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周玉甲， 郭利伟， 李华章
(1.湖南交通职业技术学院 机电工程学院， 湖南 长沙 410132; 2.湖南洋马信息有限责任公司, 湖南 长沙 410205)
在交通运输过程中，天气、载荷、温度等因素均会破环路面的整体结构，而恶劣的路面状况又会极大地增加交通事故的发生几率，严重威胁公众的财产和生命安全[1]。根据对云南、广西、贵州、新疆等多个省份的公路交通事故资料统计研究发现，大约有44%的事故与气象条件都有直接或间接的关系。雾、雨、雪天由于能见度低、路面潮滑、积水等原因，光滑的路面更容易引发交通事故。所以，道路环境监测与预警与人们的日常生活、生产密不可分。实时的监测道路环境参数，及时发布道路环境预警信息，及时采取应对措施减小因道路环境因素造成的损失，降低交通事故危害，对安全出行有着非常重大的意义。
智能路面环境信息采集终端是道路气象信息系统(RWS)的核心组成部分，可以对当前道路实时环境状态进行监控、测量与识别，有着巨大的市场需求和非常广阔的应用前景[2]。但是目前中国道路环境信息采集设备的研究与开发速度远远落后于高速公路的发展建设速度，导致路面传感采集市场被欧美发达国事垄断，昂贵的价格很大程度上限制了路面传感器系统在国内高速公路安全设施建设中的应用。因此，进行道路环境信息采集设备及系统的自主研发，具有非常重要的意义。
目前国外采用浸入式被动型传感器系统及主动式路面传感器，实时为用户提供路面覆盖物、路面干湿、路面温度、路面水膜厚度、路面结冰点等参数信息，依靠内置的微处理器来收集数据并报告给主系统[3-4],所以在传输控制方面更加方便和快速，还能集成在RWS系统中，更加易于道路管理部门管理道路气象信息[5]。国内对于路面传感器系统的研究还非常少，缺乏设计经验，实地测试经验，目前也没有成熟的生产工艺线。市面上的产品基本属于进口或组装，基本没有自主知识产权。
总体来讲，目前国内外道路环境信息采集设备基本集中在风向、风速、气温、雨雪、积水、结冰、能见度等环境信息的采集，采集信息面相对较少，缺乏利用道路摄像机进行自动识别环境因素功能，且多种环境信息采集需部署多种采集设备，不能实现功能集成，供电方式与数据传输方式基本采用传统电缆与光纤铺设方式，实施困难且成本高[6]。
文章提出并验证了多功能、一体式的无线道路信息智能采集终端，集成了多种传感器检测、智能AI图像识别、微波集成检测、5G无线传输技术应用，设计了用于道路环境信息监测与预警发布的平台化、集成化、智能化的信息监测预警管理平台。该系统能够用于检测高速公路表面的道路状况,并将检测数据提交到信息采集系统,实现对路面状况的实时监控,以便提出相应的解决方案,降低道路交通安全事故在高速公路上的发生率,提高道路安全系数。同时，建立道路环境智能监测预警平台能够帮助道路交通管理部门及时、准确地掌握道路的环境状况以及对道路交通的影响程度，为道路交通管理提供信息支持和决策依据。
文章所述的道路环境监测预警系统是一个平台化、集成化、智能化的信息监测预警管理平台，是智能交通、智慧城市等物联网应用平台的重要组成部分。系统采用众多检测技术以及AI算法，通过检测传感器或监控摄像机获取不同监测对象的实时输出值、视频或图片，及时检测道路实时环境参数并发布预警信息，帮助交通参与者及时、准确掌握道路的环境状况，为道路交通管理提供数据支撑，及时制定应对措施，避免交通事故发生，降低交通事故危害，降低因道路环境因素造成的损失。道路环境监测预警系统由检测点位数采集设备，各类环境要素传感器，通信装置及监控预警系统组成，如图1所示。
图1 道路环境监测系统结构示意图 Fig.1 Structure diagram of pavement environment monitoring system
道路环境智能监测系统可用于普通公路、高速公路、桥梁、隧道等重要路段的道路环境监测，监测设备自动检测环境参数与状态，并将信息及时发至道路环境智能监测预警平台，通过系统综合信息处理与分析，对异常环境信息产生预警信息。预警信息可通过信息发布平台向终端设备进行预警信息发布。通过系统平台总体设计，使得软件平台和硬件系统具有较高的类似场景的复用性；
通过软件层级设计和硬件扩展性设计使得系统具有针对具体场景的实用性和较高的部署实施效率。
1.1 总体设计
综合考虑在道路环境监测预警的应用场景来规划设计整个系统的架构，在搭建基础设施的同时，软件系统考虑应用层不同需求，提高复用性，硬件系统考虑对于多种传感设备的扩展性，对于不同节点监测环境参数差异性能够兼容对应感知设备[7]。整个道路环境监测系统由软硬件系统构成，主要由系统平台和系统终端两部分组成。其中系统平台包括平台运行中心和平台数据中心[8],系统具体组成如图2所示。
图2 道路环境智能监测预警平台系统组成图Fig.2 System composition diagram of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment
1.2 系统架构
道路环境监测系统的逻辑架构主要分为感知层、数据接入层、数据管理层、核心处理层、应用层[9]，具体的架构层次及层级构成如图3所示。
图3 道路环境智能监测预警平台功能层级图Fig.3 Functional hierarchy diagram of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment
