用于电子治超的多维度车辆特征精确实时判定系统
技术领域
本发明涉及一种对多维度车辆特征进行精确实时的自动判定的系统，以辅助实现电子治超。
背景技术
现有的治超系统主要利用车牌信息来获得相对应的车辆的核定载重信息，结合核定载重信息与车辆的实时车重来判断车辆是否存超载。例如：于2019年12月10日公开的申请号为CN201920450945.1的实用新型专利记载了一种基于双车牌识别的高速公路入口治超系统，包括：称重装置、第一车牌识别装置、第二车牌识别装置、信息情报板、中心控制器，所述称重装置与所述中心控制器相连，用于获取车辆重量信息发送给中心控制器；所述第一车牌识别装置与所述中心控制器相连，用于获取车牌信息发送给中心控制器；所述第二车牌识别装置与所述中心控制器相连，用于获取车牌信息发送给中心控制器；所述信息情报板与所述中心控制器相连，所述中心控制器控制信息情报板显示当前车辆车牌和重量信息；中心控制器控制情报板显示当前车辆的对应车牌及重量信息，解决了车主无法看到自己车辆信息的问题。
上述利用车牌信息来判断车辆是否超载的方法存在以下问题：车牌存在被故意遮挡的可能，使得车牌无法被有效识别，从而无法判断车辆是否超载，依然需要人为介入。即使车牌未被人为遮挡，大型运输车辆一方面通常需要经过长时间、长距离的行驶，另一方面会经常来往于尘土较多的场所(例如建筑工作)，这些使用环境都会导致车牌沾染尘土等污渍，使得车牌无法被有效识别，从而无法判断车辆是否超载。
发明内容
本发明的目的是：提供一种能够获得多维度车辆特征的治超系统。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种用于电子治超的多维度车辆特征精确实时判定系统，其特征在于，包括：
仅具有一个车辆入口及一个车辆出口的治超车道；将车辆沿治超车道的行进方向定义为前后方向，前后方向为长度方向，则左右方向垂直于前后方向，左右方向为宽度方向；在左右方向上仅允许一辆车辆通过治超车道；治超车道内至少设有车轴识别区域，车辆从车轴识别区域的前侧边缘驶入，从后侧边缘驶离；车轴识别区域的长度为L、宽度为W，则有Lmax<L<Lmax+α，式中，Lmax为车辆最大长度，α为调节参数，0<α<Lmax；
还包括：设于车轴识别区域左侧或右侧的侧激光雷达，侧激光雷达的探测距离为L；设于治超车道后侧的正激光雷达，正激光雷达的探测距离为W，正激光雷达架设在龙门架上；设于治超车道车辆入口处的车辆感应单元一；设于车轴识别区域后侧边缘的车辆感应单元二；中央计算单元；先进先出的数据缓存堆栈；
当车轴识别区域无任何车辆时，中央计算单元通过侧激光雷达获得侧背景探测点云数据、通过正激光雷达获得正背景探测点云数据；当车辆经过车辆感应单元一后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元一给出的信号，以固定时间周期采集侧激光雷达获得的侧实时探测点云数据，将侧实时探测点云数据与侧背景探测点云数据做差值后得到侧差值点云数据，利用侧差值点云数据得到侧闭环数据，随后提取得到车辆侧面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据，车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据关联后形成车辆侧尺寸数据，并将该车辆侧尺寸数据放入数据缓存堆栈中；当车辆经过车辆感应单元二后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元二给出的信号，以固定时间周期采集正激光雷达获得的正面实时探测点云数据，将正面实时探测点云数据与正背景探测点云数据做差值后得到正差值点云数据，利用正差值点云数据得到正闭环数据，随后提取得到车辆正面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆正面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆正面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆正面轮廓曲线获得车辆宽度数据及车牌数据，中央计算单元从数据缓存堆栈中取出车辆侧尺寸数据，并与车辆宽度数据及车牌数据相关联后得到当前车辆的多维度车辆特征数据。
