基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统

1.本发明涉及高速公路能见度监测技术领域，尤其涉及基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统。

背景技术：

2.随着我国经济的飞速发展，高速公路的建设里程和汽车数量快速增加，随之而来的高速公路安全性问题也日益凸显。有关统计表明与雾有关的低能见度事件是高速公路交通事故的重要诱因。然而与雾有关的低能见度是局部现象，为了监测能见度在道路上每隔几公里安装能见度传感器的成本很高。因此预测低能见度事件，事先将信息传播给驾驶者以及探索动态调整速度限制的技术对于避免与低能见度时间按相关的碰撞至关重要。
3.目前，几乎所有的天气预报都基于数值天气预报，它本质上是一组非线性性方程，求解基于理论的非线性方程需要pb级的气象数据输入，其数值计算方法对计算机算力的要求通常只有超级计算机才能满足(分辨率越高，算力要求越高)。虽然数值天气预报有较高的精度，但它也要面对一些挑战。比如由于大气的混沌性，初始条件的微小差异对模型结果有很大的影响，因此随着当前时间与预测时间间隔增加，预测的准确性将降低。此外，数据集中存在许多形式的不确定性，以及数据集间的时空相关性对nwp提出了很大的挑战。nwp的这些特点，使得它不适合在高速公路这种狭长，气象数据获取代价高且需要高分辨率场合使用。
4.为此，我们设计了基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统用来实现上述问题。

