超限检测站不停车超限检测系统关键技术

孙慧林

摘要：传统的超限检测方式需要车辆停车等待，效率低下且容易引起交通堵塞。为了提高检测效率和准确性，不停车超限检测系统应运而生。该系统通过车辆识别、监控、称重工控、信息处理、称重精细检查系统等组成部分相互协作，实现对车辆的高效、准确的超限检测。本论文从系统设计、优化和改进等方面进行了深入分析，提出了优化策略和方法，针对系统的问题和挑战进行了探讨。

关键词：不停车超限检测系统；车辆识别；监控系统；称重工控机；信息处理

1引言

公路运输在现代社会中起着不可或缺的作用。然而，公路货车超重、超载运输等现象长期存在，严重影响了公路的使用寿命，增加了公路养护成本，影响了行车安全。自2011以来，不停车超限检测系统已在我国部分地区投入使用。在交通高度发达、物流行业蓬勃发展的背景下，超限治理和道路运输之间的矛盾日益突出。现场执法耗费大量的人力和成本，与此同时，时效性低、影响交通、执法力度不强等问题层出不穷。因此，不停车超限检测系统的研究与开发成为热点问题，人们对高效率、高实时性、高精度、低成本、对复杂环境适应性良好的不停车超限检测系统的需求应运而生。

2不停车超限检测系统概述

不停车超限检测系统主要由车辆识别系统、监控系统、称重工控机、信息处理系统、称重精细检查系统等多个组成部分构成。各个组成部分相互协作，完成车辆的实时监测和超限检测任务[1]。

图1不停车超限检测系统示意图

2.1传统超限检测方法的局限性

传统的超限检测方法通常采用停车检测方式，即车辆在通过超限检测站时需要停车等待检测人员进行测量和检查。这种方式存在着诸多不便和局限性。首先，停车检测方式会造成车辆排队等待，降低公路通行效率，特别是在交通流量较大的情况下更加明显。其次，人工检测存在主观判断的因素，可能导致误差和不一致性。此外，传统方法需要大量人力和时间投入，成本高昂且效率低下。

2.2不停车超限检测系统的优势

（1）高效准确：不停车超限检测系统能够实现车辆的实时检测，避免了传统方式中的排队等待，大大提高了检测效率和准确性。

（2）自动化操作：不停车超限检测系统采用自动化的检测方式，不依赖于人工操作，避免了人为因素带来的误差和不一致性。

（3）实时监控：该系统能够实时监控车辆的高度、宽度、重量等信息，并能够及时发出警报，帮助交通管理部门快速采取措施，确保道路交通的安全畅通。

（4）数据记录与分析：不停车超限检测系统能够自动记录检测数据，并进行数据分析和统计，为交通管理部门提供决策依据和改进措施。

3不停车超限检测系统设计

3.1车辆识别系统

车辆识别系统是不停车超限检测系统中的重要组成部分，它通过使用图像识别和车牌识别技术，能够准确识别并记录车辆的信息，包括车牌号码、车辆型号等[2]。

3.1.1图像采集

车辆识别系统需要安装高清晰度的摄像头或传感器，用于采集车辆的图像信息。摄像头应具有较高的分辨率和帧速率，以确保对车辆进行准确的图像采集。同时，需要考虑采集设备的视角和位置，以获得最佳的图像质量和覆盖范围。

3.1.2图像预处理

采集到的图像需要经过预处理来提取有用的特征信息，以支持后续的车辆识别和分析。预处理过程可能包括图像去噪、图像增强、边缘检测等操作，以提高图像的清晰度和对比度，增强车辆的轮廓和特征。

3.1.3车辆检测与跟踪

在预处理后的图像上，需要进行车辆检测与跟踪，以定位和识别图像中的车辆。这可以通过使用目标检测和跟踪算法来实现，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）和基于相关滤波器的目标跟踪算法。

3.1.4车牌识别

识别车辆的车牌信息是车辆识别系统的重要任务之一。车牌识别技术可以通过图像处理和模式识别算法来实现，包括字符分割、字符识别和车牌号码解析等步骤。常用的车牌识别方法包括基于模板匹配、基于特征提取和基于深度学习的方法。

