CN109696221A - 一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法，适用于城市路面积水深度监测。所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置包括太阳能光伏板、充电控制器、蓄电池组、中央处理和数据存储模块、通信模块、接触式传感器、非接触式传感器。所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法利用历史和实时数据，计算多传感器协同校准下各传感器监测值权重，然后通过动态加权求和，提高准确度。本发明基于窄带物联网，借助多传感器协同校准，能实现城市复杂室外工况下路面积水深度的精准实时测量，结合半实时图像，能实现道路积水动态实况的直观把握，系统适用于强降雨工况下城市道路积水监测、风险预警及调度决策支持。
Description
技术领域
本发明属于路面积水监测技术领域，尤其是涉及一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法。
背景技术
两方面因素直接导致了目前城市道路内涝积水问题趋于频繁严重。一是全球气候变化造成的短延时强降雨事件频发，城市单次降雨强度及强降雨频度都有了明显加大趋势。二是快速城市化进程引起的城市水文特性的显著变化，如城市下垫面透水系数下降，城市地下空间滞留与调蓄功能下降等，导致在同等降雨强度的情况下，道路内涝积水问题及其影响趋于严重。严重的城市道路内涝积水问题会给城市生产生活及人身财产安全带来极大的影响，已引起各地政府的高度重视，采取各种措施来提高应对雨水内涝灾害防范能力，实时路面积水在线监测是其中最重要的一环。
实时了解路面积水情况，一方面可以帮助人们合理安排出行时间和路线，避免对车辆造成损害，降低对人身安全造成的威胁，降低或避免积水带来的损失。另一方面，实时了解路面积水深度，可以协助城市养护人员及时抽排路面积水，降低路面积水险情，同时可以帮助交管部门及时调控车辆走向、疏导交通，减少交通事故和车辆涉水险情。
目前城市路面积水深度监测方式主要以单一监测手段为主。监测方式包括：电子水尺监测、超声水位监测、视频监测等。电子水尺监测方式误差较大，特别是小数值积水数据，如积水小于5厘米时，容易出现波动，且容易受外界污物、洒水、墙面渗流、潮湿、震动等干扰因素影响，由于其贴地安装，被物理损坏及被盗现象时有发生。超声水位监测方式有着精确度高、灵敏度高、微功耗等优点，但城市复杂室外工况下多有人车等不确定障碍物，于工况更简单的水文测验、水电厂、库区、湖泊、河道勘测和环境水域监测更为适用。视频监测法比较直观，但现有的通过视频分析智能获取城市路面积水深度面临视频背景复杂，同时受光照影响较大等问题。现有的单一手段监测分析方法都存在不同程度的准确度和精度不足等问题。尽管部分产品也考虑了多个监测传感器的组合，但还仅局限于传感器数据的采集阶段。
为解决上述问题，设计一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法，采集半实时的图像数据，实时的超声和电容液位计监测数据，通过摄像头、超声、电容液位计多传感器协同校准，测量更精准；基于推理分析，在一个监测装置出现故障时可以及时排除故障装置的干扰，并上报系统；并且其利用窄带物联网进行数据传输，能提供与云端大数据的接口，便于城市排水智慧化应用。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法，以实现城市排水的智能化管理。
为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：
一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置，包括太阳能光伏板(1)、充电控制器(2)、蓄电池组(3)、中央处理和数据存储模块(4)、通信模块(5)、接触式传感器(6)和非接触式传感器(7)；