优选地，所述治超车道的后方设有车辆称重区域，所述正激光雷达位于所述治超车道与车辆称重区域之间，车辆称重区域设有车辆实时称重单元，当车辆经过所述车辆感应单元二后，所述中央计算单元捕捉到所述车辆感应单元二给出的信号，从所述数据缓存堆栈中取出所述车辆侧尺寸数据，从而得到所述车轴数量数据，并依据预先存储的车轴数与自重及核定载重对应关系表获得与当前车轴数量数据相对应的核定载重信息及自重信息，所述中央计算单元利用该核定载重信息、自重信息与通过车辆实时称重单元获得的车辆实时重量判断当前车辆是否超载。
优选地，所述中央计算单元获得所述侧背景探测点云数据后，使所述侧激光雷达处于待机状态，直至所述中央计算单元接收到所述车辆感应单元一给出的信号后，激活所述侧激光雷达；
所述中央计算单元获得所述正背景探测点云数据后，使所述正激光雷达处于待机状态，直至所述中央计算单元接收到所述车辆感应单元二给出的信号后，激活所述正激光雷达。
优选地，还包括告警单元，中央计算单元判断当前车辆超载后，利用告警单元产生相应的告警信息。
优选地，还包括数据通信单元，由所述中央计算单元将所述多维度车辆特征数据及所述告警信息相互关联的上传至云端设备。
优选地，所述中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据包括以下步骤：
步骤1、所述中央计算单元获得所述侧背景探测点云数据时，计算得到与地面相对应的直线F；
步骤2、所述中央计算单元获得封闭的车辆侧面轮廓曲线后，提取所有的弧线段；
步骤3、计算每条弧线段的顶点与直线F的距离，过滤所有距离大于阈值ε的弧线段，则剩余N条候选弧线段，将N条候选弧线段定义为第1条候选弧线段至第N条候选弧线段；
步骤4、设n＝1，m＝2；
步骤5、若n≥N，则进入步骤9，否则进入步骤6；
步骤6、判断第n条候选弧线段是否与第m条候选弧线段相交，若是，则进入步骤7，否则，进入步骤8；
步骤7、删除第m条候选弧线段，将m更新为m+1后返回步骤6；
步骤8、将n更新为m后，将m更新为n+1，随后返回步骤5；
步骤9、判断剩余的候选弧线段是否与直线F相切，仅保留所有相切的候选弧线段；
步骤10、计算步骤9获得的所有候选弧线段中每相邻两条候选弧线段的弧心之间的弧心距，若弧心距小于预先设定的阈值，则在相邻两条候选弧线段中任意删除一条候选弧线段；
步骤11、统计剩余的候选弧线段的数量，即为车轴数量。
本发明的另一个技术方案是提供了一种用于电子治超的多维度车辆特征精确实时判定系统，其特征在于，包括：
具有N条单向车道的治超车道，N≥2，每条单向车道仅具有一个车辆入口及一个车辆出口的；将车辆沿治超车道的行进方向定义为前后方向，前后方向为长度方向，则左右方向垂直于前后方向，左右方向为宽度方向；在左右方向上仅允许一辆车辆通过治超车道的一条单向车道；治超车道的每条内单向车道内至少设有一个车轴识别区域，车辆从车轴识别区域的前侧边缘驶入，从后侧边缘驶离；车轴识别区域的长度为L、宽度为W，则有Lmax<L<Lmax+α，式中，Lmax为车辆最大长度，α为调节参数，0<α<Lmax；
还包括：设于每个车轴识别区域左侧或右侧的侧激光雷达，侧激光雷达的探测距离为L；设于治超车道的每条单向车道后侧的正激光雷达，正激光雷达的探测距离为W，正激光雷达架设在龙门架上；设于每条单向车道的车辆入口处的车辆感应单元一；设于每个车轴识别区域后侧边缘的车辆感应单元二；中央计算单元；N个数据缓存堆栈；数据缓存单元；
当车辆经过第n条单向车道的车辆感应单元一后，n＝1,…,N，中央计算单元捕捉到车辆感应单元一给出的信号，以固定时间周期采集相应的侧激光雷达获得的侧实时探测点云数据后得到位于第n条单向车道的车辆的车辆侧面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据，车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据关联后形成车辆侧尺寸数据，并将该车辆侧尺寸数据放入第n个数据缓存堆栈中；当车辆经过第n条单向车道的车辆感应单元二后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元二给出的信号，以固定时间周期采集相应的正激光雷达获得的正面实时探测点云数据后得到位于第n条单向车道的车辆的车辆