CN116090777A - 一种隧道照明调控方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种隧道照明调控方法、装置、设备及可读存储介质，涉及隧道照明技术领域，包括获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求；获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。本发明的有益效果为使得隧道内的照明环境在车辆驶入隧道前达到安全亮度之上且保持稳定，寻求隧道照明调控最优解，使得隧道内的照明能够更好地满足驾驶员的视觉需要，提高了安全性。
Description
技术领域
本发明涉及隧道照明技术领域，具体而言，涉及隧道照明调控方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
与城市道路不同的是，隧道内部的照明相对来说是较为混暗的，为了保证车辆在隧道的安全，需要对隧道进行照明。当司机从隧道外自然光的环境下突然进入隧道时，如果光照不充足，司机往往会无法立即适应隧道内的暗光环境而造成短暂的失明，极其危险，同样，当司机出隧道时，由于已经习惯隧道内的暗光环境，隧道外的强光会使司机眼前出现短暂白光，且车辆的速度快慢也会影响视觉效果，若不能很好的调控隧道内灯光亮度，很容易出现交通事故。
但是目前的隧道手段大多是通过照明系统中安装的手动调节旋钮进行控制，管理人员可以旋转旋钮用来调节照明系统的电流、交流频率等相关参数，从而实现对隧道内灯光亮度的控制，这样传统的照明模式更多依赖管理人员的手动操作，无法实现隧道内照明系统的自动调控，也无法将调控做到最优状态，无法满足驾驶员的视觉需求，使得隧道内的行车安全性较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种隧道照明调控方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本申请提供了一种隧道照明调控方法，包括：
获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度；
获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；
根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；
根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
优选地，所述获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值，其中获取过程包括：
将隧道内的路面分割为网格，获取待测量区域中四个角落的第一测点亮度、除去四个角落的四条边上的第二测点亮度和所述待测量区域内部的第三测点亮度，对测点亮度之和求平均值，得到隧道路面平均亮度，所述网格包括所述待测量区域；
根据隧道内路面中线最小亮度和隧道内路面中线最大亮度计算，得到隧道路面中线亮度均匀度值；
根据隧道内物体的亮度、背景亮度和阈限亮度差经过计算得到隧道小目标可见度值，物体的所述阈限亮度差为在相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
优选地，所述采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，之后包括：
调取调整后的所述隧道内路面亮度相应的隧道照明亮度；
利用Matlab软件构建基于BP神经网络的分类模型，对所述隧道照明亮度进行分类；
将分类后的所述隧道照明亮度进行数据归一化处理，得到归一化结果；
根据处理后的所述归一化结果，训练BP神经网络的分类模型进行迭代计算，得到隧道内需求亮度。
优选地，所述根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解，其中包括：
初始化隧道内所述需求亮度，所述需求亮度包括不同的调光比向量组成；
设置迭代次数，计算所述需求亮度中至少一个所述调光比向量对应的目标值和平均目标值，计算向量元素，并构成较优调光比种群；
根据自适应的交叉对所述较优调光比种群进行变异操作，产生新的调光比种群，循环计算，并输出最小目标值对应的最优调光比向量，即隧道照明调控最优解。
第二方面，本申请还提供了一种隧道照明调控装置，包括第一获取模块、第二获取模块、调整模块和搜寻模块，其中：
第一获取模块：用于获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度；
第二获取模块：用于获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；
调整模块：用于根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；
