CN110033614A - 一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警*** - Google Patents

一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，包括车载单元，出车运单模块，风险评估单元。其中车载单元包括，车辆定位模块，车辆运行参数采集单元，驾驶员参数采集模块，信息加工和通讯模块及报警模块；出车运单模块包括车辆基本信息模块、驾驶员基本信息模块、货物信息模块和运输路线信息模块；风险评估单元包括地理信息解析模块，运输事故概率评估数据库，运输后果评估数据库和运输风险评估数据库。根据风险结果，与风险可接受度阈值比较，如果超过风险可接受阈值，***发出报警，同时本发明可实时评估道路危险货物运输过程动态风险，对风险超出接受度时预警，实现智能辅助监管运输风险，提升危险货物运输管理水平。

Description

一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***
技术领域
本发明属于道路安全技术领域，特别涉及一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***。
技术背景
近几年，我国危险货物年公路运输量逐年增加。危险货物运输车辆如同一个流动的“炸弹”，对人民的生命安全和财产安全造成潜在的危险。近几年，连续发生了多起危险货物运输特别重大事故，如2014年3月发生在山西晋城段岩后隧道口10米处的特别重大道路交通危化品燃爆事故造成甲醇流淌火引燃隧道中的车辆，造成多人死亡，42辆车被烧毁的严重后果。这不仅阻碍了行业的健康发展，严重威胁人民生命财产安全，更对社会稳定和自然环境造成负面影响。
我国***门和运输部门都要求运输企业加强危险货物运输过程动态监管，按照监管设备，配备专门的监控员对运输动态参数监管。然而现有监控多是人工监控，同时监控几十辆车，工作强度较大，加之一些监控人员工作不认真，在缺乏风险预警辅助监控帮助下，容易导致风险存在漏洞。因此亟待研究基于物联网采集的运输动态参数，对运输风险进行实时评估，智能预警技术。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，本发明基于物联网技术，构建运输风险影响动态参数采集***，开发基于动态参数的运输风险实时评估***并根据风险评价结果进行预警。
技术方案如下：
一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，包括车载单元，出车运单模块，风险评估单元。出车运单模块和风险评估单元集成到服务器，通过无线通讯与车载单元通讯。车载单元包括，车辆定位模块，车辆运行参数采集单元，驾驶员参数采集模块，信息加工和通讯模块及报警模块；出车运单模块包括车辆基本信息模块、驾驶员基本信息模块、货物信息模块和运输路线信息模块；风险评估单元包括地理信息解析模块，运输事故概率评估数据库，运输后果评估数据库和运输风险评估数据库。根据风险结果，与风险可接受度阈值比较，如果超过风险可接受阈值，***发出控制指令，车载单元的报警模块发出报警。其中，报警模块包括喇叭和警告灯。
所述的车载单元包括，车辆定位模块，采集车辆的地理位置和车速参数，用于解析地理信息发出位置指令，基于位置信息分析道路的线性参数；车辆运行参数采集模块，通过CAN线读取发动机转速、故障码，通过传感器采集方向盘转向角、节气门角度、制动力度、轮胎压力和温度这些参数；驾驶员参数采集单元，包括图像采集装置和识别模块，用于识别驾驶员疲劳状态和驾驶员情绪；信息加工和通讯模块，包括信息处理和存储单元以及信息通讯模块，用于处理和缓存信息，降低通讯模块与服务器后台通讯的数据流量；
所述出车运单模块包括车辆基本信息模块、驾驶员基本信息模块、货物信息模块和线路信息模块。其中，车辆基本信息模块主要输入车辆的技术等级，年检合格状况，车辆制动年检参数，车辆灯光年检参数，车辆年检安全设施配备结果，车辆外观检测结果，建议维护项，综合油耗；驾驶员基本信息模块主要输入驾驶员的违章信息，事故信息，性格信息和驾龄信息；货物信息模块输入货物的名称、类别，国际代码，燃烧热值，应急措施信息；线路信息模块输入起点和终点，运输线路及围栏，各路段限速信息。
