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在数字孪生环境下基于深度神经网络的动态称重矫正方法

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本发明公开了一种在数字孪生环境下基于深度神经网络的动态称重矫正方法，其特征是：当车辆通过称重区域时，石英称重传感器将压力信号转换为电信号输出，轮轴识别器识别出车辆的轮轴数量，摄像装置记录车辆的行驶过程；通过具有多尺度数值仿真技术的路‑车‑衡数字孪生系统进行精细化仿真以及数据孪生，模拟车辆通过称重区域时石英称重传感器所能测得的各种参数，孪生出一部分数据，丰富样本容量；然后将采集的数据与孪生的数据输入到训练好的基于深度神经网络的动态秤重矫正系统中进行矫正，最后输出动态车重，然后与最新《公路货运车辆超限超载认定标准》进行比较，判断是否超重。

著录项

公开/公告号CN112539816B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-01

原文格式PDF
申请/专利权人西安科技大学;
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申请/专利号CN202011397361.6
发明设计人赵栓峰;李明月;杨建伟;李瑶;
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申请日2020-12-03
分类号G01G19/02(20060101);
代理机构61100 西安文盛专利代理有限公司;
代理人佘文英
地址 710054 陕西省西安市雁塔路中段58号
入库时间 2022-08-23 13:10:48

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2022-03-01

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