城市道路交通设施智能监测系统的制作方法

本实用新型属于智能监测系统领域，具体为一种用于城市道路交通设施智能监测系统。

背景技术：

目前的城市道路交通设施状态完全依靠人工监测，比如城市道路标线、人行道标线、绿化、交通灯、路灯是否正常，井盖、护栏、路沿石是否存在倒塌或者损毁，道路反光标识是否损坏，道路本身是否有沉陷、坑洞、开裂、磨损、涌包、变形、污染，城市观光大道及其它旅游设置等等是否正常。该种监测方式一方面需耗费大量的人力物力，另一方面人工监测效率较低，不利于道路设施异常状况的快速反馈。当遇见交通拥堵或寒冷天气等状况时，一些常规的人工监测项目很难开展。

而且现有城市道路交通设施维护均需要人工到设施现场定期进行巡检并对道路标线、人行道标线、井盖、绿化、护栏、交通灯、路灯、路沿石、道路反光标识、道路本身等设施的状况做记录，一旦发现有此类设施或道路本身有异常情况，巡检人员通知相关部门对故障损毁设施进行维护。在一些交通拥堵及及其炎热或寒冷的天气状况，人工巡检工作无法开展，无法快速了解设施状态。因此发明一种智能监测系统自动完成对城市道路交通设施进行监控成为迫切的需求。

技术实现要素：

本实用新型的目的是提供一种能自动完成对城市道路交通设施进行监控的智能监测系统。

为实现以上目的，本实用新型采用的技术方案是：包括无人机数据传输平台、无线数据接收平台和数据智能分析平台，无人机数据传输平台负责采集道路的图像信息，并通过无线传输到无线数据接收平台。数据智能分析平台通过数据线连接无线数据接收平台，对无人机数据传输平台采集到的数据信息进行分析处理。无人机数据传输平台接收来自数据智能分析平台预先设定的飞行路线采集周围的道路交通设施及道路的图像信息，并反馈给无线数据接收平台。同时，无人机数据传输平台将自身的飞行轨迹实时通过无线数据接收平台反馈给数据智能分析平台，数据智能分析平台根据实际飞行轨迹实时调整无人机数据传输平台的飞行路线，使得无人机数据传输平台的飞行轨迹偏差控制在正常范围内。

作为本实用新型的进一步改进，所述数据智能分析平台包括控制室处理器，以及与控制室处理器电性连接的第二电源和打印机。控制室处理器对无人机数据传输平台采集的道路交通设施及道路的图像信息正常的和异常的图片进行比对、叠加，提取前后两幅图像的特征点，通过进行相似性度量找到匹配的特征点对，然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数，最后由坐标变换参数进行图像配准。当控制室处理器筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成设施维护打印报表，并通过打印机打印给相应部门。

作为本实用新型的进一步改进，所述无线数据接收平台包括无线信号控制器，无线信号控制器电性连接有无线信号处理模块和第一电源。

作为本实用新型的进一步改进，所述无人机数据传输平台包括无人机，无人机内设有无人机控制器，以及与无人机控制器电性连接的摄像头、GPS模块、无线信号模块、电源和四个飞行电机。摄像头负责采集图像信息，并传输给无人机控制器，无人机控制器将图像信息通过无线信号模块传输给无线数据接收平台。无线信号模块接收控制室处理器预先设定的飞行路线。摄像头沿飞行路线采集周围的道路交通设施及道路的图像信息，并反馈给无线数据接收平台。GPS模块将自身飞行轨迹通过无线信号模块实时传输给无线数据接收平台，然后传输给控制室处理器，控制室处理器根据飞行轨迹实时调整四个飞行电机的转速，从而控制其飞行路线，使得无人机飞行轨迹偏差控制在正常范围内。

本实用新型的有益效果：

本实用新型通过无人机数据传输平台完成道路交通设施的状态的自动采集、传输，并通过控制室处理器完成数据分析处理，其中控制室处理器根据设施的位置、形状、光照强度、颜色等方面信息自动判定设施的状态，并自动生成设备状态打印报表，完全实现了智能化和自动化监测过程；

