CN113252596A - 一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，属于气象监测领域，该方法包括：将选出的水、冰、雪的红外光波段分别通过红外激光发射器照射至路面监测区域，并接收各自返回的光信号；采集路面温度和空气温度；利用郎伯比尔定律分别计算水、冰、雪的检测厚度，再利用厚度辅助单元测量水、冰、雪各自的厚度辅助校准值对检测厚度进行修正，获得水、冰、雪的实际厚度，根据采集路面温度、空气温度和修正后的水、冰、雪的实际厚度判断路面状态。本发明增加了路面温度以及空气环境温湿度检测，以及厚度辅助检测等多要素综合判断，增加路面状态监测的准确性，减少错误以及误报等情况。

Description

一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法

技术领域

本发明涉及气象监测领域，具体涉及一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法。

背景技术

多频电容检测技术主要是通过多频电容在不同的环境条件下不同的电容值来区分干湿等环境条件，对多频电容进行充放电并测量电容上的电压来辨别不同的路面环境条件。因此该技术可以辨别路面干燥、潮湿、结冰及覆雪等环境条件。 但破坏路面结构，施工有一定难度，运行时间久了，容易出现损坏。

振管式检测技术是基于振动原理设计，振动体采用了振管形式。振管是探测结冰情况的敏感元件，利用具有磁致伸缩能力的恒弹合金作为振管材料。当探头表面结有冰层时，探头的固有频率会随着冰层的加厚而成比例降低，因此通过检测谐振频率的偏移量就可得出冰层的厚度。该方法对工作环境要求高，探头伸出表面，检查精度高，但是不适合在高速公路等车辆需要经常行驶的场合，并且破坏路面结构，施工有一定难度。

路面温度法检测技术先对路面温度进行预测，主要包括道路因素和天气因素，根据当前检测的天气情况对下一个时刻的路面温度预测的数学模型进行研究，该分析方法需要掌握具体点位的气象数据，不然不精准。对积水，结冰，积雪厚度更是无法精准判断分析。

基于摄像的检测技术基于摄像的检测技术是通过对结冰层横面实时摄像，然后用合适的软件计算出横向端面结冰层的平均厚度来实现结冰厚度测量的，其最大特点在于可以测量某一断面的结冰层的平均厚度。利用视频的方法准确度比较差，对于黑冰视频无法识别，恶劣天气和夜晚视频检查效果不理想。

基于卫星遥感只在大尺寸某个区域进行冰雪的建模分析，对于具体的公路路面这个具体的环境具体的点不适用。

根据光学原理，光入射到物体表面时，将使同物质相互作用。一部光将规则反射，一部分光进入物体表面后被物体散射和吸收，没有被散射和吸收的光将透过物体第二界面发生同进入第一界面时相同的相互作用。路面上的介质可能是水、冰、雪或者空气，不同波长的红外光在冰、水和雪表面的反射光强不同。

现有技术中，公开号为CN102967561A，名称为“一种后向多波长红外光谱非接触式路面状况检测方法”的中国发明授权专利，基于上述光学原理，提出了一种后向多波长红外光谱非接触式路面状况检测方法，其技术方案为：基于水、冰、雪的红外光谱特性实现了路面状况的非接触测量，首先将筛选出来的三个不同波长的红外光通过发射透镜照射目标物形成照射面，然后接收经过照射面反射及吸收和散射后的光信号，根据信号的大小关系可以判别路面状态，最后利用相应的厚度计算公式计算覆盖物的厚度，从而检测出路面的状况。

上述专利的不足之处在于：上述方案的受干扰程度较大，假设出现车辆或其他遮挡物后，测量的厚度有限，容易导致测量结果不准确，并且通过上述方法检测出来的水冰雪厚度只是通过理论计算得到的检测值，具有偶然性，判断条件单一，无法结合多方影响因素得出更加准确的路面状态。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，通过对水、冰、雪各自独立检测，以及增加路面温度以及空气环境温湿度检测，以及厚度辅助检测等多要素综合判断，增加路面状态监测的准确性，减少误报。

