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申请/专利权人：浙江东鼎电子股份有限公司

摘要：本发明涉及公路治超技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的货车超载智能分析系统及方法，包括捕捉层、分析层及判定层：货车车轮图像数据通过捕捉层捕捉，捕捉层同步对捕捉到的货车车轮图像数据进行优化处理及应用区域识别，基于应用区域识别结果对货车车轮图像数据进行分割，得到应用区域图像数据，本发明通过货车车轮图像数据的采集，对货车车轮与轮拱间的距离进行分析，从而基于距离分析对货车是否超载进行判定，在货车是否超载的分析过程中，通过上传先验数据作为货车超载参考，区别于通过称重的方式判定货车是否超载，具有良好的灵活性，能够根据实际需求进行部署，且成本相对较低，有利于控制货车治超的整体成本。

主权项：1.一种基于机器视觉的货车超载智能分析系统，其特征在于，包括捕捉层、分析层及判定层：货车车轮图像数据通过捕捉层捕捉，捕捉层同步对捕捉到的货车车轮图像数据进行优化处理及应用区域识别，基于应用区域识别结果对货车车轮图像数据进行分割，得到应用区域图像数据，分析层同步接收应用区域图像数据，识别应用区域图像数据中车轮图像与轮拱图像的边界距离，同步上传先验图像数据，再次识别先验图像数据中车轮图像与轮拱图像的边界距离，分析来源于应用区域图像数据的边界距离与来源于先验图像数据的边界距离的综合差异性，判定层同步接收分析层中综合差异性分析结果，基于综合差异性分析结果判定货车是否超载；所述分析层包括识别模块、上传模块及分析模块，识别模块用于识别应用区域图像数据中车轮图像与轮拱图像的边界距离，上传模块用于上传货车空载状态下货车车轮图像数据，即先验图像数据，并向捕捉层中反馈，分析模块用于分析识别模块中识别到的应用区域图像数据的边界距离，与来源于先验图像数据的边界距离的综合差异性；来源于应用区域图像数据的边界距离与来源于先验图像数据的边界距离的综合差异性基于下式求取，公式为： 式中，θ为综合差异性；D′1、D′2、D′3、D′4、...为货车空载状态下，第1组、第2组、第3组、第4组、...车轮对应车轮图像与轮拱图像的边界距离；D1、D2、D3、D4、...为应用区域图像数据中第1组、第2组、第3组、第4组、...车轮对应车轮图像与轮拱图像的边界距离；ω1、ω2、ω3、ω4、...为权重；σ为修正项；其中，权重ω1、ω2、ω3、ω4、...之和为1，修正项σ的取值为中最大的一组，综合差异性θ的值越大，表示货车超载可能性越大，反之，表示货车超载可能性越小。

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