所述风险预警流程为：根据车辆位置信息、地理解析信息、车载传感器信息和CAN线读取的车辆运行信息，将采集参数按照要求加工后，通过通讯模块发送到服务器后台，后台根据位置信息解析地理环境信息，结合运单的输入信息，在运输风险事故概率和后果数据库调取不同参数对应的事故概率和事故后果的量化值，通过风险评估数据库模型逻辑运算，计算采集过程的运输风险，并累计获得整个运输过程的运输风险或某路段的运输风险。风险评估模块评估根据运单模块设定的某运输路径的运输风险，并判断是否超过风险可接受度，如果超过向风险预警模块发出预警信号。其中，事故概率与道路等级，道路线性参数，道路车道数，道路构筑物，天气，温度，车速，交通量，道路限速有关。事故后果中伤害半径与货物信息有关，人口暴露量与交通量，人员密集区数量，周围客车数量以及交通组成有关。运输风险抵消与驾驶员安全性、车辆技术状况和企业安全管理水平联合相关。
所述驾驶员的安全性根据以下信息参数评价，车辆运行参数：发动机转速、方向盘转向角、节气门角度、制动力度传感器信息，驾驶员状态信息：驾驶员疲劳状态和驾驶员驾驶情绪，驾驶员基本信息：驾驶员的违章信息、事故信息、性格信息和驾龄信息，驾驶行为动态信息：运输过程超速、超时和不按线路行驶；车辆技术状况根据以下信息评价，发动机故障，轮胎温度和气压，车辆基本信息：车辆的技术等级、年检合格状况、车辆制动年检参数、车辆灯光年检参数、车辆年检安全设施配备结果、车辆外观检测结果、建议维护项，综合油耗信息；企业安全管理水平根据驾驶员安全性和车辆技术状况评定结果评价。
本发明具有如下有益效果：
本发明基于现有的物联网技术采集道路危险货物运输动态参数，并进一步通过车载***增加的传感器完善了信息采集***，同时，将必要的信息通过运单模块进行输入采集。开发的风险评价***根据获取的动态参数，调取数据库中各参数对应的运输风险量化指标，实现了运输风险的实时智能评估，基于风险结果与可接受度阈值比较，达到运输动态风险智能评估和预警的功能。通过动态采集可变参数提高了运输风险的准确度，提高了道路危险货物运输安全管理水平。
附图说明
图1为本发明一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***的结构图。
图2为本发明一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***的预警流程图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，进行详细描述。以下实施例仅用于说明本发明而非用于限制本发明的范围。
实施例1
一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，包括车载单元2，出车运单模块9，风险评估单元8。出车运单模块9和风险评估单元8集成到服务器，通过无线通讯与车载单元通讯。车载单元包括，车辆定位模块1，车辆运行参数采集单元，驾驶员参数采集模块，信息加工和通讯模块3及报警模块14；出车运单模块包括车辆基本信息模块12、驾驶员基本信息模块13、货物信息模块11和运输路线信息模块10；风险评估单元包括地理信息解析模块4，运输事故概率评估数据库5，运输后果评估数据库6和运输风险评估数据库7。根据风险结果，与风险可接受度阈值比较，如果超过风险可接受阈值，***发出控制指令，车载单元的报警模块14发出报警。其中，报警模块14包括喇叭和警告灯。
所述的车载单元包括，车辆定位模块，采集车辆的地理位置和车速参数，用于解析地理信息发出位置指令，基于位置信息分析道路的线性参数；车辆运行参数采集模块，通过CAN线19读取发动机转速、故障码，通过传感器方向盘转向角传感器17、节气门角度传感器16、制动踏板力度传感器15、轮胎压力和温度传感器18采集各参数；驾驶员参数采集单元，包括图像采集装置和识别模块20，用于识别驾驶员疲劳状态和驾驶员情绪；信息加工和通讯模块3，包括信息处理和存储单元以及信息通讯模块，用于处理和缓存信息，降低通讯模块与服务器后台通讯的数据流量；