3.2监控系统

监控系统在不停车超限检测系统中起着实时监控和录像的作用，通过安装在公路上的摄像头等设备，对通过的车辆进行实时监控和录像，为后续的数据分析和证据保留提供支持。

3.2.1摄像头布局

（1）入口区域。在超限检测站的入口区域，至少需要安装一台摄像头来监控进入站点的车辆。通常安装在高度适当的支架上，以便能够捕捉到车辆的前部和车顶的图像。摄像头的视角应能覆盖整个入口区域，确保能准确捕捉车辆的特征和车牌。

（2）出口区域。与入口区域类似，在超限检测站的出口区域也需要安装至少一台摄像头。这样可以实时监控离开站点的车辆情况。

（3）称重区域。在超限检测站的称重区域，摄像头的布置是为了配合称重设备的使用。通常会在称重设备的上方或侧面安装摄像头，以捕捉车辆的侧面图像。这样可以辅助称重数据的记录和分析，并与车辆识别系统进行关联，以确保数据的准确性和一致性。

3.2.2视频采集与传输

监控系统需要实时采集摄像头传输的视频流，并将其传输到信息处理系统进行处理和分析。为了保证视频流的稳定性和实时性，需要采用高带宽和低延迟的视频传输技术，如网络传输协议（如RTSP、RTP）和流媒体传输协议（如HLS、DASH）

[3]。

3.2.3视频分析与报警

通过对视频流进行实时分析，可以检测和识别车辆的超限行为，并生成相应的报警信息。视频分析技术可以包括运动检测、目标跟踪、行为识别等算法，以实现对车辆超限情况的自动识别和报警。

3.3称重工控机

称重工控机是不停车超限检测系统中负责对车辆进行称重操作和记录重量信息的关键部分。

3.3.1称重传感器

根据传感器的类型和结构，称重传感器可以分为窄条传感器、石英传感器和平板传感器三种类别：窄条传感器是一种常见的称重传感器，其工作原理基于弹性变形测量，它由一根长而窄的金属条组成，当车辆通过时，车轮将施加压力在传感器上，从而导致金属条的微小变形，该变形与车轮的重量成正比，通过测量金属条的变形量可以计算出车辆的重量；石英传感器是一种基于压电效应的称重传感器，利用石英晶体的压电性质测量车辆的重量；平板传感器是一种将载荷直接作用于平板表面的称重传感器，通过测量平板的变形来计算车辆的重量。

三种传感器的优缺点见表1。

表1称重传感器优缺点

传感器类型	优点	缺点
窄条传感器	高精度 耐用性强 适应性强	安装要求高 受外界干扰影响
石英传感器	高灵敏度 抗干扰能力强 尺寸小巧	成本较高 对温度变化敏感
平板传感器	结构简单 高可靠性 较低成本	灵敏度较低 受外力影响

3.3.2称重算法与校准

根据称重传感器的输出信号，需要进行称重算法和校准，以得到准确的车辆重量信息。称重算法可以基于传感器的输出特性和车辆重量模型进行设计和优化。

3.3.3数据记录与存储

称重工控机需要记录和存储车辆的重量信息，以便后续的数据分析和统计。数据记录与存储可以采用数据库技术和文件系统技术，确保数据的可靠性和高效性。

3.4信息处理系统

信息处理系统是不停车超限检测系统中的核心部分，负责对车辆识别系统和监控系统收集的数据进行处理和分析，并生成相应的报告和警报信息。

3.4.1数据接收与解析

信息处理系统需要实时接收并解析来自车辆识别系统和监控系统的数据，包括车辆识别数据、视频数据和称重数据等。数据解析过程需要根据各个数据的格式和协议进行设计和实现。

3.4.2数据管理与存储

信息处理系统需要对接收到的数据进行管理和存储，以便后续的查询和分析。数据管理与存储可以采用数据库技术和文件系统技术，以满足数据的可靠性、高效性和安全性要求。

3.4.3数据分析与报告

通过对接收到的数据进行分析和处理，可以得到车辆的超限情况和统计信息。数据分析可以包括车辆超限的检测和识别、超限运输的趋势分析和预测等。根据分析结果，信息处理系统可以生成相应的报告和警报信息，以供交通管理部门进行决策和处理。

