CN108826155A - 街道照明装置及系统 - Google Patents

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CN108826155A CN201810453898.6A CN201810453898A CN108826155A CN 108826155 A CN108826155 A CN 108826155A CN 201810453898 A CN201810453898 A CN 201810453898A CN 108826155 A CN108826155 A CN 108826155A
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陈智慧
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Abstract

本发明公开了一种街道照明装置及系统，涉及智慧城市技术领域。所述装置包括灯杆主体，还包括位于灯杆主体上的自动调节亮度模块、导航模块、报警急救模块以及控制模块，所述自动调节亮度模块与所述控制模块的信号输入端连接，LED灯与所述控制模块的控制输出端连接，所述报警急救模块与所述控制模块双向连接，导航模块与所述控制模块双向连接，用于接收智能终端发送的无线信号并将存储在控制模块中的信息传送给智能终端，并向远端发送相应的信息。所述装置具有结构简单、功能丰富、设计人性化、非常符合当前城市生活需求的特点。

Description

街道照明装置及系统
技术领域
本发明涉及智慧城市技术领域，尤其涉及一种街道照明装置及系统。
背景技术
随着科学技术和网络技术的发展，“智慧城市”这一概念被提出。“智慧城市”是指一种新一代信息技术支撑、知识社会创新2.0环境下的城市形态，通过物联网、云计算等新一代信息技术，实现全面感知、泛在互联、智能融合的应用创新。与此同时，LED路灯技术得到了快速的发展，产品覆盖面积也日趋广泛，在城市中比较常见。但就目前来说，全国大部分城市的街道照明系统仍采用传统的控制模式，即每盏路灯由每台箱变或配电柜独立时钟控制，无法做到精确的统一控制和管理。此外目前的街道照明系统功能性不足，人性化程度也不高，白白浪费了路灯所占的空间和能源。因此对街道照明系统进行升级改造，丰富其使用功能，提高其管理效率，是该产品的未来发展趋势。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何提供一种结构简单、功能丰富、设计人性化、非常符合当前城市生活需求的街道照明装置及系统。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种街道照明装置，包括灯杆主体，其特征在于：还包括位于灯杆主体上的自动调节亮度模块、导航模块、报警急救模块以及控制模块，所述自动调节亮度模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离，LED灯与所述控制模块的控制输出端连接，所述控制模块用于根据所述自动调节亮度模块感知的信息控制所述LED灯调节亮度；所述报警急救模块与所述控制模块双向连接，用于接收报警触发信号并采集人脸信息以及发出报警信号，所述控制模块用于根据报警急救模块接收的报警触发信号控制报警急救模块发出报警信号并根据采集的人脸信息进行人脸识别；导航模块与所述控制模块双向连接，用于接收智能终端发送的无线信号并将存储在控制模块中的信息传送给智能终端，并向远端发送相应的信息。
进一步的技术方案在于：所述自动调节亮度模块包括LED灯、传感器模块以及光伏电池模块，所述传感器模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离信息，所述光伏电池模块在所述控制模块的控制下为所述街道照明装置中需要供电的模块提供工作电源，所述LED灯的控制端与所述控制模块的输出端连接，所述控制模块用于根据传感器模块感应的不同的外界环境来自动调节LED灯的亮度。
