基于比重對比法的綠色通道車輛檢測技術分析

戚明敏

（山西省交通科學研究院，山西 太原 030006）

0 引言

為了建立順暢、便捷的農產品流通網絡，應國務院的要求，六部委聯合制定了《全國高效率鮮活農產品流通“綠色通道”建設實施方案》（交公路發〔2005〕20號），并規定裝有鮮活農產品的車輛走高速公路“綠色通道”免收通行費[1]。2009年和2010年，為完善綠色通道網絡及其運輸管理工作，交通運輸部、國家發展改革委又相繼出臺了《關于進一步完善和落實鮮活農產品運輸綠色通道政策的通知》（交公路發〔2009〕784號）、《關于進一步完善鮮活農產品運輸綠色通道政策的緊急通知》（交公路發〔2010〕715號），進一步昭示了實施鮮活農產品運銷“綠色通道”將是我國一項長期的方針政策。

綠色通道的開展，對于鮮活農產品的流通，以及農民增收等，都發揮了極其重要的作用。但隨著減免政策的實施，巨大的經濟利益驅使個別貨運車輛為了偷逃通行費，往往貨物混裝，甚至只在方便接受檢查的部位擺放鮮活農產品，實際運輸非鮮活農產品，蒙混過關[2]。而且該行為正慢慢由個別行為發展成一種群體現象，造成了極壞的社會影響，同時也造成高速公路通行費的大量流失。

目前綠色通道車輛檢查十分困難，主要采取人工檢查，通過望聞問切、多點檢查等方法進行綠色通道車輛的檢查[3]。此方法檢查速度慢，容易造成車輛擁堵，同時還要耗費大量的人力而造成人力成本的增加，尤其是檢查外包裝非常嚴密的運輸車輛，檢查人員很難對貨物進行全面的精確檢查。使用視頻與透視儀等檢查綠色運輸車輛的方法由于設備價格昂貴、使用環境要求嚴格，檢測性能不佳等原因未能大量推廣使用。因此，研究、推廣以及采用簡便有效的綠色通道車輛檢測方法，對于提高高速公路管理水平和鮮活農產品運輸效率，保障正常的公路收費秩序和公路暢通等，都有極其重要的現實意義。

1 比重對比法實施原理

由于非“綠色通道”貨物有成百上千種，從如此眾多的貨物種類中尋找其共性是一項極其紛繁復雜的工作。但反過來想，雖然鮮活農產品“綠色通道”貨物種類很多，但畢竟數量有限，而且可以分類。首先對各種鮮活農產品的“綠色通道”貨物分別提取其密度值，將這些數據作為基準數據建立數學模型。對于混裝貨物，按照混裝的比例分別對各種貨物的密度進行加權，計算出平均密度值[4]。

車輛載貨體積可以直接在收費站點同時通過實際測量和車輛軸型確定所裝載農產品長度、寬度、高度的乘積計算出來，根據物理原理質量G=密度ρ×體積V計算車輛裝載農產品重量，再與車輛自重相加得到車貨總重量。將計算出的車貨總重量與綠色車道稱重系統檢測到的實際車貨重量進行比較，選取一定的閾值（可設為±5%）進行對比，若差額超過規定閾值則說明該車輛可能裝載了非綠色通道規定的其他貨物，要進行仔細檢查。

2 綠色通道車輛基礎數據統計分析

2.1 車輛自重統計模型分析

根據研究對象的特點，對車輛自重值的提取主要是采用統計模型法。根據車輛的外觀特征，包括軸型、車廂尺寸等信息，采用一定的統計模型，測算車輛自重。這種方法用到大量的歷史統計數據和調查數據，過程較為復雜，且容易受統計模型的一般性影響，對個別車輛的估算存在較大誤差。但這種方法不受車輛改裝的影響，且適用于沒有空車通行記錄的綠色通道車輛。考慮到車輛軸型對車輛自重影響較大，而且高速收費站對車輛載重的核定也主要通過車輛軸型來確定。因此，對于車輛自重的統計分析，主要是對車輛軸型進行分類，通過統計模型來測算車輛自重。

