交通污染物排放智慧监测系统的制作方法

本发明涉及污染监控技术领域，具体涉及交通污染物排放智慧监测系统。

背景技术：

机动车尾气排放与交通流行为密切相关，车辆在直行、换道、超车和转弯等行驶过程中频繁加减速会引起污染排放加剧，现有研究尚未系统地定量揭示交通流行为对其的影响程度，多数研究侧重于从宏观视角定性分析油耗、道路类型、启动刹车、信号控制、速度控制、单向交通、公交优先对交通污染气体排放的重要程度，仅少数研究分析交通流行为和污染物气体之间关联性，但未涉及道路线形设计和天气变化等交通内外部环境微观因素影响交通流行为，进而它们又影响交通污染气体的排放程度，必然致使现有研究的部分理论片面化或者错误化。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供交通污染物排放智慧监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了交通污染物排放智慧监测系统，该系统包括污染物排放监测装置、服务器和显示器，所述污染物排放监测装置用于采集和处理各交通道路上的交通污染物排放数据以及相应的交通流、道路线形、天气信息；所述服务器用于对污染物排放监测装置发送的数据进行分析，定量定性分析交通流、道路线形、天气对交通污染物排放的影响机理，挖掘它们的内在联系，输出所述内在联系的分析结果；所述显示器用于显示所述分析结果。

在一种能够实现的方式中，所述污染物排放监测装置包括传感数据采集单元和非传感数据采集单元，其中传感数据采集单元包括汇聚节点和多个设置于预设监测位置的传感器节点，传感器节点用于采集所在监测位置的交通污染物排放数据，汇聚节点汇总各传感器节点采集的交通污染物排放数据并发送至服务器；所述的非传感数据采集单元设置于传感器节点周围，用于动态采集所述传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息，并反馈至所述服务器。

在一种能够实现的方式中，所述服务器包括存储单元及分析单元，其中所述存储单元用于存储影响交通污染物排放的数据；所述分析单元基于k近邻算法的数据挖掘生成决策树模型，揭示交通污染物排放、交通流、天气和道路线形之间的内在联系。

在一种能够实现的方式中，所述的非传感数据采集单元包括：

分布于各传感器节点周围的采集子单元，采集子单元被配置为获取传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息；

汇聚子单元，用于收集所有传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息；

上传子单元，用于将汇聚子单元收集的数据发送至服务器。

本发明的有益效果为：本发明实现了对交通污染物排放的监控，并基于现有的k近邻算法对采集的交通内外环境数据进行分析，挖掘交通流、道路线形、天气与交通污染物排放之间的内在联系，为城市污染物排放治理决策提供技术支撑，使得系统管理人员能够根据内在联系分析结果进行污染物排放放置策略设计。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的交通污染物排放智慧监测系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的污染物排放监测装置的结构示意框图。

附图标记：

污染物排放监测装置1、服务器2、显示器3、传感数据采集单元10、非传感数据采集单元20。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

图1示出了本发明实施例的交通污染物排放智慧监测系统的结构示意框图。参见图1，本发明实施例提供了交通污染物排放智慧监测系统，该系统包括污染物排放监测装置1、服务器2和显示器3，所述污染物排放监测装置1用于采集和处理各交通道路上的交通污染物排放数据以及相应的交通流、道路线形、天气信息；所述服务器用于对污染物排放监测装置1发送的数据进行分析，定量定性分析交通流、道路线形、天气对交通污染物排放的影响机理，挖掘它们的内在联系，输出所述内在联系的分析结果；所述显示器3用于显示所述分析结果。

图2示出了本发明一个示例性实施例的污染物排放监测装置的结构示意框图。如图2所示，所述污染物排放监测装置1包括传感数据采集单元10和非传感数据采集单元20，其中传感数据采集单元10包括汇聚节点和多个设置于预设监测位置的传感器节点，传感器节点用于采集所在监测位置的交通污染物排放数据，汇聚节点汇总各传感器节点采集的交通污染物排放数据并发送至服务器2；所述的非传感数据采集单元20设置于传感器节点周围，用于动态采集所述传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息，并反馈至所述服务器。

在一种实施方式中，所述的非传感数据采集单元20包括：

分布于各传感器节点周围的采集子单元，采集子单元被配置为获取传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息；

汇聚子单元，用于收集所有传感器节点周围的交通流，道路线形及天气信息；

上传子单元，用于将汇聚子单元收集的数据发送至服务器。

在一种实施方式中，所述服务器2包括存储单元及分析单元，其中所述存储单元用于存储影响交通污染物排放的数据；所述分析单元基于k近邻算法的数据挖掘生成决策树模型，揭示交通污染物排放、交通流、天气和道路线形之间的内在联系。

本发明上述实施例实现了对交通污染物排放的监控，并利用无线传感器网络技术实现了交通污染物排放数据的无线智能采集；本发明上述实施例基于现有的k近邻算法对采集的数据进行分析，挖掘交通流、道路线形、天气与交通污染物排放之间的内在联系，为城市污染物排放治理决策提供技术支撑，使得系统管理人员能够根据内在联系分析结果进行污染物排放放置策略设计。

