CN110853351A - 一种智能道路环境中的监测系统 - Google Patents

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莫毓昌
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Abstract

本发明公开了一种智能道路环境中的监测系统，涉及道路监控技术领域。该智能道路环境中的监测系统，包括数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡，CPU影像卡采用CUDA作为运算平台，数据处理模块采用雾技术对数据进行处理。该智能道路环境中的监测系统，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于驾驶者而言，系统可以为驾驶者制定最佳路线，给驾驶者提供一个事先指定的目的地的导航，同时通知驾驶者在路上可能遇到的风险（从而增加道路交通安全），同时可以在驾驶者不知道去哪时提供目的地的建议。

Description

一种智能道路环境中的监测系统
技术领域
本发明涉及道路监控技术领域，具体为一种智能道路环境中的监测系统。
背景技术
第四次工业革命将大量的信息物理系统的大量采用定义为产品加工(4.0工业）和人类过程（智能城市），在第四产业的概念下，信息技术优势的增长和社会媒体网络工作影响消费者在产品创新，质量，种类和传送方式的观念。开发程序阶段，工厂设备的整合使用，大传感数据的收集和处理，网络工作的结合提供了最优自动化和劳动力的节省。整合，分析，数据可视化，基于数据挖掘的决定和预测分析协助了公司的智能服务需要的发展。4.0工业的主要组成部分包括:
1.大数据。大数据是指一系列思路，工具，处理大规模有序和无序的数据的方法，以及被个人或计算机系统获取的结果的多样性。
2.信息物理系统。信息物理系统是指整合信息的概念和物理对象和过程的计算机资源，如传感器，控制器和软件组件与但单复合体的结合。其被广泛应用在防御、机器、航空制造业、交通运输、关键设施等。
3.物联网。物联网是指物品的计算机网络，应用于与其他或外部环境结合的内置技术。
4.智能工厂。智能工厂是指从设计和计划到人工智能制造和数字化制造的生产过程阶段，这个阶段在生产组件的互操作性条件下即可进行。互操作性即是指在没有特殊影响的情况下，一个系统或者一个产品、服务作用与另一个系统或者产品、服务的能力。智能工厂制造可以收集、整合、分析所有工厂为了实现提高生产率和减低成本的综合目标而使用传感器、云计算、大数据和其他技术的信息数据，是走向工厂事务的一条途径，工厂事务是与物联网相关的。
5.产品生命周期管理。产品生命周期管理是让在产品生命周期中实现产品管理自动化和信息加工的有序系统。
在现有技术中，仅通过简单的摄像头、数据库、网关以及显示终端组成的监控系统对道路环境进行监控，并不能实现对数据的自动化处理，增加人力支出的同时更容易出现由于人为失误而导致的数据丢失或者数据错误，难以很好的为道路使用者提供资讯及安全。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能道路环境中的监测系统，解决了在现有技术中，仅通过简单的摄像头、数据库、网关以及显示终端组成的监控系统对道路环境进行监控，并不能实现对数据的自动化处理，增加人力支出的同时更容易出现由于人为失误而导致的数据丢失或者数据错误，难以很好的为道路使用者提供资讯及安全的问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能道路环境中的监测系统，包括数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡；
所述数据加载模块内存储有资源，所述数据加载模块内设置有终端传感器节点和GSM/GPRS设备；
所述数据处理模块内设置有协调者、路由器以及OPC服务器；
所述CRID集群云计算模块内设置有主网点和工作网点；
所述仓库模块内设置有Oracle服务器和数据库；
所述移动计算模块内设置有使用者设备；
在数据加载模块中，资源的源数据可以被终端传感器节点和GSM/GPRS设备调用，所述终端传感器节点将源数据通过路由器进行数据有效正则化后传输给协调者，所述GSM/GPRS设备将源数据分别发送至OPC服务器以及数据库内存储；
在数据处理模块中，协调者将收到的源数据处理成综合指标分别发送至主网点和Oracle服务器，所述OPC服务器将源数据处理成综合指标发送至主网点；
在CRID集群云计算模块中，主网点将综合指标分至工作网点并将XLM性质存储于数据库内，所述工作网点将数据处理成XLM结果发送至OPC服务器，同时工作网点将数据发送至CPU影像卡，通过CPU影像卡将XLM结果发送至使用者设备；
在仓库模块中，所述Oracle服务器和数据库之间双向电性连接，所述Oracle服务器将获取且暂不需要的XLM结果存储于数据库内，在需要使用时调用数据库内的XLM结果和对应的XLM性质，所述Oracle服务器将XLM结果和对应的XLM性质处理成XML发送至使用者设备。
优选的，所述数据处理模块采用雾技术对数据进行处理。
优选的，所述数据加载模块内存储的资源通过传感器PLC获取。
优选的，所述CPU影像卡采用CUDA作为运算平台。
优选的，所述CRID集群云计算模块内设置的工作网点的数量根据监控范围需要可以为多个。
