智能道路環境監測預警方案設計與實施

周玉甲， 郭利偉， 李華章

(1.湖南交通職業技術學院 機電工程學院， 湖南 長沙 410132; 2.湖南洋馬信息有限責任公司, 湖南 長沙 410205)

在交通運輸過程中，天氣、載荷、溫度等因素均會破環路面的整體結構，而惡劣的路面狀況又會極大地增加交通事故的發生幾率，嚴重威脅公眾的財產和生命安全[1]。根據對云南、廣西、貴州、新疆等多個省份的公路交通事故資料統計研究發現，大約有44%的事故與氣象條件都有直接或間接的關系。霧、雨、雪天由于能見度低、路面潮滑、積水等原因，光滑的路面更容易引發交通事故。所以，道路環境監測與預警與人們的日常生活、生產密不可分。實時的監測道路環境參數，及時發布道路環境預警信息，及時采取應對措施減小因道路環境因素造成的損失，降低交通事故危害，對安全出行有著非常重大的意義。

智能路面環境信息采集終端是道路氣象信息系統(RWS)的核心組成部分，可以對當前道路實時環境狀態進行監控、測量與識別，有著巨大的市場需求和非常廣闊的應用前景[2]。但是目前中國道路環境信息采集設備的研究與開發速度遠遠落后于高速公路的發展建設速度，導致路面傳感采集市場被歐美發達國事壟斷，昂貴的價格很大程度上限制了路面傳感器系統在國內高速公路安全設施建設中的應用。因此，進行道路環境信息采集設備及系統的自主研發，具有非常重要的意義。

目前國外采用浸入式被動型傳感器系統及主動式路面傳感器，實時為用戶提供路面覆蓋物、路面干濕、路面溫度、路面水膜厚度、路面結冰點等參數信息，依靠內置的微處理器來收集數據并報告給主系統[3-4],所以在傳輸控制方面更加方便和快速，還能集成在RWS系統中，更加易于道路管理部門管理道路氣象信息[5]。國內對于路面傳感器系統的研究還非常少，缺乏設計經驗，實地測試經驗，目前也沒有成熟的生產工藝線。市面上的產品基本屬于進口或組裝，基本沒有自主知識產權。

總體來講，目前國內外道路環境信息采集設備基本集中在風向、風速、氣溫、雨雪、積水、結冰、能見度等環境信息的采集，采集信息面相對較少，缺乏利用道路攝像機進行自動識別環境因素功能，且多種環境信息采集需部署多種采集設備，不能實現功能集成，供電方式與數據傳輸方式基本采用傳統電纜與光纖鋪設方式，實施困難且成本高[6]。

文章提出并驗證了多功能、一體式的無線道路信息智能采集終端，集成了多種傳感器檢測、智能AI圖像識別、微波集成檢測、5G無線傳輸技術應用，設計了用于道路環境信息監測與預警發布的平臺化、集成化、智能化的信息監測預警管理平臺。該系統能夠用于檢測高速公路表面的道路狀況,并將檢測數據提交到信息采集系統,實現對路面狀況的實時監控,以便提出相應的解決方案,降低道路交通安全事故在高速公路上的發生率,提高道路安全系數。同時，建立道路環境智能監測預警平臺能夠幫助道路交通管理部門及時、準確地掌握道路的環境狀況以及對道路交通的影響程度，為道路交通管理提供信息支持和決策依據。

1 道路環境智能監測系統設計

文章所述的道路環境監測預警系統是一個平臺化、集成化、智能化的信息監測預警管理平臺，是智能交通、智慧城市等物聯網應用平臺的重要組成部分。系統采用眾多檢測技術以及AI算法，通過檢測傳感器或監控攝像機獲取不同監測對象的實時輸出值、視頻或圖片，及時檢測道路實時環境參數并發布預警信息，幫助交通參與者及時、準確掌握道路的環境狀況，為道路交通管理提供數據支撐，及時制定應對措施，避免交通事故發生，降低交通事故危害，降低因道路環境因素造成的損失。道路環境監測預警系統由檢測點位數采集設備，各類環境要素傳感器，通信裝置及監控預警系統組成，如圖1所示。

圖1 道路環境監測系統結構示意圖 Fig.1 Structure diagram of pavement environment monitoring system

道路環境智能監測系統可用于普通公路、高速公路、橋梁、隧道等重要路段的道路環境監測，監測設備自動檢測環境參數與狀態，并將信息及時發至道路環境智能監測預警平臺，通過系統綜合信息處理與分析，對異常環境信息產生預警信息。預警信息可通過信息發布平臺向終端設備進行預警信息發布。通過系統平臺總體設計，使得軟件平臺和硬件系統具有較高的類似場景的復用性；通過軟件層級設計和硬件擴展性設計使得系統具有針對具體場景的實用性和較高的部署實施效率。