技术实现要素：

5.本发明提供基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，解决了现有的能见度监测预警系统精准度较低且不适用于高速公路的问题。
6.为解决上述技术问题，本发明提供的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，包括电源控制模块、数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块，所述电源控制模块与数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块均连接，所述数据采集模块与数据接收和存储模块连接，所述数据接收和存储模块和控制分析模块连接，所述控制分析模块和信息发布模块连接，通过设置数据采集模块，可对高速公路区域内环境数据采集，然后配合数据接收和存储模块将其存储，随后配合控制分析模块对存储的数据分析和计算，最后将结果发送给信息发布模块，使信息发布模块将控制分析模块发送的控制信息和能见度预测信息，发送给道路指引标志和监控中心，解决了现有的能见度监测预警系统精准度较低且不适用于高速公路的问题。
7.优选的，所述数据采集模块包括能见度采集模块和其他数据采集模块，所述其他数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器和pm2.5传感器，所述能见度采集模块由摄像头和参照物挡板构成，所述摄像头采用以高速面阵型ccd摄像头，高
速面阵型ccd摄像头的像素为方形构造，感光度高，暗电流低，分辨率高，支持全像素读出和高帧速读出两种读出方式，适合在室外环境内对标记物进行实时拍摄。
8.优选的，所述数据接收和存储模块包括网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块，所述网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块依次连接，所述湿度传感器与网络接入模块连接，数据接收和存储模块可方便将能见度数据和其他气象数据的时间匹配和存储，采用influxdb组成数据存储模块，它是开源的分布式时序数据库，优点为无特殊依赖，便于安装；自带数据过期功能。
9.优选的，所述控制分析模块包括能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块，所述能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块依次连接，所述能见度分析模块与数据接收模块和能见度采集模块均连接，所述数据清洗模块与数据存储模块连接。
10.优选的，所述信息发布模块与引导控制模块和能见度预测模块均连接。
11.优选的，所述温度传感器和湿度传感器均采用se71型号的距离传输传感器，该传感器最高具有20.5dbm的发射功率，-139dbm的灵敏度，3～20层楼的覆盖范围，且支持cn470、eu868、as923多频段，传输速度在0.3～4.5kbps范围内，工作电压为1.8～3.6v，可测量-40～85℃范围内的温度以及10～90rh％范围的湿度，风速传感器使用lora风速传感器，此传感器最高具有3km的无线网络传输距离，通信频段为433m，发射功率达到120ma*3.6v，可以在-40～80℃温度范围内工作，能够测量0～60m/s范围内的风速，且精度达到
±
(0.2+0.03v)m/s，风向传感器使用d-001-m20220-2-12型号传感器，此传感器工作电压为12～24v，工作在410～525mhz频段范围内，无线传输距离根据需要可在1000～5000m范围内定制，可以测量全范围360
°
风向，误差不超过1
°
，所述pm2.5传感器选用lt-cg-208-a7200-12型号传感器，此传感器工作电压为12～24v，工作在410～525mhz频段范围内，无线传输距离根据需要可在1000～5000m范围内定制，可以测量0～999ug/m3范围内的pm2.5浓度，最大分辨率可达0.1ug/m3，且测量误差不超过10％。
12.优选的，所述网络接入模块由lora网关构成，用于将其他数据采集模块采集的各种气象数据接收，并传送给数据接收模块，所述数据接收模块数据用于将采集的气象数据进行时间配对后送给存储模块。
13.优选的，所述能见度分析模块用于对能见度采集模块得到数据进行处理并得到能见度，其原理为：xr,yr,zr为路面坐标系，其xr和yr平面代表路面，原点or位于摄像头正下方，xc、yc和zc为摄像头坐标系，其坐标轴zc指向参照物挡板中心，xc,yc平面与参照物挡板相平行，原点oc为摄像机光心，hc为摄像机架设高度，dc为摄像头在xr方向距道路边界的距离，hb和db分别为参照物挡板中心的高度及距道路边界的距离，dr为摄像机光心与参照物挡板中心在yr方向的距离，l0为摄像头光心与参照物挡板中心的距离，其计算式为：lo＝((dc+db)2+dr2+(hc-hb)2)1/2，所述引导控制模块用于对能见度分析模块得到的实时能见度进行评判，根据评判结果对信息发布模块发出相应的控制信息。
14.优选的，所述数据清洗模块包含异常值检测和缺失值处理两部分，所述能见度预测模块利用数据采集模块得到的近期气象数据，预测未来短时间内的能见度状况，并将预测结果传递给信息发布模块。
15.优选的，所述其他数据采集模块的传感器采用电池供电、lora无线通信，省去布
线，便于根据地形灵活部署，所述电源控制模块由充电放电限制器、电池组、逆变器、快速充电装置组成和切换开关组成，这样的供电方式最大的优点是因地制宜，最大化的提高系统的适应性。
16.与相关技术相比较，本发明提供的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统具有如下有益效果：
17.本发明中，通过设置数据采集模块，可对高速公路区域内环境数据采集，然后配合数据接收和存储模块将其存储，随后配合控制分析模块对存储的数据分析和计算，最后将结果发送给信息发布模块，使信息发布模块将控制分析模块发送的控制信息和能见度预测信息，发送给道路指引标志和监控中心，解决了现有的能见度监测预警系统精准度较低且不适用于高速公路的问题。
附图说明
18.图1为基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统的系统模块图。
具体实施方式
19.下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
20.在本发明的描述中，需要理解的是，如果有涉及到的术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
21.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接。可以是机械连接，也可以是电连接。可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
22.实施例一
23.由图1给出，基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，包括电源控制模块、数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块，所述电源控制模块与数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块均连接，所述数据采集模块与数据接收和存储模块连接，所述数据接收和存储模块和控制分析模块连接，所述控制分析模块和信息发布模块连接；
24.所述数据采集模块包括能见度采集模块和其他数据采集模块，所述其他数据采集
模块包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器和pm2.5传感器，所述能见度采集模块由摄像头和参照物挡板构成，所述摄像头采用以高速面阵型ccd摄像头；
25.所述数据接收和存储模块包括网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块，所述网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块依次连接，所述湿度传感器与网络接入模块连接；
26.所述控制分析模块包括能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块，所述能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块依次连接，所述能见度分析模块与数据接收模块和能见度采集模块均连接，所述数据清洗模块与数据存储模块连接；
27.所述信息发布模块与引导控制模块和能见度预测模块均连接；
28.通过设置数据采集模块，可对高速公路区域内环境数据采集，然后配合数据接收和存储模块将其存储，随后配合控制分析模块对存储的数据分析和计算，最后将结果发送给信息发布模块，使信息发布模块将控制分析模块发送的控制信息和能见度预测信息，发送给道路指引标志和监控中心，解决了现有的能见度监测预警系统精准度较低且不适用于高速公路的问题。
29.实施例二，在实施例一的基础上，所述温度传感器和湿度传感器均采用se71型号的距离传输传感器，该传感器最高具有20.5dbm的发射功率，-139dbm的灵敏度，3～20层楼的覆盖范围，且支持cn470、eu868、as923多频段，传输速度在0.3～4.5kbps范围内，工作电压为1.8～3.6v，可测量-40～85℃范围内的温度以及10～90rh％范围的湿度，风速传感器使用lora风速传感器，此传感器最高具有3km的无线网络传输距离，通信频段为433m，发射功率达到120ma*3.6v，可以在-40～80℃温度范围内工作，能够测量0～60m/s范围内的风速，且精度达到
±
(0.2+0.03v)m/s，风向传感器使用d-001-m20220-2-12型号传感器，此传感器工作电压为12～24v，工作在410～525mhz频段范围内，无线传输距离根据需要可在1000～5000m范围内定制，可以测量全范围360
°
风向，误差不超过1
°
，所述pm2.5传感器选用lt-cg-208-a7200-12型号传感器，此传感器工作电压为12～24v，工作在410～525mhz频段范围内，无线传输距离根据需要可在1000～5000m范围内定制。可以测量0～999ug/m3范围内的pm2.5浓度，最大分辨率可达0.1ug/m3，且测量误差不超过10％。
30.实施例三，在实施例一的基础上，所述其他数据采集模块的传感器采用电池供电、lora无线通信，省去布线，便于根据地形灵活部署，所述电源控制模块由充电放电限制器、电池组、逆变器、快速充电装置组成和切换开关组成，这样的供电方式最大的优点是因地制宜，最大化的提高系统的适应性。
31.工作原理：
32.首先数据采集模块实现能见度分析的图像采集以及空气温度、湿度、风速、风向等气象数据的采集，并将采集数据通过无线/有线方式传入数据接收和存储模块，能见度采集模块采集图形发送到能见度分析模块，由它得到实时能见度，并将实时能见度发送到数据接收和存储模块，后者将实时能见度与其他气象参数一起保存到同一时间标志下，为能见度预测做好数据准备，控制/预测模块模块对实时能见度进行评估，根据评估结果向信息发布模块发送相关控制信息，与此同时控制分析模块从数据接收和存储模块读取包含能见度和相关气象数据的时间序列，首先利用数据清洗模块，对时间序列中的缺失值、异常值等进
行清洗，然后将时间序列输入能见度预测模型进行训练，当模型输出精度达到一定标准时，即用数据接收和存储单元的时间序列进行能见度预测短时预测，并将预测结果发送到信息发布模块，信息发布模块将控制分析模块发送的控制信息和能见度预测信息，发送给道路指引标志和监控中心。
33.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
34.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：

