一种高速公路交通安全气象物联网监测预警系统的制作方法

[0001]
本发明涉及监控预警系统技术领域，特别是一种高速公路交通安全气象物联网监测预警系统。


背景技术：

[0002]
在我国高速公路建设飞速发展的同时，恶劣天气影响下的公路交通安全问题日益突出。《交通运输安全生产事故报告(2019年)》指出：极端天气对交通安全的影响不容忽视。高速公路交通安全与气象条件关系密切，其中强风、大雾、降雨是影响公路行车安全的主要气象因素，为了最大限度地减少气象灾害对高速公路交通的不利影响，降低高速公路的自然受灾受损程度，建立稳定可靠的高速公路交通气象信息实时监测预警体系是十分必要的。从我国当前高速公路气象监测预警系统的实际使用情况来看，目前主要存在如下问题：1)定性监视多，定量检测不足。2)受限于传统网络架构技术，导致气象监测站密度过低。3)监测模式单一、信息分散、系统实用性不强。4)监测成果分析、信息分享能力不足，信息发布手段单一、决策传达滞后。5)当前的监测系统缺乏对多个气象要素监测数据的综合分析及综合判断。6)监测系统所使用的传感器大都含有机械结构，长期运行可靠性较低，易出现机械故障导致测值误差大、维护工作量大等缺陷。


技术实现要素：

[0003]
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，本发明拟根据高速公路气象监测的需求并结合规范，并充分利用物联网、云计算等新技术，形成一套技术先进、稳定可靠、高效实用的高速公路气象监测预警系统。
[0004]
本发明的目的通过以下技术方案来实现：一方面，该监测预警系统包括前端分布式一体化多要素气象监测节点及后端云平台两部分，所述前端分布式一体化多要素气象监测节点与后端云平台建立网络通信；所述前端分布式一体化多要素气象监测节点根据高速路段复杂情况，设置多个监测节点，各监测节点之间通过网络连接，每一个通信前端分布式一体化多要素气象监测节点连接有传感模块、网络传输模块、视频监控模块、电源模块，所述传感模块由传感器整合而成，包括风速传感器、风向传感器、能见度传感器、降雨量传感器、温度传感器、气压传感器、相对湿度传感器，分别用于采集风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度七个要素的原始数据，并上传至网络传输模块中，所述网络传输模块进行数据预处理后发送至后端云平台，所述视频监控模块同步采集现场视频上传至后端云平台，所述电源模块为前端分布式一体化多要素气象监测节点提供稳定电源；所述后端云平台包括监测数据接收/处理模块、数据库、监测系统配置和管理模块、数据可视化模块、预警预报模块、多用户配置及权限管理模块、gis模块、视频监控模块；
[0005]
所述监测数据接收/处理模块用于接收前端分布式一体化多要素气象监测节点上传至数据库中的信息后，将原始数据进行处理，形成能见度、风速、雨量、横风风压的监测成果值，将计算的监测成果值储存到数据库中；所述数据库用于接收前端分布式一体化多要
素气象监测节点的原始数据、存储和处理监测数据接收/处理模块、监测系统配置和管理模块、数据可视化模块、预警预报模块、多用户配置及权限管理模块、gis模块、视频监控模块中的数据，实现数据通信和处理；所述监测系统配置和管理模块用于用户与系统的交互，以配置文件的形式将输入的各种配置参数储存于数据库中；所述数据可视化模块用于将处理后的监测数据进行可视化呈现；所述预警预报模块用于将数据库中的监测成果值与多级预警阈值对比，再发布对应的预警信息；所述多用户配置及权限管理模块用于多个用户的操作权限及配置设置；所述gis模块用于加载公路沿线gis图层三维模型实现公路gis、气象监测信息融合；所述视频监控模块用于从流媒体服务器中调用监控视频到终端，还用于通过api接口实现对现场监控设备的控制。
[0006]
作为优选，所述传感模块由非机械结构式的传感器整合而成。
[0007]
作为优选，所述网络传输模块包括4g/5g通信、lora组网通信和/或公路沿线已建成的有线网络链路传输。
[0008]
作为优选，所述电源模块的供电方式包括市电接入供电或太阳能充电储电接入供电。
[0009]
作为优选，所述预警预报模块与车载gps导航系统通信连接，所述车载gps导航系统接收来自预警预报模块发送的预警信息。
[0010]
