CN110927166A - 一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及道路交通领域，具体涉及一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法。能见度测量设备被广泛应用于高速公路的环境监测中，但是由于现有能见度测量设备价格昂贵，安装复杂，维护困难等原因，制约了能见度测量设备在高速公路上的点位安装数量，从而降低了能见度预警的有效性。本发明包括特定参考物、采集装置、控制基站、提示预警模块，从不同原理的能见度测量设备介绍入手，阐述现有能见度设备的优缺点及局限性，并以此为基础介绍一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法，从原理上阐述了该种能见度设备的平台搭建及运行流程。

Description

一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法
技术领域
本发明涉及道路交通领域，具体涉及一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法。
背景技术
团雾指的是受局部地区微气候环境影响，形成的小范围浓雾，其对交通安全的威胁非常之大，尤其在高速公路上，极易影响驾驶人视线。据统计，雾天发生交通事故的概率比平常高出几倍，高速公路团雾具备突发性强、局地性明显、尺度较小、浓度较大的特征。团雾的范围一般比较小，团雾外视线良好，团雾内能见度很低，只有几十米，甚至十几米，属于特强浓雾；团雾分布不均匀，有些区域很浓；团雾覆盖面积大小也不一致，长度从1公里到5公里不等。由于团雾突然出现、难以预报，驾驶人猝不及防、视线突然受阻，本能急踩刹车，容易导致车辆追尾及撞上高速公路两侧护栏等交通事故。
由于团雾在高速上的这些威胁，导致能见度预警及处置工作变得异常重要，而这些工作的前提就是对高速公路范围内能见度的测量及信息上报工作。而传统的能见度测量设备，不论是基于透射式的能见度测量装置还是基于前向散射式的能见度测量装置都存在仪器制造复杂，价格昂贵，安装难度大，维护不便等缺点，这些缺点严重的制约着能见度预警及处置工作在高速公路团雾治理方面的发挥。
能见度通常指是正常视力的人在白天无云的天空背景之下辨认出的一个视角约为0.5°到5°的黑色目标轮廓和形体的最大距离，在夜间则是定义为能看到和确定出一定的发光强度的发光点的最大距离。从上述定义之中我们可以知道能见度取决于人眼的生理特征、目标物和背景物的光学特征，以及视线内大气气柱的光学特征。部分气象台站确定能见度的通常办法是选择若干距离和方位互不相同的目标物，并由若干个固定人员来观测这些目标物。然而能见度的这种定义定性定量性不够好，测量性不强，所以通常人们使用气象光学视程(Meteorological optical range MOR)来描述能见度。这里我们给出MOR的具体定义：2700K色温的白炽灯射出的准直光束，当其光通量衰减至初始值的0.05倍是所通过的传输距离。根据气象光学视程的定义，也就是说当其他因素已经确定时，对大气透过率或者衰减系数的测量就可以间接推导出能见度的数值，这也是使用仪器测量能见度的理论基础。
目前常用的仪器测量能见度是指利用上诉原理，利用不同硬件平台，主要是透射式及散射式对大气消光系数进行测定，从而完成对能见度的测量，测量简化后公式如下：
τ＝exp-μl (1)
Figure BDA0002337284340000021
其中τ的值是接受到的光强I与发射光强I0之比。l为基线的长度，再根据能见度计算公式既可以计算出能见度。
当τ被定义成0.05时，由式(1)可以得到：
0.05＝exp[-μL] (3)
In0.05＝-μL (4)
Figure BDA0002337284340000031
上式即为能见度求解的著名公式，也是散射式能见度仪测量的基本公式koschmieder定律。
根据公式(5)而研制的常用能见度测量设备包括透射式能见度测量仪及前向散射式能见度测量仪，两种设备分别具备如下特点：
透射式能见度测量仪不对大气做均匀假设，直接测量大气的透过率和消光系数，对能见度的测量精度较高，但是探测范围与精度依赖于基线长度，安装复杂，由于受到透过率误差的限制对能见度较高时的测量误差较大，镜头污染所造成的误差较大。
散射式能见度测量仪结构紧凑，体积小，方便安装与维护，测量范围广，光学镜头的污染对于测量所造成的误差较小，但采样体积小，需对大气做出均匀的假设，光辐射强度与散射系数的比例关系的引入也会带来想对应的误差，测量精度较之透射型比较低。
不管是透射式能见度测量设备还是散射式能见度测量设备，其原理都是通过光学方法得到大气消光系数，在通过koschmieder定律反推出能见度，这种方式的精度决定于光学仪器的精度及结构的稳定性，导致此类能见度测量设备的价格一般较高，国产设备的价格在1.5万到3万之间，进口设备的价格在5万到10万间。而且此类设备安装复杂，维护难度大，这些原因都制约的能见度测量在高速公路上的应用。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，本发明提供了一种针对高速团雾的能见度测量装置及其方法，通过图片提取参考物RGB数值，寻找RGB数值与能见之间的关系，再根据比较输出能见度危险等级，预警通知驾驶人员。