所述出车运单模块包括车辆基本信息模块12、驾驶员基本信息模块13、货物信息模块11和线路信息模块10。其中，车辆基本信息模块12主要输入车辆的技术等级，年检合格状况，车辆制动年检参数，车辆灯光年检参数，车辆年检安全设施配备结果，车辆外观检测结果，建议维护项，综合油耗；驾驶员基本信息模块13主要输入驾驶员的违章信息，事故信息，性格信息和驾龄信息；货物信息模块11输入货物的名称、类别，国际代码，燃烧热值，应急措施信息；线路信息模块10输入起点和终点，运输线路及围栏，各路段限速信息。
所述风险预警流程为：根据车辆位置信息、地理解析信息、车载传感器信息和CAN线读取的车辆运行信息，将采集参数按照要求加工后，通过通讯模块发送到服务器后台，后台根据位置信息解析地理环境信息，结合运单的输入信息，在运输风险事故概率和后果数据库调取不同参数对应的事故概率和事故后果的量化值，通过风险评估数据库模型逻辑运算，计算采集过程的运输风险，并累计获得整个运输过程的运输风险或某路段的运输风险。风险评估模块评估根据运单模块设定的某运输路径的运输风险，并判断是否超过风险可接受度，如果超过向风险预警模块发出预警信号。其中，事故概率与道路等级，道路线性参数，道路车道数，道路构筑物，天气，温度，车速，交通量，道路限速有关。事故后果中伤害半径与货物信息有关，人口暴露量与交通量，人员密集区数量，周围客车数量以及交通组成有关。运输风险抵消与驾驶员安全性、车辆技术状况和企业安全管理水平联合相关。
所述驾驶员的安全性根据以下信息参数评价，车辆运行参数：发动机转速、方向盘转向角、节气门角度、制动力度传感器信息，驾驶员状态信息：驾驶员疲劳状态和驾驶员驾驶情绪，驾驶员基本信息：驾驶员的违章信息、事故信息、性格信息和驾龄信息，驾驶行为动态信息：运输过程超速、超时和不按线路行驶；车辆技术状况根据以下信息评价，发动机故障，轮胎温度和气压，车辆基本信息：车辆的技术等级、年检合格状况、车辆制动年检参数、车辆灯光年检参数、车辆年检安全设施配备结果、车辆外观检测结果、建议维护项，综合油耗信息；企业安全管理水平根据驾驶员安全性和车辆技术状况评定结果评价。
本发明基于现有的物联网技术采集道路危险货物运输动态参数，并进一步通过车载***增加的传感器完善了信息采集***，同时，将必要的信息通过运单模块进行输入采集。开发的风险评价***根据获取的动态参数，调取数据库中各参数对应的运输风险量化指标，实现了运输风险的实时智能评估，基于风险结果与可接受度阈值比较，达到运输动态风险智能评估和预警的功能。通过动态采集可变参数提高了运输风险的准确度，提高了道路危险货物运输安全管理水平。
上述危险货物运输动态风险预警***可应用如下方法，包括以下步骤：
第一步，基于物联网技术实时采集当前运输过程动态参数，包括货物信息，车辆运行信息，道路信息，交通信息，环境信息。
s11货物信息包括：货物的类别，质量，燃烧热值；
s12车辆运行信息包括：车辆位置信息，车辆速度信息，车速加速度信息，车辆发动机信息，车辆工作时间信息，车辆综合性能检测信息；
s13道路信息包括：道路的类别，等级，车道数，所在区域，限速，车道宽，路面材料信息，道路构筑物；
s14交通信息包括：交通流量，交通拥堵情况，交通平均速度，交通组成，客车位置信息；
s15环境信息包括：天气，温度，能见度，环境敏感区，人口密集区人口量，所在区域人口密度。
第二步，基于动态参数计算运输危险货物泄漏事故概率pj；
s21根据道路参数：车道数n，所在区域q，道路等级d，道路限速vx确定道路交通事故概率。车道数分为单车道、双车道、多车道，所在区域分为城市、农村，道路等级分为高速和一级、二级、三和四级、等外，限速分为120km/h、100km/h、80km/h、70km/h、60km/h、50km/h、50km/h以下；
s22根据运输时间t，道路宽度D，交通量Q及交通组成中大车的占比b，天气T，温度K，能见度S，道路弯道半径R，道路坡度P，分别对交通事故概率修正，并确定修正系数ki；
s23根据道路等级和所在区域确定在交通事故发生条件下的危险货物泄漏概率px；
第三步，基于动态参数确定事故的伤害程度，包括伤害半径，人口暴露量。
s31事故伤害半径根据货物信息及基于该信息建立的数据库获取；
s32事故区域人口暴露量分为：路上，路下，密集区人口暴露量。路上、路下和密集区人口暴露量计算公式分别为：
Soff＝[λ+(1-λ)δj](πr2-2rB)ρ；