作为优选，所述监测系统配置和管理模块包括监测项参数配置单元、预警预报配置单元、气象监测节点采集模式配置单元、视频监控单元和三维模型配置单元。
[0011]
另一方面，还包括一种高速公路交通安全气象物联网监测预警系统的预警方法，该高速公路交通安全气象物联网监测预警系统包括前端分布式一体化多要素气象监测节点与后端云平台网络通信的两部分，所述方法包括以下步骤：
[0012]
第一步骤(s1)中，前端分布式一体化多要素气象监测节点采集风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度七个要素的原始数据发送给后端云平台的数据库；
[0013]
第二步骤(s2)中，监测数据接收/处理模块读取数据库中数据，计算能见度、风速、雨量、横风风压监测成果值，根据能见度、风速、雨量、横风风压监测成果值与各自的预设阈值进行对比计算出单要素预警等级数据，再将单要素预警等级数据进行整合计算得到多种要素成果值多要素成果值与预设多要素分级阈值进行综合对比评价，得到综合的预警等级后，将该数据发送到数据库中；
[0014]
第三步骤(s3)中，数据库将数据发送给预警预报模块，预警预报模块判断是否超过报警阈值，若超过阈值则触发预警，预警预报模块将预警信息推送至高速公路综合管理部门。
[0015]
作为优选，所述横风风压计算方式为：
[0016]
1)输入：高速公路走向方位角θ1、气象监测节点传感器安装高度(高程)z、高速公路气象监测站所处纬度
[0017]
2)从数据库中读取：风速(v)、风向(θ2)、温度(t)、气压(p)监测成果值。
[0018]
3)计算修正后的空气密度ρ
z
：
[0019]
[0020][0021]
ρ0——基于理想气体状态方程经温度及气压修正后的大气密度(单位kg/m3)；
[0022]
ρ
z
——气象监测节点传感器安装高度(高程)z处的大气密度(单位kg/m3)；
[0023]
p——气压监测值，(单位：hpa)
[0024]
t——温度监测值换算为热力学温度，t＝t+273.15(单位：k)，
[0025]
z——气象监测节点传感器安装高度(高程)z，(单位：m)
[0026]
z0——均质大气厚度，取8000m
[0027]
4)计算横风分量值
[0028]
v0*sin(|θ
2-θ1|)
[0029]
v0——风速垂直于公路走向的分量值，单位：m/s
[0030]
v——风速监测成果值，单位：m/s
[0031]
θ2——风向方位角监测成果值，单位：
°
[0032]
θ1——高速公路走向方位角，单位：
°
[0033]
5)计算横风风压
[0034][0035]
w
p
——监测站点处横风风压，单位kn/
㎡
，单位换算为n/
㎡
，需乘上系数1000，上述
[0036]
公式化简为：
[0037][0038]
作为优选，所述预警方法为多要素综合预警法，将所述预警预报模块设置ⅰ～
ⅴ
级的多级预警阈值，以绿色(安全)、蓝色(注意)、黄色(警示)、橙色(警戒)、红色(报警)分别对应表示不同的预警等级，其中风速预警等级w、能见度预警等级l、降雨量预警等级r、横风风压预警等级w p，其取值范围均为{0,1,2,3,4}，计算综合预警等级s，s＝{0,1,2,3,4}，当综合预警等级与相应阈值相匹配时，触发对应预警等级。
[0039]
本发明具有以下优点：
[0040]
(1)本发明的分布式一体化多要素气象监测节点采用非机械结构式的传感器整合而成，具有多种网络传输模式及供电模式，可不依赖有线网络及市电接入。利用4g/5g通信、lora组网通信或公路沿线已建成的有线网络链路等通信方式，以及太阳能～蓄电池系统实现无市电接入情况下的供电问题。降低气象监测节点在公路沿线部署、维护的技术难度。
[0041]
(2)本发明在预警系统中引入横风概念，并基于多监测参数计算横风风压、根据横风风压进行预警判断的方法。本发明将原本相互独立的多要素气象监测信息与公路走向(行车方向)、地理信息(站点经纬度、高程、公路里程桩号)等要素进行融合处理，得到物理意义明确、表达直观的综合预警参数——横风风压(垂直于汽车侧面的风压分量)。该预警参数在现实应用上具有明确的指导意义。
[0042]
(3)根据横风分压计算结果及高速公路历年气象数据统计值的指标来设置风压分级预警阈值，能够更为精准实现风压的预警预报。
[0043]
(4)本发明根据能见度、风速、雨量、风压4个要素进行综合预警，在采用多监测因素综合评价的预警等级评定方法，该方法相比现有技术的简单对比监测数据与预设的预警阈值进行预警触发的方式更加准确可靠，预警判断更为迅速、安全。
