基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法、设备及介质与流程

1.本发明涉及车辆排放监控技术领域，尤其涉及一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法、设备及介质。


背景技术：

2.近年来，我国不断加大机动车污染防治力度，推行排放标准升级，现有的在用车排放检测方法还主要依靠双怠速检测法、工况法、自由加速法等传统方法。面对目前庞大的汽车保有量和迫切的生态环境问题，传统方法在检测效率、环保效果和检测成本上已不能满足发展的需要，于是尾气遥测技术开始逐渐引入国内，机动车尾气遥感检测设备设置于重点道路两侧，利用红外传感器检测通过的汽车尾气中排放的污染物浓度并提供给交警部门人员相应的车辆信息，以提醒交警部门人员拦截。
3.现阶段遥测技术主要应用于高排污车辆筛选、清洁车辆豁免和车辆运行状况评估，受遥测设备稳定性和准确度的限制，并没有完全以遥感检测结果作为车辆污染物排放判定的标准，且目前的标准具有局限性，连续两次及以上同种污染物检测结果超过标准规定的排放限值，且测量时间间隔在6个自然月内，才可判定受检车辆为待识别车辆。再加上机动车尾气遥感检测设备成本较高，只在城市少数重点道路和卡口布置，不能覆盖全部重型柴油车的检测。
4.有鉴于此，特提出本发明。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，提升了识别精度与效率，利用远程监控数据与遥感数据综合对比判定，实现单次遥感数据综合远程监控数据判定待识别车辆，为区域机动车污染防治工作精准治理目标的制定提供数据支撑。
6.本发明实施例提供了一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，该方法包括：
7.s1、根据预设要求将尾气遥感检测数据中的无效数据剔除，并在剩余的有效数据中筛选出单次nox排放超标的待识别车辆；
8.s2、针对所述待识别车辆，从不合格检测点对应的时间开始，向前、向后各截取一周的obd远程监控原始数据；
9.s3、从截取的远程监控原始数据中提取关键参数对应的数据列，所述关键参数至少包括时间、车速、scr上游nox浓度以及scr下游nox浓度；
10.s4、基于所述数据列，对所述待识别车辆进行第一次判定；
11.s5、若满足第一判定条件，则确定所述待识别车辆所对应的车型在网上公开的最高车速值；
12.s6、确定所述最高车速值的77％以及所述最高车速值的83％所对应的车速区间；
13.s7、从截取的远程监控原始数据中提取至少9个符合所述车速区间且相对扭矩≥90％的工况点作为nox的计算工况点；
14.s8、确定所述计算工况点处的nox排放平均浓度；
15.s9、基于所述nox排放平均浓度确定所述待识别车辆是否是高排车辆。
16.本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
17.处理器和存储器；
18.所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行任一实施例所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。
19.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行任一实施例所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。
20.本发明实施例提供的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，通过利用远程监控数据与遥感数据综合对比判定，建立高排车辆综合比对判定模型，实现单次遥感数据综合远程监控数据判定高排车辆。提高了判定效率与精度，有效规避了人为逃避检测的行为，为区域机动车污染防治工作精准治理目标的制定提供数据支撑，可用于管理部门对在用柴油车的精确监管和违规筛选。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本发明实施例提供的一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的流程图；
23.图2为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
25.参考图1，本发明实施例提供的一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法包括如下步骤：
26.s1、根据预设要求将尾气遥感检测数据中的无效数据剔除，并在剩余的有效数据中筛选出单次nox排放超标的待识别车辆。
27.具体的，所述尾气遥感检测数据包括：监测时间、地点经纬度、车道坡度、判定结果、号牌号码、燃油种类、co2(％)、、co(％)、hc(％)、no(ppm)、林格曼黑度、车辆速度(km/h)、风速(m/s)、环境温度(℃)、湿度(％)、大气压(kpa)。
28.根据《在用柴油车汽车排气污染物排放限值及测量方法及技术要求(遥感检测
法)》(hj845-2017)中的要求，每辆车通过的间隔时间不小于1.0s，大气环境应满足以下条件：无雨、雾、雪；无明显扬尘；风速《5.0m/s；环境温度-20.0～45.0℃；相对湿度《85.0％；大气压力70.0～101.4kpa。根据以上原则，剔除无效数据，在有效数据中筛选出单次nox排放超标的重型柴油车辆(限值1500ppm)作为待识别车辆。
29.s2、针对所述待识别车辆，从不合格检测点对应的时间开始，向前、向后各截取一周的obd远程监控原始数据。
30.所述远程监控原始数据包括：车牌号、车架号、采集时间、创建时间、车速、dpf压差、大气压力、实际扭矩百分比、发动机燃料流量、发动机冷却液温度、发动机转速、进气量、反应剂余量、累计里程、摩擦扭矩、经度、纬度、scr(selective catalytic reduction，选择性催化转化器)入口温度、scr出口温度、scr上游氮氧化物浓度、scr下游氮氧化物浓度、油箱液位。