式中：Son：路上人员暴露量，人；r：风险影响范围半径，km；n：车辆当前行驶道路的双向车道数；θ：车辆平均承载系数，人/辆；f(v)i：车道i上的车辆密度，人/km；Fb：非机动车与机动车数量的比例Sc：道路上人员密集区人员暴露量，人；P(i)：路上人员密集区i的人员数量，人；λ：人员密集区人员出现在室外的比例；δj：第j类货物导致室内人员受影响概率。Si：风险区域内第i辆客车的核定载客量；z客车的实际载客率。Soff：道路上人员密集区人员暴露量，人；r：影响区域半径，km；B：道路设计总宽度，km；ρ：路下平均人口密度，人/km2；
第四步，运输风险抵消因子和运输风险抵消模型确定。
s41将驾驶员，运输车辆和所述企业管理作为运输风险抵消因子。根据动态参数，对驾驶员安全性A和车辆技术状况J评价，并对根据驾驶员安全性和车辆技术状况对其所属企业的管理水平G评价。
s42根据抵消因子三者的评价结果，计算风险抵消值，计算公式：
A＝(1-K1)(1-K2)(1-K3)
K1＝K1AV1，K2＝K1BV2，K3＝K1CV3
式中：K1，K2，K3：分别为车辆设备、运输操作人员和道路危险货物运输企业安全管理修正系数；K1A，K1B，K1C：分别为车辆设备、运输操作人员和企业安全管理修正因子的最大抵消率。V1，V2，V3：分别为车辆设备、运输操作人员和企业安全管理修正因子的实际评价得分与相应的应得分值的比例。
第五步，计算运输风险，根据每次数据采集数据，确定每次采集过程危险货物运输事故概率，事故后果及行驶里程，计算每次的运输风险，并根据需要累计计算各路段的运输风险。根据在途实时运输风险结果，用于不同路线运输风险综合比较，也可用于风险预警。每次采集过程危险货物运输风险计算公式为：
式中：Ri：第i次信息采集时道路危险货物路上人员暴露风险；L：第i次数据采集过程汽车行驶的路程，km；Kj运输风险抵消因子；f(v)i：i车道的交通密度；r：事故伤害半径，km；f非交通事故引发的危险货物泄漏事故占交通事故引发泄漏事故的比例。
交通密度，可通过与交通流速度建立的模型进行计算，计算方法为：
式中，f(v)：各车速范围对应的交通密度，辆/km·车道；kz：自由流时，交通密度的上限值，辆/km·车道；a，b：交通流处于稳定流时，车速与交通密度线性关系系数；kj：阻塞交通密度取值，辆/km·车道；vm：车流达到通行能力的车速取值，km/h；v：道路平均运行车速，km/h；v1、v2：分别为小密度、中密度交通密度对应的平均临界车速，km/h。
不同等级道路条件的模型各参数kz、a、b、kj、vm、v1、v2根据实地调查数据进行拟合获取。
驾驶员安全评价方法为：驾驶员的安全意识和驾驶员的操作水平。驾驶员安全意识由超速行为，驾驶员超时驾驶行为和驾驶员不安路线驾驶行为评价；驾驶员操作水平根据驾驶员下坡滑行行为，驾驶员下坡不挂低档行为和驾驶员车速稳定性评价。
其中，驾驶员发生安全意识对应行为，扣除相应的分值；驾驶员操作行为：下坡滑行或低档下坡辅助制动行为，依据道路位置信息、车速与转速信息来判断；当在下坡过程中，车速与转速超出各行为所设阈值，判定为滑行或非低档行为，扣除相应的安全分值。
驾驶员车速稳定性，根据车速标准差判别。车速的标准差在20km/h以下时记为J21，得分100分；车速标准差在20-40km/h时记为J22，得分80分，车速标准差大于40km/h或3次以上车速标准差在20-40km/h记为J23，得分60分。
车辆技术状况根据车辆综合性能检测数据判断，根据安全装置配备情况，制动性能检测数据，轮胎规格数据，评价车辆技术状况。
抵消因子各评价指标的权重确定方法为：通过危险货物运输事故按抵消因子事故致因统计分析，并结合专家评分意见，最终获取各因素的权重。
所述的人口密集区服务区的人口暴露量计算公式为：
式中：P(i)：第i个服务区受影响的人员暴露量，人；Q：路段平均每小时交通量，辆/h；S：驶入率，取值0.15；T：平均停车时间，取值30min。
上述***和方法实现了风险评价指标精细化，动态化，客观化。充分考虑了运输过程可获取的动态参数数对运输风险的量化影响，并构建了动态指标如交通量、密集区人口暴露量等动态指标评估模型。使用客观的量化数据评价风险评估指标如驾驶员安全性、车辆技术状况，使得风险评估指标精细化。上述***和方法还实现了风险评估智能化、实时化，基于物联网技术实时采集的运输动态参数，利用数据库参数阈值，直接调取运输风险评价指标参数阈值，实时评估运输风险值，实现运输风险实时评估，智能评估的目的。提高路危险货物运输的管理水平。