搜寻模块：用于根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
第三方面，本申请还提供了一种隧道照明调控设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述隧道照明调控方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于隧道照明调控方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明采用模糊PID的控制方法调整隧道内的路面亮度，加快了隧道内照明情况的调节速度，使得隧道内的照明环境在车辆驶入隧道前达到安全亮度之上且保持稳定。
本发明获取隧道照明指标是隧道照明调控过程中最重要的参考因素，因为驾驶员在通过隧道时会产生一定的紧张感和不适感，且多数在隧道照明不足时，驾驶员进出隧道眨眼时间会延长，从而降低注意力，所以只有根据各项指标达到标准，才能有效地调控照明系统，有效缓解驾驶员的紧张情绪，提高驾驶员的注意力并且能够保障驾驶员的安全。
本发明采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度，在保证足够视野亮度的情况下，尽可能降低能源消耗，减少了硬件维护费用和安装费用。
本发明根据获取到的隧道的车流量、安全亮度需求和隧道长度，对隧道内的照明进行自动调节，并利用优化算法，寻求隧道照明调控最优解，使得隧道内的照明能够更好地满足驾驶员的视觉需要，提高了安全性。
本发明利用BP神经网络非线性、高容错、数据并行处理和自我学习的特点，建立分类模型，实现调光等级分类，进而得到路灯调光等级，根据车流量以及当前现场情况，下发调光指令，进而相应灯光调节，达到节能的目的。
本发明采用优化算法，是为了能够将多种不同的照度组合达到各个隧道区间照明能耗最小的照度组合，实现光照的最优控制，充分适用于隧道照明调控的需求。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中所述的隧道照明调控方法流程示意图；
图2为本发明实施例中所述的隧道照明调控装置结构示意图；
图3为本发明实施例中所述的隧道照明调控设备结构示意图。
图中:701、第一获取模块；702、第二获取模块；7021、第一获取单元；7022、第二获取单元；7023、第三获取单元；703、调整模块；7031、调取单元；7032、构建单元；7033、处理单元；7034、训练单元；704、搜寻模块；7041、初始单元；7042、构成单元；7043、输出单元；800、隧道照明调控设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1：
本实施例提供了一种隧道照明调控方法。
参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300和步骤S400。
S100、获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度。
可以理解的是，在本步骤中，为了分析隧道入口处和出口处的安全亮度需求，可以将隧道分为多个区间，这样也便于对每个区间进行单独控制，实现了各个区间的照明需求。与城市道路不同的是，隧道目前大多是利用人工旋钮来调节照明系统的相关系数，无法实现对照明的控制并且自动调节到最优状态，传统的模式无法满足驾驶员的需求，安全系数降低。
在本实施例中，需要获取隧道内的车流量、车速和隧道长度，并且还需要与隧道亮度相结合，才能对隧道内的照明亮度进行更加准确地调节。在具体实施例中，可以通过在隧道内安装的摄像头来拍摄隧道内的图像，计算在一定时间段内的车的数量，并用传感器计算车速，并对图像进行处理，从而获得车流量和车速。
需要说明的是，隧道外部亮度会会导致在车辆驶入隧道时产生“黑洞”现象，本实施例中对隧道出口处的环境的检测针对的是隧道的洞外亮度。具体地，可以通过设置在隧道入口处的光照传感器检测洞外亮度，洞外亮度即为隧道入口处的光照强度。
S200、获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值。
可以理解的是，在本S200步骤中包括S201、S202和S203，其中获取过程包括：
S201、将隧道内的路面分割为网格，获取待测量区域中四个角落的第一测点亮度、除去四个角落的四条边上的第二测点亮度和所述待测量区域内部的第三测点亮度，对测点亮度之和求平均值，得到隧道路面平均亮度，所述网格包括所述待测量区域；
需要说明的是，获取隧道照明指标是隧道照明调控过程中最重要的参考因素，因为驾驶员在通过隧道时会产生一定的紧张感和不适感，且多数在隧道照明不足时，驾驶员进出隧道眨眼时间会延长，从而降低注意力，所以只有根据各项指标达到标准，才能有效地调控照明系统，有效缓解驾驶员的紧张情绪，提高驾驶员的注意力并且能够保障驾驶员的安全。
其中，隧道路面平均亮度可以采用四点法进行计算，公式如下：
