本发明涉及智能交通系统技术领域，特别是涉及一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统。
背景技术：
行人检测及警报系统是指，通过某种传感器(如雷达和摄像机)的探测功能，获取行驶汽车前方的道路交通信息，包括相对移动和相对静止的行人或物体，然后再通过后台系统，对传感器获取的信号进行处理和分析，利用各种物理参数测量和计算机视觉识别等技术，实现行人的检测和跟踪，并且通过计算相对位移和距离，预测车辆和行人相撞的可能性。如果根据当前参数判断出有相撞的可能性，则通过报警系统输出报警信号，以提示驾驶员避免发生相撞的危险，达到保护行人安全的目的。
中国专利cn201110116587.9，公开了一种基于机器视觉的行人检测方法及行人防撞预警系统，该方法包括采集汽车前方图像、在经过处理的图像中对行人进行预定位、对预定位的行人区域进行判断，准确定位行人区域、测量行人与汽车之间的距离及判断行人是否在危险区域，并对处于碰撞危险区域的行人进行报警。该防撞预警系统包括图像获取单元、行人定位单元、行人测距单元及碰撞可能性分析单元，本发明通过采用行人分类器检测道路上的行人，模糊了行人之间的个体特征，减少了个体性差异对检测结果的影响，同时减少了光照对检测结果的影响，提高了行人的检测效率，进而通过防撞预警系统判断发生事故的可能性，给驾驶人员发出警示信号，提高了机动车道路行驶的安全性。该专利虽然公开了行人检测的判断标准，但是并未公开其具体使用范围，以及怎么实现防撞。
中国专利申请cn201610119218.8，公开了一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法，控制系统设有车载传感器、道路信息采集模块、微处理器、预警器、危险区域差别模块、期望加速度生成模块、制动控制模块。控制方法：采集汽车及其周围环境信息，提取汽车行驶前方行人信息特征；建立汽车与行人安全距离模型，设计危险区域判别准则，预警区内进行预警提示驾驶员，危险区内则进行辅助制动控制；基于汽车与行人纵向运动特征，建立人车间距纵向动力学模型和汽车加速度响应模型，综合生成人车耦合动力学模型；实时动态规划出避免汽车与行人发生碰撞所需期望加速度；设计神经模糊滑模制动控制器，调节制动压力的指令来完成对期望加速度的跟踪，实现汽车对行人的主动保护和防撞。该汽车行人防撞智能控制系统及方法是在形式车辆上安装行人检测设备以及告警装置实现协同告警防撞的，其在使用时需要每一辆车都安装该终端以及配合控制系统使用，很难普及以及推广，使用成本高，推广更难。
中国专利申请cn201611073762.x，公开一种基于移动终端的行人防撞车智能预警系统。硬件包括手机基体，透明壳体，转轴，圆球，距离传感器，重心块，mcu，扬声器，振动电机；透明壳体为矩形体，安装在手机基体的顶部，内部设有一球形空心空间，沿着球形空间内壁加工有环形轨道；转轴的外形为针状，两端的圆头嵌入环形轨道内，沿着环形轨道做旋转运动；圆球为球状，沿着水平方向开设有一个转轴安装孔，前方安装有距离传感器，底部为重心块；转轴穿过圆球上的转轴安装孔，圆球可以环绕转轴旋转；mcu和振动电机安装在手机主板中，扬声器安装在手机的外壳上。当低头族走在马路上，前方有车辆驶来时，手机扬声器立即发出“注意车辆”提示音，同时振动电机振动，提醒行人注意安全。该行人防撞车载智能系统的应用与中国专利申请cn201610119218.8一种基于人车协同的汽车行人防撞智能控制系统及方法的使用类似，在使用时需要每一辆车都安装该终端以及配合控制系统使用，很难普及以及推广，使用成本高，推广更难。需要配置不同的手机，成本较高。
根据上述行人防撞系统的使用现状，发明人提出了如下技术方案。
技术实现要素：
为了克服上述现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统，包括设置在路口以及事故易发路段的行人感应终端、设置于机房的报警服务器以及设置于车辆内部的行驶车辆报警器；行人感应终端通过广角可见光摄像机以及夜视摄像机获取所监控区域图像，传递到plc控制器以识别其中的行人、车辆和道路目标，通过车牌扫描仪分析车牌号码，通过超声测距雷达不断计算车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离；当判定车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离小于安全距离，或者行人通过危险区域的时间大于车辆驶入危险区域的最短时间后，自动生成一条包含车牌号码的报警提示信息，通过nb-iot网络发送至危险区域内的车辆，以及通过行人感应终端的告警装置输出声音和灯光闪烁提示。以达到在路口与事故易发路段自动识别危险车距，及时警示车辆、行人以及在危险情况下辅助车辆自动减速、刹车及打开警示灯，最大限度降低交通事故的技术目的。
