专利名称：一种车辆动态称重作弊检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明关于车辆称重过程中作弊行驶行为判定的技术，特别是用于高速公路等道路上的车辆动态称重技术，具体的讲是一种车辆动态称重作弊检测方法及装置。
背景技术：
近年来，自货车计重收费的逐步实施，越来越多的货运司机出于利益的驱动针对计重设备动态称重的特点，采取违规行驶方式以逃避正常缴费，其中包括S型过秤、跳磅过秤、高速冲磅、压边过磅等多种形式。极大地影响计重收费交易的公平性，并且由于驾驶超限超载，对计重设备及其他道路设施造成极大破坏。在现有技术中，车辆在动态称重过程中的防作弊单纯依靠采集称重过程中的数据进行分析与算法补偿，防作弊流程如图I所示，对车轮过秤后对车轮经过时间内的所采集 到的秤台数据进行分析，进行作弊类型的识别和作弊重量修复，详细过程如下一、首先对车轴进行作弊类型检测，检测方法如下I、采用基于改进型最小风险的贝叶斯决策的方案对正常行驶、跳秤、S型行驶和点刹车行驶地自动判断。从作弊车辆的波形数据中提取了多组特征，并分别进行分类器的设计，分成的类别可以有四类为=W1= {正常车辆}，W2= {跳秤车辆}，W3= {S型车辆}，w4= {点刹车车辆}。本领域人员可知，还可以有很多其他类别，比如垫钢板等类型。Stepl.通过采集到的大量现场数据，统计出上述四种类别的先验概率P (Wi) (i =1，…，4)，类条件概率密度P(x|Wi) (i = 1,-,4)及后验概率。a.根据作弊数据样本集分析得到模型中先验概率经验参考值为P (W1) =0. 5, P (W2) =0. 4, P (W3) =0. 07, P (W4) =0. 03。b.类条件概率密度P(x|Wi)。四维随机特征向量为 X_ [X” X。，X3，X4]其四维特征分别为A1，A2，A3，A4传感器轴载数据的峰值差距、各路数据波形围成的面积、峰值比例、上下称时间。由于X为四维空间要进行解析和计算往往行不通，而且复杂度很高，所以要进行降低维数处理，通过统计大量样本数据发现P (X I Wi) =MAX(P (Xj | Wi)) j=l, ...,4，i = 1，…，4通过大量样本集得到类条件概率密度分布曲线，由于各传感器轴载数据的峰值差距和各路数据波形围成的面积这两个特征有较高的耦合度，而峰值比例、上下称时间都是相互独立的。通过对违规行驶的波形进行分析，得出特征I和特征2之间的类条件概率密度分布曲线如图2所示，特征3和特征4的类条件概率密度分布曲线如图3和4所示。c.根据贝叶斯公式，后验概率为

权利要求
1.一种车辆动态称重作弊检测方法，其特征在于，所述的方法包括 采集被检车辆的行驶状态影像； 从所述行驶状态影像中获取被检车辆特定部位的轨迹信息； 根据所述的轨迹信息生成包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息； 根据预存储的速度偏差阈值V1、直线偏差阈值X1、相邻帧的距离偏差阈值Y1、中间左偏阈值Xmin、中间右偏阈值及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的各种行驶状态。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，根据所述的轨迹信息生成包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息，包括 根据所述的轨迹信息获取每帧的坐标信息； 根据所述的坐标信息计算包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述的轨迹信息生成包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息，包括 将所述坐标信息代入平均速度公式得到被检车辆的平均速度V_，所述平均速度公式 * 其中，设所述被检车辆从上称重台到下称重台的帧数为N，第i帧的坐标为(Xi, Yi),w(y)为y的减函数，i = I,…，N-I。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述的轨迹信息生成包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息，包括将所述坐标信息代入相邻两帧的距离差值公式得到相邻两帧的距离差值△ P所述相邻两帧的距离差值公式为◎
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述的轨迹信息生成包含平均速度V■、相邻两帧的距离差值A1、移动距离差值Ay及直线模型的车辆状态信息，包括将所述