式中，Lav为路面的平均亮度，L4为待测量区域中四个角落的亮度值(cd/m2)，L2为除去四个角落的四条边上的测点亮度值(cd/m2)，M为纵向划分的网格数，N为横向划分的网格数。
S202、根据隧道内路面中线最小亮度和隧道内路面中线最大亮度计算，得到隧道路面中线亮度均匀度值；
需要说明的是，隧道照明指标信息还包括路面总体均匀度，计算公式如下：
式中，Lmin是指路面的最低亮度值(cd/m2),Lav为路面的平均亮度,U0为路面总体均匀度。
其中，隧道路面中线亮度均匀度用于描述隧道内的车道中心线上的亮度是否分布均匀，其计算公式如下：
式中，L′min是路面中线最小亮度(cd/m2)，L′max是路面中线最大亮度(cd/m2)。
S203、根据隧道内物体的亮度、背景亮度和阈限亮度差经过计算得到隧道小目标可见度值，物体的所述阈限亮度差为在相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
需要说明的是，在隧道照明中，为减少交通事故，仅仅是靠提高路面亮度是远远不够的，当目标物体(比如对面来车)的颜色与背景相差不大时，驾驶员会对目标物体的识别能力会下降，因此隧道小目标可见度值还是较为重要的，可见度水平的定义如下：
式中，Lt为物体的亮度，Lb为背景亮度，ΔL0为相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
S300、根据所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度。
可以理解的是，在本步骤中采用模糊PID的控制方法调整隧道内的路面亮度，加快了隧道内照明情况的调节速度，使得隧道内的照明环境在车辆驶入隧道前达到安全亮度之上且保持稳定。其中，模糊PID的控制方法的算法如下式：
式中，r(t)为系统的输入，y(t)为被控对象输出值，Kp为比例增益，Kp与比例度成倒数关系，TD为微分时间常数，Tt为积分时间常数，u(t)为PID控制器的输出信号，e(t)为给定值r(t)与测量值之差。
步骤S300之后包括S301、S302、S303和S304，其中：
S301、调取调整后的所述隧道内路面亮度相应的隧道照明亮度；
其中，不同的隧道内路面亮度对应不同的隧道照明亮度，比如车辆多时，隧道内路面亮度较亮，那么隧道内的照明亮度可以相应的弱点，反之则调控亮一些。
S302、利用Matlab软件构建基于BP神经网络的分类模型，对所述隧道照明亮度进行分类；
需要说明的是，Matlab软件以矩阵的形式处理数据，被广泛应用于科学计算、控制系统和信息等领域。首先要生成BP神经网络模型，设定相应的参数，包括输入参数矩阵、目标参数矩阵、训练函数、权重函数、性能函数，并设置神经网络训练参数。
S303、将分类后的所述隧道照明亮度进行数据归一化处理，得到归一化结果；
需要说明的是，本实施例中使用mapminmax函数对输入训练数据集和期望输出数据集进行归一化处理。
S304、根据处理后的所述归一化结果，训练BP神经网络的分类模型进行迭代计算，得到隧道内需求亮度。
在本实施例中，继续训练神经网络，并为了建立神经网络调光分类模型可以复用，需要对神经网络进行持久化，保证了使用的方便性，训练完成后，分类模型进行输出，验证模型的精度，并得到隧道内需求的亮度。
具体实施例中，本发明利用BP神经网络非线性、高容错、数据并行处理和自我学习的特点，建立分类模型，实现调光等级分类，进而得到路灯调光等级，根据车流量以及当前现场情况，下发调光指令，进而相应灯光调节，达到节能的目的。
S400、根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
在本步骤中，步骤S400之后包括S401、S402和S403，其中：
S401、初始化隧道内所述需求亮度，所述需求亮度包括不同的调光比向量组成；
初始化调光比种群A(t)，A(t)由N个不同的调光比向量αfv＝(α1，α2，…，α6)组成。
S402、设置迭代次数，计算所述需求亮度中至少一个所述调光比向量对应的目标值和平均目标值，计算向量元素，并构成较优调光比种群；其中，whilet<迭代次数限值。
S403、根据自适应的交叉对所述较优调光比种群进行变异操作，产生新的调光比种群，循环计算，并输出最小目标值对应的最优调光比向量，即隧道照明调控最优解。
可以理解的是，在本步骤中利用优化算法，即自适应反向遗传算法，采用多种不同的照度组合达到各个隧道区间照明能耗最小的照度组合，实现光照的最优控制，充分适用于隧道照明调控的需求。
实施例2：
如图2所示，本实施例提供了一种隧道照明调控装置，参见图2所述装置包括第一获取模块701、第二获取模块702、调整模块703和搜寻模块704，其中：
第一获取模块701：用于获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度；
第二获取模块702：用于获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；