本实用新型不仅节约了大量的人力物力，将人工从复杂、恶劣的工作环境（高温、寒冷等）中解放出来，而且大幅提高了道路设施维护信息记录反馈效率；

本实用新型不仅局限应用于道路交通设施的监控，还可以应用于各大面积工业园区、休闲农庄等场地的围栏、路基、消防通道、路灯、绿化植被等各项设施的监控，节约大量的人力和物力。

附图说明

图1为本实用新型实施方式示意图；

图2为本实用新型模块图；

图3为本实用新型为无人机数据传输平台、无线数据接收平台和数据智能分析平台的连接示意图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本实用新型的技术方案，下面结合附图对本实用新型进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本实用新型的保护范围有任何的限制作用。

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。

需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该实用新型产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。

在本实用新型的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。

如图1-图3所示，本实用新型的具体结构为：包括无人机数据传输平台1、无线数据接收平台2和数据智能分析平台3。其中，无人机数据传输平台1包括无人机，无人机内设有无人机控制器13，以及与无人机控制器13电性连接的摄像头11、GPS模块12、无线信号模块14、电源15和四个飞行电机16。无线数据接收平台2包括无线信号控制器21，无线信号控制器21电性连接有无线信号处理模块22和第一电源23。数据智能分析平台3包括控制室处理器31，以及与控制室处理器31电性连接的第二电源33和打印机32。

无人机数据传输平台1负责采集道路的图像信息，并通过无线传输到无线数据接收平台2。数据智能分析平台3通过数据线连接无线数据接收平台2，对无人机数据传输平台1采集到的数据信息进行分析处理。无人机数据传输平台1接收来自数据智能分析平台3预先设定的飞行路线采集周围的道路交通设施及道路的图像信息，并反馈给无线数据接收平台2。同时，无人机数据传输平台1将自身的飞行轨迹实时通过无线数据接收平台2反馈给数据智能分析平台3，数据智能分析平台3根据实际飞行轨迹实时调整无人机数据传输平台1的飞行路线，使得无人机数据传输平台1的飞行轨迹偏差控制在正常范围内。

控制室处理器31对无人机数据传输平台1采集的道路交通设施及道路的图像信息正常的和异常的图片进行比对、叠加，提取前后两幅图像的特征点，通过进行相似性度量找到匹配的特征点对，然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数，最后由坐标变换参数进行图像配准。当控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成设施维护打印报表，并通过打印机32打印给相应部门。

摄像头11负责采集图像信息，并传输给无人机控制器13，无人机控制器13将图像信息通过无线信号模块14传输给无线数据接收平台2。无线信号模块14接收控制室处理器31预先设定的飞行路线。摄像头11沿飞行路线采集周围的道路交通设施及道路的图像信息，并反馈给无线数据接收平台2。GPS模块12将自身飞行轨迹通过无线信号模块14实时传输给无线数据接收平台2，然后传输给控制室处理器31，控制室处理器31根据飞行轨迹实时调整四个飞行电机16的转速，从而控制其飞行路线，使得无人机飞行轨迹偏差控制在正常范围内。

控制室处理器31处理摄像头11采集到人行道标线磨损前后状态比对图像时，控制室处理器31图像识别过程如下：在一张拍摄的固定大小图像范围内，当道路划线残缺状态达到正常划线整体的20%以上时，即前后两张图片的坐标变换参数差异超过20%，控制室处理器31根据无人机数据传输平台1当前的飞行轨迹及传送到数据智能分析平台3图片和图片拍摄时间自动精确定位该损坏划线的位置坐标信息。在控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成打印报表。

如图一所示，41为磨损的道路标线，42为磨损的人行道标线，43为正常井盖位置，44为枯萎绿植，45为倒塌损毁护栏，46为故障交通信号灯，47为故障路灯，48为坍塌的路沿石，49为消失的反光标识。具体的判断过程如下：

