CN102156180B - 一种区域能见度监视预测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供区域能见度监视预测系统及方法。一种区域能见度监视预测系统，包括：至少两个监测器，分别设置在被测区域不同位置，以获取该位置的能见度信息和空气流动信息；数据网络，用于与所述监测器交换数据信息；以及，数据处理中心，与所述数据网络连接，用于根据所述监测器输出的能见度信息和空气流动信息，预测出被测区域能见度的状况。
Description
技术领域
本发明涉及一种区域能见度监视预测系统及方法。
背景技术
能见度是一个对交通、军事等都有重要影响的气象要素。近年来，各领域对能见度的观测与预测要求越来越高。目前，探测大气能见度最常用的两种方法是目测法和器测法。由于影响大气能见度的因子很多，人工观测不可避免的受到主观因素和时空因素的影响，客观性与规范性差。因此大气能见度的器测法便显得十分重要。
市场上能见度测量仪主要有三种——大气透射仪、散射式能见度测量仪和激光雷达。
其中，大气透射仪通过光束透过两固定点之间的大气柱直接测量气柱透射率，以此来评估能见度值，这种方法要求光束通过足够长的大气柱，测量的可靠性受光源及其他硬件系统工作稳定性的影响而且其占地面积大，安装使用不方便。它主要适用于中等以下能见度的观测，在雨、雪、雾及沙尘等低能见度天气，会有较大的误差。散射式能见度测量仪中以前向散射仪的应用最为广泛。前向散射仪具有体积小、安装简单、容易维护、测量范围广等特点，但在不同类型气溶胶条件下前向散射仪需要修正，且非常小的采样体积的代表性也是需要考虑的问题。激光雷达是通过激光测量大气消光系数的方法来推算能见度，相对而言，较为客观和准确，但激光雷达成本高，维护费用大、操作复杂，所以这种方法的使用目前还仅限于科研与军事。而且在雨、雪、沙尘等天气，存在多次散射影响的问题也难以进行正常观测。
可见上述三种能见度测量仪存在各种问题，不能满足各个领域对能见度测量的需求，更不能对能见度进行预测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种能够对区域能能见度有效监视和预测的区域能见度监视预测系统及方法。
本发明首先提供一种区域能见度监视预测系统，包括：
至少两个监测器，分别设置在被测区域不同位置，以获取该位置的能见度信息和空气流动信息；
数据网络，用于与所述监测器交换数据信息；以及，
数据处理中心，与所述数据网络连接，用于根据所述监测器输出的能见度信息和空气流动信息，预测出被测区域能见度的状况。
相应的，本发明还提供一种区域能见度监视预测方法，包括如下步骤：
数据获取步骤：设置在被测区域不同位置的监测器分别检测该位置的能见度信息和空气流动信息；
数据传输步骤：所述监测器将所述能见度信息和空气流动信息传送到数据网络；以及，
处理预测步骤：与所述数据网络相连接的数据处理中心，根据各个所述监测器所获得的能见度信息和空气流动信息，处理以预测出该区域的能见度情况。
其中，能见度信息和空气流动信息，包括下文中的温度信息和湿度数据，都是数据信息。能见度信息能够以数字图像信息的形式存在，可以有诸如数字照相机等设备获取。
其中，监测器获取空气流动信息的具体实施方式可以是，在具体的测量点上设置相应的诸如风速、风向的测量单元，来获取相应的空气流动信息；或者也可以是诸如气象台站对该点空气流动信息的监测，该监测信息通过数据网络的方式传送给数据处理中心。
具体来说，摄像技术测量能见度的方法是根据人工测量能见度的原理研制的，因此可取代人工对能见度进行观测。它的主要原理是通过数字摄像机采集目标物的图像,然后运用计算机通过一定的算法对数字图像进行分析处理分析,自动获取能见度值。
国内已有两项对数字摄像法测量能见度的研究：公开号：CN1580738A，公开日期：2005年2月16日，名称：能见度测量方法和能见度监测仪（现已被视为撤回状态）；公开号：CN101614675A，公开日期：2009年12月30日，名称：能见度测量系统及方法。但上述二者并未涉及到图像的远程无线传输系统，灵活布网、多点监测方面的内容，也未涉及到区分雾霾以及对能见度进行预测方面的内容。
与现有技术相比，采用本发明技术方案的优点在于，能够有效的预测出整个区域在未来的能见度变化。
具体来说，区域中的未来能见度，将会受到各个不同的点的能见度，以及空气流动状况的综合影响。由于雾霾的生成条件决定雾霾的分布，因此雾霾的分布是不均匀的，具有局地性。甚至同一个地区因为地形，湿度等条件的差异会引起雾霾分布状况不同。换句话说，一个区域内不同位置的能见度状况及其空气流动状况，将相互影响整个区域在未来的能见度状况。这样，通过设置在多个位置的监测器所获得的能见度信息和空气流动信息，结合相应的算法，例如根据收集的该区域的历史数据，就可以有效的预测出未来的能见度。