为了实现上述发明目的，本发明的技术方案如下：

一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1、根据水、冰、雪各自的吸收光谱，选择各自对应的波长分别为λ1、λ2、λ3的红外光，将选出的红外光分别通过三个红外激光发射器照射至路面监测区域，并利用探测单元接收各自返回的光信号；

S2、采集路面温度Troad和空气温度Tair；

S3、利用郎伯比尔定律分别计算测得的水、冰、雪的检测厚度，计算公式如下：

ln(I/T)=Ed′+k，

其中，I为干标定信号，T为返回的光信号，d′为检测厚度，E为吸光系数，k为受路面条件影响的常数；

基于上述公式，得到水、冰、雪的检测厚度分别为d1′、d2′、d3′；

ln(I1/T1)=E1d1′+k1，

ln(I2/T2)=E2d2′+k2，

ln(I3/T3)=E3d3′+k3，

其中，I1、I2、I3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的干标定信号；T1、T2、T3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的接收信号，E1为水在波长λ1下的吸光系数，E2为冰在波长λ2下的吸光系数，E3为雪在波长λ3下的吸光系数；

S4、利用厚度辅助单元测量厚度辅助校准值w；

S5、按照如下公式修正检测厚度d′，获得实际厚度d，修正公式如下：

d=Kd′+K′w，

其中，

K+K′=1，K和K′分别为厚度计算时，检测厚度d′与厚度辅助校准值w的权重，通过实验算出；

S6、设修正后的水、冰、雪的实际厚度分别为d1、d2、d3，水、冰、雪对应的厚度辅助校准值分别为w1、w2、w3，根据以下条件判断路面状态：

当Troad或者 Tair大于0时，若d1=0，d2=0，d3=0，路面状态为干燥，若0.1＞d1＞0，d2=0，d3=0，路面状态为湿，若d1＞0.1，d2=0，d3=0，路面状态为积水；

当Troad小于0并且 Tair大于0时，若d1＞0，d2＞0，路面状态为冰水混合；

当Troad并且 Tair小于0时，若d2＞0，w2≥0，路面状态为结冰；

当Troad并且 Tair小于0时，若d3＞0，w3≥0，路面状态为积雪。

进一步的，所述厚度辅助单元为一个圆柱形容器，其内部设有测重传感器以及测高传感器，根据测重传感器检测容器内覆盖物的重量G计算覆盖物的质量m=G/g；根据测高传感器测出容器内覆盖物的厚度w，已知容器的圆的半径r，可算出对应覆盖物的体积V=2πr*w，再根据质量、密度、体积关系公式m=ρv，得出密度ρ，来判断覆盖物的种类。

进一步的，筛选出的水的红外光波长λ1为930nm，冰的红外光波长λ2为1310nm，雪的红外光波长λ3为1470nm。

进一步的，路面温度Troad为热电堆单元采集一段时间内的路面温度的平均值，空气温度Tair为空气温湿度检测单元采集一段时间内的空气温度的平均值。

综上所述，本发明具有以下优点：

本发明所述的公路路面状态监测方法，通过实验校正装置直接检测到的水、冰、雪厚度检测值，并增设路面温度以及空气环境温湿度、厚度辅助单元提供厚度辅助校准值，作为路面状态的判断要素，结合多个要素下的综合判断，增加了路面状态监测的准确性，提高了监测结果的可信度，减少了路面状态错误以及误报等情况。

附图说明

图1为实施例一种新型公路路面状态监测装置的实施示例图；

图2为实施例一种新型公路路面状态监测装置的结构示意图；

图3为实施例一种新型公路路面状态监测装置的部件分布图；

图中：

1、主控单元，2、数据传输单元，3、信号处理单元，4、探测单元，5、积水光电单元，6、结冰光电单元，7、积雪光电单元，8、厚度辅助单元，9、信号增强辅助单元，10、热电堆单元，11、空气温湿度检测单元，12、定位单元，13、路面，14、聚焦镜片。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的属于“第一”、“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法或设备固有的气体步骤或单元。

