CN116912551A - 基于车联网的高速公路设备监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于车联网的高速公路设备监测系统，涉及公路交通技术领域，包括路线规划模块、车载视觉模块、病害识别模块、维修管理模块以及行驶分析模块；所述路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；所述车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，所述病害识别模块用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；有效提高护栏检测智能化水平；所述行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速YV进行协同分析，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整，提高行驶安全。
Description
技术领域
本发明涉及公路交通技术领域，具体是基于车联网的高速公路设备监测系统。
背景技术
道路安全问题一直是人们关注的焦点，随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，汽车保有量日益增多，高速公路上的通行车流量日益增加，交通事故也随之增加，公路护栏也会受到不同程度的破坏；无论是何种类型的公路护栏，在公路通车使用一段时间之后，都会陆续出现各种损坏、变形及其它缺陷，这些我们统称为护栏病害，早期常见的病害有：裂缝、坑槽、车辙、松散、沉陷、表面破损等。
目前公路护栏在受到破坏后一般均无法进行自动报警，且无远程监控功能，仅仅依靠事故报警或巡查人员发现，这样通常无法在第一时间发现情况并做出维修，受到破坏的公路护栏会对路过的其他车辆造成一定的安全隐患；基于以上不足，本发明提出基于车联网的高速公路设备监测系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于车联网的高速公路设备监测系统。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于车联网的高速公路设备监测系统，包括路线规划模块、定位导航模块、信息显示和报警模块、车载视觉模块、监测中心、病害识别模块、模型训练模块、维修管理模块以及行驶分析模块；
所述路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；所述定位导航模块用于控制公路监测车按照路线规划模块规划的巡测路线行驶；
所述车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，对护栏病害进行保存记录；并通过激光标定器和激光测距器对观测目标的尺寸、距离和位置进行测量，将采集的视频流信息传输到监测中心；
所述病害识别模块用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；所述监测中心用于根据病害量测数据生成病害检修任务并上传至维修管理模块；
所述维修管理模块用于对病害检修任务进行维优系数WY分析，得到病害检修任务的优先处理表；并依次将病害检修任务分配至相关维修人员；
所述行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速YV进行协同分析，并将公路监测车最大预计车速YV反馈至车载终端，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整。
进一步地，所述维修管理模块的具体分析步骤为：
获取病害检修任务对应的病害量测数据；所述病害量测数据包括病害类型、尺寸、距离和位置；设定每种病害类型均有对应的类型值，根据病害类型获取对应类型值为LX；将病害尺寸标记为Lc；
获取病害位置对应的公路区域；在预设时间段内，统计所述公路区域的日均交通流量为Rt；统计所述公路区域发生交通事故的次数为Ct；
利用公式WY＝Rt×g1+LX×g2+Lc×g3+Ct×g4计算得到病害检修任务的维优系数WY，其中g1、g2、g3、g4均为系数因子；将病害检修任务根据维优系数WY大小进行排序，得到病害检修任务的优先处理表。
进一步地，所述行驶分析模块的具体分析步骤为：
获取公路监测车的行车环境信息，所述行车环境信息包括路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息；
将公路监测车的载重信息标记为Z1；将路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息依次标记为W1、W2、W3、W4、W5；
利用公式XC＝(Z1×b3+W1×b4+W2×b5+W3×b6+W5×b7)/(W4×b8)计算得到行车影响系数XC；其中，b3、b4、b5、b6、b7、b8均为系数因子；
获取对应路段的限速为Vt；利用公式YV＝η×Vt×(1-XC)×b2计算得到所述公路监测车的最大预计车速YV，其中b2为系数因子，η为预设补偿因子。
进一步地，所述模型训练模块用于获取护栏的各类病害图片进行训练，得到病害检测模型；具体训练步骤为：
将从车载视觉模块和网络上获取的各类护栏病害图片作为参数训练集，并根据病害类型，手动分类获取的病害图片；
将参数训练集按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2:1:1、3:1:1和4:3:1；
构建融合模型：融合模型为支持向量机、深度卷积神经网络和RBF神经网络中的至少两种结合融合方式构建的模型；融合方式包括线性加权融合法、交叉融合法、瀑布融合法、特征融合法和预测融合法；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对融合模型进行训练、测试和校验，将训练完成的融合模型标记为病害检测模型；所述模型训练模块用于将训练得到的病害检测模型反馈至监测中心。
进一步地，所述车载视觉模块为安装于公路监测车车顶的高清摄像头，所述高清摄像头上方设有激光测距器，激光测距器旁边安装有激光标定器。
进一步地，所述激光测距器负责测量病害位置到物镜的距离；所述激光标定器作为图像测量尺寸和实际尺寸间换算依据。