（三）有益效果
本发明提供了一种智能道路环境中的监测系统。具备以下有益效果：
（1）、该智能道路环境中的监测系统，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于驾驶者而言，系统可以为驾驶者制定最佳路线，给驾驶者提供一个事先指定的目的地的导航，同时通知驾驶者在路上可能遇到的风险（从而增加道路交通安全），同时可以在驾驶者不知道去哪时提供目的地的建议。
（2）、该智能道路环境中的监测系统，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于监控者而言，可以提供不同道路的资讯及安全程度，从而选择不同程度的监控手段，同时方便监控者优化交通运输线路和客流，减少紧急风险，从而在出现问题时可以及时的做到提醒警方、紧急服务、救护车、维修及其他服务。
附图说明
图1为本发明系统原理图。
具体实施方式
下面将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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智能道路环境中的监测系统，包括数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡，CPU影像卡采用CUDA作为运算平台，数据处理模块采用雾技术对数据进行处理；
数据加载模块内存储有资源，数据加载模块内存储的资源通过传感器PLC获取，数据加载模块内设置有终端传感器节点和GSM/GPRS设备；
数据处理模块内设置有协调者、路由器以及OPC服务器；
CRID集群云计算模块内设置有主网点和工作网点，CRID集群云计算模块内设置的工作网点的数量根据监控范围需要可以为多个；
仓库模块内设置有Oracle服务器和数据库；
移动计算模块内设置有使用者设备；
在数据加载模块中，资源的源数据可以被终端传感器节点和GSM/GPRS设备调用，终端传感器节点将源数据通过路由器进行数据有效正则化后传输给协调者，GSM/GPRS设备将源数据分别发送至OPC服务器以及数据库内存储；
在数据处理模块中，协调者将收到的源数据处理成综合指标分别发送至主网点和Oracle服务器，OPC服务器将源数据处理成综合指标发送至主网点；
在CRID集群云计算模块中，主网点将综合指标分至工作网点并将XLM性质存储于数据库内，工作网点将数据处理成XLM结果发送至OPC服务器，同时工作网点将数据发送至CPU影像卡，通过CPU影像卡将XLM结果发送至使用者设备；
在仓库模块中，Oracle服务器和数据库之间双向电性连接，Oracle服务器将获取且暂不需要的XLM结果存储于数据库内，在需要使用时调用数据库内的XLM结果和对应的XLM性质，Oracle服务器将XLM结果和对应的XLM性质处理成XML发送至使用者设备。
在研究交通事故监测分析结果的过程中，考虑了由光雷达配合物固定的智能监测系统。提出了一种多智能体方法来解决传感器数据的采集和处理。代理和代理的功能被定义为确定传感器数据处理的动作和选择响应新兴事件的行为的功能。该系统的功能是由一个代理来实现的，它执行数据收集、清理、集群、比较时间序列、检索数据以进行可视化、准备图表和报告、生成移动客户端的通知。为了积累统计数据和支持决策，该系统使用了一个特殊的代理来远程轮询照片-视频固定复合体和自动上传数据。代理从视频流收集和下载照片和帧等数据，以及关于流量参数的各种传感器数据。
摘要针对空间分布对象和过程的监控过程中获取的传感器数据，设计了云、雾和移动计算的收敛模型。收敛模型包括三个层次的数据处理。第一层是雾计算。传感器数据的处理和汇聚是通过软件代理来实现的。在云计算级别，数据聚合在服务器集群中实现。移动计算层是在移动系统上实现的，在移动系统中，利用地理信息技术检索和可视化监控和智能分析的结果。解决了利用深度机器学习方法进行智能分析和预测的任务。作为预测模型，从而合成了一个混合神经网络，神经网络的结构适合于光雷达组合体的工作诊断和预测，以及道路交通事故的分析和预测。例如，将一个月内从综合大楼收集的卸货数据与气象数据进行智能分析，以揭示道路事故数量和严重程度的变化模式。道路基础设施的类似部分是根据交通事故的数量和类型来确定的。这些区域的聚类允许定义最紧急的区域。在时间序列的智能分析过程中，确定事件数与平均指标的异常偏离的时间间隔。
综上所述，该智能道路环境中的监测系统，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于驾驶者而言，系统可以为驾驶者制定最佳路线，给驾驶者提供一个事先指定的目的地的导航，同时通知驾驶者在路上可能遇到的风险（从而增加道路交通安全），同时可以在驾驶者不知道去哪时提供目的地的建议。
同时，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于监控者而言，可以提供不同道路的资讯及安全程度，从而选择不同程度的监控手段，同时方便监控者优化交通运输线路和客流，减少紧急风险，从而在出现问题时可以及时的做到提醒警方、紧急服务、救护车、维修及其他服务。
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。
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。