进一步的技术方案在于：所述传感器模块包括双通道光线感应传感器、红外传感器以及模数转换模块，所述双通道光线感应传感器以及红外传感器与所述模数转换模块的信号输入端连接，所述模数转换模块的信号输出端与所述控制模块的信号输入端连接。
进一步的技术方案在于：所述报警急救模块包括监控装置、语音装置、报警急救按钮以及声源定位装置，所述报警急救按钮安装在路灯主体离地面1米～1.5米的位置上，与所述控制模块的信号输入端连接，所述语音装置与所述控制模块双向连接，用于输出语音信号并拾取语音信号；所述监控装置与所述控制模块的信号输入端连接，用于采集人脸的图像信息；所述声源定位装置与所述控制模块的信号输入端连接，用于检测目标发出的声音信号并进行定位；当报警急救按钮被按下时，控制模块控制物联网信息接收/发送单元向远端自动发射报警急救信号，并上传路灯的路段号和路灯编号，并控制LED灯以一定频率进行闪烁，持续时间为5～10分钟，用来确定位置。
进一步的技术方案在于：所述监控装置包括红外人脸识别系统，所述红外人脸识别系统包括红外摄像头以及内置的人脸识别软件，所述人脸识别软件，所述人脸识别软件包括：
图像预处理模块：用于首先对红外摄像头采集的图像进行预处理；
人脸检测算法模块：将人脸图像用矩形框出来，实现人脸的识别；
人脸处理模块：首先使用图像处理方法去除干扰，然后使用系统自带的眼睛识别功能定位眼睛的位置，以眼睛为坐标裁剪人脸图片；
特征提取模块：利用三种特征提取算法分别提取图片的SIFT,HOG和LTP特征，然后利用特征融合算法得到一种新的特征；
识别结果输出模块：当从数据库中读取图像时，将显示与之最匹配的另一张图像。
进一步的技术方案在于：所述语音装置为实时双向通讯语音装置，用于使求救者与监控中心的工作人员进行实时对话，来确定现场的具体情况。
进一步的技术方案在于：所述声源定位装置包括基于研华PCL-818HG数据采集卡的电阻声源定位装置。
进一步的技术方案在于：所述的导航模块包括物联网信息接收/发射单元以及内置的路灯站点导航软件，物联网信息接收/发射单元被安装在路灯主体的顶端，通过蓝牙4.0BLE技术与导航软件进行通信；
所述导航模块运行过程如下所述：
通过GPS建立路灯站点信息库，来确定各个照明装置的位置信息，将其导入到路灯站点导航软件中；
将物联网信息接收/发射单元的传输范围被固定在照明装置周围3米～5米处；
当行人走进信号传输范围内时，携带的移动设备上的蓝牙4.0自动与其匹配，并以每秒3Mb的速度传输数据；
在接收到传输数据后，移动设备上的导航软件以文字或语音的形式来告知行人所在的位置信息。
进一步的技术方案在于：算法的分析对象是历史人流量信息，采用方差分析和最大期望算法，计算各个时间点的预测人流量；设时间段为因素α，一周内的不同周数为因素β，其中，
yijk表示因素α、β在第i、j个水平状态下第k个样本观测值；假定
yijk～N(μij,σ2)，回归模型的定义是:
yijk＝μ+αi+βj+(αβ)ij+eijk,eijk～N(0,σ2)
其中各eijk相互独立；αi,βj表示因素α、β对实验指标所起的作用；(αβ)ij表示因素αi与βj对实验指标的交互效应；所述最大期望算法分为两步，E步求期望，M步求极大化；不断重复E步和M步，迭代计算人流量的最大似然估计，得到所需的人流量预测值。
本发明还公开了一种街道照明系统，其特征在于：所述包括所述的街道照明装置，还包括物联网服务器以及监控中心，所述街道照明装置与所述物联网服务器之间通过无线网络进行双向数据交互，所述物联网服务器与所述监控中心之间通过无线网络进行双向数据交互。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明所述照明装置的功能更加丰富完善，结构更加合理，设计也更人性化。在自动调节亮度方面，所使用的传感器模块比起一般的传感器反应更加灵敏准确，可以实时有效地判断出是否有车辆或人经过，从而调节路灯的亮度。此外又因为与物联网相连接，监控中心的工作人员可以根据外界环境的具体情况来调节路灯的亮度，两两相结合下，既可以减轻工作人员的工作强度，又能够达到节约能源的目的。