实施例1

本实施例提供了一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，该方法使用一种新型公路路面状态监测装置来实现，如图2所示，该装置包括主控单元1、数据传输单元2、信号处理单元3、探测单元4、积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7、厚度辅助单元8、信号增强辅助单元9、热电堆单元10、空气温湿度检测单元11和定位单元12。

积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7均为红外LD激光器，分别用于向路面13发射不同波长的红外激光。

探测单元4用于接收积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7发射的红外激光从路面13返回来的光信号。

厚度辅助单元8为一个辅助校准装置，用于根据装置内是否有水、冰、雪及其相应厚度获取对应的厚度辅助校准值。

信号增强辅助单元9为具有反光特性的反光板，用于安装在路面监测区域，提高红外激光的信号反射强度。使用时，在路面开设一个容纳反光板的凹槽，反光板安装好后上表面与路面齐平，该反光板厚度为10cm，可承受十六吨的重力不变形。反光板表面涂覆有红外反射纳米材料来实现其反光特性，优选的，该红外反射纳米材料为IR颜料铜铬黑。当路面上的水、冰、雪刚开始积累的时候，路面反射比较弱，此时信号增强辅助单元9可帮助增强反光，当信号增强辅助单元9上积攒的覆盖物厚度超过1cm时，几乎完全将反光板覆盖，此时则利用，水，冰，雪自身的反射作用。

空气温湿度检测单元11用于采集周围环境的温度及湿度。

定位单元12能发射可见光，用于指示整个监测装置的监测区域。

信号处理单元3用于处理探测单元4、热电堆单元10、空气温湿度检测单元11、厚度辅助单元8的检测信号。

积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7、信号处理单元3、探测单元4、热电堆单元10、厚度辅助单元8、空气温湿度检测单元11和定位单元12均通过数据传输单元2与主控单元1连接。

如图3所示，是探测单元4、积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7、热电堆单元10和定位单元12的分布示意图，积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7的前方设置有聚焦镜片13，所述聚焦镜片13用于聚焦从路面返回来的光信号，使其能够被探测单元4更好的接收。

由于路面、水面、冰面、雪面都不是理想光滑镜面，积水光电单元5、结冰光电单元6、积雪光电单元7所发出的不同波段的红外激光经过水面、冰面、雪面所发生的漫反射返回的信号强弱不同，本发明所述方法通过与在干燥路面标定的数据进行对比，并通过路面温度、空气温度、以及厚度辅助校准装置验证对比，从而通过计算得出路面状态，以及相应的水、冰、雪厚度。该方法的具体步骤如下：

步骤一、干燥路面状态下使用上述监测装置进行干燥标定，分时段的采用积水光电单元5、结冰光电单元6和积雪光电单元7信号采集一段时间内的数据，一般为3到10分钟，剔除数据中的异常点，并计算所得数据的平均数作为水、冰、雪的干标定数据I1、I2、I3，并保存在边缘计算中心内部。

步骤二、如图1所示，采用积水光电单元5、结冰光电单元6和积雪光电单元7分别向路面13发射波长分别为λ1、λ2、λ3的红外激光，分时对路面13进行数据采集，图中发射至信号增强辅助单元9上的斜线表示红外光线；在路面13有水膜的情况下积水光电单元5散射反射回的信号数据记为T1；在路面13有结冰的情况下结冰光电单元6散射反射回的信号数据记为T2；在路面13有积雪的情况下积雪光电单元7散射反射回的信号数据记为T3；在本实施例中，λ1=930nm，λ2=1310nm，λ3=1470nm。

