CN117993541A - 基于机器视觉的公路智能巡查*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的公路智能巡查***，包括数据集合模型模块、训练模型模块和模型应用模块，以及新增的多模态数据集成、实时天气数据集成、自适应学习机制、预测性维护、紧急响应机制和用户界面及交互优化。本***通过整合多种传感器数据、实时天气信息和先进的深度学习技术，***不仅能够更准确地识别和分析高速公路上的各种情况，而且能够根据不同的环境条件自适应地进行调整。此外，预测性维护和紧急响应机制的引入，为提高道路安全和响应效率提供了新的解决方案。最后，用户界面的优化使得决策者和维护人员可以更加直观、便捷地获取信息和作出决策。
Description
技术领域
本发明涉及一种高速公路安全巡查***，旨在通过集成高级人工智能技术、多模态数据和实时监控，提高高速公路的安全性和管理效率。
背景技术
传统的道路巡检方式,需要路政和养护部门一天多次上路巡查,遇到异常情况，需要下车拍照,让工作人员处于危险的位置,且拍摄照片信息无法及时上报.该方式存在人工成本高、巡查次数多、巡查效率低等诸多问题。而且高速公路交通线路多,传统巡查手段耗时耗力，且面临的危险性可能造成二次事故，往往会因为事故资料收集太慢而影响交通正常使用，并且对于其他车辆出行无法做到有效预警。
因此，中国专利CN2019100800442，提出了“一种基于人工智能的高速公路安全巡查***，包括数据集合模型模块、训练模型模块和模型应用模块，所述数据集合模型模块,包括高速照相机的图像数据、GPS数据和图像识别数据；所述高速照相机的图像数据和GPS数据通过监测车获取；所述训练模型模块,用以对数据集合模型模块的数据进行分类学习,并将学习结果储存至数据库中；所述模型应用模块，用以对监测车采集的道路信息经训练模型模块进行分析处理,将分析处理结果储存至数据库并发送至PC端或移动终端”，随着研究进一步深入，发现高速公路中的情况复杂多变，原有的技术方案无法适应现有的应用场景，同时存在智能化程度较低的问题，因此，亟需提供一种符合现在使用标准的、能够应对更多元化路况的公路巡查***。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于机器视觉的公路智能巡查***，通过高级人工智能算法和多源数据集成，实现对高速公路安全状况的实时监控、分析和预测，以预防事故、及时响应紧急情况，并优化道路维护。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，基于机器视觉的公路智能巡查***，包括数据集合模型模块、训练模型模块、模型应用模块以及交互界面模块；
所述数据集合模型模块至少包括多模态数据集成和实时天气数据集成，多模态数据集成包括高速照相机的图像数据、GPS数据、图像识别数据、雷达、激光雷达(L iDAR)和声音传感器的数据；
实时天气数据集成通过整合实时天气信息，如降雨、雾霾等，用于理解和预测路况情况，提高复杂天气应对能力；
所述训练模型模块采用Transformer网络，提高大规模数据处理的性能，对图像数据、GPS数据、雷达数据、激光雷达数据、声音数据以及天气数据进行分类学习，利用自适应学习机制，根据不同的路况和环境自动调整训练策略和参数；
所述模型应用模块为预测性维护功能和紧急响应机制，预测性维护功能利用所述训练模型模块的分析结果预测道路维护需求；紧急响应机制为当检测到重大安全隐患或事故时，自动触发紧急响应；
所述交互界面模块引入增强现实和虚拟现实技术，为用户提供沉浸式交互体验，以便直观的理解和分析道路情况；为用户制定自定义报告和通知***，允许用户根据需求定制报告和通知。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，其中所述实时天气数据集成通过与气象服务提供商的API接口连接实现。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，所述Transformer网络的组件包括数据预处理单元、Transformer网络主体、特征提取和分析单元以及决策支持***。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，所述自适应学习机制根据实时道路流量和环境变化自动调整，高效数据处理。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，所述预测性维护功能基于机器学习算法分析历史数据和实时数据，预测并安排道路维护。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，所述紧急响应机制包括自动与最近的紧急服务中心联系，并通过算法优化路线，以最快速度提供援助。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，所述交互界面模块采用基于用户行为数据的个性化推荐算法，提供定制化的用户体验。
优选的，在上述基于机器视觉的公路智能巡查***中，其中所述自定义报告和通知***通过自然语言处理技术提供直观和易懂的报告内容。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于机器视觉的公路智能巡查***，通过高级人工智能算法和多源数据集成，实现对高速公路安全状况的实时监控、分析和预测，以预防事故、及时响应紧急情况，并优化道路维护。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
实施例一
基于机器视觉的公路智能巡查***，包括如下模块：
数据集合模型模块:
多模态数据集成：除了高速照相机的图像数据、GPS数据和图像识别数据，可以增加雷达、激光雷达(L iDAR)和声音传感器的数据，这样可以获得更全面的环境信息，比如在能见度不佳的情况下，雷达和LiDAR可以提供重要信息。
实时天气数据集成：通过整合实时天气信息，如降雨、雾霾等，***可以更好地理解和预测路况变化，提高应对复杂天气条件的能力。
训练模型模块:
使用更先进的深度学习模型：考虑采用最新的深度学习框架和算法，例如Transformer网络，这些模型在处理大规模数据集方面表现更优。
自适应学习机制：开发一个自适应的学习机制，能够根据不同的路况和环境条件自动调整训练策略和参数。
强化学习应用：利用强化学习技术，使***能够在实际应用中不断学习和优化，提高决策的准确性和效率。
拓展模型应用模块:
预测性维护：利用收集到的数据和分析结果，预测道路维护需求，如坑洼修补、标线重画等，以减少意外事故和提高道路使用寿命。