在报警急救方面，与以往的监控系统相比，本发明的监控系统采用的是近红外人脸识别系统，该系统具有非常优秀的事后跟踪能力，它能够在按下报警按钮的瞬间记录并且保存目标人物的人脸图像，并在视频区显示与之最匹配的标签信息。安装的语音装置也不同于以往的单向语音装置，是可以双向通话的，可以使监控中心的工作人员更加清楚具体地把握现场情况。此外，为了防止求救人可能来不及或没有机会按下报警按钮的情况出现，本发明在该系统中又添加了声源定位装置，它可以在有异常情况发生时，检测到目标发出的声音信号进行定位，计算出声源目标位置，调节摄像头进行跟踪监控，对移动声源目标监视，同时对监控中心的工作人员发出警告并启用录像功能，这样不仅可以使监控人员的工作强度降低，排除人为失误等因素，还可以实现数据的有效存储，只针对发生情况时进行图像数据采集。
在导航方面，本发明的导航模块可以更方便快捷地为行人提供位置信息，又因为采用的是蓝牙低耗能技术，因此只需耗费很少的能源便能工作很长一段时间，大大减少了能源的浪费。
在算法方面，本发明采用的是方差分析和最大期望算法，方差分析通过对分组数据进行分析，检验在一定假设条件下各组均值是否相等，由此判断因素的各个水平状态对试验指标是否显著影响，从而筛选出对试验指标起重要作用的因素。最大期望算法是一种求最大似然估计的迭代算法，通过多次的迭代，循环直至满足某个收敛条件，使得模型的参数逐渐逼近真实参数。本发明利用方差分析筛选出对历史人流量影响最大的因素，再通过最大期望算法计算出一个最接近实际观测的人流量估计值，预测出今日每个时间段的人流量数据，从而设计照明方案以达到最佳照明模式，有效降低能耗。
这些方面的改进使整个街道照明系统更加人性化，实用性更强，功能也更加丰富多样化。本发明为城市生活提供了极大的便利，并且在减少犯罪事件的发生、减轻交通压力、节能减排等方面有着重要的作用。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例所述照明装置的结构示意图；
图2是本发明实施例中人脸识别过程流程图；
图3是本发明实施例所述系统的原理框图；
其中：1、导航模块；2、自动调节亮度模块；3、报警急救模块；4、LED灯；5、监控装置；6、语音装置；7、报警急救按钮；8、灯杆主体；9、物联网信息接收/发射单元。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，本发明实施例公开了一种街道照明装置，包括灯杆主体，还包括位于灯杆主体上的自动调节亮度模块、导航模块、报警急救模块以及控制模块。所述自动调节亮度模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离，LED灯与所述控制模块的控制输出端连接，所述控制模块用于根据所述自动调节亮度模块感知的信息控制所述LED灯调节亮度；所述报警急救模块与所述控制模块双向连接，用于接收报警触发信号并采集人脸信息以及发出报警信号，所述控制模块用于根据报警急救模块接收的报警触发信号控制报警急救模块发出报警信号并根据采集的人脸信息进行人脸识别；导航模块与所述控制模块双向连接，用于接收智能终端发送的无线信号并将存储在控制模块中的信息传送给智能终端，并向远端发送相应的信息。如图3所示，本发明还公开了一种街道照明系统，包括若干个街道照明装置，通过物联网将分布在街道不同位置的街道照明装置整合起来。