步骤三、采用热电堆单元10采集路面温度，并通查询过热电堆路面监测传感器VT表，计算出路面温度Troad，该路面温度Troad为热电堆单元10采集一段时间内的路面温度的平均值。

采用空气温湿度检测单元11采集空气环境温湿度，得出相应时刻的相应空气温度Tair，空气温度Tair为空气温湿度检测单元11采集一段时间内的空气温度的平均值。

步骤四、根据郎伯比尔定律，光吸收的量正比于光程中产生吸收的分子数。郎伯比尔定律公式如下：

A=lg(1/T)=abc （1）

其中：

A为吸光度，T为透射比(透光度),是出射光强度比入射光强度；

a为摩尔吸光系数，它与吸收物质的性质及入射光的波长λ有关；

c为吸光物质的浓度，单位为mol/L，b为吸收层厚度，单位为cm。

则根据郎伯比尔定律公式，水、冰、雪的厚度计算公式为：

ln(I/T)=Ed′+k （2）

其中，I为干标定信号，T为有覆盖物时返回的光信号，d′为覆盖物厚度，E为吸光系数，k为受路面条件影响的常数。

根据公式（2）可计算水、冰、雪厚度测量值d1′、d2′、d3′，计算式如下：

ln(I1/T1)=E1d1′+k1， （3）

ln(I2/T2)=E2d2′+k2， （4）

ln(I3/T3)=E3d3′+k3，（5）

其中，

I1、I2、I3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的干标定信号；

T1、T2、T3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的接收信号；

E1为水在波长λ1下的吸光系数，E2为冰在波长λ2下的吸光系数，E3为雪在波长λ3下的吸光系数；

k1、k2、k3为受路面条件影响的常数。

而水、冰、雪厚度的实际测量值d1、d2、d3分别通过以下公式进行修正：

d1=K1d1′+K1′w1； （6）

d2=K2d2′+K2′w2； （7）

d3=K3d3′+K3′w3； （8）

其中：

w1、w2、w3分别为水、冰、雪的厚度辅助校准值；

K1+K1′=1，K1和K1′分别为水厚度计算时，直接测量到的厚度d1′与厚度辅助单元测得厚度w1的权重，通过实验算出；

K2+K2′=1，K2和K2′分别为水厚度计算时，直接测量到的厚度 d2′与厚度辅助单元测得厚度w2的权重，通过实验算出；

K3+K3′=1，K3和K3′分别为水厚度计算时，直接测量到的厚度d3′与厚度辅助单元测得厚度w3的权重，通过实验算出。

上述权重是在实验室模拟以及在实际的路况测试中，根据厚度辅助单元的测试数据以及实际测量到的厚度得出的。实验时，在刚刚开始检测到水，冰，雪的时候K1′、K2′、K3′的取值不应过大，范围应在0.01-0.2左右，由于刚刚开始下雨、结冰、积雪的时候，水会浸入路面，冰雪会存在一定融化，特别是K1′不应取值超过0.02；在检测到水、冰、雪厚度大于0.1cm的情况下，K1′、K2′、K3′的权重取值范围可扩大到0.4-0.5。

水、冰、雪的厚度辅助校准值w1、w2、w3的获取方式如下：

厚度辅助单元为一个可承接水、冰、雪的容器，容器底部模拟路面相同材质、相同渗水性设计，容器内部设有测重传感器以及测高传感器，通过测量容器内覆盖物的重量G,根据质量与重量的关系，算出质量m=G/g；然后通过测高传感器测出覆盖物的高度w，已知容器的圆的半径，可以算出对应物体的体积V=πr2*w，由于水、冰、雪的密度各部相同，根据质量、密度、体积关系公式m=ρv，得出密度ρ来判断覆盖物的种类为水、冰或雪。