[0044]
(5)本发明的云平台给用户提供高速公路实况监测、数据分析、重点路段三维信息可视化，预警通道多方联动，能够实现包括司机、公路运营管理部门、救援部门多方及时决策、及时响应，减少因高速公路气象问题引发的交通事故。
附图说明
[0045]
图1为本发明的整体构架图；
[0046]
图2为本发明云平台结构示意图；
[0047]
图3为本发明分布式一体化多要素气象监测节点结构示意图；
[0048]
图4为本发明数据处理、预警流程图；
[0049]
图5为本发明横风风压预警等级w p计算流程图；
[0050]
图6为本发明风速预警等级w计算流程图；
[0051]
图7为本发明能见度预警等级l计算流程图；
[0052]
图8为本发明降雨量预警等级r计算流程图；
[0053]
图9为本发明综合预警等级判断流程图；
具体实施方式
[0054]
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展示的本发明实施例的组件可以用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。
[0055]
如图1～3所示，一方面，该监测预警系统包括前端分布式一体化多要素气象监测节点及后端云平台两部分，所述前端分布式一体化多要素气象监测节点与后端云平台建立网络通信；所述前端分布式一体化多要素气象监测节点通信连接有传感模块、网络传输模块、视频监控模块、电源模块，所述传感模块由传感器整合而成，包括风速传感器、风向传感器、能见度传感器、降雨量传感器、温度传感器、气压传感器、相对湿度传感器，分别用于采集风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度七个要素的原始数据，并上传至网络传输模块中，所述网络传输模块进行数据预处理后发送至后端云平台，所述视频监控模块同步采集现场视频上传至后端云平台，所述电源模块为前端分布式一体化多要素气象监测节点提供稳定电源；所述后端云平台包括监测数据接收/处理模块、数据库、监测系统配置和管理模块、数据可视化模块、预警预报模块、多用户配置及权限管理模块、gis模块、视频监控模块；所述监测数据接收/处理模块用于接收前端分布式一体化多要素气象监测节点上传至数据库中的信息后，将原始数据处理为包括能见度、风速、雨量、横风风压的成果值，将监测数据计算预警信息结果储存到数据库中；所述数据库用于接收前端分布式一体化多要
素气象监测节点的原始数据、存储和处理监测数据接收/处理模块、监测系统配置和管理模块、数据可视化模块、预警预报模块、多用户配置及权限管理模块、gis模块、视频监控模块中的数据，实现数据通信和处理；所述监测系统配置和管理模块用于用户与系统的交互，以配置文件的形式将输入的各种配置参数储存于数据库中；所述数据可视化模块用于将处理后的监测数据进行可视化呈现；所述预警预报模块用于将数据库中的监测信息和预警信息与多级预警阈值对比，再发布对应的预警信息；所述多用户配置及权限管理模块用于多个用户的操作权限及配置设置；所述gis模块用于加载公路沿线gis图层三维模型实现公路gis、气象监测信息融合；所述视频监控模块用于从流媒体服务器中调用监控视频到终端，还用于通过api接口实现对现场监控设备的控制。
[0056]
所述的前端分布式一体化多要素气象监测节点为多个气象监测节点的组合，每个气象监测节点之间，以及与后端云平台之间建立网络通信，每个前端分布式一体化多要素气象监测节点的传感模块采用非机械结构式的传感器整合而成，包括风速传感器、风向传感器、能见度传感器、降雨量传感器、温度传感器、气压传感器、相对湿度传感器，分别用于采集风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度七个要素的原始数据；此外，前端分布式一体化多要素气象监测节点还具有多种网络传输模式及供电模式，可不依赖有线网络及市电接入，利用4g/5g通信、lora组网通信或公路沿线已建成的有线网络链路等通信方式，以及太阳能～蓄电池系统实现无市电接入情况下的供电问题。降低气象监测节点在公路沿线部署、维护的技术难度。
[0057]