所述自动调节亮度模块2主要包括LED灯4、传感器模块以及光伏电池模块等，所述传感器模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离信息，所述光伏电池模块在所述控制模块的控制下为所述街道照明装置中需要供电的模块提供工作电源，所述LED灯的控制端与所述控制模块的输出端连接，所述控制模块用于根据传感器模块感应的不同的外界环境来自动调节LED灯的亮度，以达到节约能源的目的。
传感器模块是一种光线+距离+红外三合一传感器，它集成了环境光检测、距离传感器检测和用于接近检测的红外传感器三个主要模块，能有效采集环境光强度，判断物体靠近和远离；该模块主要由双通道光线感应传感器、红外传感器以及模数转换模块以及可编程模块等部分。双通道光线感应传感器通过两颗光电二极管感应外部环境光的亮度，红外传感器则可发出红外光线，并通过CH1通道接收被遮挡后反射回来的光线来判断物体的接近，模数转换模块则将接收的光电信号、红外光转换成为数字信号，可编程模块则主要是内部寄存器设置，生成各种数据状态及中断的输出等；
该传感器模块集成了两颗光电二极管作为接收光源，具有接近人眼的快速响应，可编程模拟增益，宽动态范围，高灵敏度，可有效滤除红外及50Hz-60Hz的干扰光源等优点，并且适应于各种高亮与黑暗的环境，能有效检测物体的靠近与远离，来自动调节LED灯光的亮度，来适用于不同的情况，达到节约能源的作用。
所述的报警急救模块3包括监控装置5、语音装置6、报警急救按钮7以及声源定位装置等，报警急救按钮7安装在路灯主体8离地面1米～1.5米的位置上，当报警急救按钮7被按下时，该装置装置会自动发射报警急救信号，并上传路灯的路段号和路灯编号，此外该路灯会自动以1秒1闪的频率进行闪烁，持续时间为5～10分钟，用来确定位置；
所述监控装置5采用的是近红外人脸识别系统，该系统具有非常优秀的事后跟踪能力，它能够在按下报警按钮的瞬间记录并且保存目标人物的人脸图像，并在视频区显示与之最匹配的标签信息；
所述近红外人脸识别系统过程如图2所示：
图像预处理，首先对红外摄像头中的图像进行预处理等操作，比如将彩色图片转换为灰度图等，然后采用去噪声等方法，减少噪声对图片的影响；
人脸检测算法。利用该系统自带的识别算法，实现人脸的识别，将人脸图像用矩形框出来，当检测出人脸才能进行下一步的识别工作，否则不做其它操作；
人脸处理，首先使用图像处理方法去除干扰，然后使用系统自带的眼睛识别功能定位眼睛的位置，以眼睛为坐标裁剪人脸图片，为了跟数据库里面的图片统一，我们将人脸图片裁剪成128X 128大小
特征提取，利用三种特征提取算法分别提取图片的SIFT,HOG和LTP特征，然后利用特征融合算法得到一种新的特征；
识别结果输出，当从数据库中读取图像时，将显示与之最匹配的另一张图像。当使用摄像头采集照片时，在视频区显示与之最匹配的标签信息(人名或者编号)。
所述语音装置6为实时双向通讯语音装置，可以使受害人与监控中心的工作人员进行实时对话，来确定现场的具体情况。
所述声源定位装置是一种基于研华PCL-818HG数据采集卡的电阻声源定位系统，它可以在有异常情况发生时，检测到目标发出的声音信号进行定位，计算出声源目标位置，调节摄像头进行跟踪监控，对移动声源目标监视，同时对监控中心的工作人员发出警告并启用录像功能，这样不仅可以使监控人员的工作强度降低，排除人为失误等因素，还可以实现数据的有效存储，只针对发生情况时进行图像数据采集。
所述的导航模块包括物联网信息接收/发射单元和一款路灯站点导航软件，物联网信息接收/发射单元被安装在路灯主体的顶端，通过蓝牙4.0BLE技术与导航软件进行通信；
所述导航系统的导航方法如下所述：
通过GPS建立路灯站点信息库，来确定各个路灯单元的位置信息，将其导入到路灯站点导航软件中；
将物联网信息接收/发射单元安装在路灯单元的顶端位置，以4.0GHz的固定频率发射信号，为了达到安全与功耗的平衡，传输范围被固定在路灯周围3～5米处；
当行人走进信号传输范围内，携带的移动设备上的蓝牙4.0会自动与其匹配，并以每秒3Mb的速度传输数据；
在接收到传输数据后，移动设备上的导航软件则会以文字或语音的形式来告知行人所在的位置信息。