正面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆正面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆正面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆正面轮廓曲线获得车辆宽度数据及车牌数据，中央计算单元从第n个数据缓存堆栈中取出车辆侧尺寸数据，并与车辆宽度数据及车牌数据相关联后得到当前车辆的多维度车辆特征数据，并以车牌数据为标引将多维度车辆特征数据存入数据缓存单元中。
优选地，所述治超车道的后方设有车辆称重区域，所有所述正激光雷达位于所述治超车道与车辆称重区域之间，车辆称重区域设有车辆实时称重单元；
还包括设于车辆称重区域前侧边缘的车牌获取单元，当车辆经过车牌获取单元后，所述中央计算单元通过车牌获取单元获得当前车辆的车牌数据，并依据车牌数据从所示数据缓存单元中获得所述多维度车辆特征数据，从而得到与当前车辆对应的所述车轴数量数据，并依据预先存储的车轴数与自重及核定载重对应关系表获得与当前车轴数量数据相对应的核定载重信息及自重信息，所述中央计算单元利用该核定载重信息、自重信息与通过车辆实时称重单元获得的车辆实时重量判断当前车辆是否超载。
优选地，所述中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据包括以下步骤：
步骤1、预先在所述中央计算单元中存储与地面相对应的直线F；
步骤2、所述中央计算单元获得封闭的车辆侧面轮廓曲线后，提取所有的弧线段；
步骤3、计算每条弧线段的顶点与直线F的距离，过滤所有距离大于阈值ε的弧线段，则剩余N条候选弧线段，将N条候选弧线段定义为第1条候选弧线段至第N条候选弧线段；
步骤4、设n＝1，m＝2；
步骤5、若n≥N，则进入步骤9，否则进入步骤6；
步骤6、判断第n条候选弧线段是否与第m条候选弧线段相交，若是，则进入步骤7，否则，进入步骤8；
步骤7、删除第m条候选弧线段，将m更新为m+1后返回步骤6；
步骤8、将n更新为m后，将m更新为n+1，随后返回步骤5；
步骤9、判断剩余的候选弧线段是否与直线F相切，仅保留所有相切的候选弧线段；
步骤10、计算步骤9获得的所有候选弧线段中每相邻两条候选弧线段的弧心之间的弧心距，若弧心距小于预先设定的阈值，则在相邻两条候选弧线段中任意删除一条候选弧线段；
步骤11、统计剩余的候选弧线段的数量，即为车轴数量。
通过本发明提供的系统可以较为准确、快速地获得车辆的车轴数、尺寸数据以及车牌，并且可以将车轴数、尺寸数据与车牌关联存储，进一步可以将上述信息上传至云端，便于用户使用。由于本发明采用的算法较为简单，因此本发明的实时性较强。同时，车轴数与车辆的自重以及车辆的核定载重之间存在一定对应关系，本发明利用该对应对车辆是否超载进行检测，完全可以实现在得到车轴数的第一时间对车辆是否超载做出判断。与仅通过车牌来获得车辆信息的方式相比，本发明更为可靠，不会受到车辆使用状况的影响。
附图说明
图1是实施例1的系统布局示意图；
图2是实施例2的系统布局示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1
如图1所示，本发明提供的一种用于电子治超的非接触被动式车轴判定系统包括治超车道1、侧激光雷达2、车辆感应单元一3、车辆感应单元二4、车辆实时称重单元5、中央计算单元、先进先出的数据缓存堆栈、告警单元、车辆称重区域6、正激光雷达2、数据通信单元。
治超车道1仅具有一个车辆入口及一个车辆出口。本发明中，将车辆沿治超车道1的行进方向定义为前后方向，前后方向为长度方向，则左右方向垂直于前后方向，左右方向为宽度方向。在左右方向上仅允许一辆车辆通过治超车道1。治超车道1内设有车轴识别区域1-1，车辆从车轴识别区域1-1或车辆称重区域1-2的前侧边缘驶入，从后侧边缘驶离。车辆驶离治超车道1后进入车辆称重区域6。本发明中，车轴识别区域1-1的长度为L、宽度为W，则有Lmax<L<Lmax+α，式中，Lmax为车辆最大长度，α为调节参数，0<α<Lmax，通过设置长度L尽量确保在同一时间，在车轴识别区域1-1内有且仅有一辆车辆。但无法避免的情况时，有些集装箱货车长度较长，而厢式货车的长度通常较短，车轴识别区域1-1的长度L必须可以容纳集装箱货车，那么很有可能车轴识别区域1-1可以容纳两辆厢式货车，从而造成数据冲突，为了解决该问题，本发明引入了先进先出的数据缓存堆栈，下文会对数据缓存堆栈进行具体说明。
