申请/专利权人：深圳市汉德网络科技有限公司

申请日：2021-09-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113884170B

主分类号：G01G19/02

分类号：G01G19/02;G01G3/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本申请实施例提供了一种货车偏载识别方法、装置及计算机可读存储介质，包括：获取预设数量的应变计的传感器数据；将各应变计的传感器数据输入训练好的逻辑回归偏载状态识别模型，得到货车的偏载状态，训练好的逻辑回归偏载状态识别模型通过第一训练样本集合训练得；第一训练样本集合中的第一训练样本通过以下方式获取：多次改变货车车厢的载重状态；在每次改变载重状态后，获取各应变计的传感器数据，并基于当前载重状态确定对应的偏载状态，将各应变计的传感器数据作为传感器数据样本，将基于当前载重状态确定的偏载状态作为对应的偏载状态标注，得到对应的第一训练样本，能够提高偏载识别效率，同时更好的保证货车的安全行驶。

主权项：1.一种货车偏载识别方法，其特征在于，包括：获取预设数量的应变计的传感器数据，各应变计安装在货车的车桥上；将所述各应变计的传感器数据输入训练好的逻辑回归偏载状态识别模型，得到所述货车的偏载状态，所述偏载状态为正常、偏左、偏右、偏前、偏后、偏左前、偏左后、偏右前和偏右后中的一种，所述训练好的逻辑回归偏载状态识别模型通过第一训练样本集合训练得到，所述第一训练样本集合中的各第一训练样本包括所述各应变计的传感器数据样本和对应的偏载状态标注，所述逻辑回归偏载状态识别模型基于逻辑回归假设函数构建，所述各第一训练样本代入代价函数，使用梯度下降法求解最优模型参数；若所述货车的偏载状态不为正常，所述方法还包括：将所述各应变计的传感器数据输入训练好的逻辑回归偏载等级识别模型，得到所述货车的偏载等级，所述偏载等级为正常、一般偏载和严重偏载中的一种，所述训练好的逻辑回归偏载等级识别模型通过第二训练样本集合训练得到，所述第二训练样本集合中的各第二训练样本包括所述各应变计的传感器数据样本和对应的偏载等级标注；所述第一训练样本集合中的第一训练样本通过以下方式获取：多次改变所述货车车厢的载重状态使货车处于多种不同的偏载状态，所述货车车厢的载重状态用于指示货车车厢各区域的载重量，根据所述货车车厢各区域的载重量分析货车的重心位置，进而确定所述货车的偏载状态；在每次改变所述载重状态后，获取所述各应变计的传感器数据，并基于当前载重状态确定对应的偏载状态；在每次改变所述载重状态后，将所述各应变计的传感器数据作为传感器数据样本，将基于当前载重状态确定的偏载状态作为对应的偏载状态标注，得到对应的第一训练样本；所述第二训练样本集合中的第二训练样本通过以下方式获取：多次改变所述货车车厢的载重状态；在每次改变所述载重状态后，获取所述各应变计的传感器数据，并基于当前载重状态确定对应的偏载状态；在每次改变所述载重状态后，若基于当前载重状态确定对应的偏载状态不为正常，则基于当前载重状态确定对应的偏载等级，并将所述各应变计的传感器数据作为传感器数据样本，将基于当前载重状态确定的偏载等级作为对应的偏载等级标注，得到对应的第二训练样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市汉德网络科技有限公司 货车偏载识别方法、装置及计算机可读存储介质

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