调整模块703：用于根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；
搜寻模块704：用于根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
具体地，所述第二获取模块702，其中获取过程包括第一获取单元7021、第二获取单元7022、第三获取单元7023，其中：
第一获取单元7021：用于将隧道内的路面分割为网格，获取待测量区域中四个角落的第一测点亮度、除去四个角落的四条边上的第二测点亮度和所述待测量区域内部的第三测点亮度，对测点亮度之和求平均值，得到隧道路面平均亮度，所述网格包括所述待测量区域；
第二获取单元7022：用于根据隧道内路面中线最小亮度和隧道内路面中线最大亮度计算，得到隧道路面中线亮度均匀度值；
第三获取单元7023：用于根据隧道内物体的亮度、背景亮度和阈限亮度差经过计算得到隧道小目标可见度值，物体的所述阈限亮度差为在相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
具体地，所述调整模块703，之后包括调取单元7031、构建单元7032、处理单元7033和训练单元7034，其中：
调取单元7031：用于调取调整后的所述隧道内路面亮度相应的隧道照明亮度；
构建单元7032：用于利用Matlab软件构建基于BP神经网络的分类模型，对所述隧道照明亮度进行分类；
处理单元7033：用于将分类后的所述隧道照明亮度进行数据归一化处理，得到归一化结果；
训练单元7034：用于根据处理后的所述归一化结果，训练BP神经网络的分类模型进行迭代计算，得到隧道内需求亮度。
具体地，所述搜寻模块704，其中包括初始单元7041、构成单元7042、输出单元7043，其中：
初始单元7041：用于初始化隧道内所述需求亮度，所述需求亮度包括不同的调光比向量组成；
构成单元7042：用于设置迭代次数，计算所述需求亮度中至少一个所述调光比向量对应的目标值和平均目标值，计算向量元素，并构成较优调光比种群；
输出单元7043：用于根据自适应的交叉对所述较优调光比种群进行变异操作，产生新的调光比种群，循环计算，并输出最小目标值对应的最优调光比向量，即隧道照明调控最优解。
需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实施例3：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种隧道照明调控设备，下文描述的一种隧道照明调控设备与上文描述的一种隧道照明调控方法可相互对应参照。
图3是根据示例性实施例示出的一种隧道照明调控设备800的框图。如图3所示，该隧道照明调控设备800可以包括：处理器801，存储器802。该隧道照明调控设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
其中，处理器801用于调控该隧道照明调控设备800的整体操作，以完成上述的隧道照明调控方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该隧道照明调控设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该隧道照明调控设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该隧道照明调控设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，隧道照明调控设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、调控器、微调控器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的隧道照明调控方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的隧道照明调控方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由隧道照明调控设备800的处理器801执行以完成上述的隧道照明调控方法。
实施例4：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种隧道照明调控方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的隧道照明调控方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种隧道照明调控方法，其特征在于，包括：
获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度；
获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；