在車輛軸型確定下，將車輛自重作為因變量；以車廂長度、車廂寬度等作為自變量（影響車輛自重的直觀因素），可以建立車輛自重與相關影響因素之間的關系函數。

選用車輛軸型為1+2的貨車作為樣本參考值，可以得到車輛自重與車廂長度的關系函數以及車輛自重與車廂寬度的關系函數；從表1和表2可以分別得出，車輛自重與車廂長度的關系函數宜選取乘冪模型如圖1，與車廂寬度的關系函數為宜選取指數模型如圖2。

表1 貨車自重與車廂長度相關系數表

圖1 貨車自重與車廂長度的乘冪關系模型

表2 貨車自重與車廂寬度相關系數表

圖2 貨車自重與車廂寬度的指數關系模型

如果要把車廂長度和車廂寬度同時作為自變量時，則車輛自重與車廂長度、車廂寬度的多元函數為：貨車自重=425×車廂長度+6 625×車廂寬度-9 817。

其中函數的相關系數僅為0.637 2，數據擬合效果比一元關系模型差。從而，軸型1+2車輛自重統計估算模型選取一元乘冪模型或指數模型，具體見表3所示。

表3 貨車自重統計估算模型

2.2 車輛載貨體積參數統計分析

由于綠色通道車輛裝載體積的估算是難點，本文對于車輛載貨體積的判斷主要采用人工測量法，是通過設置簡易標尺，可以測出裝載貨物的長度、寬度以及高度，進而估算出貨物體積。雖然這種方法的勞動強度大，但就目前的技術而言，是一種操作簡單、較為可行的測算方法。

車輛載貨體積參數（長度、寬度、高度）的估計方法如下。

2.2.1 貨物長度估計

對于貨物長度，可以直接采用簡易標尺進行測量，但需要收費人員出收費亭，增加了工作量。有經驗的收費人員，可以以車輛軸型、收費站等參照物，用肉眼直接估算貨物的長度，但準確度不能得到保障。在通常情況下，貨物的長與車廂長相當，而對于同一輛車來說，車廂長在一定時段內都是固定的，因此，可以根據車輛牌號，提取系統中的車廂長的最近測量記錄，并將其作為車廂長的參考值。這種方法簡單、方便，估算也較為準確。

2.2.2 貨物寬度估計

對于貨物寬度，也可以通過直接使用標尺進行測量。研究發現車廂長與車廂寬相關，考慮到收費人員無法用肉眼觀測車廂寬度，也可以根據車廂長，利用統計相關模型，估算車廂寬。

在通常情況下，貨物寬度與車廂寬度相當，因此，可以根據車輛牌號，提取稱重系統中車廂寬的最近測量記錄，并將其作為貨物寬的參考值。

2.2.3 貨物高估計

影響貨物高的因素較大，包括車型、車廂面積、貨物品種、貨物裝載方式等。因此，對于貨物高的估計，大多得靠簡易標尺測量或肉眼觀測的方法。

車輛裝載體積統計分析的車輛原始數據主要來源是《中國汽車車型手冊》所標定的車廂長度和車廂寬度以及收費站點采集的數據。以1+2軸型車輛作為樣本參考得出以下統計估算分析：

樣本中車廂長度最大值為9.2 m，最小值為2.17 m。從表4、表5和圖3、圖4中可以看出，1+2軸型車輛的車廂長的極差和標準差較大；但1+2軸型車輛的車廂長的頻數直方圖很有規律，且呈現右偏態分布，根據平均數和樣本方差可以得到1+2軸型車輛的車廂長區間估計，如表6所示。

表4 車廂長度統計分布特征

圖3 車廂長分布曲線

表5 車廂長度頻數分布

圖4 車廂長頻數直方圖

表6 車廂長度區間估計

樣本中實際車廂寬度最大值為2.43 m，最小值為1.58 m。綠色通道車輛寬度統計估算分析如表7、表8和圖5、圖6。

圖5 車廂寬分布曲線

表8 車廂寬度頻數分布

圖6 車廂寬頻數直方圖

表9 車廂寬度區間估計

2.3 車輛實際稱重的統計分析

車輛載重是指貨車裝載農產品的重量。而對于車輛經過收費站所獲得的實際稱重，實質是車輛自重加上車輛載重。因此，對于車輛實際稱重進行統計分析，可以獲取車輛載重的相關信息。