优选的，数据网络采用无线方式与所述监测器交换数据信息。
进一步采用上述技术措施，这使减少了布线的繁琐，摆脱了对电网的依赖，增加了可观测地点的范围。
进一步的，所述监测器包括：用于进行数据交换的3G模块；
所述数据网络包括：与所述3G模块连接的3G网络，及分别与所述3G网络和所述数据处理中心连接的互联网。
其中，3G模块主要是数字信号进行编码，调制与发射，以实现与3G网络的对接。由于每次采集数据量比较大，采用第三代移动通信技术（3G）来传输采集的数据将有助于很好的实时采集数据。采集数据经过一定的处理，由3G模块进行编码、调制与发射，由3G网络实现与互联网（Internet）对接，再通过互联网将数据传送至数据处理中心。
优选的，其特征在于，所述监测器包括：
CPU和DSP处理器，与所述3G模块连接，用于整合处理该监测器各部分数据信息；
闪存，与所述CPU和DSP处理器连接，用于存储数据信息；
键盘，与所述CPU和DSP处理器连接，用于所述外部信息；以及，
工业照相机，与所述CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置能见度信息。
其中，在CPU和DSP处理器中，CPU协调控制各个电路模块的工作，DSP可对采集的图像数据进行压缩，以提高数据的传输速率。
优选的，所述监测器还包括：
温度传感器，与所述CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置温度信息；以及，
湿度传感器，与所述CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置湿度信息。
由于进一步采用上述技术措施，温度与湿度进行采集，以此来降低单纯依靠图像区分雾与霾、烟尘算法的复杂度。这样还可方便的实现多点能见度信息的聚合，更能反映地区整体的能见度状况，也为分析气象规律、污染指数等提供数据依据。
而且，影响能见度的因素不同，将较大的影响对能见度的预测。由于雾与霾、烟尘的性质不同，进而可以采用不同的经验数据和相应的算法来获得对能见度的预测数据，这样能够大幅度的提高预测的准确性。
相应的，在区域能见度监视预测方法，所述数据获取步骤中，所述监测器还获取该位置的温度信息和湿度数据；
所述数据传输步骤中，所述监测器将所述温度信息和湿度数据传送到数据网络；
所述处理预测步骤中，所述数据处理中心还结合所述温度信息、湿度数据、能见度信息和空气流动信息，判断是否存在霾、尘或雾。
优选的，所述监测器还包括：
太阳能发电及存储器，用于将外部的光能转化为电能并做相应的存储；以及，
电源控制器，用于控制该监测器用电情况。
由于采用太阳能电池供电，并据此设计了合理的电源管理模块，更加便于在野外设置该监测器。
由于进一步采用上述技术措施，
优选的，所述监测器还包括：
LCD显示屏，与所述CPU和DSP处理器连接。
优选的，所述监测器还包括：
同步动态随机存储器，与所述CPU和DSP处理器连接。
优选的，所述监测器还包括：
GSP模块，用于采集该监测器的位置信息。
进一步采用上述技术措施，根据监测目标区域的范围，布置监测器。每一个监测器可以通过GPS定位，得到监测器的经纬度。对公路建议每隔大约400m布置一个监测器。对于较宽阔的地形，建议采用蜂窝状布置方法设置监测器，其中，平行六边形的边长大约为400m。以上只给出了一个参考值，实际监测器的布置还需要根据地形，气候，传感器本身的通信能量等多种因素综合考虑。
附图说明
图1是本发明区域能见度监视预测系统一种实施例的结构示意图；
图2是本发明区域能见度监视预测系统另一种实施例的结构示意图；
图3是图2所示实施例中监测器的结构示意图；
图4是图2所示实施例的一种区域能见度监视预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明：
如图1所示，一种区域能见度监视预测系统，包括：至少两个监测器100，分别设置在被测区域不同位置，以获取该位置的能见度信息和空气流动信息；数据网络200，用于与所述监测器100交换数据信息；以及，数据处理中心300，与所述数据网络200连接，用于根据所述监测器输出的能见度信息和空气流动信息，预测出被测区域能见度的状况。
其中，该具体实施例中，空气流动信息由气象台站提供，由数据网络传送给数据处理中心。
