(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211076508.0 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市玄武区四牌楼 2 号 (72)发明人 高康　兰海涛　黄慧茵　张皓炜　 吴刚　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 陈月菊 (51)Int.Cl. G01G 19/03(2006.01) G01J 5/48(2006.01) G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 30/24(2022.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种基于多视场热成像技术的收费站车辆 动态称重系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于多视场热成像技术 的收费站车辆动态称重系统， 包括激活模块、 第 一载荷预测模块、 第二载荷预测模块和修正模 块； 第一载荷预测模块根据轮胎的力学变形参数 和激活模块发送的轮胎的尺寸、 胎压信息， 计算 得到每个轮胎的第一载荷； 第二载荷预测模块包 括位于车道上方的红外热成像装置和感温材料 称重装置， 结合胎压信息和单个轮胎与地面的接 触面积计算得到每个轮胎的第二载荷； 修正模块 用于对第一载荷和第二载荷进行温度修正和硬 度系数修正， 根据修正后的第一载荷和第二载荷 计算得到轮胎载荷的最终测量结果。 本发明能够 实现提高轮胎荷载以及车重的测量效率和准确 性， 增强系统全天候使用能力， 降低其造价和后 期维护成本 。 权利要求书4页 说明书9页 附图4页 CN 115493679 A 2022.12.20 CN 115493679 A 1.一种基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征在于， 所述收费站 车辆动态称重系统包括激活模块、 第一载荷预测模块、 第二载荷预测模块和修 正模块； 所述激活模块用于拍摄收费站车道的实时图像， 从中提取出轮胎图像， 对提取的轮胎 图像进行处理， 获取轮胎对应的尺寸和胎压信息， 同时激活第一载荷预测模块和第二载荷 预测模块； 所述第一载荷预测模块包括位于车道两侧的红外热成像装置、 变形参数计算单元和基 于XGBoost模型训练得到的载荷预测模型； 所述红外热成像装置用于拍摄车辆单轴轮胎侧 面的温度 矩阵数据， 所述变形参数计算单元根据车辆单轴轮胎的温度 矩阵数据计算得到该 轮胎的力学变形参数； 所述载荷预测模型根据变形参数计算单元发送的轮胎的力学变形参 数和激活模块发送的轮胎的尺寸、 胎压信息， 计算得到每 个轮胎的第一载荷Fa； 所述第二载荷预测模块包括位于车道上方的红外热成像装置和感温材料称重装置， 用 于记录轮胎与地面的接触区域个数、 单个轮胎与地面的接触面积， 根据轮胎与地面的接触 区域个数计算得到车辆轴数， 结合胎压信息和单个轮胎与地面的接触面积计算得到每个轮 胎的第二载荷Fb； 所述修正模块用于对第一载荷Fa和第二载荷Fb进行温度修正和硬度系数修正， 根据修 正后的第一载荷和第二载荷计算得到轮胎载荷的最终测量结果。 2.根据权利要求1所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述激活模块包括触发装置、 光学摄像机、 目标检测模型、 OCR文字识别模型和轮胎信 息提取单元； 所述触发装置位于车道区域内， 用于探测车道区域是否出现了车辆； 所述光学摄像机 位于收费站的车道侧面， 用于拍摄收费站车道区域的实时图像； 所述目标检测模型基于 YOLO‑v5网络构建， 用于检测光学摄像机拍摄的实时图像中的车辆位置， 并截取得到车辆包 含的所有轮胎图像， 将轮胎图像发送至OCR文字识别模型， 由OCR文字识别模型识别 得到轮 胎对应的型号； 所述轮胎信息提取单元根据OCR文字识别模型发送的轮胎型号查找得到轮 胎对应的尺寸和胎压信息， 同时激活第一载荷预测模块和第二载荷预测模块。 3.