为此，本发明所采用的技术方案是：一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统，包括设置在路口以及事故易发路段的行人感应终端，该行人感应终端通过nb-iot网络连接到设置于机房的报警服务器以及设置于车辆内部的行驶车辆报警器，行驶车辆报警器与播放装置相连接并播放报警提示信息；具体地说：
行人感应终端，包括plc控制器以及连接在其上的广角可见光摄像机、红外摄像机、超声测距雷达、行人告警装置、行人nb-iot接口模块、车牌扫描仪和充电电源，所述行人告警装置通过线缆与设置在行人感应终端外部的扬声器和闪光灯相连接；
行驶车辆报警器，包括处理器以及连接在其上的车辆告警装置和车辆nb-iot接口模块，所述车辆告警装置通过线缆与设置在车牌报警器外部的播放装置相连接。
在使用时，按照如下步骤进行：
s100，行人感应终端通过广角可见光摄像机以及夜视摄像机获取所监控区域图像，传递到plc控制器以识别其中的行人、车辆和道路目标，通过车牌扫描仪分析车牌号码，通过超声测距雷达不断计算车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离；
s200，行人感应终端的plc控制器判定所识别的车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离l是否小于安全距离lt；
s300、如果l<lt，则行人感应终端的plc控制器生成包含车牌号码的报警提示信息，然后通过nb-iot网络发送至处于危险区域内的车辆；
s400、行人感应终端的plc控制器按照设定的或可输入的行人最低速度为计算标准，计算行人通过危险区域的时间tm，将该时间与行驶车辆行驶至危险区域的最短时间tc作比较；
s500、当tm>tc时，行人感应终端的plc控制器生成包含车牌号码的报警提示信息，然后通过nb-iot网络发送至处于危险区域内的车辆，以及通过行人告警终端的告警装置输出声音和灯光闪烁提示。
进一步地，所述nb-iot网络与互联网相连接；所述行驶车辆报警器与所安装的车辆车牌号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已注册过，而且注册所用车牌号码与报警提示信息所包含车牌号码相匹配的处于危险区域内行驶的行驶车辆报警器。
具体地，还包括接入到nb-iot网络上的移动app；所述移动app与车牌号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已注册过，而且注册所用车牌号码与报警提示信息所包含车牌号码一致的移动app。
具体地，移动app与车主手机号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已注册过，而且注册所用手机号码与报警提示信息所包含车牌号码所对应手机号码一致的移动app；车牌号码所对应手机号码由行人感应终端内部的plc控制器通过nb-iot网络连接到公安交通管理平台获得。
进一步地，s100所述的行人识别采用opencv库，其人体识别算法包括特征脸谱法、adaboost法、参考模板法、特征向量法和深度卷积神经网络法中的一种或者多种。
进一步地，步骤s100超声测距雷达计算距离的方法为：plc控制器根据广角可见光摄像机以及夜视摄像机所识别的图像中行人与车辆目标所在位置，输出以摄像机为中心位置的行人与车辆极坐标数据，然后传送到超声测距雷达进行行人与车辆间距离和移动速度的精细计算。
更优地，在步骤s500中，所述报警提示信息根据所识别的车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离和距离变化趋势，进一步将报警等级划分为轻微级、一般级和严重级，其中：距离小于5米且正在变小，为轻微级；距离小于2米且正在变小，为一般级；距离小于1米且正在变小，为严重级。
更优的，在步骤s500中，严重级的报警提示信息由plc控制器通过nb-iot网络发送到交警指挥中心。
更优的，行驶车辆报警器的处理器还通过数据线连接车载电子系统，用于在接收到严重级别的报警提示信息后，自动控制车辆执行减速、刹车与警示灯动作。