太阳能光伏板(1)将太阳能转化为电能，输出电能到充电控制器(2)和蓄电池组(3)，充电控制器(2)和蓄电池组(3)分别负责电池的充放电控制和电能存储，由蓄电池组(3)对中央处理和数据存储模块(4)进行供电；
中央处理和数据存储模块(4)分别与充电控制器(2)、通信模块(5)、接触式传感器(6)及非接触式传感器(7)信号连接，分别对其进行控制，并进行数据收集、存储、转换实时传输；
接触式传感器(6)包括电容液位计，采集路面积水水位；非接触式传感器(7)包括摄像头和超声，分别采集图像和超声数据。
所述中央处理和数据存储模块(4)采用AVR ATmega128，其低功耗，接口丰富，利于扩展，支持移植，便于收集、存储、转换、传输实时的传感器监测数据。
所述通信模块(5)包括NB-IoT(5-a)和天线(5-b)，其中NB-IoT采用NB-IoT BC95，用于硬件与窄带物联网基站通信。
所述接触式传感器(6)包括电容液位计，采用TY-822，用于采集路面积水水位。
所述非接触式传感器(7)包括摄像头(7-a)和超声(7-b)，其中摄像头采用串口摄像头，超声采用NU85F30TR-1MD。
本发明采用一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，利用历史经验数据和实时监测数据，通过预先构造的逻辑计算多传感器协同校准下各传感器监测值权重，然后通过动态加权求和的方法求得监测结果，即：
wA+wB+wC＝1
其中，yA、yB、yC分别为电容液位计、超声、图像监测的监测结果，为协同校准后的监测结果，wA、wB、wC分别为电容液位计、超声和图像监测的权重。
此处协同校准的误差最小值为：
其中，dA，dB，dC分别为电容液位计、超声、图像监测的误差。
以电容液位计为例，假设要获取某个时刻t的路面积水深度，首先选取一个时间跨度t1到t2，其中，t1＝t-rA/2，t2＝t+rA/2，rA为电容液位计采样的时间跨度，在此时间跨度，采样vA1，vA2，vA3，......，vAnn个值后，取中值vAm作为时刻t的监测值。则电容液位计监测的误差dA应与采样的时间跨度rA、采样的频率fA、采样值标准差sA、以及该检测方式的精度CA有关。本文通过多组电容液位计、超声、图像监测值与实际值，得到电容液位计、超声、图像监测的误差dA，dB，dC最大值分别为DA，DB，DC。
实际值通过图像监测方法估算，并由相关人员通过图像读取电容液位计读数进行人为修正估算。通过摄像头传感器估算路面积水深度的具体步骤为：图像预处理，对监测场景照片进行图像去噪和归一化预处理；分割，数字分割提取场景中电容液位计读数尺上单个数字区域；特征描述，对上述分割提取的数字区域进行特征描述，生成样本训练矩阵；分类器学习，用k近邻分类器针对样本训练矩阵进行分类学习，得到分类模型；分类器数字识别，用训练得到的分类模型进行数字识别；后期处理，通过数字在图像中的位置信息得到路面的积水深度。
多传感器协同校准下各传感器监测值权重计算过程如下：协同校准时权重由误差决定，正常情况下电容液位计、超声和图像监测权重wA，wB，wC计算方式如下：
DA，DB，DC为通过多组电容液位计、超声、图像监测值与实际值之差，得到的电容液位计、超声、图像监测的误差dA，dB，dC最大值。
校准权重wA，wB，wC由电容液位计、超声、图像监测结果yA，yB，yC动态调节。对于各个监测值之差的绝对值|yA-yB|、|yA-yC|、|yB-yC|，由于：
|yA-yB|＝|yA-y+y-yB|≤|yA-y|+|yB-y|＝DA+DB
|yA-yC|＝|yA-y+y-yC|≤|yA-y|+|yC-y|＝DA+DC
|yB-yC|＝|yB-y+y-yC|≤|yB-y|+|yC-y|＝DB+DC
动态加权求和调整监测结果的过程如下：校准权重wA，wB，wC由电容液位计、超声、图像监测结果yA，yB，yC动态调节，
(1)若存在|yA-yC|＞DA+DC，|yA-yB|＞DA+DB且|yB-yC|≤DB+DC，则电容液位计监测故障是大概率事件，则协同校准中wA，wB，wC的权重分别为：
wA＝0
(2)若存在|yB-yC|＞DB+DC，|yB-yA|＞DB+DA，且|yA-yC|≤DA+DC，则超声监测故障是大概率事件，则协同校准中wA，wB，wC的权重分别为：