选取一条街道作为LED路灯的安装地点，以相同间隔安装20个LED路灯，智能服务器安装在街道中心点，保证每个LED路灯能够接收到智能服务器的WiFi信号。其中离道路路口最近的一个LED路灯装有红外摄像机，红外摄像机用于采集人流量信息，工作时间以30分钟为一个单位，每间隔30分钟向智能服务器传输一次单位时间内人流量信息。
交互作用双因素方差分析：
为了设定一天时间内不同时间段的光照强度，必须采用一种方法确定不同时间段人流量的相似特征，本发明采用了具有交互作用的双因素方差分析。方差分析是数理统计中一个重要的研究方向，也是社会实践和科学研究中分析数据的重要工具，通过对分组数据进行分析，检验在一定假设条件下各组均值是否相等，由此判断因素的各个水平状态对试验指标是否显著影响，从而筛选出对试验指标起重要作用的因素。
考虑时间段和一周内不同日子对人流量的影响，设时间段为因素α，一周内的不同周数为因素β，其中，
数据结构如上表所示，其中yijk表示因素α、β在第i、j个水平状态下第k个样本观测值；假定yijk～N(μij,σ2)，回归模型的定义是:
yijk＝μ+αi+βj+(αβ)ij+eijk,eijk～N(0,σ2)
其中各eijk相互独立；αi,βj表示因素α、β对实验指标所起的作用；(αβ)ij表示因素αi与βj对实验指标的交互效应；
可通过以下方程计算出F值，以此来判断样本中因素的相关性。
其中
检验假设的拒绝域为
Fβ＞F1-p(i-1，ij(k-1))
Fα×β＞((i-1)(j-1)，ij(k-1))
当Fβ的值小于给定p时的查分表(F分布表)，则原定假设在拒绝域外，认为假设HO:μ1＝μ2＝…＝μj成立，因素β对人流量影响不大。若有特殊的日子(节日等)影响模型，则Fβ会大于给定的F值，此时原定假设在拒绝域内，则需要剔除特殊日子的数据，在进行数据分析。
Fα×β用于判断因素αβ交互作用对人流量的影响，通常情况下Fα×β会在拒绝域之内，因素αβ交互作用对人流量影响比较显著，当Fα×β在拒绝域之外时可以认定实验模型出现错误，数据采集部分发生故障。
方差分析步骤结束后，我们可以获得n组数据，其中，各组之间以时间段点划分，每组中的数据之间认为是等价的。
最大期望算法：
EM算法也称最大期望算法，是一种求最大似然估计的迭代算法，通过多次的迭代，循环直至满足某个收敛条件，使得模型的参数逐渐逼近真实参数。
求L(θ)＝logP(Y|θ)的极大似然估计值的迭代步骤分为两步：
E步：求期望；M步：求极大化。一般步骤输入：变量数据为Y，隐变量数据为Z，联合分布P(Y,Z|θ)；输出：模型参数θ。
E步：记θ(i)为第i次迭代的估计值，在第i+1次迭代的E步，计算Q(θ,θ(i))＝E(log(P(Y,Z|θ)|Y,θ(i)))
M步：θ(i+1)＝argmaxQ(θ,θ(i))
重复E步和M步直至收敛。
使用EM算法对方差分析得到的n组数据进行估计，不断重复E步和M步，迭代计算得到n组历史人流量的最大似然估计，即n组当日人流量的预测值。n组中每组预测值对应的时间段都不相同，以30分钟为间隔连续排列，连续排列的预测值构成当日每个时间点的预测人流量。
照明方案设计：
结合数据分析计算出的人流量预测值，根据路灯亮度照明方案设计为A、B、C、D四个等级的照明方案，规定LED路灯额定输出时为100％照明亮度。
照明方案如下：
方案A:30分钟内人流量大于100时，对应的照明照度等级等于额定输出。
方案B:30分钟内人流量小于100大于50时，对应的照明照度等级为额定输出的80％。
方案C:30分钟内人流量小于50大于15时，对应的照明照度等级为额定输出的50％。
方案D:30分钟内人流量小于15时，对应的照明照度等级为额定输出的30％。
