本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測預警，尤其涉及一種道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、環(huán)境監(jiān)測是指環(huán)境監(jiān)測機構(gòu)對環(huán)境質(zhì)量狀況進行監(jiān)視和測定的活動，環(huán)境監(jiān)測是通過對反映環(huán)境質(zhì)量的指標進行監(jiān)視和測定，以確定環(huán)境污染狀況和環(huán)境質(zhì)量的高低；環(huán)境監(jiān)測的內(nèi)容主要包括物理指標的監(jiān)測、化學指標的監(jiān)測和生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測；路面環(huán)境監(jiān)測不僅關(guān)注空氣質(zhì)量，還涉及交通流量、路網(wǎng)出行狀況等，以實現(xiàn)對重點城市路網(wǎng)交通污染排放的實時計算，并挖掘交通污染與空氣質(zhì)量監(jiān)測站點的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2、現(xiàn)有技術(shù)一，申請?zhí)朿n202110950055.9公開了一種道路環(huán)境監(jiān)測及清潔系統(tǒng)，包括：道路環(huán)境監(jiān)控模塊、控制模塊、清潔模塊、上位機模塊、報警模塊；控制模塊分別與道路環(huán)境監(jiān)控模塊、清潔模塊、上位機模塊與報警模塊連接；道路環(huán)境監(jiān)控模塊用于采集道路環(huán)境數(shù)據(jù)，并將道路環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為監(jiān)測數(shù)據(jù)；控制模塊用于根據(jù)參數(shù)閾值對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行閾值處理，基于閾值處理結(jié)果或上位機指令生成清潔指令與報警指令，還用于將監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C模塊；就清潔模塊基于清潔指令對道路環(huán)境進行清潔；上位機模塊用于對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及保存和獲取上位機指令；報警模塊基于報警指令進行報警。雖然實現(xiàn)了無線傳輸模式下的道路清潔及報警監(jiān)控，可對道路環(huán)境狀態(tài)進行實時的監(jiān)控。但是缺少對可能出現(xiàn)的環(huán)境問題的預警。

3、現(xiàn)有技術(shù)二，申請?zhí)朿n202110516395.0公開了一種道路路面環(huán)境監(jiān)測預警系統(tǒng)，包括前端檢測預警裝置單元，網(wǎng)絡(luò)傳輸單元，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用終端，前端檢測預警裝置包括室外led屏顯示預警單元，環(huán)境檢測單元，視頻監(jiān)控單元，網(wǎng)絡(luò)傳輸單元包括光纖收發(fā)器，路口交接機，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用終端包括pc客戶端，移動客戶端；雖然通過環(huán)境檢測單元對高速公路的環(huán)境以及車況等信息可以進行實時檢測，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸單元快速將采集的數(shù)據(jù)信息通過路口交接機傳送至網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用終端進行數(shù)據(jù)顯示，通過網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用終端對高速公路的環(huán)境信息及車況信息等進行實時的監(jiān)控，并對采集的信息進行預警分析，降低了交通事故的發(fā)生。但是所需部件結(jié)構(gòu)復雜，建設(shè)成本較高，建設(shè)在高速公路上維護成本較高。

4、現(xiàn)有技術(shù)三，申請?zhí)朿n202110467109.6公開了一種高速公路路面監(jiān)測設(shè)備，包括：頂蓋以及底殼，頂蓋與底殼之間通過設(shè)置有的連接件進行裝配，底殼內(nèi)安裝有溫度監(jiān)控組件，溫度監(jiān)控組件的輸入端穿出頂蓋與外界環(huán)境接觸。雖然能夠及時獲取道路溫度變化的數(shù)據(jù)，及時檢測路面的溫度情況，有效進行預警、預防對高速公路行駛安全起到保障，有利于提高道路交通的安全性。但是只能測量路面溫度數(shù)據(jù)，直接與路面接觸易被來往車輛損傷，減少了使用壽命。

5、目前，現(xiàn)有技術(shù)一、現(xiàn)有技術(shù)二及現(xiàn)有技術(shù)三存在對環(huán)境監(jiān)測的范圍較小、測量的數(shù)據(jù)較少，且缺少對可能出現(xiàn)的環(huán)境問題的預警，建設(shè)和維護成本較高的問題。因此，本發(fā)明提出一種道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法和系統(tǒng)以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中對環(huán)境監(jiān)測的范圍較小、測量的數(shù)據(jù)較少，且缺少對可能出現(xiàn)的環(huán)境問題的預警，建設(shè)和維護成本較高的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法，所述道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法，包括：

4、布設(shè)采集路面環(huán)境數(shù)據(jù)的采集設(shè)備，路面環(huán)境數(shù)據(jù)包含路面冰雪狀態(tài)數(shù)據(jù)；并對采集到的路面環(huán)境數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的路面環(huán)境數(shù)據(jù)；

5、基于路面歷史環(huán)境數(shù)據(jù)對環(huán)境監(jiān)測預警模型進行訓練，得到訓練后的環(huán)境監(jiān)測預警模型，將預處理后的環(huán)境數(shù)據(jù)輸入至環(huán)境監(jiān)測預警模型進行監(jiān)測預警，得到監(jiān)測預警分析的結(jié)果；