31.s3、从截取的远程监控原始数据中提取关键参数对应的数据列，所述关键参数至少包括时间、车速、scr上游nox浓度以及scr下游nox浓度。
32.s4、基于所述数据列，对所述待识别车辆进行第一次判定。
33.示例性的，所述s4包括：
34.s41、将所述不合格检测点作为起始点，基于所述数据列，按照时间维度，从所述起始点开始向前推m个点到达a点，并计算从所述a点到所述起始点之间的m个点处所述待识别车辆的平均车速，若所述平均车速大于35km/h，则确定所述m个点满足要求，否则，将所述a点更新为所述起始点，直到获得满足要求的m个点；
35.s42、对满足要求的m个点，将其中的每n个连续的点确定为一组，进行移动平均处理，获得多组nox浓度平均值，其中，n＜m；
36.例如，m为10，该10个点依次标记为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10,；n为2，则1与2为一组，2与3为一组，3与4为一组
……
8与9为一组，9与10为一组，分别计算每组的平均值，即依次进行移动平均处理。
37.s43、若所述多组nox浓度平均值大于或等于上限阈值，则确定满足第一判定条件，否则将所述待识别车辆确定为非高排车辆。
38.典型的，所述m为200，所述n为30。所述上限阈值为1500。
39.s5、若满足第一判定条件，则确定所述待识别车辆所对应的车型在网上公开的最高车速值。
40.s6、确定所述最高车速值的77％以及所述最高车速值的83％所对应的车速区间。
41.s7、从截取的远程监控原始数据中提取至少9个符合所述车速区间且相对扭矩≥90％的工况点作为nox的计算工况点。
42.s8、确定所述计算工况点处的nox排放平均浓度。
43.具体的，基于如下算式确定所述计算工况点处的nox排放平均浓度：
[0044][0045]
其中，为nox排放平均浓度，量级为10-6
，为第i秒的nox测量浓度，量级为10-6
，即第i个计算工况点处的nox测量浓度，kh(i)为第i秒的湿度校正系数；
[0046][0047]
其中，h为绝对湿度，单位g水/kg干空气；ra为环境空气的相对湿度(％)；pd为环境温度下饱和蒸气压，单位为kpa；pe为大气压力，单位为kpa。
[0048]
s9、基于所述nox排放平均浓度确定所述待识别车辆是否是高排车辆。
[0049]
示例性的，所述s9包括：
[0050]
s91、若所述nox排放平均浓度大于或等于1500ppm，则确定所述待识别车辆是高排车辆，否则确定所述待识别车辆是非高排车辆。
[0051]
本发明实施例提供的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，通过利用远程监控数据与遥感数据综合对比判定，建立高排车辆综合比对判定模型，实现单次遥感数据综合远程监控数据判定高排车辆。提高了判定效率与精度，有效规避了人为逃避检测的行为，为区域机动车污染防治工作精准治理目标的制定提供数据支撑，可用于管理部门对在用柴油车的精确监管和违规筛选。
[0052]
图2为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图2所示，电子设备400包括一个或多个处理器401和存储器402。
[0053]
处理器401可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备400中的其他组件以执行期望的功能。
[0054]
存储器402可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器401可以运行所述程序指令，以实现上文所说明的本发明任意实施例的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如初始外参、阈值等各种内容。
[0055]
在一个示例中，电子设备400还可以包括：输入装置403和输出装置404，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。该输入装置403可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出装置404可以向外部输出各种信息，包括预警提示信息、制动力度等。该输出装置404可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
[0056]
当然，为了简化，图2中仅示出了该电子设备400中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备400还可以包括任何其他适当的组件。
[0057]
除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。
[0058]
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执
行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0059]
此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。
[0060]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0061]
需要说明的是，本发明所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本技术范围。如本发明说明书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
[0062]
还需说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0063]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案。