高速公路交通安全气象监测预警系统云平台选用基于b/s架构建立，包括监测数据接收/处理模块，用于接收、校验、计算、分析处理数据，包括对单要素监测成果计算、综合因素(如风压)等的计算，并将计算结果储存到数据库中，再根据监测数据计算结果，调用数据库中预定的预警判别方法进行预警等级划分计算，并将预警等级计算结果保存到数据库中。
[0058]
数据库包括监测数据储存单元、系统配置储存单元、预警记录储存单元、人员权限控制管理及登记信息储存单元、三维模型工程文件及配置文件储存单元，用于监测数据、预警记录、系统配置储存，以实现用户与系统的交互。
[0059]
监测系统配置和管理模块包括监测项参数配置单元、预警预报配置单元、气象监测节点采集模式配置单元、视频监控单元和三维模型配置单元监测系统、监测节点配置，实现对部署在现场的物联网分布式气象数据采集站的管理、配置，如配置采集模式、更改数据采集时间间隔等功能。
[0060]
数据可视化模块从数据库中调用已处理好的监测成果数据，以时间序列曲线(折线图)、多因素关联曲线(散点图)、公路沿线气象监测数据分布曲线(以公路里程为横坐标、监测成果为纵坐标的折线图)、风玫瑰图、风压分布图等专业曲线将监测数据以曲线、图表等形式进行呈现。根据数据库中预存的数据报表模板，调用数据库中相对应的数据字段值填入模板中的指定位置，生成监测报表。通过对监测成果二次分析计算，显示不同时段内监测数据数学统计值(平均值、最大值、最小值等)，或同一时段内，各路段监测数据的数学统计值，将处理后的监测信息按行业规范要求进行可视化呈现。
[0061]
预警预报模块设置ⅰ～
ⅴ
级的多级预警阈值，并用绿色(安全)、蓝色(注意)、黄色(警示)、橙色(警戒)、红色(报警)分别对应表示不同的预警等级。当监测指标超过特定阈值
后，触发预警，如能见度、风速、降雨量等监测指标进入预警状态后，系统将触发预警短信推送至公路相关管理人员手机上，并且具有预警数据接口，可将预警信息推送到高速公路管理部门的综合管理系统中进行多种形式的发布(包括高速路led屏幕推送、高速公路司机手机气象短信推送、车载gps、导航地图语音播报、广播电台播报预警等)；发送预警后，该模块可在用户操作下，跳转到数据可视化模块，并展示预警时段内的数据信息(曲线、报表)。此外，还可以实现在用户知悉警情后，可在预警报警模块中按预定的流程对警情进行处理，包括：判定警情的真实性；伪报警、误报警或真实报警；填写处理意见；关闭警情；传达警情处理流程到其他用户账号中等操作。
[0062]
多用户配置及权限管理模块包括注册用户管理、用户角色分配、用户权限分配等配置等，根据不同的部门、管理范围创建不同的用户及对应的操作权限，有效划分管理界面。
[0063]
gis模块可加载公路沿线gis图层信息，包括地形地图、公路线形、要素标注、气象监测站点定位等信息。在重点路段，可加载该路段的三维模型，实现公路gis、气象监测信息(包括但不限于国家气象数据库、本系统数据中的信息)一张图式展示。
[0064]
视频监控模块可以从流媒体服务器中调用现场实时监控视频或历史视频到web浏览器或手机端播放；通过api接口实现对现场监控设备的控制(旋转、调焦、夜间灯光照明、雨刷等操作，当发生气象预警时，可快速调用该路段的监控摄像头核实现场情况，帮助相关部门快速决策。
[0065]
另一方面，如图4所示，我们还提供了还包括一种高速公路交通安全气象物联网监测预警系统的预警方法，应用于高速公路交通安全气象物联网监测预警系统，前端分布式一体化多要素气象监测节点采集风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度七个要素的原始数据发送给后端云平台的数据库；所述监测数据接收/处理模块接受数据库数据，计算风速、风向、能见度、降雨量、温度、气压、相对湿度、横风风压监测成果值，并发送给预警预报模块；所述预警预报模块接收监测数据接收/处理模块的数据，判定预警阈值，若超过阈值触发预警，预警预报模块将预警信息推送至高速公路综合管理部门。
[0066]
高速公路风灾害的主要影响是作用在汽车侧面的风(强横风)导致车辆偏移、横向失稳该参数不仅与风速、风向有关，还与行车方向(公路走向)等多种因素有关，单独针对风速、风向进行评判，难以直观了解不同风速、风向及公路走向的组合下车辆侧向受力的影响(例如风向与行车方向平行，即便风速等级较高也不会在汽车侧面产生推力；当风向与行车方向垂直，即便风速等级不高，却容易在汽车侧面可能形成较大的侧向推力)。当风向垂直于高速公路走向时(风向与高速路走向为90
