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申请/专利权人：湖南省交通科学研究院有限公司;湖南大学

摘要：本发明涉及道路数据分析技术领域，尤其涉及一种基于EM算法的大数据称重精准度稽核方法。所述方法包括以下步骤：获取测重站点综合数据，其中测重站点数据包括停车过车称重数据、不停车过车称重数据、治超站点基础数据和车辆定位信息数据；利用时间窗口对测重站点综合数据进行数据标准化，从而生成测重站点标准数据；根据测重站点综合数据确定车辆行驶时间戳；根据车辆行驶时间戳和测重站点综合数据进行车辆行驶路线构建，生成车辆行驶路径数据；利用3D模拟技术对车辆行驶路径数据进行出行段分割，从而生成车辆出行段数据；本发明通过对站点数据进行车辆路径分析以及车辆状态分析，减少站点称重异常的发生概率，提高了异常站点的筛选精准度。

主权项：1.一种基于EM算法的大数据称重精准度稽核方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取测重站点综合数据，其中测重站点数据包括停车过车称重数据、不停车过车称重数据、治超站点基础数据和车辆定位信息数据；利用时间窗口对测重站点综合数据进行数据标准化，从而生成测重站点标准数据；步骤S2：根据测重站点综合数据确定车辆行驶时间戳；根据车辆行驶时间戳和测重站点综合数据进行车辆行驶路线构建，生成车辆行驶路径数据；利用3D模拟技术对车辆行驶路径数据进行出行段分割，从而生成车辆出行段数据；步骤S3：对车辆出行段数据进行数据关联，得到治超站点访问数据；对治超站点访问数据进行治超站点路径偏移分析，从而得到路径偏移系数；将路径偏移系数与预设的标准偏移系数进行对比，生成正常出行行为数据和异常出行行为数据；步骤S4：将正常出行行为数据和异常出行行为数据进行数据整合，得到车辆出行行为数据；根据摄像头获取车辆拍照信息数据；利用车辆拍照信息数据对车辆出行行为数据进行站点对比，从而得到有效出行记录；步骤S5：利用有效出行记录对正常出行行为数据和异常出行行为数据进行图像采集，得到车辆过站图像；对车辆过站图像进行水平方向位置分析，生成车辆图像平衡度数据；对车辆过站图像进行像素密度分析，生成车辆像素密度数据；对车辆图像平衡度数据和车辆像素密度数据进行称重影响评估，从而得到车辆过站平衡系数；步骤S6：基于虚拟现实场景技术对对停车过车称重数据和不停车过车称重数据进行场景构建，生成停车称重场景和不停车称重场景；当车辆处于停车称重场景时，利用加速度传感器对车辆进行车辆抖动分析，得到停车称重抖动频率数据；当车辆处于不停车称重场景时，利用速度传感器对车辆进行负载影响分析，得到车辆瞬时负载影响数据；步骤S7：基于神经网络模型对停车称重抖动频率数据、车辆瞬时负载影响数据和车辆过站平衡系数进行站点异常称重预测，生成异常站点预测数据；利用EM算法对异常站点预测数据进行迭代计算，从而生成异常站点结果数据。

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