根据权利要求1所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述变形参数计算单元基于OpenCV图像处理算法对像素温度矩阵数据进行处理， 通 过图像迭代的几何拟合和区域生长算法检测得到目标样本轮胎的力学变形参数； 所述力学 变形参数包括： 轮胎最大像素半径R、 轮胎最大像素面积S1、 轮毂像素半径r、 轮胎与地面接 触像素长度l、 轮胎圆心到地面的像素距离h、 轮胎 变形后的等 效像素面积S2、 轮胎变形前后 的图像像素面积差 ΔS， 以及轮胎与地 面接触分割线像素长度L； 所述变形参数计算单 元检测得到目标样本轮胎的力学变形参数的过程包括以下步骤： S11， 根据像素温度矩阵数据生成与温度线性相关的温度图像； 采用sobel边缘检测算 子计算温度图像的像素梯度幅值， 在温度图像中温差大于预设温差阈值的像素点周围进 行 图像分割； S12， 将分割后图像的前5 ％的梯度幅值进行保留， 并取出梯度幅值最大的点， 进行颜色 标记； 从图像下方向上依 次选取经过颜色标记的像素点， 将选取 的像素点作为用于第一次 拟合轮胎外轮廓的种子点， 所选取的种子点均为轮胎与空气交界面上的像素点； S13， 采用步骤S12选取的种子点， 利用区域生长算法对种子点进行区域生长找到与种权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115493679 A 2子点相邻的点作为 新的种子点， 进行轮胎外轮廓的第二次拟合； S14， 保留步骤S12和步骤S13中所选取的种子点， 以第二次拟合的轮胎外轮廓为基准， 自上而下的找到轮胎上半部分的梯度幅值 最大像素点， 进行第三次轮胎外轮廓拟合； S15， 以步骤S14中所拟合的轮胎外轮廓为基准， 向轮胎中心寻找梯度幅值最大的像素 点， 以此点作为拟合轮毂外轮廓的种子点， 拟合得到轮毂外轮廓； S16， 重复迭代以拟合得到符合预设误差标准的轮胎外轮廓与轮毂外轮廓； S17， 由轮胎 圆心左下45度与右下45度的夹角范围内找到轮胎与地面交界处的像素梯 度幅值点， 以查找到的像素梯度幅值点为基准绘制轮胎与地面分割线， 得到轮胎变形后轮 胎与地面的交界面； S18， 自下而上的对轮胎与地面交界面的图像像素进行端点处理， 计算相邻两个像素点 的Y坐标差值， 当任一像素点与其相邻的像素点的Y坐标差值大于预设坐标差值阈值时， 判 断该像素点 为轮胎与地 面接触的端点， 得到轮胎与地 面的真实接触 像素长度。 4.根据权利要求3所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述变形参数计算单 元采用比例因子α 对获取的轮胎的力学变形参数进行修 正： 式中， Rim为轮毂半径； r为拟合得到的轮毂像素半径。 5.根据权利要求1所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述载荷预测模型根据变形参数计算单元发送的轮胎的力学变形参数和激活模块 发 送的轮胎的尺寸、 胎压信息， 计算得到每个轮胎的第一载荷Fa； 再通过回归系数β 对机器学 习模型所预测的第一荷载 Fa进行温度修 正： 式中， 为温度修正后的轮胎真实载荷， Fa为机器学习模型预测的轮胎真实载荷， 为 轮胎表面平均温度， n代表轮胎表面被 热成像捕捉到的温度像素个 数， Tj为轮 胎表面第j个温度数据的温度大小； 回归系数β 的取值范围为0.9至1.5， 当轮胎表面温度达 到标准胎压所对应的冷胎压温度的90％时取0.9， 中间采用线性插值取值， 当轮胎 表面温度 达到标准胎压所对应的冷胎压温度的15 0％时取1.5， 中间采用线性插值取值。 6.根据权利要求1所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述第二载荷预测模块结合第i个轮胎的胎压Pi和第i个个轮胎与地面的接触面积Si 计算得到第i个 轮胎的第二载荷Fbi： Fbi＝Pi×Si； 式中， 轮胎的胎压Pi取轮胎标识符所示的最大气压的1.1至1.2倍。 7.根据权利要求1所述的基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统， 其特征 在于， 所述 修正模块包括温度修 正单元、 硬度系数修 正单元和最终载荷计算单 元； 所述温度修 正单元采用下述公式对第一载荷进行修 正： F’ai＝Fai×k1； 式中， k1为第一载荷的温度修正系数， Fai为第i个轮胎的第一载荷， F ’ai为修正后的第一权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115493679 A 3