6、將監(jiān)測預警分析的結(jié)果與預設(shè)閾值進行對比，根據(jù)對比結(jié)果確認是否需要發(fā)出預警；同時將當檢測到路面出現(xiàn)冰和積雪時，在可視化設(shè)備中標注出所在位置及大小。

7、作為本發(fā)明的進一步改進，得到預處理后的路面環(huán)境數(shù)據(jù)的，包括：

8、獲取待監(jiān)測路面，根據(jù)路面的長度和寬度確定測量的目標區(qū)域，同時確定遙感式路面狀況傳感器的測量距離，安裝遙感式路面狀況傳感器，將鏡頭正對待測路面區(qū)域，采集路面狀況信息；

9、遙感式路面狀況傳感器的紅外發(fā)射器對準路面表面選定位置，發(fā)射光譜信號，光譜信號從被測地點反射回接收器，遙感式路面狀況傳感器能夠區(qū)分冰雪引起的特定波長的反射，冰層和水膜對光譜信號的反射特性有所不同，從而實現(xiàn)對路面冰雪狀態(tài)的判斷，同時還接收路面輻射的紅外能量，進而得出路面溫度值；

10、遙感式路面狀況傳感器對接收到的光譜信號進行分析，得出路面溫度和路面狀態(tài)的實時數(shù)據(jù)，對實時數(shù)據(jù)進行去噪處理，并將結(jié)果輸出至環(huán)境監(jiān)測預警模型和可視化設(shè)備。

11、作為本發(fā)明的進一步改進，實現(xiàn)對路面冰雪狀態(tài)的判斷，包括：

12、將光譜信號的時域信號轉(zhuǎn)換到頻域，識別出光譜信號中的頻率成分；通過分析光譜信號的光譜特征，提取出與冰雪狀態(tài)相關(guān)的特征波長；將提取到的特征波長與已知的標準光譜庫進行比對，標準光譜庫包含不同材料的反射特性；

13、利用決策樹構(gòu)建分類模型，通過對提取的部分特征波長的強度進行訓練，建立與冰雪、干燥路面及水膜路面狀態(tài)的映射關(guān)系；將接收到的波長數(shù)據(jù)輸入到訓練好的模分類型中，判斷當前路面的狀態(tài)，包含冰雪覆蓋、干燥或者有水膜；

14、從遙感式路面狀況傳感器獲取實時的路面溫度數(shù)據(jù)；當前測得的路面溫度低于0度，表明路面可能存在冰層；結(jié)合波長判別和溫度狀態(tài)，設(shè)定一系列規(guī)則。

15、作為本發(fā)明的進一步改進，一系列規(guī)則包含：

16、如果波長特征顯示冰層并且溫度≤0度，則判斷路面為結(jié)冰狀態(tài)；

17、如果溫度在0≤溫度≤5度，并且光譜數(shù)據(jù)支持存在水膜的情況下，判斷為水膜狀態(tài)；

18、如果光譜數(shù)據(jù)與干燥路面的特征波長匹配，則判斷為干燥狀態(tài)。

19、作為本發(fā)明的進一步改進，利用決策樹構(gòu)建分類模型，包括：

20、收集路面狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗，選擇與冰雪、干燥路面及水膜狀態(tài)相關(guān)的特征波長；

21、將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集；決策樹的根節(jié)點對應(yīng)于全部輸入樣本，通過計算每個特征的信息增益，選擇最優(yōu)特征進行劃分，直到滿足終止條件決策樹的深度達到最大限制；每一條路徑，從根節(jié)點到葉子節(jié)點代表一組決策規(guī)則，最終的葉子節(jié)點表示樣本的分類結(jié)果；

22、對分類模型進行交叉驗證，以評估分類模型的準確性和穩(wěn)定性，評價指標有準確率、召回率及f1-score；將新接收到的光譜數(shù)據(jù)輸入到訓練好的決策樹模型中，決策樹模型根據(jù)新輸入的特征波長判斷當前路面的狀態(tài)，并輸出預測結(jié)果，“冰雪覆蓋”、“干燥”或“水膜狀態(tài)”。

23、作為本發(fā)明的進一步改進，環(huán)境監(jiān)測預警模型構(gòu)建，包括：

24、選擇使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境監(jiān)測預警模型，對預處理后的數(shù)據(jù)進行深入分析，提取出對環(huán)境監(jiān)測預警有用的特征；

25、使用路面歷史環(huán)境數(shù)據(jù)對環(huán)境監(jiān)測預警模型進行訓練，調(diào)整環(huán)境監(jiān)測預警模型參數(shù)，使環(huán)境監(jiān)測預警模型反映參數(shù)變化與環(huán)境變化之間的映射關(guān)系，并使用驗證數(shù)據(jù)集對訓練好的環(huán)境監(jiān)測預警模型進行驗證和評估；