根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；
根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
2.根据权利要求1所述的隧道照明调控方法，其特征在于,所述获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值，其中获取过程包括：
将隧道内的路面分割为网格，获取待测量区域中四个角落的第一测点亮度、除去四个角落的四条边上的第二测点亮度和所述待测量区域内部的第三测点亮度，对测点亮度之和求平均值，得到隧道路面平均亮度，所述网格包括所述待测量区域；
根据隧道内路面中线最小亮度和隧道内路面中线最大亮度计算，得到隧道路面中线亮度均匀度值；
根据隧道内物体的亮度、背景亮度和阈限亮度差经过计算得到隧道小目标可见度值，物体的所述阈限亮度差为在相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
3.根据权利要求1所述的隧道照明调控方法，其特征在于,所述采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，之后包括：
调取调整后的所述隧道内路面亮度相应的隧道照明亮度；
利用Matlab软件构建基于BP神经网络的分类模型，对所述隧道照明亮度进行分类；
将分类后的所述隧道照明亮度进行数据归一化处理，得到归一化结果；
根据处理后的所述归一化结果，训练BP神经网络的分类模型进行迭代计算，得到隧道内需求亮度。
4.根据权利要求1所述的隧道照明调控方法，其特征在于,所述根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解，其中包括：
初始化隧道内所述需求亮度，所述需求亮度包括不同的调光比向量组成；
设置迭代次数，计算所述需求亮度中至少一个所述调光比向量对应的目标值和平均目标值，计算向量元素，并构成较优调光比种群；
根据自适应的交叉对所述较优调光比种群进行变异操作，产生新的调光比种群，循环计算，并输出最小目标值对应的最优调光比向量，即隧道照明调控最优解。
5.一种隧道照明调控装置，其特征在于，包括：
第一获取模块：用于获取第一隧道信息，所述第一隧道信息包括隧道内的车流量、隧道长度和隧道安全亮度需求，所述隧道安全亮度需求包括隧道入口处的第一安全亮度和隧道出口处的第二安全亮度；
第二获取模块：用于获取隧道照明指标信息，所述隧道照明指标信息包括隧道路面平均亮度、隧道路面中线亮度均匀度值和隧道小目标可见度值；
调整模块：用于根据获取到的所述第一隧道信息和所述隧道照明指标信息，采用模糊PID调控算法调整隧道内路面亮度，得到隧道内需求亮度；
搜寻模块：用于根据隧道内所述需求亮度，利用优化算法搜寻到隧道照明调控最优解。
6.根据权利要求5所述的隧道照明调控装置，其特征在于，所述第二获取模块，其中获取过程包括：
第一获取单元：用于将隧道内的路面分割为网格，获取待测量区域中四个角落的第一测点亮度、除去四个角落的四条边上的第二测点亮度和所述待测量区域内部的第三测点亮度，对测点亮度之和求平均值，得到隧道路面平均亮度，所述网格包括所述待测量区域；
第二获取单元：用于根据隧道内路面中线最小亮度和隧道内路面中线最大亮度计算，得到隧道路面中线亮度均匀度值；
第三获取单元：用于根据隧道内物体的亮度、背景亮度和阈限亮度差经过计算得到隧道小目标可见度值，物体的所述阈限亮度差为在相同物体在可见时的亮度与背景亮度之差。
7.根据权利要求5所述的隧道照明调控装置，其特征在于，所述调整模块，之后包括：
调取单元：用于调取调整后的所述隧道内路面亮度相应的隧道照明亮度；
构建单元：用于利用Matlab软件构建基于BP神经网络的分类模型，对所述隧道照明亮度进行分类；
处理单元：用于将分类后的所述隧道照明亮度进行数据归一化处理，得到归一化结果；
训练单元：用于根据处理后的所述归一化结果，训练BP神经网络的分类模型进行迭代计算，得到隧道内需求亮度。
8.根据权利要求5所述的隧道照明调控装置，其特征在于，所述搜寻模块，其中包括：
初始单元：用于初始化隧道内所述需求亮度，所述需求亮度包括不同的调光比向量组成；
构成单元：用于设置迭代次数，计算所述需求亮度中至少一个所述调光比向量对应的目标值和平均目标值，计算向量元素，并构成较优调光比种群；
输出单元：用于根据自适应的交叉对所述较优调光比种群进行变异操作，产生新的调光比种群，循环计算，并输出最小目标值对应的最优调光比向量，即隧道照明调控最优解。
9.一种隧道照明调控设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述隧道照明调控方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述隧道照明调控方法的步骤。
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