辆。目前对城市渣土车的监管以人为监管为主，即靠司机个人的自觉性，当产生超速、超载、偏离路线、异地卸载、重量变化超范围时，现有的监控设备无法将渣土车的实时情况传输到监管中心；管理部门也无法对渣土车进行有效的管理与监控；如发生渣土车违规的情况，不能提供科学有效的判断依据，如采用人为执法，成本太高，不利于推广；只有利用科技手段，才能实现城市渣土车的长效管理。

目前对于不同的建筑垃圾还没有分类管理的案例出现，渣土车在运输建筑垃圾时，为了更好的保护城市环境，需要对于不同介质建筑垃圾进行分类管理，制定不同的运输路线和运输时间段，但现在完全靠司机及工地的工作人员认为判断渣土的类别，容易因人为作弊达不到分类管理的效果，所以现在急需一种可自动识别渣土的介质类别的设备或系统，帮助建筑垃圾分类管理更加智能化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种基于TOF技术的车载货物介质识别方法，本发明通过采用TOF技术对车载货物介质的类别进行识别，因为不同介质的粘度和硬度不同，导致装货过程中货物表面形状随时间变化趋势不同，通过TOF装置采集货物表面变化趋势数据，分析得出货物介质类别，可智能化识别车辆所装载的货物。

为了解决以上技术问题，本发明提供一种基于TOF技术的车载货物介质识别方法，包括设置在车辆货箱上方TOF装置，当对车辆货箱进行连续装货过程中，TOF装置连续对货箱中不断变化的货物介质的表面特征进行数据采集，根据光脉冲的飞行时间得到与介质表面的目标位置的距离；具体方法包括如下步骤：

（一）第1次采集的TOF装置与货物表面各个目标位置的距离为A₁、A₂、A₃......A_n，并根据相邻的目标位置与TOF装置之间的距离值的差异得出货物介质的表面特征S₁；

（二）第2次采集的TOF装置与货物表面各个目标位置的距离为B₁、B₂、B₃......B_n，并根据相邻的目标位置与TOF装置之间的距离值的差异得出货物介质的表面特征S₂；

（三）第m次采集的TOF装置与货物表面各个目标位置的距离为X₁、X₂、X₃......X_n，并根据相邻的目标位置与TOF装置之间的距离值的差异得出货物介质的表面特征S_m；

（四）在连续装货过程中，获得货物介质的表面特征S₁、S₂......S_m的变化趋势，得出该种货物介质的堆叠度梯度β；

（五）根据预先设定的不同种类货物介质的模型，与上述取得的堆叠度梯度β进行对比分析，得出该货物介质的种类，判断出此次车辆货箱中装载了何种货物。

因为不同介质的粘度和硬度不同，导致装货过程中货物表面形状随时间变化趋势不同，从最开始装货到装满，表面综合起伏度由大变小，表面综合起伏度变化的趋势定义为堆叠度梯度。

本发明进一步限定的技术方案是：

步骤（五）中所述的模型可以是预先设定的不同种类货物介质对应的堆叠度梯度β数值范围。

步骤（五）中所述的模型可以是人工神经网络模型。

进一步的，

前述TOF装置可通过有线或无线的方式连接车载主机，所述车载主机可通过有线或无线的方式连接云平台。

前述TOF装置包括光脉冲发生模块、第一信号收发模块、第一数据处理模块和第一存储模块。

前述车载主机包括第二信号收发模块、第二数据处理模块和第二存储模块。

前述光脉冲发生模块发出光脉冲，光脉冲遇到目标介质反射回到TOF装置，所述第一数据处理模块根据光脉冲飞行时间计算得出若干TOF装置与目标介质之间的距离得到距离值集合，并将距离值集合与第一存储模块中预存储的分类模型进行对比分析，识别出目标介质的类别，所述第一信号收发模块可将识别结果发送至车载主机。