Claims (5)

1.一种智能道路环境中的监测系统，其特征在于：包括数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡；
所述数据加载模块内存储有资源，所述数据加载模块内设置有终端传感器节点和GSM/GPRS设备；
所述数据处理模块内设置有协调者、路由器以及OPC服务器；
所述CRID集群云计算模块内设置有主网点和工作网点；
所述仓库模块内设置有Oracle服务器和数据库；
所述移动计算模块内设置有使用者设备；
在数据加载模块中，资源的源数据可以被终端传感器节点和GSM/GPRS设备调用，所述终端传感器节点将源数据通过路由器进行数据有效正则化后传输给协调者，所述GSM/GPRS设备将源数据分别发送至OPC服务器以及数据库内存储；
在数据处理模块中，协调者将收到的源数据处理成综合指标分别发送至主网点和Oracle服务器，所述OPC服务器将源数据处理成综合指标发送至主网点；
在CRID集群云计算模块中，主网点将综合指标分至工作网点并将XLM性质存储于数据库内，所述工作网点将数据处理成XLM结果发送至OPC服务器，同时工作网点将数据发送至CPU影像卡，通过CPU影像卡将XLM结果发送至使用者设备；
在仓库模块中，所述Oracle服务器和数据库之间双向电性连接，所述Oracle服务器将获取且暂不需要的XLM结果存储于数据库内，在需要使用时调用数据库内的XLM结果和对应的XLM性质，所述Oracle服务器将XLM结果和对应的XLM性质处理成XML发送至使用者设备。
2.根据权利要求1所述的一种智能道路环境中的监测系统，其特征在于：所述数据处理模块采用雾技术对数据进行处理。
3.根据权利要求1所述的一种智能道路环境中的监测系统，其特征在于：所述数据加载模块内存储的资源通过传感器PLC获取。
4.根据权利要求1所述的一种智能道路环境中的监测系统，其特征在于：所述CPU影像卡采用CUDA作为运算平台。
5.根据权利要求1所述的一种智能道路环境中的监测系统，其特征在于：所述CRID集群云计算模块内设置的工作网点的数量根据监控范围需要可以为多个。
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