本发明中，激光雷达有两个，一个是侧激光雷达2，另一个是正激光雷达2。侧激光雷达2或者位于车轴识别区域1-1的左侧，或者设置在车轴识别区域1-1的右侧，激光雷达2的探测距离与车轴识别区域1-1的长度相当，同样设置为L。正激光雷达2则布置在治超车道1与车辆称重区域6之间，通常架设在龙门架上，正激光雷达2的探测距离与车轴识别区域1-1的宽度相当，同样设置为W。
本发明中，车辆感应单元一3及车辆感应单元二4均可以采用地埋式的车辆感应线圈，其中，车辆感应单元一3布置在治超车道1车辆入口处，而车辆感应单元二4布置在车轴识别区域1-1后侧边缘。
车辆实时称重单元5则为常见的地秤，设置在车辆称重区域6，用于获得车辆的实时重量。
当车轴识别区域1-1无任何车辆时，中央计算单元通过侧激光雷达2获得侧背景探测点云数据，同时，通过正激光雷达7获得正背景探测点云数据。中央计算单元获得所述侧背景探测点云数据后，计算得到与地面相对应的直线F。为了节省本发明提供的系统的用电量，同时也为了降低中央计算单元的开销。当中央计算单元获得侧背景探测点云数据及正背景探测点云数据后，可以使得侧激光雷达2、正激光雷达7工作在待机状态。当车辆经过车辆感应单元一3后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元一3给出的信号，激活侧激光雷达2后，以固定时间周期采集激光雷达2获得的侧实时探测点云数据。中央计算单元将侧实时探测点云数据与侧背景探测点云数据做差值后得到侧差值点云数据，利用侧差值点云数据得到侧闭环数据，随后提取得到车辆侧面轮廓曲线。同理，当车辆经过车辆感应单元二4后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元二4给出的信号，以固定时间周期采集正激光雷达7获得的正面实时探测点云数据，将正面实时探测点云数据与正背景探测点云数据做差值后得到正差值点云数据，利用正差值点云数据得到正闭环数据，随后提取得到车辆正面轮廓曲线。
每次获得车辆侧面轮廓曲线后，中央计算单元均对该曲线是否封闭做出判断，中央计算单元获得封闭的车辆侧面轮廓曲线意味着激活侧激光雷达2已经扫描到了完整车辆。若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据，车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据关联后形成车辆侧尺寸数据，并将该车辆侧尺寸数据放入数据缓存堆栈中。同理，每次获得车辆正面轮廓曲线后，中央计算单元均对该曲线是否封闭做出判断，中央计算单元获得封闭的车辆正面轮廓曲线意味着激活正激光雷达7已经扫描到了完整车辆。若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆正面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆正面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆正面轮廓曲线获得车辆宽度数据及车牌数据。
后续中央计算单元判断车辆是否超载是需要从数据缓存堆栈中获得车轴数量数据。并且，中央计算单元需要从数据缓存堆栈中取出车辆侧尺寸数据，并与实时获得的车辆宽度数据及车牌数据相关联后得到当前车辆的多维度车辆特征数据。而本发明中，数据缓存堆栈是先进先出式的，因而若车轴识别区域1-1有多辆车辆，而中央计算单元获得与这多辆车辆所对应的多个车辆侧尺寸数据时，中央计算单元判断车辆是否超载时或者生成多维度车辆特征数据时，首先取出的一定是多辆车辆中排在最前面的车辆的车辆侧尺寸数据，确保了后续使用的是正确的数据。
本发明中，中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据包括以下步骤：
步骤1、所述中央计算单元获得封闭的车辆侧面轮廓曲线后，提取所有的弧线段；
步骤2、计算每条弧线段的顶点与直线F的距离，过滤所有距离大于阈值ε的弧线段，则剩余N条候选弧线段，将N条候选弧线段定义为第1条候选弧线段至第N条候选弧线段；