如图2所示，监测器采用采集与传输器，数据网络采用3G网络和互联网。第一采集与传输器110将第一点能见度和第一点风速依次通过3G网络和互联网传送至数据处理中心；同样第二采集与传输器111将第二点能见度和第二点风速依次通过3G网络201和互联网202传送至数据处理中心300，第三采集与传输器112将第三点能见度和第三点风速依次通过3G网络201和互联网202传送至数据处理中心300；数据处理中心300对第一点能见度、第一点风速、第二点能见度、第二点风速、第三点能见度和第三点风速进行分析判断，分别预测第一采集与传输器110、第二采集与传输器111和第三采集与传输器112在未来相应的时间段内，各自所在地点的能见度。
如图3所示为第一采集与传输器的组成框图。第一采集与传输器110包括：度110-01传感器、工业相机110-02、温度传感器110-03、键盘110-04、：LCD显示屏110-05、太阳能发电及储存110-06、3G模块110-07、电源控制110-08、闪存110-09、同步动态随机存储器110-10，及CPU和DSP处理器110-11。
其中，温度传感器110-01、工业相机110-02、湿度传感器110-03、键盘110-04、LCD显示器110-05、3G模块110-07、闪存110-09和同步动态随机存储器110-10分别与CPU和DSP处理器110-11双向通信连接。
CPU和DSP处理器110-11中，CPU协调控制各个电路模块的工作，DSP对采集的图像数据进行压缩，以提高数据的传输速率。3G模块110-07主要是数字信号进行编码，调制与发射，以实现与3G网络的对接。电源控制模块110-08主要对系统电源进行管理控制，控制电池的充放电，当图像采集完毕后控制系统进入省电模式。
利用ARM设计数据采集与传输器，由于气象站与被观测的位置点的距离通常比较远，采用3G网络远程无线传输采集数据，然后通过互联网把数据发送到数据处理中心，从而实现了远程监测，方便了布网，设置被观测位置点的灵活度增加，且3G网络能够满足传输数据较大的要求；利用太阳能电池供电，并设计了相应的电源管理模块，从而摆脱了对电网的依赖，减少了布线的繁琐，增加了可观测位置点的范围。
根据监测目标区域的范围，布置相应个数的采集与传输器，例如，在目标区域的三个不同位置分别布置第一采集与传输器110、第二采集与传输器111和第三采集与传输器112，并对每一个采集与传输器进行GPS定位，得到各自的经度和纬度。在实践中，沿公路每隔大约400m布置一个采集与传输器；对于较宽阔的地形，建议采用蜂窝状布置方法，将采集与传输器布置在每个正六边形的中心位置，且每个六边形的边长大约为400m。上述实践中只是提供了一个参考值，因为采集与传输器的布置还需要根据地形，气候，传感器本身的通信能量等多种因素综合考虑。
工业相机110-02采集目标物的图像，温度传感器110-01采集的温度，以及湿度传感器采集的湿度；
采集的数据经过一定的处理，由3G模块进行编码、调制与发射，由3G网络实现与互联网对接，再通过互联网将数据传送至数据处理中心。
如图4所示，一种区域能见度预测方法的流程如下：
图像预处理步骤：工业相机110-02采集目标物以及其背景的图像，CPU和DSP处理器110-11对该图像进行降噪处理，并完成图像由彩色图像向灰度级图像的去色转变。
特征值提取步骤：识别图像中的目标物，分别提取目标物与背景的特征值，即灰度级数值。
补偿计算步骤：根据图像的整体灰度统计值，对黄昏、黎明和夜晚的目标物或灯光特征值进行补偿计算。
能见度计算步骤：能见度L根据公式 
即可得到能见度值，其中
为工业相机110-02到目标物的距离， 为图像中提取的目标物的灰度值，
为图像中提取的背景的灰度值。
获取温度、湿度和风速步骤：温度传感器110-01获取第一点温度值，湿度传感器110-03获取第一点湿度，并获取相应的风力信息。
判断雾霾尘步骤：根据获取的第一点能见度与第一点温度、湿度数值可判断当前的低能见度是由雾还是霾、尘造成的。通过对被观测的位置点的图像、湿度和温度的采集和综合判断区分雾或霾（烟、尘）的算法，比单纯依靠图像判断的算法，要简单的多。
预测步骤：结合上述信息，综合处理分析，判断下一个时间点的能见度状况。
将在一个区域内的多个采集与传输器的能见度数值与其所在的经纬度坐标对应，并将之标注在电子地图上，从而得到一个对应时刻的类似于地形的等高线图的区域的能见度分布平面图形，以方便对目标地域能见度进行查看与分析，从而能够对各位置点能见度信息的聚合，为分析气象规律、污染指数等提供数据依据。