更优的，所述s500的后续步骤包括：行驶车辆报警器在接收到严重级别的报警提示信息后，自动连接到车载电子系统，控制车辆执行减速、刹车与警示灯动作。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明的一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统，在事故易发路段，安装行人感应终端，而通过车辆只需在其上安装或者具有告警装置以及能接收nb-iot信号的装置，便可以实现该行人防撞智能交通管控，故而该智能交通管理控制系统，使用成本低，容易实现。
2.本发明的一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统只在特殊的事故易发路段监控，不会对驾驶车辆造成影响，也便于交通管理部分调取交通事故处理情况，还能协助行人文明通过马路。
3.本发明的一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统，及时发送易发事故路段的告警信息给交通管理部门，方便交通管理部门能够实时监控到交通易发路段的情况，不需时刻到现场巡逻，降低工作量。此外，对于已经发生的事故信息，无需报警，交通管理部门就能及时发现，及时处理警情，工作效率高。
附图说明
图1为一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统的组成结构示意图；
图2为所述行人感应终端的组成结构示意图，
图3为行驶车辆报警器的组成结构示意图，
图4为一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统使用流程示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
本发明所述的一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统，其组成结构如图1所示，包括设置在路口以及事故易发路段的行人感应终端100，该行人感应终端100通过nb-iot网络200连接到设置于机房的报警服务器700、以及设置于车辆内部的行驶车辆报警器300，行驶车辆报警器300与播放装置800相连接并播放报警提示信息。首先，本发明通过广角可见光摄像机、红外摄像机、车牌扫描仪和超声测距雷达不断测定不断计算车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离，和距离的变化趋势，然后与安全距离和安全反应时间做比对，得出轻微级、一般级和严重级的报警等级信息，从而自动识别危险人车距离和距离变化，及时警示车辆、行人做出反应避免交通事故；其次，本发明在识别到危险的人车距离和距离变化后，生成报警提示信息传送到安装在车内的行驶车辆报警器与移动app，发出声音、指示灯闪烁形式的报警提示，以及将严重级的报警提示信息由plc控制器通过nb-iot网络发送到交警指挥中心，对驾驶员、行人交通安全以及交警管理都能带来足够的便利。
行人感应终端100的内部组成结构如图2所示，包括plc控制器102，以及连接在其上的广角可见光摄像机103、红外摄像机104、超声测距雷达101、行人告警装置107、行人nb-iot接口模块105、车牌扫描仪108和充电电源106，所述行人告警装置107通过线缆与设置在行人感应终端外部的扬声器400和闪光灯500相连接。
行驶车辆报警器300内部的组成结构如图3所示，包括处理器301、以及连接在其上的告警装置302和nb-iot接口模块303，所述告警装置302通过线缆，与设置在车牌报警器外部的播放装置800相连接。
所述行人感应终端100内部的nb-iot接口模块105以及行驶车辆报警器300内部的nb-iot接口模块303均连接到nb-iot网络200上。
本发明所述一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统在使用时执行的流程如图4所示，依次包括如下步骤：
s100，行人感应终端通过广角可见光摄像机以及夜视摄像机获取所监控区域图像，传递到plc控制器以识别其中的行人、车辆和道路目标，通过车牌扫描仪分析车牌号码，通过超声测距雷达不断计算车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离；
s200，行人感应终端的plc控制器判定所识别的车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离l是否小于安全距离lt；
