CN110046612A - 一种道路团雾状态参数监测系统及其方法 - Google Patents

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颜瑨
刘硕
朱思达
刘朋
胡晓明
戴建国
张载梅
夏晶晶
徐礼超
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Abstract

本发明公开了一种道路团雾状态参数监测系统及其方法，该系统具有车载无人机、无人机控制系统和车载处理系统，并基于图像处理技术判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区；当无人机进入团雾区时，控制无人机以超过车辆行驶速度的速度档位通过团雾路段，并记录速度和以该档位飞行的时间，同步检测并记录团雾区的区域感应风速；当无人机离开团雾区时，根据采集的数据计算团雾漂移速度、团雾内道路长度、团雾迫车距离和迫车时间。从而能够完成对车辆行驶路线上的团雾状态参数的监测并及时预警，提高道路交通安全性。

Description

一种道路团雾状态参数监测系统及其方法
技术领域
本发明属于道路交通安全技术领域，具体涉及一种道路团雾状态参数监测系统及其方法。
背景技术
团雾是由于夜间地面辐射冷却，直接使贴近路面的气层变冷而形成的雾。高速公路上团雾生消变化快易导致能见度的突然变化，这一现象对高速公路交通安全产生极大的危害，极易酿成重大交通事故。
申请号为201810521823.7的中国专利公开了一种团雾识别及预警方法，该方法先提取视频图像中的运动目标，然后对运动目标的特征进行识别判断其是否为团雾，最后发布团雾预警信息。然而这种方法只能检测某一路段团雾状况，很难实现对高速公路整条路线的检测。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种道路团雾状态参数监测系统，该系统能够实时监测路段团雾信息，保障交通安全。
本发明的另一目的是提供一种道路团雾状态参数监测方法。
技术方案：本发明所述的一种道路团雾状态参数监测系统，其特征在于，包括车载无人机、无人机控制系统和车载处理系统；所述无人机控制系统设置于所述车载无人机上，无人机控制系统包括机载中心控制模块、实时拍摄模块、推进模块和风速检测模块；所述机载中心控制模块将接收到的无人机控制系统中各模块的数据传输给所述车载处理系统，并接收车载处理系统传输的命令用以控制无人机控制系统中各模块工作；所述实时拍摄模块拍摄车辆前方道路实时图片，并将图片传输给机载中心控制模块；所述推进模块根据机载中心控制模块的指令，控制无人机按照不同速度档位飞行；所述风速检测模块检测实时风速，并将数据传输给机载中心控制模块；所述车载处理系统包括车载中心控制模块、图像对比检测模块和车载信息处理模块；其中，所述图像对比检测模块筛选道路实时图片，根据筛选的前后两张连续图片的清晰度变化判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区，并将结果传输给车载中心控制模块；所述车载中心控制模块控制无人机释放及回收，接收机载中心控制模块传输的数据和图像对比检测模块的判断结果，根据判断结果向机载中心控制模块发送命令，并将接收的数据传输给车载信息处理模块；所述车载信息处理模块根据接收的数据计算团雾内道路长度、团雾漂移速度、团雾迫车距离和迫车时间。
进一步的，所述无人机控制系统还包括GPS导航模块，所述GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线，并根据无人机和车辆的实时位置控制无人机返航回收。
所述无人机控制系统还包括气压传感模块，所述气压传感模块设置在所述车载无人机的机身内，气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
所述车载处理系统还包括车载预警模块，所述车载预警模块接收车载信息处理模块计算的团雾内道路长度、团雾漂移速度、团雾迫车距离和迫车时间，并进行预警。
对应于上述系统，本发明所述的一种道路团雾状态参数监测方法采用的技术方案，包括如下步骤：
(1)释放并控制车载无人机按照车辆规划行驶路线在车辆前方飞行，并拍摄道路实时图片；
(2)根据图片的亮度对道路实时图片进行筛选，并根据筛选后的前后两张相连图片的清晰度变化，判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区；
(3)当无人机进入团雾区时，控制无人机以超过车辆行驶速度的速度档位通过团雾路段，并记录速度和以该档位飞行的时间，同步检测并记录团雾区的区域感应风速；
(4)当无人机离开团雾区时，根据采集的数据计算团雾漂移速度、团雾内道路长度、团雾迫车距离和迫车时间。
其中，所述步骤(2)中，提取前后两张相连图片的道路中心线特征参数，对比前一张与后一张图片的清晰度变化，记变化值为ΔD，若ΔD大于设定阈值K，则判断前方路段出现团雾，若ΔD小于-K则判定无人机离开团雾区域；其中，阈值K由无雾区和能见度为200米的团雾区的清晰度变化值确定。
所述步骤(4)中，计算团雾漂移速度所采用的公式是：