1.1 總體設計

綜合考慮在道路環境監測預警的應用場景來規劃設計整個系統的架構，在搭建基礎設施的同時，軟件系統考慮應用層不同需求，提高復用性，硬件系統考慮對于多種傳感設備的擴展性，對于不同節點監測環境參數差異性能夠兼容對應感知設備[7]。整個道路環境監測系統由軟硬件系統構成，主要由系統平臺和系統終端兩部分組成。其中系統平臺包括平臺運行中心和平臺數據中心[8],系統具體組成如圖2所示。

圖2 道路環境智能監測預警平臺系統組成圖Fig.2 System composition diagram of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment

1.2 系統架構

道路環境監測系統的邏輯架構主要分為感知層、數據接入層、數據管理層、核心處理層、應用層[9]，具體的架構層次及層級構成如圖3所示。

圖3 道路環境智能監測預警平臺功能層級圖Fig.3 Functional hierarchy diagram of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment

1) 感知層

感知層是物理層，通過技術手段對數據感知、數據采集、近場有線/無線傳輸，遠距離無線傳輸等硬件設備進行集成，這些硬件主要功能包含對需要檢測的關鍵參數的采集，數據終端與中繼端的傳輸，中繼端與總控端的傳輸通訊。

2) 數據接入層

數據資源層主要包含系統采集的相關對象的時間與空間維度的大數據，包含本地端及總控端存儲單元，是上層架構的基礎。

3) 數據管理層

數據管理層處于系統架構的關鍵地位，連接上下系統和用戶層級。應用下層數據為上層應用提供通用的支撐服務，是構建平臺核心應用系統的基礎。

4) 核心處理層

核心處理層主要是通過綜合信息處理引擎、AI計算引擎、大數據分析引擎對下層提供的格式化信息進行挖掘分析，從而獲得有意義的特征對象，為應用層提供所關注特征參數的具體信息。

5) 應用層

應用層通過抓取對應核心處理層數據，進行關鍵信息展示，統計曲線表格直觀化展示，根據設定的預警模型進行道路環境風險預警等。

1.3 系統特征

文章方案采用多系統集成的物聯平臺技術，采用1個平臺+N個應用，模塊化構建、多系統集成，設計了一個能在多領域綜合應用、各模塊和子系統互不干擾但又能兼容互聯的平臺系統。安全高效預(報)警體系及豐富預(報)警信息發布,可根據危險程度采用多種警報等形式發布信息，同時監測數據可支持用戶在線使用瀏覽器輕松查詢[10]。

分布式微服務IOT平臺采用微服務架構部署，整體平臺遵循子系統獨立、系統模塊化、功能高度封裝等，實現低耦合、高擴展性等特性。

另外，依托先進物聯網和智能傳感技術，面向不同種類的結構物，重點研究構建遠程感知網絡，對感知網絡的測點布置、儀器設備遴選、數據傳輸手段、供電防雷措施、設備遠程控制與管理等，進行標準化、體系化研究。

系統網絡拓撲結構如圖4所示。

圖4 道路環境監測系統網絡拓撲圖Fig.4 Network topology of pavement environment monitoring system

2 道路環境智能監測系統實施

道路環境監測傳感器具有結構簡單、安裝方便、抗干擾能力強等特點，可以用于高速公路、機場、橋梁、城市等路面進行監測，是智能交通、智慧城市等物聯網應用的重要方案。

2.1 傳感設備

傳感設備可根據項目要求自由配置。

1) 被動式道路結冰傳感器

采用微波擾動技術，進行結冰預警、結冰報警，通過多參數融合算法提高了檢測準確性。重點對路面狀態如干燥、積水、冰、結冰厚度、高溫等進行預警，提高道路行駛安全系數。特點在于傳感器體積小便于安裝，安裝方式多樣化，獨特的道路嵌入式結構設計可抗超強壓力，不易損壞，如圖5所示。

圖5 結冰傳感器實物圖Fig.5 Figure of ice sensor

2) 非侵入式路面傳感器

非侵入式路面傳感器是專門為交通道路地面監測而設計的，它采用遙感技術，避免了對道路的破壞，從而不會因為安裝道路氣象站干擾交通。多光譜測量技術能準確檢測出道路表面結冰、積雪和積水的厚度。通過提供路面條件信息，非接觸式路面狀況傳感器為道路管理部門提供準確的監測數據，在道路安全出現險情之前采取響應措施，如圖6所示。