紧急响应机制：在检测到重大安全隐患或事故时，***能够自动触发紧急响应机制，比如通知附近的紧急服务、交通管理中心等。
交互界面模块:
增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术的应用：为维护人员和决策者提供沉浸式的交互体验，使他们能够更直观地理解和分析道路情况。
自定义报告和通知***：允许用户根据需要定制报告和通知，如特定时间段的路况分析、特定事件的警报等。
实施例二
与实施例一不同之处在于所述Transformer网络包括如下组件：
利用Transformer网络的强大能力处理和分析高速公路监控数据，包括图像、视频、声音和其他传感器数据，以实现更准确的路况监测和分析。
数据预处理单元:
负责对各种传感器数据进行格式化、清洗和标准化，以适配Transformer模型的输入要求。
Transformer网络主体:
采用自注意力机制来处理序列数据，能够有效地处理大量的非结构化数据，如视频和图像序列。
结合位置编码来维持数据的时空关系，对于处理时序数据(如交通流量变化)至关重要。
特征提取和分析单元:
使用Transformer网络的输出来提取关键特征，如异常行为、交通密度、路面状况等。
进行深度学习分析，识别潜在的安全隐患或需要维护的路段。
决策支持***:
利用分析结果支持决策制定，如路面维护安排、交通导向、紧急情况响应等。
其中，数据收集和预处理:收集来自高速公路的多模态数据，包括视频、图像、雷达、L i DAR和声音数据；对数据进行预处理，包括去噪、标准化和格式转换，以适配Transformer模型；
Transformer模型训练:
使用大量历史数据和实时数据训练Transformer模型，调整模型参数和结构，以适应不同类型和规模的数据。
特征提取和分析:使用训练好的Transformer模型处理实时数据流；提取关键特征，如车辆速度、密度、路面状态等。
决策支持和应用:将特征分析结果用于路况监测、安全警报和维护计划制定；提供实时反馈给道路运营和维护团队。
通过实施Transformer网络，可以显著提高高速公路安全巡查***的性能，使其更加准确、高效地处理和分析复杂的道路状况。
实施例三
与实施例二不同之处在于所述多模态数据集成在于整合雷达、激光雷达、声音传感器、无人机和地面监控设备数据，以提供全方位的道路监测。
实施步骤包括数据采集、数据融合和数据分析；
数据采集：部署雷达和L i DAR***来捕捉路面状况和交通流量，利用无人机和地面监控设备获取高分辨率的图像和视频数据。
数据融合：使用数据融合算法将不同传感器的数据集成到一个统一的数据平台上，利用时间戳和地理标签确保数据的一致性和准确性。
数据分析：应用高级数据分析工具，如机器学习和深度学习算法，以识别和预测交通模式、事故和路面损害。
实施例四
与实施例二不同之处在于，整合实时天气信息以提高在复杂气象条件下的路况分析能力。
接口建立：与多个全球气象服务提供商建立API接口，确保接口能够实时获取最新的天气数据，包括温度、降雨、能见度等。
数据整合：将天气数据与道路监控数据结合，分析天气对交通流量和路况的影响，使用预测模型预测不利天气条件下的潜在交通问题。
Transformer网络和GAN技术相结合，应用Transformer网络和GAN技术于数据分析，提高图像处理和模式识别的准确性，开发一个基于Transformer网络和GAN技术的混合模型，确保模型可以有效处理大量的图像和视频数据。
模型训练：使用大量历史数据训练模型，包括路面状况、交通流量和天气情况，优化模型参数以提高预测准确度和数据处理速度。
模型应用：将训练好的模型应用于实时数据，利用模型识别交通异常、路面损害和安全隐患。
还包括自适应学习机制，开发一个自适应学习机制，以实时调整训练策略和参数，应对不同的道路和环境条件。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，包括数据集合模型模块、训练模型模块、模型应用模块以及交互界面模块；
所述数据集合模型模块至少包括多模态数据集成和实时天气数据集成，多模态数据集成包括高速照相机的图像数据、GPS数据、图像识别数据、雷达、激光雷达(LiDAR)和声音传感器的数据；
实时天气数据集成通过整合实时天气信息，如降雨、雾霾等，用于理解和预测路况情况，提高复杂天气应对能力；
所述训练模型模块采用Transformer网络，提高大规模数据处理的性能，对图像数据、GPS数据、雷达数据、激光雷达数据、声音数据以及天气数据进行分类学习，利用自适应学习机制，根据不同的路况和环境自动调整训练策略和参数；
所述模型应用模块为预测性维护功能和紧急响应机制，预测性维护功能利用所述训练模型模块的分析结果预测道路维护需求；紧急响应机制为当检测到重大安全隐患或事故时，自动触发紧急响应；
所述交互界面模块引入增强现实和虚拟现实技术，为用户提供沉浸式交互体验，以便直观的理解和分析道路情况；为用户制定自定义报告和通知***，允许用户根据需求定制报告和通知。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，其中所述实时天气数据集成通过与气象服务提供商的API接口连接实现。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，所述Transformer网络的组件包括数据预处理单元、Transformer网络主体、特征提取和分析单元以及决策支持***。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，所述自适应学习机制根据实时道路流量和环境变化自动调整，高效数据处理。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，所述预测性维护功能基于机器学习算法分析历史数据和实时数据，预测并安排道路维护。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，所述紧急响应机制包括自动与最近的紧急服务中心联系，并通过算法优化路线，以最快速度提供援助。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，所述交互界面模块采用基于用户行为数据的个性化推荐算法，提供定制化的用户体验。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的公路智能巡查***，其特征在于，其中所述自定义报告和通知***通过自然语言处理技术提供直观和易懂的报告内容。
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