进一步地，所述信息显示和报警模块用于通过监测中心软件实时对公路监测车的行驶速度、偏航角、位置信息、障碍物方位距离、电池电量、油量状态进行监测并显示，对异常状态进行报警。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，对护栏病害进行保存记录；并通过激光标定器和激光测距器对观测目标的尺寸、距离和位置进行测量，将采集的视频流信息传输到监测中心；病害识别模块用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；提高护栏检测智能化水平；监测中心用于根据病害量测数据生成病害检修任务；所述维修管理模块用于对病害检修任务进行维优系数WY分析，得到病害检修任务的优先处理表；合理分配资源，提高检修效率；
2、本发明中路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；所述行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速YV进行协同分析，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整；所述信息显示和报警模块用于通过监测中心软件实时对公路监测车的行驶速度、偏航角、位置信息、障碍物方位距离、电池电量、油量等状态进行监测并显示，对异常状态进行报警；提高行驶安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明基于车联网的高速公路设备监测系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，基于车联网的高速公路设备监测系统，应用于公路监测车，包括路线规划模块、定位导航模块、信息显示和报警模块、车载视觉模块、监测中心、病害识别模块、维修管理模块、模型训练模块以及行驶分析模块；
路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；定位导航模块用于控制公路监测车按照路线规划模块规划的巡测路线行驶；
信息显示和报警模块用于通过监测中心软件实时对公路监测车的行驶速度、偏航角、位置信息、障碍物方位距离、电池电量、油量等状态进行监测并显示，对异常状态进行报警；
车载视觉模块为安装于公路监测车车顶的高清摄像头，高清摄像头上方设有激光测距器，激光测距器旁边安装有激光标定器；激光测距器负责测量病害位置到物镜的距离；激光标定器作为图像测量尺寸和实际尺寸间换算依据；
车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，对护栏病害进行保存记录；并通过激光标定器和激光测距器对观测目标的尺寸、距离和位置进行测量，将采集的视频流信息传输到监测中心；
病害识别模块与监测中心相连接，用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；病害量测数据包括病害类型、尺寸(面积)、距离和位置；
病害识别模块用于将病害量测数据传输到监测中心，监测中心用于根据病害量测数据生成病害检修任务并上传至维修管理模块；
在本实施例中，模型训练模块用于获取护栏的各类病害图片进行训练，得到病害检测模型；具体训练步骤为：
将从车载视觉模块和网络上获取的各类病害图片作为参数训练集，并根据病害类型，手动分类获取的病害图片；
将参数训练集按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2:1:1、3:1:1和4:3:1；
构建融合模型：融合模型为支持向量机、深度卷积神经网络和RBF神经网络中的至少两种结合融合方式构建的模型，融合方式包括线性加权融合法、交叉融合法、瀑布融合法、特征融合法和预测融合法；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对融合模型进行训练、测试和校验，将训练完成的融合模型标记为病害检测模型；模型训练模块用于将训练得到的病害检测模型反馈至监测中心；
维修管理模块用于对病害检修任务进行维优系数分析，得到病害检修任务的优先处理表；具体分析步骤为：
获取病害检修任务对应的病害量测数据；设定每种病害类型均有对应的类型值，根据病害类型获取对应类型值为LX；将病害尺寸标记为Lc；
获取病害位置对应的公路区域；在预设时间段内，统计公路区域的日均交通流量为Rt；统计公路区域发生交通事故的次数为Ct；
利用公式WY＝Rt×g1+LX×g2+Lc×g3+Ct×g4计算得到病害检修任务的维优系数WY，其中g1、g2、g3、g4均为系数因子；
将病害检修任务根据维优系数WY大小进行排序，得到病害检修任务的优先处理表；维修管理模块用于根据优先处理表依次将病害检修任务分配至相关维修人员；合理分配资源，提高检修效率；
行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速进行协同分析，具体分析步骤为：
获取公路监测车的行车环境信息，行车环境信息包括路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息；
将公路监测车的载重信息标记为Z1；将路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息依次标记为W1、W2、W3、W4、W5；
利用公式XC＝(Z1×b3+W1×b4+W2×b5+W3×b6+W5×b7)/(W4×b8)计算得到行车影响系数XC；其中，b3、b4、b5、b6、b7、b8均为系数因子；
获取对应路段的限速为Vt；利用公式YV＝η×Vt×(1-XC)×b2计算得到公路监测车的最大预计车速YV，其中b2为系数因子，η为预设补偿因子；行驶分析模块用于将公路监测车的最大预计车速YV经监测中心反馈至车载终端，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整，提高行驶安全。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
基于车联网的高速公路设备监测系统，在工作时，车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，对护栏病害进行保存记录；并通过激光标定器和激光测距器对观测目标的尺寸、距离和位置进行测量，将采集的视频流信息传输到监测中心；病害识别模块用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；提高护栏检测智能化水平；监测中心用于根据病害量测数据生成病害检修任务；维修管理模块用于对病害检修任务进行维优系数WY分析，得到病害检修任务的优先处理表；合理分配资源，提高检修效率；
