申请/专利权人：湖南省交通科学研究院有限公司;湖南大学

申请日：2024-02-02

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117689400A

主分类号：G06Q30/018

分类号：G06Q30/018;G06F16/9035;G06Q10/0833;G06Q50/40;G06T7/00;G01G19/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及数据溯源技术领域，尤其涉及一种基于数据标签的超限源头溯源方法及系统。所述方法包括以下步骤：根据货车信息数据建立多源异构数据矩阵；利用车牌数据对多源异构数据矩阵进行多源异构数据矩阵的标签化处理，生成货车标签数据矩阵；设计货运源头追溯引擎；对动态轮胎形变数据以及个性化轮胎形变‑重量关联数据进行异常车牌数据提取处理，生成异常车牌数据；当异常车牌数据的货车车辆经过货车检测站点时，利用货车检测站点的称重设备对异常车牌数据的货车车辆进行精准称重测量，生成异常货车称重数据；对异常车牌数据进行违规车牌数据标记，生成违规车牌数据。本发明实现精准地超限问题检测，并自动化地进行超限源头溯源。

主权项：1.一种基于数据标签的超限源头溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取货车信息数据；根据预设的目标分析类别对货车信息数据进行目标货车信息数据提取，生成目标货车信息数据；根据目标货车信息数据建立多源异构数据矩阵；步骤S2：对货车信息数据进行货车车辆的车牌数据提取，生成车牌数据；利用车牌数据对多源异构数据矩阵进行多源异构数据矩阵的标签化处理，生成货车标签数据矩阵；获取治超管理系统的货运源头数据；根据车牌数据、治超管理系统的货运源头数据以及货车标签数据矩阵进行货运源头追溯的自动化引擎设计，生成货运源头追溯引擎；步骤S3：对货车车辆进行静态轮胎形变数据采集，生成静态轮胎形变数据；对货车车辆进行重量数据采集，生成货车重量数据；将静态轮胎形变数据与货车重量数据进行数据关联处理，生成轮胎形变-重量关联数据，并对轮胎形变-重量关联数据进行数据划分，生成个性化轮胎形变-重量关联数据；步骤S4：对货车车辆进行动态轮胎形变数据采集处理，生成动态轮胎形变数据；根据个性化轮胎形变-重量关联数据以及动态轮胎形变数据对车牌数据进行数据划分处理，分别生成异常车牌数据以及常规车牌数据；当常规车牌数据的货车车辆经过货车检测站点时，利用货车检测站点的称重设备对常规车牌数据的货车车辆进行抽查称重测量，生成抽查货车称重数据；当异常车牌数据的货车车辆经过货车检测站点时，利用货车检测站点的称重设备对异常车牌数据的货车车辆进行精准称重测量，生成异常货车称重数据；步骤S5：对异常货车称重数据以及抽查货车称重数据进行称重违规货车重量数据提取，生成违规货车重量数据；将违规货车重量数据对应的车牌数据进行数据标记，生成违规车牌数据；将违规车牌数据传输至货运源头追溯引擎进行货运源头信息溯源，分别生成违规货运源头数据以及违规货车标签数据矩阵，将违规货运源头数据以及违规货车标签数据矩阵传输至终端进行超限源头溯源反馈。

全文数据：

权利要求：

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