wB＝0
(3)若存在|yC-yA|＞DC+DA，|yC-yB|＞DC+DB，且|yA-yB|≤DA+DB，则图像监测故障是大概率事件，则协同校准中wA，wB，wC的权重分别为：
wC＝0
一旦发生(1)(2)(3)中的情况，说明有监测装置故障，此时上报系统提醒相关负责人员进行检查确认和报修装置。
相对于现有技术，本发明创造所述的多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法具有以下优势：
(1)本发明所述的多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法，1)通过多传感器(摄像头、超声、电容液位计)协同校准，测量更精准；2)基于概率算法的校准分析，在一个监测装置出现故障时可以及时排除故障装置的干扰，并上报系统；3)利用窄带物联网进行数据传输，能提供与云端大数据的接口，便于城市排水智慧化应用。
附图说明
图1为本发明创造实施例所述的多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置整体框图；
图2为本发明创造实施例所述的多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实例对本发明作进一步说明。
如图1和2所示，本发明一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置及方法，包括太阳能光伏板(1)，充电控制器(2)，蓄电池组(3)，中央处理和数据存储模块(4)，通信模块(5)，接触式传感器(6)，非接触式传感器(7)七部分；太阳能光伏板(1)与充电控制器(2)和蓄电池组(3)直接相连，蓄电池组(3)对中央处理和数据存储模块(4)相连进行供电，中央处理和数据存储模块(4)与其他功能模块(5)、(6)、(7)直接相连并对其进行控制。
窄带物联网的多传感器实时路面积水监测系统需要足够电源，使其在稳定状态下工作。AVR ATmega128中央微控制器和数据存储模块(4)需要100mW的功率输入或1.8～5.5V电压，20mA电流。窄带物联网通信模块NB-IoT(5-a)和天线(5-b)需要500mW的功率输入或3～4.2V的电压范围，安培率为0.2安培。超声波传感器模块需要600mW的功率输入或10～30V的范围和20mA的安培率，使传感器产生的声音频率为85千赫兹。电容式液位传感器模块需要600mW的功率输入或15-30V的范围和20mA的安培率。充电控制器(2)，蓄电池组(3)，将为微控制器供电，该电路将使用LM7809和LM7805电压调节器分别获得9V和5V的稳定输出电压，电流输出高达1.5A。该电路还具有为可充电电池充电的能力。在太阳能供电不足的情况下，电路将自动依赖电池，以便连续运行路面积水水位高度检测和网络数据传输。备用电池可持续5-7天。
超声波传感器的检测范围为2至350厘米，电容式液位传感器的检测范围为0至400厘米，在实际实施部署过程中，建议将系统放置在高度约为3至3.5米的杆上，并且不被遮盖，以免影响太阳能光伏板工作。
本发明的一般流程和结构使用输入(1)-过程(2)-输出(3)系统方法的描述所实现概念框架。该框架列出了系统在实施运行过程中的各种传感器、设备、电池状态输入信号采集，包括超声波传感器模拟信号，电容式液位传感器模拟信号，图像采集信号，电池电源电路状态信号，系统设备配置数据；在过程中，硬件对输入的原始信号进行分析、转换、打包，其中包括超声波距离信号与水位转换与时间窗误差减小算法，电容式模拟转水位信息与时间窗误差减小算法，多传感器水位协同校准算法，图像压缩算法，通信占空比与分包算法算法，水位、图像、设备状态融合网络应用层协议实现过程。输出的物联网网络水位、图像、设备状态融合数据包和上位机网络接口，用以向系统用户提供测量数据、监控和控制信息。反馈提供数据，作为对输入或处理活动进行更改的指导，从而修改输出以确保数据完整性，并有助于获得更好的结果。