日落日出时间决定LED路灯的开启和关闭时间，根据人流量预测值和天气情况，照明方案每间隔30分钟改变一次。当出现恶劣天气例如大雨、大雪、雾霾时，照明方案从原照明等级上调一级，保障居民的出行安全。当街道上发生例如车祸等紧急情况时，路人可以用手机连接智能服务器的WiFi，利用手机临时调整LED路灯照明方案，提高LED路灯的输出功率便于事故现场处理。节假日来临或者部分地区有夜间活动时，城市路灯系统管理人员可通过互联网控制城市中所有路灯局域网和指定位置的路灯局域网。
与现有的技术相比，本发明的功能更加丰富完善，结构更加合理，设计也更人性化。在自动调节亮度方面，所使用的传感器模块比起一般的传感器反应更加灵敏准确，可以实时有效地判断出是否有车辆或人经过，从而调节路灯的亮度。此外又因为与物联网相连接，监控中心的工作人员可以根据外界环境的具体情况来调节路灯的亮度，两两相结合下，既可以减轻工作人员的工作强度，又能够达到节约能源的目的。
在报警急救方面，与以往的监控系统相比，本发明的监控系统采用的是近红外人脸识别系统，该系统具有非常优秀的事后跟踪能力，它能够按下报警按钮的瞬间记录并且保存目标人物的人脸图像，并在视频区显示与之最匹配的标签信息。安装的语音装置7不也同于以往的单向语音装置，是可以双向通话的，可以使监控中心的工作人员更加清楚具体地把握现场情况。此外，为了防止受害人可能来不及或没有机会按下报警按钮的情况出现，本发明在该系统中又添加了声源定位系统，它可以在有异常情况发生时，检测到目标发出的声音信号进行定位，计算出声源目标位置，调节摄像头进行跟踪监控，对移动声源目标监视，同时对监控中心的工作人员发出警告并启用录像功能，这样不仅可以使监控人员的工作强度降低，排除人为失误等因素，还可以实现数据的有效存储，只针对发生情况时进行图像数据采集。
在导航方面，本发明的导航系统1可以更方便快捷地为行人提供位置信息，又因为采用的是蓝牙低耗能技术，因此只需耗费很少的能源便能工作很长一段时间，大大减少了能源的浪费。
在算法方面，本发明采用的是方差分析和最大期望算法，方差分析通过对分组数据进行分析，检验在一定假设条件下各组均值是否相等，由此判断因素的各个水平状态对试验指标是否显著影响，从而筛选出对试验指标起重要作用的因素。最大期望算法是一种求最大似然估计的迭代算法，通过多次的迭代，循环直至满足某个收敛条件，使得模型的参数逐渐逼近真实参数。本发明利用方差分析筛选出对历史人流量影响最大的因素，再通过最大期望算法计算出一个最接近实际观测的人流量估计值，预测出今日每个时间段的人流量数据，从而设计照明方案以达到最佳照明模式，有效降低能耗。
这些方面的改进使整个街道照明系统更加人性化，实用性更强，功能也更加丰富多样化。本发明为城市生活提供了极大的便利，并且在减少犯罪事件的发生、减轻交通压力、节能减排等方面有着重要的作用。

Claims (10)

1.一种街道照明装置，包括灯杆主体，其特征在于：还包括位于灯杆主体上的自动调节亮度模块、导航模块、报警急救模块以及控制模块，所述自动调节亮度模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离，LED灯与所述控制模块的控制输出端连接，所述控制模块用于根据所述自动调节亮度模块感知的信息控制所述LED灯调节亮度；所述报警急救模块与所述控制模块双向连接，用于接收报警触发信号并采集人脸信息以及发出报警信号，所述控制模块用于根据报警急救模块接收的报警触发信号控制报警急救模块发出报警信号并根据采集的人脸信息进行人脸识别；导航模块与所述控制模块双向连接，用于接收智能终端发送的无线信号并将存储在控制模块中的信息传送给智能终端，并向远端发送相应的信息。
2.如权利要求1所述的街道照明装置，其特征在于：所述自动调节亮度模块包括LED灯、传感器模块以及光伏电池模块，所述传感器模块与所述控制模块的信号输入端连接，用于于感应环境的光照信息以及车辆或行人到路灯的距离信息，所述光伏电池模块在所述控制模块的控制下为所述街道照明装置中需要供电的模块提供工作电源，所述LED灯的控制端与所述控制模块的输出端连接，所述控制模块用于根据传感器模块感应的不同的外界环境来自动调节LED灯的亮度。