其中，为团雾区域内平均感应风速，Vu为无人机在团雾区域内的飞行速度。
团雾内道路长度的计算方法是先计算团雾漂移距离Sf和无人机飞行距离Su，采用的公式是：
Sf＝Vf×tu
Su＝Vu×tu
然后计算团雾内道路的长度：
其中，tu是无人机在团雾区域内的飞行总时间。
计算团雾迫车时间所采用的公式是：
te＝(Vu-Vc)·tu/Vc-Vf
其中，te为团雾迫车时间，Vc为车辆的行驶速度。
计算团雾迫车距离所采用的公式是：
L＝(Vu-Vc)·tu
其中，L为团雾迫车距离。
有益效果：该监测系统具有车载无人机、无人机控制系统和车载处理系统，然后基于图像处理技术判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区；当无人机进入团雾区时，控制无人机以超过车辆行驶速度的速度档位通过团雾路段，并记录速度和以该档位飞行的时间，同步检测并记录团雾区的区域感应风速；当无人机离开团雾区时，根据采集的数据计算团雾漂移速度、团雾内道路长度、团雾迫车距离和迫车时间。从而能够完成对车辆行驶路线上的团雾状态参数的监测并及时预警，提高道路交通安全性。
附图说明
图1是本发明团雾区域识别流程图；
图2是本发明团雾飘移速度检测流程图；
图3是本发明团雾内道路长度检测流程图；
图4是本团雾迫车距离检测流程图。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明做进一步详细说明。
本实施例公开一种道路团雾状态参数监测系统，该系统包括车载无人机、无人机控制系统和车载处理系统。
其中，无人机控制系统包括机载中心控制模块、GPS导航模块、实时拍摄模块、推进模块、风速检测模块和气压传感模块。车载处理系统包括车载中心控制模块、图像对比检测模块和车载信息处理模块。
机载中心控制模块中设有机载无线传输器，可将各模块所得数据实时传输至车载处理系统，并可实时接收车载处理系统传输的命令，根据命令实时控制无人机控制系统各模块。
气压传感模块设置在无人机机身内，其中预设有飞行高度120米处的气压参数，气压传感器根据气压变化调整无人机飞行高度，是无人机保持工作高度飞行。
车载中心控制模块将车辆规划的行驶路线传输至无人机控制系统，GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线，当车辆行驶路线更改，车载中心控制模块将再次传输更改路线至无人机控制系统使GPS导航模块可实时调整。当无人机收到回收指令，GPS导航模块根据无人机和车辆实时位置控制无人机返航。
实时拍摄模块在无人机起飞后开始工作，拍摄车辆前方道路实时图片，并将图片传输给机载中心控制模块。
本实施例中假定高速公路的限速为80km/h，车辆在该公路中速度约为80km/h。推进模块中设置两个档位，分别为80km/h和120km/h。其中还设有120km/h挡计时器，记录以120km/h挡位工作的飞行时间，第一次以120km/h挡位工作的飞行时间记为t1、第二次记为t2、第三次记为t3…，以此类推并将所得数据传输至机载中心控制模块。无人机起飞后，机载中心控制模块控制推进模块以120km/h的速度档位飞行，无人机在短时间内加速至该速度后飞行约90秒，车辆在高速公路速度约为80km/h，此时车辆与无人机理论距离为1km，该过程记为起飞加速过程。起飞加速过程后，机载中心控制模块控制推进模块处于80km/h速度档位，并根据车载处理系统传输的命令实时控制推进模块的挡位变换。
风速检测模块设置于无人机机身上，其中设置风速传感器，可记录风速实时变化，当机载中心控制模块接收加速指令后，机载中心控制模块命令风速检测模块工作，风速检测模块记录感应风速并将记录数据实时传输至机载中心控制模块，当机载中心控制模块接收到恢复指令后，机载中心控制模块命令风速检测模块停止工作，并将所得数据传输至车载处理系统。
图像对比检测模块根据接收到的图片的亮度是否符合检测标准，筛选适合的图片进行对比检测，提取相连前后两张道路图片的道路中心线特征参数，对比前一张与后一张清晰度变化，记变化值为ΔD，若ΔD大于设定阈值K，则判断前方路段出现团雾，若ΔD小于-K则判定无人机离开团雾区域。图像对比检测模块将无人机进入、离开团雾区结果实时传输至车载中心控制模块。阈值K由无雾区和能见度为200米的团雾区的清晰度变化值确定。
若无人机遭遇团雾，则车载中心控制模块传输加速指令，无人机换120km/h档、风速检测模块工作，并将所得数据传输至车载信息处理模块。若无人机离开团雾，则车载中心控制模块传输恢复指令，无人机换80km/h档位、风速检测模块停止工作。若无人机未遭遇团雾，则车载中心控制模块不传输命令。车载信息处理模块根据所得信息求出团雾内道路长度、团雾飘移速度、团雾迫车距离和迫车时间，并将结果实时传输至车载预警系统。
本实施例中,无人机在团雾区域内的飞行速度Vu为120km/h，车辆行驶速度Vc为80km/h。因此，团雾漂移速度其中，为团雾区域内平均感应风速。
团雾内道路的长度
其中，tu是无人机在团雾区域内的飞行总时间，tu＝t1+t2+t3+...。
团雾迫车时间te＝(Vu-Vc)·tu/Vc-Vf＝(120-80)·tu/80-Vf
团雾迫车距离L＝(Vu-Vc)·tu＝(120-80)·tu。