3.5称重精细检查系统

称重精细检查系统是为了进一步验证车辆的超限情况而设计的，通过使用高精度的称重设备，对车辆的各个部位进行精细检查，以便准确判断车辆的高度、宽度等参数是否超限。

3.5.1称重设备

称重精细检查系统需要配备高精度的称重设备，以实现对车辆各个部位的精确称重。常用的称重设备包括精密天平、压力传感器和称重传感器等。

3.5.2称重位置和方式

根据车辆的特点和超限情况，需要确定称重的位置和方式。称重位置应该能够覆盖车辆的各个关键部位，如车身、货箱和轴重等。称重方式可以采用静态称重和动态称重两种方式，根据实际需要进行选择。

3.5.3称重数据记录与分析

称重精细检查系统需要记录和存储称重数据，并进行数据分析和比对。通过与车辆识别系统和监控系统的数据进行关联，可以进一步验证车辆的超限情况，并生成相应的报告和警报信息。

图2不停车超限检测系统

4系统优化与改进

4.1可能面临的问题

4.1.1复杂环境下的检测

在实际公路环境中，存在各种复杂的情况，如光照不均、恶劣天气、复杂背景等，这些因素可能会影响车辆识别和监测的准确性和鲁棒性。因此，如何在复杂环境下保持系统的稳定性和可靠性是一个重要的挑战。

4.1.2大规模数据处理

不停车超限检测系统涉及大量的数据采集、传输和处理。随着车辆流量的增加，系统需要能够高效处理大规模的数据，保证数据的实时性和准确性。因此，如何优化数据处理算法和系统架构，提高系统的处理能力和效率是一个关键问题。

4.1.3精确度和误报率的平衡

在超限检测过程中，系统需要实现高精确度的检测，以准确判断车辆是否超限。然而，过高的精确度可能会导致误报率的增加，即将正常车辆错误地判定为超限车辆。因此，如何在精确度和误报率之间进行平衡，提高系统的准确性和可靠性是一个挑战。

4.1.4系统稳定性和可靠性

不停车超限检测系统需要长时间连续运行，因此系统的稳定性和可靠性是至关重要的。系统需要能够处理各种异常情况，如传感器故障、网络中断等，并能够自动恢复正常工作。如何优化系统的稳定性和可靠性，提高系统的容错能力是一个重要的问题。

4.2优化方法

4.2.1算法优化

针对车辆识别、视频分析、车牌识别等关键算法，可以进行优化和改进，提高系统的准确性和鲁棒性。例如，可以采用深度学习算法进行车辆检测和识别，利用卷积神经网络（CNN）等模型提取更准确的特征信息。

4.2.2数据处理优化

针对大规模数据处理的问题，可以采用并行计算和分布式计算等技术，提高系统的数据处理能力和效率。例如，可以使用GPU加速技术进行并行计算，或者采用分布式计算框架（如Apache Spark）进行数据处理。

4.2.3模型训练和迁移学习

为了提高系统的准确性和泛化能力，可以通过大规模数据集进行模型训练，并采用迁移学习的方法将已有的模型迁移到新的场景中。这样可以减少对大量标注数据的需求，并加快模型的训练和部署过程。

4.2.4异常处理和容错机制

针对系统稳定性和可靠性的问题，可以引入异常处理和容错机制，监测系统的异常状态并采取相应的措施进行处理。例如，可以设置故障检测和自动恢复机制，保证系统在出现异常情况时能够及时处理并恢复正常工作。

5结论

本文通过对不停车超限检测系统的设计原理、关键技术和系统优化方法进行分析，得出了以下结论：

（1）不停车超限检测系统由车辆识别系统、监控系统、称重工控机、信息处理系统、称重精细检查系统等多个组成部分构成，各个组成部分相互协作，实现对车辆的高效、准确的超限检测。

（2）不停车超限检测系统在实际应用中可能面临复杂环境下的检测、大规模数据处理、精确度和误报率的平衡以及系统稳定性和可靠性等问题和挑战。针对这些问题，可以采取算法优化、数据处理优化、模型训练和迁移学习、异常处理和容错机制以及参数调优和系统优化等策略和方法进行优化和改进。

参考文献

[1]林森.“治超神器”曲折向上—超限不停车检测技术在福建交通执法中的应用[J].中国公路,2017(17):44-45.

[2]李舒.超限不停车检测技术在交通执法中的应用浅析[J].江西建材,2017(10):146-147.

[3]严明,张斌.南京地区超限检测站不停车超限检测系统设计[J].东南大学学报(哲学社会科学版),2014(SI):109-112.

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