圖6 非侵入式路面傳感器實物圖Fig.6 Figure of non-intrusive pavement sensor

3) 一體式氣象傳感器

一體氣象站是一種測量多要素氣象要素的專業級傳感器，可同時測量大氣溫度、大氣濕度、風速、風向、氣壓、雨量、光照、紫外等氣象要素，還可監測PM2.5，PM10、噪聲、揚塵等環境要素，如圖7所示。

圖7 一體式氣象傳感器實物Fig.7 Figure of integrated meteorological sensor

4) 能見度傳感器

進行道路路面可見度的檢測，如圖8所示。

圖8 能見度傳感器實物Fig.8 Figure of visibility sensor

2.2 圖像視頻監控設備

采用高可靠性的攝像頭，高防護等級，通過紅外濾片進行日間夜間轉換，根據數據采集需求采用合適的分辨率和視頻壓縮率，如圖9所示。

圖9 圖像視頻監控攝像頭Fig.9 Figure of image and video surveillance camera

2.3 數據傳輸設備

2.3.1 有線數據傳輸

道路環境監測系統中，數據的傳輸是整個系統非常重要的一環，這部分關系到整個系統的數據質量和使用效果，因此要選擇經濟、合理的傳輸方式。光纖傳輸是常見的傳輸方式，采用室外鎧裝四芯單模光纖，根據實際情況，在監測點與監控中心距離近的情況下，可以單獨敷設光纖或者利用現有的光纖鏈路作為傳輸介質。

控制單元通過光纖收發器進行光電轉換，即實現光纖數據傳輸，打破網線傳輸百米以內的限制，實現采集子系統設備與管理中心的遠距離數據傳輸,如圖10所示。

圖10 有線數據傳輸鏈路拓撲圖Fig.10 Wired data transmission link topology

2.3.2 無線數據傳輸

無線傳輸采用工業級3G/4G/5G無線路由器，將監測點的路面狀態數據、預警信息及時發送到預警中心、區域控制中心或局域信息顯示標志上,如圖11所示。

圖11 無線數據傳輸鏈路拓撲圖Fig.11 Wireless data transmission link topology

2.4 道路環境智能監測系統驗證實施

某大橋主橋長2.38 km，為鋼桁梁結構大橋，兩個鐵塔之間距離1.93 km，橋為東西走向，根據橋梁特點，選擇大橋4處典型位置，布置結冰監測系統，整座大橋共部署了4套匯聚設備、20套檢測設備、20個傳感探頭，以及安裝在大橋監控所的一套監控工作站。

2.4.1 監測點位硬件布置

對于關鍵道路部位，比如隧道、橋梁、高架、山區、彎道等場合，選取合適位置進行傳感器探頭、檢測裝置、數據匯集裝置布置，結冰檢測系統硬件布置位置圖如圖12所示，橫斷面設備安裝圖如圖13所示，具體結冰傳感器實物安裝圖如圖14所示[11]。

圖12 某大橋道路結冰檢測系統布置示意圖Fig.12 Layout diagram of pavement icing detection system of a bridge

圖13 某大橋橫斷面結冰檢測系統設備安裝示意圖Fig.13 Equipment installation diagram of ice detection system in cross section of a bridge

圖14 傳感器安裝實物圖Fig.14 Figure of sensor installation

2.4.2 道路環境智能監測預警平臺

文章設計了道路環境智能監測預警平臺，該預警平臺系統基于.NET B/S架構，可以通過聯網設備瀏覽器客戶端登錄，進行信息查詢和設備管理，人機界面如圖15所示。

圖15 道路環境智能監測預警平臺登錄界面Fig.15 Login interface of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment

1) 道路環境智能監測預警平臺拓撲界面

前臺控制與展示界面是整個系統的應用核心，所有監測、分析、預警信息都通過此界面進行展示與控制。通過點擊監測點、組或區域，可在地圖上立刻顯示所屬監測點地理位置及描述信息。另外，可通過鼠標停用/啟用監測點。此功能用以應對監控點突發狀況引發的異常數據對系統分析造成影響。同時對于檢測點異常位置可以進行拍照、視頻進行留痕記錄。監測平臺拓撲界面如圖16所示。

圖16 監測平臺拓撲界面圖Fig.16 Topology interface diagram of monitoring platform

2) 數據采集與分析管理子系統

數據采集與分析子系統為整個道路環境監測管理系統的核心模塊，用以定義所有硬件設備信息參數、設備組信息、數據分析方法、數據分析方法組，為采集器采集數據以及前端圖表及報表生成提供基礎數據支持。數采與分析管理子系統界面如圖17所示。