技术特征：
1.一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、根据预设要求将尾气遥感检测数据中的无效数据剔除，并在剩余的有效数据中筛选出单次nox排放超标的待识别车辆；s2、针对所述待识别车辆，从不合格检测点对应的时间开始，向前、向后各截取一周的obd远程监控原始数据；s3、从截取的远程监控原始数据中提取关键参数对应的数据列，所述关键参数至少包括时间、车速、选择性催化转化器scr上游nox浓度以及选择性催化转化器scr下游nox浓度；s4、基于所述数据列，对所述待识别车辆进行第一次判定；s5、若满足第一判定条件，则确定所述待识别车辆所对应的车型在网上公开的最高车速值；s6、确定所述最高车速值的77％以及所述最高车速值的83％所对应的车速区间；s7、从截取的远程监控原始数据中提取至少9个符合所述车速区间且相对扭矩大于或等于90％的工况点作为nox的计算工况点；s8、确定所述计算工况点处的nox排放平均浓度；s9、基于所述nox排放平均浓度确定所述待识别车辆是否是高排车辆。2.根据权利要求1所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述s4包括：s41、将所述不合格检测点作为起始点，基于所述数据列，按照时间维度，从所述起始点开始向前推m个点到达a点，并计算从所述a点到所述起始点之间的m个点处所述待识别车辆的平均车速，若所述平均车速大于35km/h，则确定所述m个点满足要求，否则，将所述a点更新为所述起始点，直到获得满足要求的m个点；s42、对满足要求的m个点，将其中的每n个连续的点确定为一组，进行移动平均处理，获得多组nox浓度平均值，其中，n＜m；s43、若所述多组nox浓度平均值大于或等于上限阈值，则确定满足第一判定条件，否则将所述待识别车辆确定为非高排车辆。3.根据权利要求1所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述s8包括：基于如下算式确定所述计算工况点处的nox排放平均浓度：其中，为nox排放平均浓度，为第i秒的nox测量浓度，即第i个计算工况点处的nox测量浓度，k
h
(i)为第i秒的湿度校正系数；其中，h为绝对湿度；r
a
为环境空气的相对湿度；p
d
为环境温度下饱和蒸气压；p
b
为大气
压力。4.根据权利要求1所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述s9包括：s91、若所述nox排放平均浓度大于或等于1500ppm，则确定所述待识别车辆是高排车辆，否则确定所述待识别车辆是非高排车辆。5.根据权利要求1所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述尾气遥感检测数据包括：监测时间、地点经纬度、车道坡度、判定结果、号牌号码、燃油种类、co2、、co、hc、no、林格曼黑度、车辆速度、风速、环境温度、湿度以及大气压。6.根据权利要求1所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述远程监控原始数据包括：车牌号、车架号、采集时间、创建时间、车速、dpf压差、大气压力、实际扭矩百分比、发动机燃料流量、发动机冷却液温度、发动机转速、进气量、反应剂余量、累计里程、摩擦扭矩、经度、纬度、scr入口温度、scr出口温度、选择性催化转化器scr上游氮氧化物浓度、选择性催化转化器scr下游氮氧化物浓度、油箱液位。7.根据权利要求2所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法，其特征在于，所述m为200，所述n为30。8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至7任一项所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至7任一项所述的基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于多源监测数据的高排柴油车的识别方法、设备及介质，包括：根据预设要求将尾气遥感检测数据中的无效数据剔除，并在剩余的有效数据中筛选出单次NOx排放超标的待识别车辆；针对所述待识别车辆，从不合格检测点对应的时间开始，向前、向后各截取一周的OBD远程监控原始数据，从截取的远程监控原始数据中提取关键参数对应的数据列，所述关键参数至少包括时间、车速、SCR上游NOx浓度以及SCR下游NOx浓度；基于所述数据列，对所述待识别车辆进行第一次判定；若满足第一判定条件，则进行第二次判定。实现单次遥感数据综合远程监控数据判定待识别车辆。监控数据判定待识别车辆。监控数据判定待识别车辆。


技术研发人员：张潇文 刘乐 李菁元 王玉伟 王力辉 耿培林 解难 马志成 杨帆 郑思凯 张泰钰
受保护的技术使用者：中汽研汽车检验中心（天津）有限公司
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/28