[发明专利]货车载货状态的检测方法、装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201911338873.2 申请日: 2019-12-23
公开(公告)号: CN111060153B 公开(公告)日: 2022-09-13
发明(设计)人: 马琪;张志平;胡道生;夏曙东 申请(专利权)人: 北京中交兴路车联网科技有限公司
主分类号: G01D21/02 分类号: G01D21/02;G06K9/62
代理公司: 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 代理人: 刘广达
地址: 101149 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 货车 载货 状态 检测 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种货车载货状态的检测方法,其特征在于,包括:

判断货车是否停车,当货车的停车时间达到预设停车时间,且货车的停车点是预设停车点时,确定货车停车;

当确定出所述货车停车时,获取货车停车前预设时间内的GPS数据和停车后预设时间内的GPS数据;

根据所述停车前预设时间内的GPS数据计算货车停车前的载重状态参数,将所述停车前的载重状态参数作为第一样本集,根据所述停车后预设时间内的GPS数据计算货车停车后的载重状态参数,将所述停车后的载重状态参数作为第二样本集;

训练载货状态检测模型,包括根据DBSCAN聚类算法对第一样本集和第二样本集进行聚类运算,得到聚类结果;根据轮廓系数算法对所述聚类结果进行分析,得到最优聚类结果;根据所述最优聚类结果得到所述载货状态检测模型;

将所述第一样本集和所述第二样本集输入预先训练的载货状态检测模型,得到检测结果,载货状态检测模型包括第一样本集状态检测和第二样本集状态检测,其中,第一样本集状态包括0和1两种状态,0表示未载货,1表示载货,第二样本集状态也包括0和1两种状态,0表示未载货,1表示载货;

其中,载货状态检测模型的检测状态包括:

当第一样本集的状态为0,第二样本集的状态也为0时,说明货车在停车前未载货,在停车后依然未载货,车辆现在是未载货状态;

当第一样本集的状态为0,第二样本集的状态为1时,说明货车在停车前未载货,停车后载货,在停车点发生装货行为,车辆现在是载货的状态;

当第一样本集的状态为1,第二样本集的状态为0时,说明货车在停车前载货,在停车后未载货,在停车点发生卸货行为,车辆现在是未载货状态;

当第一样本集的状态为1,第二样本集的状态为1时,说明货车在停车前载货,在停车后载货,在停车点没有发生卸货行为,车辆现在是载货状态;

其中,所述载重状态参数,包括货车的经度、纬度、点加速度、平均加速度、平均速度、点动能、动能变化量、油耗量、平均油耗量、周停车时长、周停车次数和停车点。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述GPS数据,包括:

车辆的经度、纬度、速度、时间、行驶方向。

3.一种货车载货状态的检测装置,其特征在于,包括:

判断模块,用于判断货车是否停车,当货车的停车时间达到预设停车时间,且货车的停车点是预设停车点时,确定货车停车;

获取模块:用于当确定出所述货车停车时,获取货车停车前预设时间内的GPS数据和停车后预设时间内的GPS数据;

计算模块,用于根据所述停车前预设时间内的GPS数据计算货车停车前的载重状态参数,将所述停车前的载重状态参数作为第一样本集,根据所述停车后预设时间内的GPS数据计算货车停车后的载重状态参数,将所述停车后的载重状态参数作为第二样本集;

训练模块,用于训练载货状态检测模型,包括根据DBSCAN聚类算法对第一样本集和第二样本集进行聚类运算,得到聚类结果;根据轮廓系数算法对所述聚类结果进行分析,得到最优聚类结果;根据所述最优聚类结果得到所述载货状态检测模型;

检测模块,用于将所述第一样本集和所述第二样本集输入预先训练的载货状态检测模型进行检测,得到检测结果,载货状态检测模型包括第一样本集状态检测和第二样本集状态检测,其中,第一样本集状态包括0和1两种状态,0表示未载货,1表示载货,第二样本集状态也包括0和1两种状态,0表示未载货,1表示载货;

其中,载货状态检测模型的检测状态包括:

当第一样本集的状态为0,第二样本集的状态也为0时,说明货车在停车前未载货,在停车后依然未载货,车辆现在是未载货状态;

当第一样本集的状态为0,第二样本集的状态为1时,说明货车在停车前未载货,停车后载货,在停车点发生装货行为,车辆现在是载货的状态;

当第一样本集的状态为1,第二样本集的状态为0时,说明货车在停车前载货,在停车后未载货,在停车点发生卸货行为,车辆现在是未载货状态;

当第一样本集的状态为1,第二样本集的状态为1时,说明货车在停车前载货,在停车后载货,在停车点没有发生卸货行为,车辆现在是载货状态;

其中,所述载重状态参数,包括货车的经度、纬度、点加速度、平均加速度、平均速度、点动能、动能变化量、油耗量、平均油耗量、周停车时长、周停车次数和停车点。

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