控制室处理器31处理摄像头11采集到绿植正常和枯萎以及井盖位置状态比对图像时，控制室处理器31图像识别过程如下：当绿植树叶覆盖率低于同期50%以上，即前后两张图片的坐标变换参数差异超过50%，控制室处理器31判定该绿植损坏，需要维护；当井盖离天井口距离超出10cm时，前后两张图片的坐标变换参数差异超过10%，控制室处理器31自动判定井盖移位，当井盖破损率超过15%时，前后两张图片的坐标变换参数差异超过15%，控制室处理器31自动判定井盖破损。在控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成打印报表。

控制室处理器31处理摄像头11采集到护栏正常和倒塌状态比对图像时，控制室处理器31图像识别过程如下：控制室处理器31根据护栏底座与道路分界线相对位移量以及护栏顶部与道路分界线的相对位移量，即前后两张图片的坐标变换参数差异超过10%，控制室处理器31自动判定该护栏的损毁情况，并自动精确定位该护栏的位置坐标信息。在控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成打印报表。

控制室处理器31处理摄像头11采集的交通信号灯状态比对图像时，控制室处理器31图像识别过程如下：当交通灯出现灯不亮、灯座移位等故障现象时，控制室处理器31根据交通灯发出的灯光颜色和光照强度以及信号灯外壳的位置自动判定该信号灯的损坏状况，并精确定位该交通灯位置坐标信息。当前后两张图片的坐标变换参数差异超过10%，控制室处理器31判定该些设施可能存在异常，在控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成打印报表。

控制室处理器31处理摄像头11采集到路灯状态比对图像时，控制室处理器31图像识别过程如下：当路灯出现灯不亮，灯座、灯盖损坏等故障现象时，即前后两张图片的坐标变换参数差异超过10%，控制室处理器31自动判定该设施可能损坏，并精确定位该交通灯位置坐标信息。控制室处理器31筛选出该可疑道路设施后，再通过人工进一步调整辨识、筛选确认后，自动生成打印报表。

同理，控制室处理器31根据早前摄像头11拍摄的设施竣工正常和当前拍摄的图片进行图像配准，根据前后两张图片的坐标变换参数差异自动判定道路标线、路沿石、反光标识以及电杆、道路本身等设施的损坏情况。

本实用新型通过无人机的摄像头11完成道路交通设施的状态采集和传输，同时控制室处理器31对数据进行比对分析，根据不同的判断机理，完全实现了道路交通设施监测的智能化和自动化，不仅节约了大量的人力物力，将人工从复杂、恶劣的工作环境中解放出来，而且大大提高了道路设施维护信息记录反馈效率。

本实用新型的有益效果：

本实用新型通过无人机数据传输平台完成道路交通设施的状态的自动采集、传输，并通过控制室处理器完成数据分析处理，其中控制室处理器根据设施的位置、形状、光照强度、颜色等方面信息自动判定设施的状态，并自动生成设备状态打印报表，完全实现了智能化和自动化监测过程；

本实用新型不仅节约了大量的人力物力，将人工从复杂、恶劣的工作环境（高温、寒冷等）中解放出来，而且大幅提高了道路设施维护信息记录反馈效率；

本实用新型不仅局限应用于道路交通设施的监控，还可以应用于各大面积工业园区、休闲农庄等场地的围栏、路基、消防通道、路灯、绿化植被等各项设施的监控，节约大量的人力和物力。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本文中应用了具体个例对本实用新型的原理及实施方式进行了阐述，以上实例的说明只是用于帮助理解本实用新型的方法及其核心思想。以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，由于文字表达的有限性，而客观上存在无限的具体结构，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以做出若干改进、润饰或变化，也可以将上述技术特征以适当的方式进行组合；这些改进润饰、变化或组合，或未经改进将实用新型的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均应视为本实用新型的保护范围。