所描述的实施例仅为本发明的实施例的一部分，不包含其他实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置，其特征在于：包括太阳能光伏板(1)、充电控制器(2)、蓄电池组(3)、中央处理和数据存储模块(4)、通信模块(5)、接触式传感器(6)和非接触式传感器(7)；太阳能光伏板(1)将太阳能转化为电能，输出电能到充电控制器(2)和蓄电池组(3)，充电控制器(2)和蓄电池组(3)分别负责电池的充放电控制和电能存储，由蓄电池组(3)对中央处理和数据存储模块(4)进行供电，中央处理和数据存储模块(4)分别与充电控制器(2)、通信模块(5)、接触式传感器(6)及非接触式传感器(7)信号连接，分别对其进行控制，并进行数据收集、存储、转换实时传输；接触式传感器(6)包括电容液位计，采集路面积水水位；非接触式传感器(7)包括摄像头和超声，分别采集路面图像和超声数据。
2.根据权利要求1所述一种基于推理分析算法的多传感器协同校准的-实时路面积水在线监测装置，其特征在于：所述通信模块(5)包括NB-IoT(5-a)和天线(5-b)，其中NB-IoT采用NB-IoT BC95。
3.一种基于上述权利要求1至权利要求2任一所述的多传感协同校准的实时路面积水在线监测装置的多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，其特征在于，利用历史经验数据和实时监测数据，通过预先构造的逻辑计算多传感器协同校准下各传感器监测值权重，然后通过动态加权求和的方法求得监测结果，即：
wA+wB+wC＝1
其中，yA、yB、yC分别为电容液位计、超声、图像监测的监测结果，为协同校准后的监测结果，wA、wB、wC分别为电容液位计、超声和图像监测的权重。
4.根据权利要求3所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，其特征在于，多传感器协同校准下各传感器监测值权重计算过程如下：协同校准时权重由误差决定，正常情况下电容液位计、超声和图像监测权重wA,wB,wC计算方式如下：
DA,DB,DC为通过多组电容液位计、超声、图像监测值与实际值之差，得到的电容液位计、超声、图像监测的误差dA,dB,dC最大值。
5.根据权利要求4所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，其特征在于，动态加权求和调整监测结果的过程如下：校准权重wA,wB,wC由电容液位计、超声、图像监测结果yA,yB,yC动态调节，若存在|yA-yC|>DA+DC,|yA-yB|>DA+DB且|yB-yC|≤DB+DC,则电容液位计监测故障是大概率事件，则协同校准中wA,wB,wC的权重分别为：
wA＝0
若存在|yB-yC|>DB+DC,|yB-yA|>DB+DA,且|yA-yC|≤DA+DC,则超声监测故障是大概率事件，则协同校准中wA,wB,wC的权重分别为：
wB＝0
若存在|yC-yA|>DC+DA,|yC-yB|>DC+DB,且|yA-yB|≤DA+DB,则图像监测故障是大概率事件，则协同校准中wA,wB,wC的权重分别为：
wC＝0。
6.根据权利要求4所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，其特征在于，实际值通过图像监测方法估算，并由相关人员通过图像读取电容液位计读数进行人为修正估算。
7.根据权利要求6所述一种多传感协同校准的实时路面积水在线监测方法，其特征在于，实际值估算过程包括以下步骤：
图像预处理，对监测场景照片进行图像去噪和归一化预处理；
分割，数字分割提取场景中电容液位计读数尺上单个数字区域；
特征描述，对上述分割提取的数字区域进行特征描述，生成样本训练矩阵；
分类器学习，用k近邻分类器针对样本训练矩阵进行分类学习，得到分类模型；
分类器数字识别，用训练得到的分类模型进行数字识别；
后期处理，通过数字在图像中的位置信息得到路面的积水深度。
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