26、對預處理后的數(shù)據(jù)進行分析，監(jiān)測當前路面環(huán)境狀況，當監(jiān)測的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，同變化的數(shù)據(jù)進行分析，預測將要出現(xiàn)的環(huán)境問題，并通過可視化設(shè)備或警報來通知工作人員。

27、作為本發(fā)明的進一步改進，使環(huán)境監(jiān)測預警模型反映參數(shù)變化與環(huán)境變化之間的映射關(guān)系，包括：

28、將訓練數(shù)據(jù)輸入到環(huán)境監(jiān)測預警模型中，通過前向傳播計算預測值，并根據(jù)損失函數(shù)計算梯度；使用優(yōu)化算法更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差；反復進行，直至環(huán)境監(jiān)測預警在訓練集上的誤差不再顯著下降或達到預設(shè)的最大訓練迭代次數(shù)；

29、在訓練完成后，將驗證數(shù)據(jù)集輸入訓練好的環(huán)境監(jiān)測預警模型，計算環(huán)境監(jiān)測預警模型在驗證集上的表現(xiàn)，關(guān)鍵指標包括：預測準確性、平均絕對誤差或均方誤差；

30、使用參與訓練或驗證的測試集，對環(huán)境監(jiān)測預警模型進行評估，以確保其對新數(shù)據(jù)的預測效果；使用特征重要性分析評估環(huán)境監(jiān)測預警模型的表現(xiàn)和解釋輸出結(jié)果。

31、作為本發(fā)明的進一步改進，將監(jiān)測預警分析的結(jié)果與預設(shè)閾值進行對比，包括：

32、從環(huán)境監(jiān)測預警模型中獲得監(jiān)測預警分析的結(jié)果，包含路面冰雪狀態(tài)，溫度；

33、通過對歷史環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和事故及滑倒，進行分析提取，確定某些關(guān)鍵指標，溫度低于某一值時冰雪可能出現(xiàn)；

34、將監(jiān)測預警分析結(jié)果與預設(shè)閾值進行對比，確定是否發(fā)出預警。

35、作為本發(fā)明的進一步改進，預警觸發(fā)：如果滿足條件，進入預警狀態(tài)，記錄下該狀態(tài)并準備后續(xù)步驟；當檢測到路面出現(xiàn)冰雪或積雪時，將狀態(tài)標記為預警，并執(zhí)行對應(yīng)的處理流程；

36、在確認是否需要發(fā)出預警后，同時在可視化設(shè)備上進行以下操作：

37、標注位置及大小：在可視化界面上，通過地圖或圖形化方式顯示當前檢測到的路面環(huán)境問題；如果檢測到特定路段存在冰雪，在界面中高亮顯示該路段，并注明冰雪覆蓋的范圍。

38、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了如下技術(shù)方案：

39、一種道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警系統(tǒng)，其應(yīng)用于所述的道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警方法，所述道路和橋梁路面環(huán)境監(jiān)測預警系統(tǒng)包括：

40、數(shù)據(jù)采集模塊，用于布設(shè)采集路面環(huán)境數(shù)據(jù)的采集設(shè)備，路面環(huán)境數(shù)據(jù)包含路面冰雪狀態(tài)數(shù)據(jù)；并對采集到的路面環(huán)境數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的路面環(huán)境數(shù)據(jù)；

41、模型訓練模塊，用于基于路面歷史環(huán)境數(shù)據(jù)對環(huán)境監(jiān)測預警模型進行訓練，得到訓練后的環(huán)境監(jiān)測預警模型，將預處理后的環(huán)境數(shù)據(jù)輸入至環(huán)境監(jiān)測預警模型進行監(jiān)測預警，得到監(jiān)測預警分析的結(jié)果；

42、預警判斷模塊，用于將監(jiān)測預警分析的結(jié)果與預設(shè)閾值進行對比，根據(jù)對比結(jié)果確認是否需要發(fā)出預警；同時將當檢測到路面出現(xiàn)冰和積雪時，在可視化設(shè)備中標注出所在位置及大小。

43、本發(fā)明通過布設(shè)在路面的環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備，實時獲取路面環(huán)境的多種參數(shù)數(shù)據(jù)，采集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲等，需要通過數(shù)據(jù)清洗、去噪等方法進行預處理，以確保輸入到模型中的數(shù)據(jù)質(zhì)量；利用歷史路面環(huán)境數(shù)據(jù)對機器學習或深度學習模型進行訓練，將預處理后的實時環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到訓練好的模型中，模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預測當前及未來的環(huán)境狀況，預警信息通過可視化設(shè)備展示給工作人員，同時配合警報系統(tǒng)確保信息的及時傳遞；根據(jù)路面安全的需要，為能見度、路面溫度、風速等關(guān)鍵參數(shù)設(shè)定合理的閾值，將實時采集的數(shù)據(jù)與預設(shè)閾值進行對比，對于不同程度的預警，系統(tǒng)采用不同的通知方式，對于輕微異常，只在可視化設(shè)備上顯示，對于嚴重的問題則通過警報確保工作人員能夠收到通知并采取措施。