路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；定位导航模块用于控制公路监测车按照路线规划模块规划的巡测路线行驶；行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速YV进行协同分析，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整；信息显示和报警模块用于通过监测中心软件实时对公路监测车的行驶速度、偏航角、位置信息、障碍物方位距离、电池电量、油量等状态进行监测并显示，对异常状态进行报警；提高行驶安全。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.基于车联网的高速公路设备监测系统，包括路线规划模块、定位导航模块、信息显示和报警模块、车载视觉模块、监测中心、病害识别模块、模型训练模块、维修管理模块以及行驶分析模块；
所述路线规划模块用于爬取监测区域内的道路交错关系，并根据爬取到的数据为公路监测车规划巡测路线；所述定位导航模块用于控制公路监测车按照路线规划模块规划的巡测路线行驶；
所述车载视觉模块用于采集关于公路两侧护栏的视频流，对护栏病害进行保存记录；并通过激光标定器和激光测距器对观测目标的尺寸、距离和位置进行测量，将采集的视频流信息传输到监测中心；
所述病害识别模块用于逐帧获取视频流中的图像，并将图像输入到病害检测模型对病害进行识别与量测，得到病害量测数据；所述监测中心用于根据病害量测数据生成病害检修任务并上传至维修管理模块；
所述维修管理模块用于对病害检修任务进行维优系数WY分析，得到病害检修任务的优先处理表；并依次将病害检修任务分配至相关维修人员；
所述行驶分析模块用于采集公路监测车的载重信息和行车环境信息并对公路监测车的最大预计车速YV进行协同分析，并将公路监测车最大预计车速YV反馈至车载终端，以便驾驶员对公路监测车的车速进行调整。
2.根据权利要求1所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述维修管理模块的具体分析步骤为：
获取病害检修任务对应的病害量测数据；所述病害量测数据包括病害类型、尺寸、距离和位置；设定每种病害类型均有对应的类型值，根据病害类型获取对应类型值为LX；将病害尺寸标记为Lc；
获取病害位置对应的公路区域；在预设时间段内，统计所述公路区域的日均交通流量为Rt；统计所述公路区域发生交通事故的次数为Ct；
利用公式WY＝Rt×g1+LX×g2+Lc×g3+Ct×g4计算得到病害检修任务的维优系数WY，其中g1、g2、g3、g4均为系数因子；将病害检修任务根据维优系数WY大小进行排序，得到病害检修任务的优先处理表。
3.根据权利要求1所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述行驶分析模块的具体分析步骤为：
获取公路监测车的行车环境信息，所述行车环境信息包括路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息；
将公路监测车的载重信息标记为Z1；将路面平整度信息、降雨量信息、风力信息、能见度信息以及灰尘信息依次标记为W1、W2、W3、W4、W5；
利用公式XC＝(Z1×b3+W1×b4+W2×b5+W3×b6+W5×b7)/(W4×b8)计算得到行车影响系数XC；其中，b3、b4、b5、b6、b7、b8均为系数因子；
获取对应路段的限速为Vt；利用公式YV＝η×Vt×(1-XC)×b2计算得到所述公路监测车的最大预计车速YV，其中b2为系数因子，η为预设补偿因子。
4.根据权利要求1所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述模型训练模块用于获取护栏的各类病害图片进行训练，得到病害检测模型；具体训练步骤为：
将从车载视觉模块和网络上获取的各类护栏病害图片作为参数训练集，并根据病害类型，手动分类获取的病害图片；
将参数训练集按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2:1:1、3:1:1和4:3:1；
构建融合模型：融合模型为支持向量机、深度卷积神经网络和RBF神经网络中的至少两种结合融合方式构建的模型；融合方式包括线性加权融合法、交叉融合法、瀑布融合法、特征融合法和预测融合法；
将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对融合模型进行训练、测试和校验，将训练完成的融合模型标记为病害检测模型；所述模型训练模块用于将训练得到的病害检测模型反馈至监测中心。
5.根据权利要求1所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述车载视觉模块为安装于公路监测车车顶的高清摄像头，所述高清摄像头上方设有激光测距器，激光测距器旁边安装有激光标定器。
6.根据权利要求5所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述激光测距器负责测量病害位置到物镜的距离；所述激光标定器作为图像测量尺寸和实际尺寸间换算依据。
7.根据权利要求1所述的基于车联网的高速公路设备监测系统，其特征在于，所述信息显示和报警模块用于通过监测中心软件实时对公路监测车的行驶速度、偏航角、位置信息、障碍物方位距离、电池电量、油量状态进行监测并显示，对异常状态进行报警。
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2023
- 2023-05-31 CN CN202310634952.8A patent/CN116912551A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117649225A (zh) * | 2024-01-30 | 2024-03-05 | 江苏路安车联网研究院有限公司 | 车联网安全护栏监控运维管理系统 |
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