本发明的技术方案：一种针对高速团雾的能见度测量装置，包括特定参考物、采集装置、控制基站、提示预警模块。
特定参考物，用于高速公路提供特定RGB；高速路区域每隔一段距离设置一块特定参考物，特定参考物面板上分别设置有多个RGB特征区域，供采集装置进行识别；
采集装置，用于提取参考物RGB数值；高速路区域每一块特定参考物对应设置有四个采集模块，距离由近至远分别为A1采集模块、A2采集模块、A3采集模块以及A4采集模块；
控制基站，用于设置与计算能见度危险等级及联动预警；内置控制模块及无线通讯模块，控制模块采用AVR单片机但不局限于单片机作为主控单元进行对参考物特定区域的RGB进行计算，得出RGB在不同能见度下的变化规律，通过C语言进行程序编程按照既定的数值与团雾危险等级比较最终向用户输出团雾危险等级；无线通讯模块用于将数据上传至云服务器或者中控室，便于工作人员查阅相关信息。
提示预警模块，用于预警通知驾驶人员，用户可以通过控制器传递的信号触发不同的预警处理动作，从而达到提示预警作用。
进一步的，无线通讯模块采用以太网接口，通过光纤或复合光缆与中控室连接。
进一步的，提示预警模块采用黄色指示灯间隔闪烁预警提示或者语音播报提示。
进一步的，A1采集模块、A2采集模块、A3采集模以及A4采集模块设置距离依次为50m、200m、500m、1000m，便于对参考物进行识别标记。
本发明还提供一种针对高速团雾的能见度测量方法，包括如下步骤：
S1:通过采集装置对特定参考物的图片进行采集，从而得到与人主观相近的能见度输出数据。
S2：对采集后的数据做初步分析，决定是否满足特定算法处理条件，
S3：如果满足条件则进行后续算法处理，如果不满足则重新进行图像采集，
S4：经过特定图像处理算法处理后，将能见度进行数值输出，在进行后续判断，
S5：是否要继续进行能见度测算；
S6：测量结束。
优选地，在S2中初步分析采用图片对比的方法进行初步分析，具体采用感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，其原理是先将图像缩放到一定大小，其次转化为灰阶(如64级灰度)，然后计算所有像素平均值，通过像素平均值来比较像素的灰度,具体操作为将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0，最后再计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，得到图片数据后就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。
优选地，S4中图像处理算法处理可以采用边缘计算法或消光系数搜索法对图像能见度进行计算处理，
可以进一步根据能见度团雾危险等级的不同而联动其他设备进行预警及处置工作，根据实际的工程经验，具体的能见度数值在实际工程及监测中意义往往不大，所以通过片上程序对能见度测量值处理输出能见度等级往往会给人更加直观的感受，本发明较传统光学测量设备制造更加简单，由此带来的是价格方面的降低，从而为增加安装点位提供了有利条件，此外图像识别响应时间大大缩减了5倍，整个系统对能源的消耗大大减少，数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的工作原理图；
图3为本发明的现有技术方法流程图；
图4位本发明的改进方法流程图；
图5位本发明的特定参考物的样品面板；
附图标记：特定参考物1、采集装置2、控制基站3、提示预警模块4、中控室5、云服务器6、A1采集模块201、A2采集模块202、A3采集模块203、A4采集模块204、控制模块301、无线通讯模块302。
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。
实施例1，一种针对高速团雾的能见度测量装置，包括特定参考物1、采集装置2、控制基站3、提示预警模块4。
特定参考物1，用于高速公路提供特定RGB；高速路区域每隔一段距离设置一块特定参考物，特定参考物面板上分别设置有12个RGB特征区域，供采集装置2进行识别；
采集装置2，用于提取参考物RGB数值；高速路区域每一块特定参考物1对应设置有四个采集模块，距离由近至远分别为A1采集模块201、A2采集模块202、A3采集模块203以及A4采集模块204，且四个采集模块设置距离依次为50m、200m、500m、1000m，便于对参考物进行识别标记；
优选地，A1采集模块201、A2采集模块202、A3采集模块203以及A4采集模块204选择PIXY2对参考物进行标记；
控制基站3，用于设置与计算能见度危险等级及联动预警；安装于特定参考物1底部，内置控制模块301及无线通讯模块302，控制模块301优选AVR单片机(Arduino)但不局限于单片机作为主控单元进行对参考物特定区域的RGB进行计算，得出RGB在不同能见度下的变化规律，通过C/C#语言进行程序编程按照既定的数值与团雾危险等级比较最终向用户输出团雾危险等级，基于此，在与能见度比较输出危险等级，其中危险等级，具体分级如下：
1、轻雾：能见度1km-10km，输出为无危险1；