通过上式（6）、（7）、（8），可以计算出水的实际厚度d1、冰的实际厚度d2以及雪的实际厚度d3，计算式如下：

d1=(ln(I1/T1)-k1-w1)/E1； （10）

d2=(ln(I2/T2)-k2-w2)/E2； （11）

d3=(ln(I3/T3)-k3-w3)/E3； （12）

步骤五、根据以下方式判断路面状态：

当Troad或者 Tair大于0时：

d1=0，d2=0，d3=0，路面状态为干燥；

0.1＞d1＞0，d2=0，d3=0，路面状态为湿；

d1＞0.1，d2=0，d3=0，路面状态为积水；

当Troad小于0并且 Tair大于0时：d1＞0，d2＞0，路面状态为冰水混合；

Troad并且 Tair小于0时：d2＞0， w2≥0，路面状态为结冰；

Troad并且 Tair小于0时：d3＞0，w3≥0，路面状态为积雪。

虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1、根据水、冰、雪各自的吸收光谱，选择各自对应的波长分别为λ1、λ2、λ3的红外光，将选出的红外光分别通过三个红外激光发射器照射至路面监测区域，并利用探测单元（4）接收各自返回的光信号；

S2、采集路面温度Troad和空气温度Tair；

S3、利用郎伯比尔定律分别计算测得的水、冰、雪的检测厚度，计算公式如下：

ln(I/T)=Ed′+k，

其中，I为干标定信号，T为返回的光信号，d′为检测厚度，E为吸光系数，k为受路面条件影响的常数；

基于上述公式，得到水、冰、雪的检测厚度分别为d1′、d2′、d3′；

ln(I1/T1)=E1d1′+k1，

ln(I2/T2)=E2d2′+k2，

ln(I3/T3)=E3d3′+k3，

其中，I1、I2、I3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的干标定信号；T1、T2、T3分别为波长λ1、λ2、λ3对应的接收信号，E1为水在波长λ1下的吸光系数，E2为冰在波长λ2下的吸光系数，E3为雪在波长λ3下的吸光系数；

S4、利用厚度辅助单元（8）测量厚度辅助校准值w；

S5、按照如下公式修正检测厚度d′，获得实际厚度d，修正公式如下：

d=Kd′+K′w，

其中，

K+K′=1，K和K′分别为厚度计算时，检测厚度d′与厚度辅助校准值w的权重，通过实验算出；

S6、设修正后的水、冰、雪的实际厚度分别为d1、d2、d3，水、冰、雪对应的厚度辅助校准值分别为w1、w2、w3，根据以下条件判断路面状态：

当Troad或者 Tair大于0时，若d1=0，d2=0，d3=0，路面状态为干燥，若0.1＞d1＞0，d2=0，d3=0，路面状态为湿，若d1＞0.1，d2=0，d3=0，路面状态为积水；

当Troad小于0并且 Tair大于0时，若d1＞0，d2＞0，路面状态为冰水混合；

当Troad并且 Tair小于0时，若d2＞0，w2≥0，路面状态为结冰；

当Troad并且 Tair小于0时，若d3＞0，w3≥0，路面状态为积雪。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，其特征在于，所述厚度辅助单元（8）为一个圆柱形容器，其内部设有测重传感器以及测高传感器，根据测重传感器检测容器内覆盖物的重量G计算覆盖物的质量m=G/g；根据测高传感器测出容器内覆盖物的厚度w，已知容器的圆的半径r，可算出对应覆盖物的体积V=2πr*w，再根据质量、密度、体积关系公式m=ρv，得出密度ρ，来判断覆盖物的种类。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，其特征在于，筛选出的水的红外光波长λ1为930nm，冰的红外光波长λ2为1310nm，雪的红外光波长λ3为1470nm。

4.根据权利要求1所述的一种基于红外激光的新型公路路面状态监测方法，其特征在于，路面温度Troad为热电堆单元（10）采集一段时间内的路面温度的平均值，空气温度Tair为空气温湿度检测单元（11）采集一段时间内的空气温度的平均值。

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