[發明專利]貨車載貨狀態的檢測方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201911338873.2
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN111060153B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 馬琪;張志平;胡道生;夏曙東
• 申請（專利權）人: 北京中交興路車聯網科技有限公司
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

1.一種貨車載貨狀態的檢測方法，其特征在于，包括：

判斷貨車是否停車，當貨車的停車時間達到預設停車時間，且貨車的停車點是預設停車點時，確定貨車停車；

當確定出所述貨車停車時，獲取貨車停車前預設時間內的GPS數據和停車后預設時間內的GPS數據；

根據所述停車前預設時間內的GPS數據計算貨車停車前的載重狀態參數，將所述停車前的載重狀態參數作為第一樣本集，根據所述停車后預設時間內的GPS數據計算貨車停車后的載重狀態參數，將所述停車后的載重狀態參數作為第二樣本集；

訓練載貨狀態檢測模型,包括根據DBSCAN聚類算法對第一樣本集和第二樣本集進行聚類運算，得到聚類結果；根據輪廓系數算法對所述聚類結果進行分析，得到最優聚類結果；根據所述最優聚類結果得到所述載貨狀態檢測模型；

將所述第一樣本集和所述第二樣本集輸入預先訓練的載貨狀態檢測模型，得到檢測結果，載貨狀態檢測模型包括第一樣本集狀態檢測和第二樣本集狀態檢測，其中，第一樣本集狀態包括0和1兩種狀態，0表示未載貨，1表示載貨，第二樣本集狀態也包括0和1兩種狀態，0表示未載貨，1表示載貨；

其中，載貨狀態檢測模型的檢測狀態包括：

當第一樣本集的狀態為0，第二樣本集的狀態也為0時，說明貨車在停車前未載貨，在停車后依然未載貨，車輛現在是未載貨狀態；

當第一樣本集的狀態為0，第二樣本集的狀態為1時，說明貨車在停車前未載貨，停車后載貨，在停車點發生裝貨行為，車輛現在是載貨的狀態；

當第一樣本集的狀態為1，第二樣本集的狀態為0時，說明貨車在停車前載貨，在停車后未載貨，在停車點發生卸貨行為，車輛現在是未載貨狀態；

當第一樣本集的狀態為1，第二樣本集的狀態為1時，說明貨車在停車前載貨，在停車后載貨，在停車點沒有發生卸貨行為，車輛現在是載貨狀態；

其中，所述載重狀態參數，包括貨車的經度、緯度、點加速度、平均加速度、平均速度、點動能、動能變化量、油耗量、平均油耗量、周停車時長、周停車次數和停車點。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述GPS數據，包括：

車輛的經度、緯度、速度、時間、行駛方向。

3.一種貨車載貨狀態的檢測裝置，其特征在于，包括：

判斷模塊，用于判斷貨車是否停車，當貨車的停車時間達到預設停車時間，且貨車的停車點是預設停車點時，確定貨車停車；

獲取模塊：用于當確定出所述貨車停車時，獲取貨車停車前預設時間內的GPS數據和停車后預設時間內的GPS數據；

計算模塊，用于根據所述停車前預設時間內的GPS數據計算貨車停車前的載重狀態參數，將所述停車前的載重狀態參數作為第一樣本集，根據所述停車后預設時間內的GPS數據計算貨車停車后的載重狀態參數，將所述停車后的載重狀態參數作為第二樣本集；

訓練模塊，用于訓練載貨狀態檢測模型,包括根據DBSCAN聚類算法對第一樣本集和第二樣本集進行聚類運算，得到聚類結果；根據輪廓系數算法對所述聚類結果進行分析，得到最優聚類結果；根據所述最優聚類結果得到所述載貨狀態檢測模型；

檢測模塊，用于將所述第一樣本集和所述第二樣本集輸入預先訓練的載貨狀態檢測模型進行檢測，得到檢測結果，載貨狀態檢測模型包括第一樣本集狀態檢測和第二樣本集狀態檢測，其中，第一樣本集狀態包括0和1兩種狀態，0表示未載貨，1表示載貨，第二樣本集狀態也包括0和1兩種狀態，0表示未載貨，1表示載貨；

其中，載貨狀態檢測模型的檢測狀態包括：

當第一樣本集的狀態為0，第二樣本集的狀態也為0時，說明貨車在停車前未載貨，在停車后依然未載貨，車輛現在是未載貨狀態；

當第一樣本集的狀態為0，第二樣本集的狀態為1時，說明貨車在停車前未載貨，停車后載貨，在停車點發生裝貨行為，車輛現在是載貨的狀態；

當第一樣本集的狀態為1，第二樣本集的狀態為0時，說明貨車在停車前載貨，在停車后未載貨，在停車點發生卸貨行為，車輛現在是未載貨狀態；

當第一樣本集的狀態為1，第二樣本集的狀態為1時，說明貨車在停車前載貨，在停車后載貨，在停車點沒有發生卸貨行為，車輛現在是載貨狀態；

其中，所述載重狀態參數，包括貨車的經度、緯度、點加速度、平均加速度、平均速度、點動能、動能變化量、油耗量、平均油耗量、周停車時長、周停車次數和停車點。