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的直线模型为 X1, Y1)为第一帧的坐标，(xN, yN)第N帧的坐标。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据预存储的速度偏差阈值V1、直线偏差阈值X1、相邻帧的距离偏差阈值yi、中间左偏阈值xmin、中间右偏阈值y_及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的行驶状态，包括 判断不等式I A ^Vave Kv1是否成立，如果成立，则车辆匀速行驶；否则，车辆变速行驶，即点刹行驶。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据预存储的速度偏差阈值V1、直线偏差阈值X1、相邻帧的距离偏差阈值yi、中间左偏阈值Xmin、中间右偏阈值y腿及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的行驶状态，包括 判断不等式AX〈Xl是否成立，如果成立，所述的被检车辆直线行驶；否则，所述的被检车辆S型行驶；其中，Ax为第i帧的X轴坐标Xi到直线的距离，
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据预存储的速度偏差阈值V1、直线偏差阈值X1、相邻帧的距离偏差阈值yi、中间左偏阈值Xmin、中间右偏阈值y_及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的行驶状态，包括 判断不等式Xi-XminM)及Xi-y_〈0是否同时成立，如果成立，所述的被检车辆靠道路中间行驶；否则，所述的被检车辆压边行驶。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据预存储的速度偏差阈值V1、直线偏差阈值X1、相邻帧的距离偏差阈值yi、中间左偏阈值xmin、中间右偏阈值y_及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的行驶状态，包括 判断^丫’^是否成立，如果成立所述被检车辆的车头正常行驶；否则，所述的被检车辆跳称。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据所述被检车辆的各种行驶状态及波形数据中车辆的各个类别生成所述被检车辆的最终行驶状态，步骤如下从第 I 至第 N 巾贞中选取 I A !-Vave I〈V:、A x<xx> Xi-XminXK XiImaxCO 及 A y>yi5 个不等式对应的左值Lj及右值R」，j = I. . . 5 ； 对所述被检车辆的各种行驶状态进行如下打分正常行驶的分值为=S11=(Rl-Ll)+ (R2-L2) + (R4-L4) + (R5-L5) + (L3-R3) ;S 型行驶的分值为S22=L2-R2 ；跳称的分值为S33=L5-R5+L1-R1 ;点刹车的分值为S44=L1-R1 ； 对所述波形数据中车辆的各个类别进行如下打分为R_(i)-R(i|X);其中，Rfflax(I)为第i种类别的最大风险，R(i Ix)为条件风险； 将所述被检车辆的各种行驶状态及所述波形数据中车辆的各个类别的打分进行加权生成车辆行驶状态的分值Sp* (Rmax⑴-R(i I X)) +b*Sn, i = I. . . 4 ;其中a，b为波形分析和视频方法的权值因子，将Si按从大到小排序，最大分值对应的行为为最终行为。
12.—种车辆动态称重作弊检测装置，其特征在于，所述的车辆动态称重作弊检测装置包括 视频摄像机，用于检测车辆动态称重过程中的视频影像； 补光灯，用于夜间车辆进行光线补偿； 信息显示屏，用于显示车辆违规行驶状态的检测结果； 室外声光报警器，用于提示管理人员车辆属于违规行驶车辆； 采用室内语音提示器，用于提示收费人员车辆作弊类型； 数据处理工控机，用于车辆图像的存储与车辆行为识别，以进行车辆作弊行驶的特征提取，对比分析后检测出车辆作弊行驶的方式。
全文摘要
一种车辆动态称重作弊检测方法及装置，该车辆动态称重作弊检测方法包括采集被检车辆的行驶状态影像；从所述行驶状态影像中获取被检车辆特定部位的轨迹信息；根据所述的轨迹信息生成包含平均速度Vave、相邻两帧的距离差值Δl、移动距离差值Δy及直线模型的车辆状态信息；根据预存储的速度偏差阈值Vl、直线偏差阈值xl、相邻帧的距离偏差阈值yl、中间左偏阈值xmin、中间右偏阈值ymax及所述的车辆状态信息判断所述被检车辆的行驶状态。
文档编号G01G19/03GK102809413SQ20121027749
公开日2012年12月5日 申请日期2012年8月6日 优先权日2012年8月6日
发明者张佳贺, 成瑜娟, 陈 峰 申请人:北京万集科技股份有限公司