1.基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，包括电源控制模块、数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块，所述电源控制模块与数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块均连接，所述数据采集模块与数据接收和存储模块连接，所述数据接收和存储模块和控制分析模块连接，所述控制分析模块和信息发布模块连接。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括能见度采集模块和其他数据采集模块，所述其他数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器和pm2.5传感器，所述能见度采集模块由摄像头和参照物挡板构成。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述数据接收和存储模块包括网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块，所述网络接入模块、数据接收模块和数据存储模块依次连接，所述湿度传感器与网络接入模块连接。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述控制分析模块包括能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块，所述能见度分析模块、引导控制模块、数据清洗模块和能见度预测模块依次连接，所述能见度分析模块与数据接收模块和能见度采集模块均连接，所述数据清洗模块与数据存储模块连接。5.根据权利要求4所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述信息发布模块与引导控制模块和能见度预测模块均连接。6.根据权利要求2所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述温度传感器和湿度传感器均采用se71型号的距离传输传感器，风速传感器使用lora风速传感器，风向传感器使用d-001-m20220-2-12型号传感器，所述pm2.5传感器选用lt-cg-208-a7200-12型号传感器。7.根据权利要求3所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述网络接入模块由lora网关构成，用于将其他数据采集模块采集的各种气象数据接收，并传送给数据接收模块，所述数据接收模块数据用于将采集的气象数据进行时间配对后送给存储模块。8.根据权利要求4所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述能见度分析模块用于对能见度采集模块得到数据进行处理并得到能见度，其原理为：xr,yr,zr为路面坐标系，其xr和yr平面代表路面，原点or位于摄像头正下方，xc、yc和zc为摄像头坐标系，其坐标轴zc指向参照物挡板中心，xc,yc平面与参照物挡板相平行，原点oc为摄像机光心，hc为摄像机架设高度，dc为摄像头在xr方向距道路边界的距离，hb和db分别为参照物挡板中心的高度及距道路边界的距离，dr为摄像机光心与参照物挡板中心在yr方向的距离，l0为摄像头光心与参照物挡板中心的距离，其计算式为：lo＝((dc+db)2+dr2+(hc-hb)2)1/2，所述引导控制模块用于对能见度分析模块得到的实时能见度进行评判，根据评判结果对信息发布模块发出相应的控制信息。9.根据权利要求5所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述数据清洗模块包含异常值检测和缺失值处理两部分，所述能见度预测模块利用数据采集模块得到的近期气象数据，预测未来短时间内的能见度状况，并将预测结果传递给
信息发布模块。10.根据权利要求2所述的基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，其特征在于，所述其他数据采集模块的传感器采用电池供电、lora无线通信，所述电源控制模块由充电放电限制器、电池组、逆变器、快速充电装置组成和切换开关组成。

技术总结

本发明公开了基于深度学习的高速公路能见度监测与预警系统，涉及高速公路能见度监测技术领域，包括电源控制模块、数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块，所述电源控制模块与数据采集模块、数据接收和存储模块、控制分析模块和信息发布模块均连接，所述数据采集模块与数据接收和存储模块连接，所述数据接收和存储模块和控制分析模块连接，所述控制分析模块和信息发布模块连接，所述数据采集模块包括能见度采集模块和其他数据采集模块，所述其他数据采集模块包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器和PM2.5传感器。本发明中，解决了现有的能见度监测预警系统精准度较低且不适用于高速公路的问题。问题。问题。