步骤3、设n＝1，m＝2；
步骤4、若n≥N，则进入步骤8，否则进入步骤5；
步骤5、判断第n条候选弧线段是否与第m条候选弧线段相交，若是，则进入步骤6，否则，进入步骤7；
步骤6、删除第m条候选弧线段，将m更新为m+1后返回步骤5；
步骤7、将n更新为m后，将m更新为n+1，随后返回步骤4；
步骤8、判断剩余的候选弧线段是否与直线F相切，仅保留所有相切的候选弧线段；
步骤9、计算步骤8获得的所有候选弧线段中每相邻两条候选弧线段的弧心之间的弧心距，若弧心距小于预先设定的阈值，则在相邻两条候选弧线段中任意删除一条候选弧线段；
步骤10、统计剩余的候选弧线段的数量，即为车轴数量。
当车辆经过车辆感应单元二4后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元二4给出的信号，从数据缓存堆栈中取出车辆侧尺寸数据。一方面，中央计算单元可以利用该车辆侧尺寸数据生成前文所述的多维度车辆特征数据。另外一方面，中央计算单元根据车辆侧尺寸数据中的车轴数量数据，依据预先存储的车轴数与自重及核定载重对应关系表获得与当前车轴数量数据相对应的核定载重信息及自重信息，中央计算单元利用该核定载重信息、自重信息与通过车辆实时称重单元5获得的车辆实时重量判断当前车辆是否超载。
中央计算单元判断当前车辆超载后，利用告警单元产生相应的告警信息。产生告警信息后，可以由中央计算单元将多维度车辆特征数据与告警信息相互关联的上传至云端设备，以方便远程用户使用、查看。
实施例2
如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，在本实施例中，治超车道1具有两条单向车道，每条仅具有一个车辆入口及一个车辆出口，在宽度方向上一条单向车道仅允许一辆车辆通过。应当注意的是，三条单向车道的情况也同样适用于本发明。因此，在治超车道1的左、右两侧各有一台激光雷达2。相对应的，每条内单向车道内设有一个车轴识别区域1-1。每条单向车道的车辆入口都有一个车辆感应单元一3，每条单向车道的车轴识别区域1-1的后侧边缘都有一个车辆感应单元二4。有两个先进先出的数据缓存堆栈，每条单向车道对应一个数据缓存堆栈。本实施例还包括设于车辆称重区域6前侧边缘的车牌获取单元8。本实施例中，中央计算单元不需要获得背景探测图像，由用户直接在中央计算单元内预设与地面相对应的直线F。
当车辆经过第n条单向车道的车辆感应单元一3后，n＝1,2，中央计算单元捕捉到车辆感应单元一3给出的信号，以固定时间周期采集相应的侧激光雷达2获得的侧实时探测点云数据后得到位于第n条单向车道的车辆的车辆侧面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆侧面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆侧面轮廓曲线获得车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据，车轴数量数据、车辆高度数据、车辆长度数据关联后形成车辆侧尺寸数据，并将该车辆侧尺寸数据放入第n个数据缓存堆栈中；当车辆经过第n条单向车道的车辆感应单元二4后，中央计算单元捕捉到车辆感应单元二4给出的信号，以固定时间周期采集相应的正激光雷达7获得的正面实时探测点云数据后得到位于第n条单向车道的车辆的车辆正面轮廓曲线，若中央计算单元距离前一次得到封闭的车辆正面轮廓曲线后首次得到封闭的车辆正面轮廓曲线，则中央计算单元利用当前封闭的车辆正面轮廓曲线获得车辆宽度数据及车牌数据，中央计算单元从第n个数据缓存堆栈中取出车辆侧尺寸数据，并与车辆宽度数据及车牌数据相关联后得到当前车辆的多维度车辆特征数据，并以车牌数据为标引将多维度车辆特征数据存入数据缓存单元中。
当车辆经过车牌获取单元8后，所述中央计算单元通过车牌获取单元8获得当前车辆的车牌数据，并依据车牌数据从所示数据缓存单元中获得所述多维度车辆特征数据，从而得到与当前车辆对应的所述车轴数量数据，并依据预先存储的车轴数与自重及核定载重对应关系表获得与当前车轴数量数据相对应的核定载重信息及自重信息，所述中央计算单元利用该核定载重信息、自重信息与通过车辆实时称重单元5获得的车辆实时重量判断当前车辆是否超载。
本实施例的其他结构及工作原理同实施例1。
