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北理新源载重计算动态监测系统助力重型柴油货车“用车大户”环保监管
时间:2020-07-03 09:42来源:北京理工新源 作者:BITNEI
如何管控重型柴油车一直以来都是监管部门的难题,而要管好重型柴油车,首要任务就是加强对重型柴油货车“用车大户”的监管。但是由于人力、精力的不足,面对数量巨大,标准不一的重型柴油车,无论是定期的车辆抽检,还是日常的现场抽测,始终难以保证获得“用车大户”真实的运行情况,北理新源依托自身在大数据处理领域的优势,研发了动态监测系统,根据车辆上传的报文数据进行载重计算,助力“用车大户”环保监管。
 
01
传统环保执法监管的问题与困境
 
为深入贯彻中共中央、国务院《关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战的意见》、生态环境部《柴油货车污染治理攻坚战行动计划》和国务院印发的《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的要求,加强柴油货车超标排放治理,加快降低机动车船污染物排放量,抓好重型柴油货车管控势在必行。
长久以来如何管控重型柴油车一直都是监管部门的难题,实际上要管好重型柴油车,首要任务就是加强对重型柴油货车“用车大户”的监管。这些“用车大户”一方面对重型柴油车使用频率高、强度大,另一方面相对于个体柴油车用户使用更有规律,更方便集中管理。未来合理有效的重型柴油车“用车大户”制度将会成为环保监管部门管控重型柴油车的有力抓手。

 

针对重型柴油车“用车大户”的监管,地方传统监管做法包括:

1)与自有或日用一定数量重型柴油车的企业建立“用车大户”清单,并督促上述企业签订车辆达标排放承诺书。
2)加大对“用车大户”重型柴油车的抽检力度,对检测不合格的车辆,限期维修,对于超标排放车辆比例超出标准的运输企业,列入黑名单或重点监管对象。
3)在国道、省道、高速出口等重点部位,开展常态化路检路查工作,加大对重型柴油车现场抽测力度。
4)通过安装门禁系统,实现自动识别车牌号码和车牌颜色,在车辆进出企业时,门禁系统通过管控平台的车辆信息校验接口查询校验车辆是否存在违规情况。

 

但是由于人力、精力的不足,面对数量巨大,标准不一的重型柴油车,无论是定期的车辆抽检,还是日常的现场抽测,始终难以保证获得“用车大户”真实的运行情况;同时门禁监管系统由于视频监控设备布点的制约和技术限制,重型柴油车的违规、违法排放行为难以准确识别,难以支撑及时的检测和监管。
事实上,各地政府、环保相关部门近年来一直在努力构建地方的数字监管平台,对重型柴油车的车型数据、行驶过程中的关键数据进行相关的记录,但是由于国内汽车监管领域起步较晚,发展较为落后,现状是:虽然收集了车辆的大量信息,但是相关部门没有足够的精力以及相应的技术储备对这些信息进行处理和挖掘。与此同时,大多数汽车领域内的企业同样没有挖掘车辆数据、提取有效信息的经验,所以政府很难找到有力的合作伙伴来解决环保执法监管中的困境。

 
02
北理新源动态监测系统精准识别“用车大户”行为
 

重型柴油车监管重点在于对“用车大户”的管控。而“用车大户”的识别是基础,传统的“用车大户”名单构建相对静态,有多少车辆登记在册,对应的国标等基本的信息会在名单构建初期填写完整,但是后续的企业使用情况、车辆运行状况没有一个合适的系统流程来进行管理和监控;同时,针对海量的汽车报文数据,缺乏相关的方法和技术进行处理,提取其中的有用信息。
 

北理新源依托自身在大数据处理领域的优势,力图为重型柴油车辆的数据分析提供相关解决方案。其中根据车辆上传的报文数据进行载重计算,将为“动态监测”系统奠定坚实的基础。
 

与传统的车辆载重计算方式不同,空气阻力指数、道路坡度数据等复杂参数将不会出现在我们的计算过程中,只需利用速度、发动机扭矩、发动机转速这三个指标,我们就可以计算得出较为可靠的车辆质量,所以较于以往苛刻的实验室式算法,我们的算法更简洁、有效。当然,之所以能采用简化的算法是与实际应用场景离不开的:由于最终目标是识别货车的装货、卸货点,所以只要我们能够确定候选的装货、卸货点发生了统计意义上显著的质量变化,即可确定该点是否为真实的装卸货地点。
 

算法的计算流程图如下:

其中,算法最基本也是最重要的一环是对车辆的报文数据进行切分,此步的目的是找到发动机做功近似全部转化为车辆速度的过程,下一步利用动能定理,计算得出车辆的质量,在获得车辆若干行驶片段对应的质量后,结合车辆停驻点算法,进行计算和显著性检验,分别确定各停驻点前后的质量水平,最终获得载卸货点。

 

基于算法的结果,结合现有的“用车大户”静态登记信息监管部门可以做到对“用车大户”的“双重识别”:一方面是通过传统的车辆档案识别,辅助门禁监管工作的开展,切实落实进出厂;另一方面通过算法,通过时空特征精准回溯用车单位的用车行为,实现污染溯源。

 

 

03
“用车大户”行为识别实践

 

利用北理新源载卸货算法,基于5月份一周的测试数据进行计算,最终载卸货点识别结果如下图所示:
可以看到地图上频繁出现载卸货行为的地点较为清晰地被识别出来,并且通过POI信息解析后这些地点对应到物流中心、钢厂这些“用车大户”。

 
04
应用前景畅想

 

基于车辆上传的报文数据进行计算:
 
(1)载卸货点识别是一个动态的过程,在一个相对较长的时间周期内我们不光可以获取重点“用车大户”,还可以监测重型柴油车使用规律,例如高峰使用时间、重点使用区域等。
 
(2)分析特定区域内重型柴油车分布的演变过程,追踪货车使用的完整生命周期,管控重点企业不再是纸上谈兵,地方重型车监管平台真正做到实时、有效管理。
现阶段,由于重型车地方监管平台的刚刚起步,算法实际遇到了各式各样的问题,诸如:数据质量不高、关键指标缺失等,但相信随着平台的逐步完善,数据质量的不断提高,未来结合不断演变更新的算法,将会发展出更加符合应用场景、效果更好的算法模型,从下列几方面辅助环保部门监管执法工作开展:
 
1)有利于政府环保部门准确识别超排车辆来源,精准执法。
 
2)有助于政府环保部门及时管控超排车辆,提升执法效率。
 
3)作为目前门禁监管系统的有益补充,辅助地方政府考核进出厂车辆管控措施的落实情况。
 
4)有益于政府环保部门构建完整的用车大户管理体系,指导环保入户监督检查工作的开展。

 

 

撰稿:周   鹏
审核:龙超华