该实施例的有益效果是：是基于数字图像法，为了解决目前能见度测量仪存在的问题而设计的系统，能够对某个区域内的多个位置点的能见度作出精确地测量和准确地预测，并采集相应位置点的图像、温度、湿度等，通过3G网络与互联网远程将所采集的信息传输至数据处理中心，在对能见度的精度和预报准确度要求很高的城市交通、航运等领域，具有极高的应用价值；同时，本发明还可以区分观测位置点是雾还是霾、尘；另外，本发明提供的多点远程能见度预测系统，将嵌入式系统、无线传输系统、图像采集系统集于一身，相对于传统的价格昂贵、操作复杂的能见度测量系统，价格成本要降低很多，操作也简便很多，在雨雪、沙尘等天气情况下均可以正常工作。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种区域能见度监视预测系统，其特征在于，包括：
至少两个监测器，分别设置在被测区域不同位置，以获取该位置的能见度信息和空气流动信息；
数据网络，用于与所述监测器交换数据信息；以及，
数据处理中心，与所述数据网络连接，用于根据所述监测器输出的能见度信息和空气流动信息，预测出被测区域能见度的状况；
所述监测器还包括：
温度传感器，与CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置温度信息；以及，
湿度传感器，与所述CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置湿度信息；
数据处理中心根据能见度和湿度来区分是雾还是霾或烟尘；
所述能见度信息是数字图像信息；
工业相机，用于采集目标物的图像；
能见度
其中Rt为工业相机到目标物的距离，Bt为图像中提取的目标物的灰度值，Bg为图像中提取的背景的灰度值。
2.如权利要求1所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，数据网络采用无线方式与所述监测器交换数据信息。
3.如权利要求2所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，所述监测器包括：用于进行数据交换的3G模块；
所述数据网络包括：与所述3G模块连接的3G网络，及分别与所述3G网络和所述数据处理中心连接的互联网。
4.如权利要求3所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，所述监测器包括：
CPU和DSP处理器，与所述3G模块连接，用于整合处理该监测器各部分数据信息；
闪存，与所述CPU和DSP处理器连接，用于存储数据信息；
键盘，与所述CPU和DSP处理器连接，用于所述外部信息；以及，
工业照相机，与所述CPU和DSP处理器连接，用于获取该位置能见度信息。
5.如权利要求4所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，所述监测器还包括：
太阳能发电及存储器，用于将外部的光能转化为电能并做相应的存储；以及，
LCD显示屏，与所述CPU和DSP处理器连接。
6.如权利要求4所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，所述监测器还包括：
同步动态随机存储器，与所述CPU和DSP处理器连接。
7.如权利要求1所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，所述监测器还包括：
GPS模块，用于采集该监测器的位置信息。
8.一种区域能见度监视预测方法，其采用如权利要求1至7任一所述的区域能见度监视预测系统，其特征在于，包括如下步骤：
数据获取步骤：设置在被测区域不同位置的监测器分别检测该位置的能见度信息和空气流动信息；
数据传输步骤：所述监测器将所述能见度信息和空气流动信息传送到数据网络；以及，
处理预测步骤：与所述数据网络相连接的数据处理中心，根据各个所述监测器所获得的能见度信息和空气流动信息，处理以预测出该区域的能见度情况；
所述数据获取步骤中，所述监测器还获取该位置的温度信息和湿度数据；
所述数据传输步骤中，所述监测器将所述温度信息和湿度数据传送到数据网络；
所述处理预测步骤中，所述数据处理中心还结合所述温度信息、湿度数据、能见度信息和空气流动信息，判断是否存在霾、尘或雾，以及，根据能见度、温度和湿度来区分是雾还是霾或烟尘。
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