圖17 道路環境監測數據管理界面Fig.17 Pavement environment monitoring data management interface

3) 道路環境預警管理子系統

分級預警管理子系統定義了道路環境監測系統的警報管理機制，當各環境參數符合預先設定的預警規則時即觸發預警，包含預警規則配置、預警規則組設定等。預警規則分3層架構，自由根據實際環境設置觸發閾值條件；同時可以自由定制預警發布樣式；各區域自由設定預警規則組，互不干擾。道路環境預警管理子系統界面如圖18所示。

圖18 道路環境監測預警管理界面Fig.18 Pavement environment monitoring and early warning management interface

4) 道路環境信息統計展示子系統

前端對基礎數據進行分析及可視化展示，包括地圖信息、采集信息、氣象信息，監控信息等展示，可以直觀地提供監測點的信息。道路環境信息展示子系統交互界面如圖19所示。

圖19 道路環境監測信息展示界面Fig.19 Road environment monitoring information display interface

5) 圖像分析系統

傳感器與智能終端將信息及時反饋至監控工作中心并發出警報時，以監控視頻為基礎，當監測點數據達到預警設定值時候，監控中心將各個監測點攝像頭采集到的圖像進行處理、識別、分類，監控中心上位機接收到道路圖像以及分類檢測結果后進行顯示，以作為預警等級的判斷輔助。

圖像采集、處理以及傳輸工作需要由監測終端完成，采用Arm架構芯片作為嵌入式平臺，網絡傳輸方式簡單靈活，通過調用OpenCV軟件中的函數進行圖像處理?？紤]到終端工作環境較差，對圖像質量要求較高的原因，選用像素為500 W的工業彩色CMOS相機作為圖像采集單元，最大分辨率達到2 592*1 944，該工業相機支持Linux系統，也可以兼容OpenCV軟件，與控制芯片通過USB接口相連接，通過控制芯片的10/1 000以太網接口采用TCP/IP網絡協議將圖像與處理結果發送至監控中心。圖像終端硬件結構圖如圖20所示。

圖20 圖像采集終端結構圖Fig.20 Structure diagram of image acquisition terminal

在進行結冰檢測時，當監測預警值達到時整個系統的觸發信號，調用工業相機采集圖像，在自然光條件下，使相機鏡頭距地面1.5 m垂直拍攝，固定焦距以確保所拍攝的圖像具有相同的初始條件，以保證分類結果的準確性。圖像采用960*600分辨率，格式為jpeg，文件大概100 k大小，一次拍攝兩張照片進行處理以保證識別結果的準確率，進行綜合結冰狀況監測。圖像已經采集至樹莓派內存中，以供后續圖像處理步驟使用，工作流程圖如圖21所示。

圖21 圖像獲取流程圖Fig.21 Flow chart of image acquisition

同時，建立道路環境智能監測預警平臺能夠幫助道路交通管理部門及時、準確地掌握道路的環境狀況以及對道路交通的影響程度，為道路交通管理提供信息。

圖像通過上述步驟已經保存至樹莓派的內存當中，所采集到的圖像可能是干燥、積水、積雪、結冰等狀態中的某一種，所以需要對采集到的圖像進行處理分類。圖像處理采用OpenCV開源圖像處理組件，圖像分析包括圖像的預處理、顏色特征值分析、紋理特征值分析，具體算法實現采用python編寫，圖像識別分類流程如圖22所示。

圖22 圖像分類處理流程圖Fig.22 Flow chart of image classification processing

6) 分級預報系統

系統可通過實時數據采集與分析，綜合一定的條件參數、邏輯或算法對監測對象進行分級預警。如結冰預警、暴雨預警等[12]。

3 結 論

文章提供了一整套軟硬件結合的智能道路環境監測預警的系統解決方案，通過不同類型道路環境參數的傳感采集設備的設置，實時采集、傳輸、處理、分析監測數據，在傳統傳感設備基礎上增加了基于機器視覺的圖像識別技術，進行了多種道路信息融合。設計了用于道路環境信息監測與預警發布的信息管理平臺，根據建立的預警模型可提供分層級的智能預警，并可以通過智能預警平臺實時輸出相關數據及預警信息[13]。通過規劃設計，系統具有良好的擴展性與復用性，具有較高的效率與實用性。本系統可以為交通參與者提供關鍵節點的道路環境信息，同時會對危險路況提出預警，同時可作為道路交通管理部門決策的重要信息來源。