s300、如果l<lt，则行人感应终端的plc控制器生成包含车牌号码的报警提示信息，然后通过nb-iot网络发送至处于危险区域内的车辆；
s400、行人感应终端的plc控制器按照设定的或可输入的行人最低速度为计算标准，计算行人通过危险区域的时间tm，将该时间与行驶车辆行驶至危险区域的最短时间tc作比较；
s500、当tm>tc时，行人感应终端的plc控制器生成包含车牌号码的报警提示信息，然后通过nb-iot网络发送至处于危险区域内的车辆，以及通过行人告警终端的告警装置输出声音和灯光闪烁提示。
实施例1
在实施例1中，所述nb-iot网络200与互联网相连接；所述行驶车辆报警器300与所安装的车辆车牌号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器700注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已向报警服务器700注册过、而且注册所用车牌号码与报警提示信息所包含车牌号码相匹配、而且处于危险区域内行驶的行驶车辆报警器。行人感应终端与行驶车辆报警器直接建立通讯连接，便于车辆以较短时间现场接收路况相关的报警提示信息。
实施例2
在另一实施例中，所述一种基于nb-iot的行人防撞智能交通管理控制系统还包括接入到nb-iot网络700上的移动app600；所述移动app与车牌号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已向报警服务器700注册过、而且注册所用车牌号码与报警提示信息所包含车牌号码一致的移动app。可使得车主及其他车辆使用人的移动终端app收到车辆危险行驶相关的报警提示信息。
实施例3
在基于实施例2的另一实施例3中，移动app与车主手机号码相关联，通过nb-iot网络向所述报警服务器注册；s300步骤中的报警提示信息仅发送到已向报警服务器700注册过、而且注册所用手机号码与报警提示信息所包含车牌号码所对应手机号码一致的移动app；车牌号码所对应手机号码由行人感应终端内部的plc控制器102通过nb-iot网络200连接到外部的公安交通管理平台获得。报警提示信息的内容传送依靠手机号码关联，从而更便于实施对报警提示信息接收者的身份认证。s100所述的行人识别过程采用opencv视觉库，其人体识别算法包括特征脸谱法、adaboost法、参考模板法、特征向量法和深度卷积神经网络法中的一种或者多种。
步骤s100超声测距雷达计算距离的方法为：plc控制器根据广角可见光摄像机以及夜视摄像机所识别的图像中行人与车辆目标所在位置，输出以摄像机为中心位置的行人与车辆极坐标数据；然后传送到超声测距雷达，进行行人与车辆间距离和移动速度的精细计算。
实施例4
在一个更优的实施例中，在步骤s500所述报警提示信息根据所识别的车辆与行人、以及车辆与障碍物之间的距离和距离变化趋势，进一步将报警等级划分为轻微级、一般级和严重级，其中：距离小于5米且正在变小，为轻微级；距离小于2米且正在变小，为一般级；距离小于1米且正在变小，为严重级。通过区分报警提示信息的威胁等级，将不同级别的交通路况分门别类处理：对于威胁较低的，简单予以警告提示；对于高级别的交通信息，则进行紧急减速删除、通知交警等后续动作。
实施例5
在基于实施例4的一个更优的实施例5中，在步骤s500输出的严重级报警提示信息，由plc控制器通过nb-iot网络发送到交警指挥中心。交警指挥中心对严重级报警提示信息的后续处置措施可能包括远程指挥、违章处罚以及现场指挥调度。该步骤的主要作用是及时发送易发事故路段的告警信息给交通管理部门，方便交通管理部门，能够实时监控到交通易发路段的情况，不需时刻到现场巡逻，降低工作量。此外，对于已经发生的事故信息，无需报警，交通管理部门就能及时发现，及时处理警情，工作效率高。
实施例6
在基于实施例4的一个更优的实施例6中，如图3所示的行驶车辆报警器300的处理器301还通过数据线连接到车载电子系统900。
实施例7
与实施例6所述的连接结构相呼应，在一种更优的实施例7中，所述s500的后续步骤还包括：行驶车辆报警器在接收到严重级别的报警提示信息后，自动连接到车载电子系统，以控制车辆执行减速、刹车与警示灯动作。使得较为严重的交通事件情况下，车辆短时间内减速、刹车与警示灯动作，最大程度避免由于驾驶员分神、视觉盲区等导致的潜在交通事故。
本发明的实施例公布的是较佳的实施例，但并不局限于此，本领域的普通技术人员，极易根据上述实施例，领会本发明的精神，并做出不同的引申和变化，但只要不脱离本发明的精神，都在本发明的保护范围内。