°
或270
°
时)，横风效应最明显，为解决强侧风尤其是横风对高速公里行车安全的隐患，作为更为优选的方案，我们使用横风风压计算方法，横风风压计算参数融合了风速、风向、温度、气压、公路走向方位角、气象监测站经纬度、仪器安装高程等参数计算得到，可计算在高速公路沿线不同路段风力引起车辆侧面的风压强度，并据此进行分级评价及预警，更加直观、准确且实用，对于不同路段的预警，针对性更强。其计算流程如图6所示，详细描述如下：
[0067]
1)输入：高速公路走向方位角θ1、气象监测节点传感器安装高度(高程)z、高速公路气象监测站所处纬度
[0068]
2)从数据库中读取：风速(v)、风向(θ2)、温度(t)、气压(p)监测成果值。
[0069]
3)计算修正后的空气密度ρ
z
：
[0070][0071][0072]
ρ0——基于理想气体状态方程经温度及气压修正后的大气密度(单位kg/m3)；
[0073]
ρ
z
——气象监测节点传感器安装高度(高程)z处的大气密度(单位kg/m3)；
[0074]
p——气压监测值，(单位：hpa)
[0075]
t——温度监测值换算为热力学温度，t＝t+273.15(单位：k)，
[0076]
z——气象监测节点传感器安装高度(高程)z，(单位：m)
[0077]
z0——均质大气厚度，取8000m
[0078]
4)计算横风分量值
[0079]
v0*sin(|θ
2-θ1|)
[0080]
v0——风速垂直于公路走向的分量值，单位：m/s
[0081]
v——风速监测成果值，单位：m/s
[0082]
θ2——风向方位角监测成果值，单位：
°
[0083]
θ1——高速公路走向方位角，单位：
°
[0084]
5)计算横风风压
[0085][0086]
w
p
——监测站点处横风风压，单位kn/
㎡
，单位换算为n/
㎡
，需乘上系数1000，上述公式化简为：
[0087][0088]
作为更优选择，针对单个要素预警较为片面，无法反映多种气象灾害同时出现的情况，预警等级偏低容易引发交通事故。本发明根据风速、能见度、降雨量、风压4个要素进行综合预警，首先根据预设的关于风速、能见度、降雨量、横风风压的预警等级，分别计算这4个要素的预警等级(风速预警等级w、能见度预警等级l、降雨量预警等级r、横风风压预警等级w p)，为了更好理解本发明中预警设置，我们用表1-4来显示上述4个要素等级，其中风速预警等级w如表1所示，计算流程如图6所示；能见度预警等级l如表2所示，计算流程如图7所示；降雨量预警等级r如表3所示，计算流程如图8所示；横风风压预警等级w p如表4所示，计算流程如图5所示；
[0089]
表1：风速预警等级表
[0090][0091]
表2：能见度预警等级表
[0092]
等级划分标准对高速公路交通运行的影响1级200m＜l≤500m稍有影响2级100m＜l≤200m有一定影响3级50m＜l≤100m有较大影响4级l≤50m有严重影响
[0093]
表3：降雨量预警等级表
[0094][0095]
表4：横风风压预警等级
[0096][0097]
如图9所示，从数据库读取上述风速预警等级w、能见度预警等级l、降雨量预警等级r、横风风压预警等级w p其取值范围均为{0，1，2，3，4}，再计算综合预警等级s，s＝{0，1，2，3，4}。根据s所对应的多级预警阈值进行判定，当监测指标超过特定阈值后，触发相应预警。
[0098]
风速预警等级：w＝{0,1,2,3,4}
[0099]
能见度预警等级：l＝{0,1,2,3,4}
[0100]
降雨量预警等级：r＝{0,1,2,3,4}
[0101]
横风风压预警等级：w
p
＝{0,1,2,3,4}
[0102]
判断：
[0103]
若min(w,l,r,w
p
)＝0且max(w,l,r,w
p
)≥0，则s＝max(w,l,r,w
p
)；
[0104]
若max(w,l,r,w
p
)＝4，则s＝4；
[0105]
否则s＝max(w,l,r,w
p
)+1
[0106]
输出s：s＝0，正常，绿色；
[0107]
s＝1，ⅰ级预警，蓝色
[0108]
s＝2，ⅱ级预警，黄色
[0109]
s＝3，ⅲ级预警，橙色
[0110]
s＝4，ⅳ级预警，红色
[0111]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。