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申请/专利权人：沈阳盘古网络技术有限公司

摘要：本发明公开了一种矿山运输车辆自动识别方法及系统，方法包括：获取车辆数据、分析车辆行驶轨迹、判断车辆载货类型、输出车辆识别结果和导出数据报告。本发明属于智能交通技术领域，具体是指一种矿山运输车辆自动识别方法及系统，本方案采用明确车辆数据采集目标，安装设备，获取传感器采样值，对采样值进行加权融合，衡量数据采集的离散程度；采用获取车辆轨迹信息，进行车辆计数并设定规则实时更新，通过计算车辆轨迹变化率进行轨迹分类，计算逻辑函数用于评估车辆行为；采用收集车辆分类数据并收集相关车辆特征和载货信息，计算车辆特征函数，定义线性函数的阈值来划分边界，计算分类阈值，将阈值用于多标签分类的最终结果。

主权项：1.一种矿山运输车辆自动识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：获取车辆数据，具体为明确车辆数据采集目标，安装设备，获取传感器采样值，对采样值进行加权融合，衡量数据采集的离散程度；步骤S2：分析车辆行驶轨迹，具体为获取车辆轨迹信息，进行车辆计数并设定规则实时更新，通过计算车辆轨迹变化率进行轨迹分类，计算逻辑函数用于评估车辆行为；步骤S3：判断车辆载货类型，具体为构建车辆载货分类模型并收集相关车辆特征和载货信息，计算车辆特征函数，定义线性函数的阈值来划分边界，计算分类阈值，将阈值用于多标签分类的最终结果；步骤S4：输出车辆识别结果，具体为将识别结果进行记录并输入到系统中；步骤S5：导出数据报告，具体为统计不同类型车辆数据，以表格形式输出；在步骤S2中，所述分析车辆行驶轨迹，包括以下步骤：步骤S21：获取车辆轨迹，从处理后的矿山车辆数据中提取车辆的具体行驶轨迹信息；步骤S22：进行车辆计数，设定车辆计数规则，完整经过特定区域视为车辆通过，按照技术规则对每条轨迹进行判断，符合规则计入数据，实时更新计数；步骤S23：车辆轨迹分类，轨迹数据分为两种类型，设置两种标签，包括正常驾驶行为和激进驾驶行为；步骤S24：计算车辆轨迹变化率，区分正常驾驶行为和激进驾驶行为，所用公式如下： ；式中，表示在t时刻横向位置偏差为f的变化率，表示在t时刻横向位置偏差为f的轨迹状态，表示在时刻横向位置偏差为f的轨迹状态，所述横向位置偏差指车辆在水平方向上实际位置与预期位置之间的偏离量，用于衡量车辆在横向维度上的位置偏离程度；步骤S25：计算逻辑函数，用于评估车辆行为，辅助对车辆轨迹的理解，在计数时能够根据不同行为状态来准确计数，所用公式如下： ； ；式中，表示回归模型的输出，用于评估车辆行为，表示对应时刻学习的权重，b是偏差项，z表示变化率的组合量化形式；在步骤S3中，所述判断车辆载货类型，包括以下步骤：步骤S31：收集车辆分类数据；步骤S32：计算车辆特征函数，所用公式如下： ；式中，表示车辆特征函数，y表示输入的车辆特征数据，J表示载货参数，S表示车辆参数，X表示载货分类变量，表示神经网络系数；步骤S33：定义线性函数的阈值，确定划分车辆分类边界，所用公式如下： ；式中，表示定义的线性函数的阈值，是用于控制边界的位置和特征的向量，表示偏移量，用于对阈值进行平移；步骤S34：计算分类阈值，所用公式如下： ；式中，p表示分类阈值，表示标签矩阵；步骤S35：获取最终输出，将函数与阈值p进行比较，针对每个标签和每个样本都进行比较操作，生成多标签分类的最终结果，称为最终输出，计算阈值化过程，所用公式如下： ；式中，L表示标签索引，j表示样本索引，表示针对标签L和样本j的最终分类结果，表示针对样本yj的函数值，表示标签L的对应阈值。

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