上面结合实施例对本发明的实例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出的各种变化，也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，包括车载单元，出车运单模块，风险评估单元；出车运单模块和风险评估单元集成到服务器，通过无线通讯与车载单元通讯；车载单元包括，车辆定位模块，车辆运行参数采集单元，驾驶员参数采集模块，信息加工和通讯模块及报警模块；出车运单模块包括车辆基本信息模块、驾驶员基本信息模块、货物信息模块和运输路线信息模块；风险评估单元包括地理信息解析模块，运输事故概率评估数据库，运输后果评估数据库和运输风险评估数据库；根据风险结果，与风险可接受度阈值比较，如果超过风险可接受阈值，***发出控制指令，车载单元的报警模块发出报警，其中，报警模块包括喇叭和警告灯。
2.根据权利要求1所述的基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，所述的车载单元包括，车辆定位模块，采集车辆的地理位置和车速参数，用于解析地理信息发出位置指令，基于位置信息分析道路的线性参数；车辆运行参数采集模块，通过CAN线读取发动机转速、故障码，通过传感器采集方向盘转向角、节气门角度、制动力度、轮胎压力和温度这些参数；驾驶员参数采集单元，包括图像采集装置和识别模块，用于识别驾驶员疲劳状态和驾驶员情绪；信息加工和通讯模块，包括信息处理和存储单元以及信息通讯模块，用于处理和缓存信息，降低通讯模块与服务器后台通讯的数据流量。
3.根据权利要求2所述的基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，所述出车运单模块包括车辆基本信息模块、驾驶员基本信息模块、货物信息模块和线路信息模块；其中，车辆基本信息模块主要输入车辆的技术等级，年检合格状况，车辆制动年检参数，车辆灯光年检参数，车辆年检安全设施配备结果，车辆外观检测结果，建议维护项，综合油耗；驾驶员基本信息模块主要输入驾驶员的违章信息，事故信息，性格信息和驾龄信息；货物信息模块输入货物的名称、类别，国际代码，燃烧热值，应急措施信息；线路信息模块输入起点和终点，运输线路及围栏，各路段限速信息。
4.根据权利要求3所述的基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，所述风险预警流程为：根据车辆位置信息、地理解析信息、车载传感器信息和CAN线读取的车辆运行信息，将采集参数按照要求加工后，通过通讯模块发送到服务器后台，后台根据位置信息解析地理环境信息，结合运单的输入信息，在运输风险事故概率和后果数据库调取不同参数对应的事故概率和事故后果的量化值，通过风险评估数据库模型逻辑运算，计算采集过程的运输风险，并累计获得整个运输过程的运输风险或某路段的运输风险；风险评估模块评估根据运单模块设定的某运输路径的运输风险，并判断是否超过风险可接受度，如果超过向风险预警模块发出预警信号；其中，事故概率与道路等级，道路线性参数，道路车道数，道路构筑物，天气，温度，车速，交通量，道路限速有关；事故后果中伤害半径与货物信息有关，人口暴露量与交通量，人员密集区数量，周围客车数量以及交通组成有关；运输风险抵消与驾驶员安全性、车辆技术状况和企业安全管理水平联合相关。
5.根据权利要求4所述的基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警***，其特征在于，所述驾驶员的安全性根据以下信息参数评价，车辆运行参数：发动机转速、方向盘转向角、节气门角度、制动力度传感器信息，驾驶员状态信息：驾驶员疲劳状态和驾驶员驾驶情绪，驾驶员基本信息：驾驶员的违章信息、事故信息、性格信息和驾龄信息，驾驶行为动态信息：运输过程超速、超时和不按线路行驶；车辆技术状况根据以下信息评价，发动机故障，轮胎温度和气压，车辆基本信息：车辆的技术等级、年检合格状况、车辆制动年检参数、车辆灯光年检参数、车辆年检安全设施配备结果、车辆外观检测结果、建议维护项，综合油耗信息；企业安全管理水平根据驾驶员安全性和车辆技术状况评定结果评价。
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