2、雾：能见度500m-1km，输出为危险等级2；
3、大雾：能见度200m-500m，输出为危险等级3；
4、浓雾：能见度50m-200m，输出为危险等级4；
5、强雾：能见度<50m，输出为危险等级5；
无线通讯模块302用于将数据上传至云服务器6或者中控室5，便于工作人员查阅相关信息。
优选地，无线通讯模块302采用以太网接口，通过光纤或复合光缆与中控室5连接。
提示预警模块4，用于预警通知驾驶人员，安装于采集装置2附近，用户可以通过控制器传递的信号触发不同的预警处理动作，从而达到提示预警作用。
优选地，提示预警模块4采用黄色指示灯间隔闪烁预警提示或者语音播报提示。
本发明还提供一种针对高速团雾的能见度测量方法，包括如下步骤：
S1:通过采集装置2对特定参考物1的图片进行采集，从而得到与人主观相近的能见度输出数据。
S2：对采集后的数据做初步分析，决定是否满足特定算法处理条件，
S3：如果满足条件则进行后续算法处理，如果不满足则重新进行图像采集，
S4：经过特定图像处理算法处理后，将能见度进行数值输出，在进行后续判断，
S5：是否要继续进行能见度测算；
S6：测量结束。
具体地，在S2中初步分析采用图片对比的方法进行初步分析，具体采用感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，其原理是先将图像缩放到一定大小，其次转化为灰阶(如64级灰度)，然后计算所有像素平均值，通过像素平均值来比较像素的灰度,具体操作为将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0，最后再计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，得到图片数据后就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。
具体地，S4中图像处理算法处理可以采用边缘计算法或消光系数搜索法对图像能见度进行计算处理，
先通过设备对图片进行采集，对采集后的数据做初步分析，决定是否满足特定算法处理条件，如果满足条件则进行后续算法处理，如果不满足则重新进行图像采集，经过特定图像处理算法处理后，将能见度进行数值输出，在进行后续判断，是否要继续进行能见度测算，以此可以进一步根据能见度团雾危险等级的不同而联动其他设备进行预警及处置工作，根据实际的工程经验，具体的能见度数值在实际工程及监测中意义往往不大，所以通过片上程序对能见度测量值处理输出能见度等级往往会给人更加直观的感受。
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 (7)

1.一种针对高速团雾的能见度测量装置，其特征在于：包括特定参考物(1)、采集装置(2)、控制基站(3)和提示预警模块(4)；
所述特定参考物(1)用于高速公路提供特定RGB；高速路区域每隔一段距离设置一块特定参考物(1)，特定参考物(1)面板上分别设置有多个RGB特征区域，供采集装置进行识别；
所述采集装置(2)用于提取参考物RGB数值；高速路区域每一块特定参考物(1)对应设置有四个采集模块，距离由近至远分别为A1采集模块(201)、A2采集模块(202)、A3采集模块(203)以及A4采集模块(204)；
所述控制基站(3)内置控制模块(301)及无线通讯模块(302)，；无线通讯模块(302)通过数据传输连接至云服务器(6)或者中控室(5)；
所述提示预警模块(4)用于预警通知驾驶人员及用户，接收控制器传递的信号。
2.根据权利要求1所述的针对高速团雾的能见度测量装置，其特征在于：无线通讯模块(302)采用以太网接口，通过光纤或复合光缆与中控室(5)连接。
3.根据权利要求1所述的针对高速团雾的能见度测量装置，其特征在于：提示预警模块(4)采用黄色指示灯间隔闪烁预警提示或者语音播报提示。
4.根据权利要求1所述的针对高速团雾的能见度测量装置，其特征在于：A1采集模块(201)、A2采集模块(202)、A3采集模块(203)以及A4采集模块(204)设置距离依次为50m、200m、500m、1000m，便于对参考物进行识别标记。
5.一种如权利要求1或2或3或4的针对高速团雾的能见度测量装置的测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1:通过采集装置(2)对特定参考物(1)的图片进行采集，从而得到与人主观相近的能见度输出数据。
S2：对采集后的数据做初步分析，决定是否满足特定算法处理条件，
S3：如果满足条件则进行后续算法处理，如果不满足则重新进行图像采集，
S4：经过特定图像处理算法处理后，将能见度进行数值输出，在进行后续判断，
S5：是否要继续进行能见度测算；
S6：测量结束。
6.根据权利要求5所述的针对高速团雾的能见度测量装置的测量方法，其特征在于：在S2中，优选感知哈希算法对图片进行初步分析。
7.根据权利要求5所述的针对高速团雾的能见度测量装置的测量方法，其特征在于：S4中图像处理算法处理采用边缘计算法或消光系数搜索法对图像能见度进行计算处理。
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