車輛實際稱重不僅與農產品品種有關，還受車輛軸型，以及車輛限重的影響。理論上，駕駛員都愿意裝載盡可能多的貨物，但受車輛限重的影響，且處于安全考慮（即農產品裝載體積不能過大），車輛實際稱重往往在接近車輛限重的一個合理范圍，但對于密度大的農產品，這個范圍值要偏小，而對于密度小的農產品，這個范圍值要偏大。顯然，基于車輛軸型、農產品類別，以及車輛限重；對車輛稱重與車輛限重的關系進行分析，可以統計出綠色通道車輛實際稱重的分布規律，為車輛載重判定提供參考值。

文中以綠色通道實際車輛調查數據為樣本進行統計，以車輛軸型為1+2、裝載水果的綠色車輛為例進行分析，得到車輛實際稱重統計分布特征如表10和圖7所示，車輛限重與車輛稱重之差的頻數分布如表11和圖8所示。

表10 車輛稱重統計分布特征

圖7 車廂稱重分布曲線

表11 車輛限重與稱重之差頻數分布

圖8 限重與稱重之差的頻數直方圖

因此，由上述統計分析可以認為下列現象均有可能是非正常運輸車輛現象：a）當水果密度很大且車輛滿載時，車輛限重與實際稱重的差值大于12 000范圍；b）當水果密度很小且載貨不多時，差值小于-5 100范圍。

3 綠色通道農產品密度統計分析

3.1 單一農產品的密度統計分析

針對運輸鮮活農產品的車輛，根據歷史車輛數據和人工測量得到車輛裝載的貨物長、貨物寬和貨物高，可以估算裝載貨物的體積V；根據車輛自重Gz和車輛實際稱重G，可以得到農產品裝載重量Gn，即Gn=G-Gz.

根據密度的通用計算公式，可以得到農產品的裝載密度ρ，即：

需要注意的是，上述方法所獲得的農產品密度是包含了包裝材料的密度，而且也由于農產品裝載方式不同，ρ會產生變化。因此，ρ不是一個具體的值，而是一個具有一定區間的統計值。

3.2 混合農產品的密度統計分析

對于綠色通道運輸車輛，假設混裝農產品的密度為D′，其中第i種有包裝材料的農產品密度為Di，第i種農產品體積與車輛裝載體積的比值為Wi，共有n種農產品，則有公式（2）：

對于公式（2），當各種鮮活農產品品種的密度差異較大時，會出現較大的波動范圍。因此，在實際應用中，還需要估算各種農產品的體積，但可以把具有相同密度等級的農產品作為一類來估算農產品的體積，簡化分析與計算。

4 車輛載重判定過程分析

對于一些常見的運輸貨物以及無法檢驗或只能局部檢驗的綠色通道車輛，可以采用上述研究的方法進行統計分析測算，并將得到的結果與車道稱重系統顯示數據進行比較。

現場車輛載重判定過程大致為：錄入車牌號后，系統自動搜索歷史車輛信息表，判定是否為頻繁過往車輛，如是則從該表調用車輛尺寸及載重參數，然后從車輛運輸歷史數據表中搜索運輸過的相關農產品載重信息與現場自動稱重系統數據進行比對，在可信閾值內則為正常，否則列為可疑車輛；如果錄入車牌后，搜索歷史車輛信息表無相關信息，則需輸入車輛和綠色農產品相關數據，調用綠色農產品信息表和判定參數信息表進行車輛載重判定，其判定詳細過程如圖9所示。

圖9 綠色通道車輛載重判定流程

5 結論

采用比重對比法與統計數據模型相結合方法研究綠色通道車輛載重問題，隨著車道系統不斷升級改進，綠色農產品密度數據信息的完善和貨箱體積測量技術的進步，比重法綠色通道檢測技術將會日益成熟。本文研究還需要進一步完善，通過建立完善的相對標準的車輛載貨基礎數據以及鮮活農產品密度數據庫，利用軟件工程技術逐步更新高速公路綠色通道車道系統。該系統的成本低、檢查率高等，將會在很大程度上降低檢查人員的工作強度，具有較好的推廣價值。