Claims (10)

1.一种道路团雾状态参数监测系统，其特征在于，包括车载无人机、无人机控制系统和车载处理系统；所述无人机控制系统设置于所述车载无人机上，无人机控制系统包括机载中心控制模块、实时拍摄模块、推进模块和风速检测模块；
所述机载中心控制模块将接收到的无人机控制系统中各模块的数据传输给所述车载处理系统，并接收车载处理系统传输的命令用以控制无人机控制系统中各模块工作；
所述实时拍摄模块拍摄车辆前方道路实时图片，并将图片传输给机载中心控制模块；
所述推进模块根据机载中心控制模块的指令，控制无人机按照不同速度档位飞行；
所述风速检测模块检测实时风速，并将数据传输给机载中心控制模块；
所述车载处理系统包括车载中心控制模块、图像对比检测模块和车载信息处理模块；其中，
所述图像对比检测模块筛选道路实时图片，根据筛选的前后两张连续图片的清晰度变化判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区，并将结果传输给车载中心控制模块；
所述车载中心控制模块控制无人机释放及回收，接收机载中心控制模块传输的数据和图像对比检测模块的判断结果，根据判断结果向机载中心控制模块发送命令，并将接收的数据传输给车载信息处理模块；
所述车载信息处理模块根据接收的数据计算团雾内道路长度、团雾漂移速度、团雾迫车距离和迫车时间。
2.根据权利要求1所述的道路团雾状态参数监测系统，其特征在于，所述无人机控制系统还包括GPS导航模块，所述GPS导航模块根据车辆规划的行驶路线设定无人机工作航线，并根据无人机和车辆的实时位置控制无人机返航回收。
3.根据权利要求1所述的道路团雾状态参数监测系统，其特征在于，所述无人机控制系统还包括气压传感模块，所述气压传感模块设置在所述车载无人机的机身内，气压传感模块根据预设的气压参数和气压变化调整无人机飞行的高度。
4.根据权利要求1所述的道路团雾状态参数监测系统，其特征在于，所述车载处理系统还包括车载预警模块，所述车载预警模块接收车载信息处理模块计算的团雾内道路长度、团雾漂移速度、团雾迫车距离和迫车时间，并进行预警。
5.一种根据权利要求1-4任一项所述道路团雾状态参数监测系统的监测方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)释放并控制车载无人机按照车辆规划行驶路线在车辆前方飞行，并拍摄道路实时图片；
(2)根据图片的亮度对道路实时图片进行筛选，并根据筛选后的前后两张相连图片的清晰度变化，判断无人机是否进入团雾区或离开团雾区；
(3)当无人机进入团雾区时，控制无人机以超过车辆行驶速度的速度档位通过团雾路段，并记录速度和以该档位飞行的时间，同步检测并记录团雾区的区域感应风速；
(4)当无人机离开团雾区时，根据采集的数据计算团雾漂移速度、团雾内道路长度、团雾迫车距离和迫车时间。
6.根据权利要求5所述的监测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，提取前后两张相连图片的道路中心线特征参数，对比前一张与后一张图片的清晰度变化，记变化值为ΔD，若ΔD大于设定阈值K，则判断前方路段出现团雾，若ΔD小于-K则判定无人机离开团雾区域；其中，阈值K由无雾区和能见度为200米的团雾区的清晰度变化值确定。
7.根据权利要求5所述的监测方法，其特征在于，所述步骤(4)中，计算团雾漂移速度所采用的公式是：
其中，为团雾区域内平均感应风速，Vu为无人机在团雾区域内的飞行速度。
8.根据权利要求7所述的监测方法，其特征在于，团雾内道路长度的计算方法是先计算团雾漂移距离Sf和无人机飞行距离Su，采用的公式是：
Sf＝Vf×tu
Su＝Vu×tu
然后计算团雾内道路的长度：
其中，tu是无人机在团雾区域内的飞行总时间。
9.根据权利要求8所述的监测方法，其特征在于，计算团雾迫车时间所采用的公式是：
te＝(Vu-Vc)·tu/Vc-Vf
其中，te为团雾迫车时间，Vc为车辆的行驶速度。
10.根据权利要求9所述的监测方法，其特征在于，计算团雾迫车距离所采用的公式是：
L＝(Vu-Vc)·tu
其中，L为团雾迫车距离。
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