3.如权利要求2所述的街道照明装置，其特征在于：所述传感器模块包括双通道光线感应传感器、红外传感器以及模数转换模块，所述双通道光线感应传感器以及红外传感器与所述模数转换模块的信号输入端连接，所述模数转换模块的信号输出端与所述控制模块的信号输入端连接。
4.如权利要求1所述的街道照明装置，其特征在于：所述报警急救模块包括监控装置、语音装置、报警急救按钮以及声源定位装置，所述报警急救按钮安装在路灯主体离地面1米～1.5米的位置上，与所述控制模块的信号输入端连接，所述语音装置与所述控制模块双向连接，用于输出语音信号并拾取语音信号；所述监控装置与所述控制模块的信号输入端连接，用于采集人脸的图像信息；所述声源定位装置与所述控制模块的信号输入端连接，用于检测目标发出的声音信号并进行定位；当报警急救按钮被按下时，控制模块控制物联网信息接收/发送单元向远端自动发射报警急救信号，并上传路灯的路段号和路灯编号，并控制LED灯以一定频率进行闪烁，持续时间为5～10分钟，用来确定位置。
5.如权利要求1所述的街道照明装置，其特征在于：所述监控装置包括红外人脸识别系统，所述红外人脸识别系统包括红外摄像头以及内置的人脸识别软件，所述人脸识别软件，所述人脸识别软件包括：
图像预处理模块：用于首先对红外摄像头采集的图像进行预处理；
人脸检测算法模块：将人脸图像用矩形框出来，实现人脸的识别；
人脸处理模块：首先使用图像处理方法去除干扰，然后使用系统自带的眼睛识别功能定位眼睛的位置，以眼睛为坐标裁剪人脸图片；
特征提取模块：利用三种特征提取算法分别提取图片的SIFT,HOG和LTP特征，然后利用特征融合算法得到一种新的特征；
识别结果输出模块：当从数据库中读取图像时，将显示与之最匹配的另一张图像。
6.如权利要求4所述的街道照明装置，其特征在于：所述语音装置为实时双向通讯语音装置，用于使求救者与监控中心的工作人员进行实时对话，来确定现场的具体情况。
7.如权利要求4所述的街道照明装置，其特征在于：所述声源定位装置包括基于研华PCL-818HG数据采集卡的电阻声源定位装置。
8.如权利要求1所述的街道照明装置，其特征在于：所述的导航模块包括物联网信息接收/发射单元以及内置的路灯站点导航软件，物联网信息接收/发射单元被安装在路灯主体的顶端，通过蓝牙4.0BLE技术与导航软件进行通信；
所述导航模块运行过程如下所述：
通过GPS建立路灯站点信息库，来确定各个照明装置的位置信息，将其导入到路灯站点导航软件中；
将物联网信息接收/发射单元的传输范围被固定在照明装置周围3米～5米处；
当行人走进信号传输范围内时，携带的移动设备上的蓝牙4.0自动与其匹配，并以每秒3Mb的速度传输数据；
在接收到传输数据后，移动设备上的导航软件以文字或语音的形式来告知行人所在的位置信息。
9.如权利要求1所述的街道照明装置，其特征在于：算法的分析对象是历史人流量信息，采用方差分析和最大期望算法，计算各个时间点的预测人流量；设时间段为因素α，一周内的不同周数为因素β，其中，
yijk表示因素α、β在第i、j个水平状态下第k个样本观测值；假定yijk～N(μij,σ2)，回归模型的定义是:
yijk＝μ+αi+βj+(αβ)ij+eijk,eijk～N(0,σ2)
其中各eijk相互独立；αi,βj表示因素α、β对实验指标所起的作用；(αβ)ij表示因素αi与βj对实验指标的交互效应；所述最大期望算法分为两步，E步求期望，M步求极大化；不断重复E步和M步，迭代计算人流量的最大似然估计，得到所需的人流量预测值。
10.一种街道照明系统，其特征在于：所述包括若干个如权利要求1-9中任意一项所述的街道照明装置，还包括物联网服务器以及监控中心，所述街道照明装置与所述物联网服务器之间通过无线网络进行双向数据交互，所述物联网服务器与所述监控中心之间通过无线网络进行双向数据交互。
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