在一个实施例中，在网络拓扑构建阶段，多个传感器节点被分为多个簇，每个簇设置有簇首，簇首选择簇内的一个传感器节点作为数据辅助收集节点，其中，簇首被配置为收集簇内传感器节点采集的交通污染物排放数据并发送至汇聚节点；在数据传输阶段，簇内的其余传感器节点根据距离最近原则选择所述数据辅助收集节点或者簇首作为发送交通污染物排放数据的目的节点；当所述数据辅助收集节点接收到的交通污染物排放数据量达到其最大缓存时，数据辅助收集节点将接收的交通污染物排放数据转发至簇首；其中，所述的距离最近原则为：当与所述数据辅助收集节点之间的距离更近时，传感器节点将采集的交通污染物排放数据发送至数据辅助收集节点，当与簇首的距离更近时，传感器节点将采集的交通污染物排放数据发送至该簇首。

本实施例避免了簇内的所有传感器节点直接将交通污染物排放数据发送至簇首，通过数据辅助收集节点的设置，一方面能够降低通信开销和拥塞，另一方面能够有效提高簇首汇总交通污染物排放数据的效率，并且能够分担簇首的负载，从而降低簇首的能耗。

在一个实施例中，簇首选择簇内的一个传感器节点作为数据辅助收集节点，包括：

(1)簇首获取簇内各传感器节点的节点度，并根据各节点度确定节点度中值，其中传感器节点的节点度为位于该传感器节点通信范围内的邻居节点数目；簇首选择节点度大于所述节点度中值的簇内传感器节点作为候选节点，构建候选节点列表；

(2)簇首向各候选节点发送节点竞选消息，并记录各候选节点响应于该节点竞选消息的反馈时间；

(3)设任意候选节点j到簇首i的链路为eji，簇首按照下列公式进一步确定受到各链路eji干扰的传感器节点集合z(eji)，j＝1,…,ni，ni为簇首i的候选节点列表具有的候选节点数目：

式中，wj为候选节点j的传输功率，αjd为候选节点j到传感器节点d的功率损耗，wd为传感器节点d的噪音功率，rmin为预设的信噪比阈值；

(4)簇首计算各候选节点的权值，将得到的权值信息存入候选节点列表，并将权值最大的候选节点作为初始的数据辅助收集节点；

所述权值的计算公式为：

式中，wij为簇首i的候选节点j的权值，fij为候选节点j响应于簇首i的节点竞选消息的反馈时间，为所有候选节点响应于簇首i的节点竞选消息的反馈时间的平均值，为所述集合z(eji)具有的传感器节点数目，y1、y2为设定的权重系数；exi为簇首i的候选节点列表中第x个候选节点到簇首的链路，e(exi)为受到链路e2i干扰的传感器节点集合，为所述集合e(exi)具有的传感器节点数目。

本实施例在进行数据辅助收集节点选择时，通过节点度来筛选出候选节点，能够有效保障后续筛选出的数据辅助收集节点可以较大范围地覆盖簇内的传感器节点，从而保障一定的数据收集效率。

候选节点对簇首发送的节点竞选消息的响应时间反映了该候选节点处理任务的效率，而候选节点到簇首的链路所造成的干扰将会导致受干扰节点之间的通信冲突和数据重传，基于此，本实施例从消息响应时长和链路干扰程度两个标准出发，创新性地设定了候选节点的权值。选择权值最大的候选节点作为数据辅助收集节点，相对于随机选择数据辅助收集节点的方式，有益于保障所选择的数据辅助收集节点能够可靠地完成交通污染物排放数据收集的任务，进一步提高了交通污染物排放数据收集的可靠性，同时降低网络干扰，提高了无线传感器网络的整体性能。

在一个实施例中，簇首按预设周期更新候选节点列表中的各候选节点的权值信息，在每一次更新后以权值最大的候选节点作为数据辅助收集节点，从而实现数据辅助收集节点的轮换，其中，设定权值的更新公式为：

式中，wij^t为在第t次更新时簇首i的候选节点j的权值，wij^t-1为在第t-1次更新时簇首i的候选节点j的权值，p为预设的第一权重影响因子，用于表示能量衰减对权值的影响程度；为所述候选节点j在第t-1次更新时的剩余能量，为所述候选节点j在第t次更新时的剩余能量，qj0为所述候选节点j的初始能量；bj为所述候选节点j到目前为止充当数据辅助收集节点的次数，bmax为预设次数阈值，p2为预设的第二权重影响因子，用于表示充当数据辅助收集节点次数对权值的影响程度。

本实施例根据能量衰减、充当数据辅助收集节点次数对权值的影响，创新性地提出了权值的更新公式，本实施例通过对数据辅助收集节点进行定期更新，且每次更新后以权值最大的候选节点作为数据辅助收集节点，有利于均衡簇内候选节点的能量消耗，从而延长无线传感器网络的生命周期。

在一个实施例中，簇首定期对候选节点列表中的各候选节点进行过滤操作，包括：

(1)判断各候选节点充当数据辅助收集节点的次数是否达到预设次数阈值，对次数达到预设次数阈值的候选节点从候选节点列表中删除；

(2)判断各候选节点的当前剩余能量是否满足下列条件，对满足下列条件的候选节点从候选节点列表中删除：

式中，qj为候选节点j的当前剩余能量，qg为候选节点列表中第g个候选节点的当前剩余能量，u为候选节点列表具有的候选节点数目。

本实施例中簇首定期对候选节点列表中的各候选节点进行检测，对不符合设定条件的候选节点进行删除，能够有效节省数据辅助收集节点的更新轮换时间，提高数据辅助收集节点的筛选效率，进而节省系统在数据采集方面的能量成本。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。