1) 感知层
感知层是物理层，通过技术手段对数据感知、数据采集、近场有线/无线传输，远距离无线传输等硬件设备进行集成，这些硬件主要功能包含对需要检测的关键参数的采集，数据终端与中继端的传输，中继端与总控端的传输通讯。
2) 数据接入层
数据资源层主要包含系统采集的相关对象的时间与空间维度的大数据，包含本地端及总控端存储单元，是上层架构的基础。
3) 数据管理层
数据管理层处于系统架构的关键地位，连接上下系统和用户层级。应用下层数据为上层应用提供通用的支撑服务，是构建平台核心应用系统的基础。
4) 核心处理层
核心处理层主要是通过综合信息处理引擎、AI计算引擎、大数据分析引擎对下层提供的格式化信息进行挖掘分析，从而获得有意义的特征对象，为应用层提供所关注特征参数的具体信息。
5) 应用层
应用层通过抓取对应核心处理层数据，进行关键信息展示，统计曲线表格直观化展示，根据设定的预警模型进行道路环境风险预警等。
1.3 系统特征
文章方案采用多系统集成的物联平台技术，采用1个平台+N个应用，模块化构建、多系统集成，设计了一个能在多领域综合应用、各模块和子系统互不干扰但又能兼容互联的平台系统。安全高效预(报)警体系及丰富预(报)警信息发布,可根据危险程度采用多种警报等形式发布信息，同时监测数据可支持用户在线使用浏览器轻松查询[10]。
分布式微服务IOT平台采用微服务架构部署，整体平台遵循子系统独立、系统模块化、功能高度封装等，实现低耦合、高扩展性等特性。
另外，依托先进物联网和智能传感技术，面向不同种类的结构物，重点研究构建远程感知网络，对感知网络的测点布置、仪器设备遴选、数据传输手段、供电防雷措施、设备远程控制与管理等，进行标准化、体系化研究。
系统网络拓扑结构如图4所示。
图4 道路环境监测系统网络拓扑图Fig.4 Network topology of pavement environment monitoring system
道路环境监测传感器具有结构简单、安装方便、抗干扰能力强等特点，可以用于高速公路、机场、桥梁、城市等路面进行监测，是智能交通、智慧城市等物联网应用的重要方案。
2.1 传感设备
传感设备可根据项目要求自由配置。
1) 被动式道路结冰传感器
采用微波扰动技术，进行结冰预警、结冰报警，通过多参数融合算法提高了检测准确性。重点对路面状态如干燥、积水、冰、结冰厚度、高温等进行预警，提高道路行驶安全系数。特点在于传感器体积小便于安装，安装方式多样化，独特的道路嵌入式结构设计可抗超强压力，不易损坏，如图5所示。
图5 结冰传感器实物图Fig.5 Figure of ice sensor
2) 非侵入式路面传感器
非侵入式路面传感器是专门为交通道路地面监测而设计的，它采用遥感技术，避免了对道路的破坏，从而不会因为安装道路气象站干扰交通。多光谱测量技术能准确检测出道路表面结冰、积雪和积水的厚度。通过提供路面条件信息，非接触式路面状况传感器为道路管理部门提供准确的监测数据，在道路安全出现险情之前采取响应措施，如图6所示。
图6 非侵入式路面传感器实物图Fig.6 Figure of non-intrusive pavement sensor
3) 一体式气象传感器
一体气象站是一种测量多要素气象要素的专业级传感器，可同时测量大气温度、大气湿度、风速、风向、气压、雨量、光照、紫外等气象要素，还可监测PM2.5，PM10、噪声、扬尘等环境要素，如图7所示。
图7 一体式气象传感器实物Fig.7 Figure of integrated meteorological sensor
4) 能见度传感器
进行道路路面可见度的检测，如图8所示。
图8 能见度传感器实物Fig.8 Figure of visibility sensor
2.2 图像视频监控设备
采用高可靠性的摄像头，高防护等级，通过红外滤片进行日间夜间转换，根据数据采集需求采用合适的分辨率和视频压缩率，如图9所示。
图9 图像视频监控摄像头Fig.9 Figure of image and video surveillance camera
2.3 数据传输设备
2.3.1 有线数据传输
道路环境监测系统中，数据的传输是整个系统非常重要的一环，这部分关系到整个系统的数据质量和使用效果，因此要选择经济、合理的传输方式。光纤传输是常见的传输方式，采用室外铠装四芯单模光纤，根据实际情况，在监测点与监控中心距离近的情况下，可以单独敷设光纤或者利用现有的光纤链路作为传输介质。
控制单元通过光纤收发器进行光电转换，即实现光纤数据传输，打破网线传输百米以内的限制，实现采集子系统设备与管理中心的远距离数据传输,如图10所示。
图10 有线数据传输链路拓扑图Fig.10 Wired data transmission link topology
2.3.2 无线数据传输
无线传输采用工业级3G/4G/5G无线路由器，将监测点的路面状态数据、预警信息及时发送到预警中心、区域控制中心或局域信息显示标志上,如图11所示。
图11 无线数据传输链路拓扑图Fig.11 Wireless data transmission link topology
2.4 道路环境智能监测系统验证实施
某大桥主桥长2.38 km，为钢桁梁结构大桥，两个铁塔之间距离1.93 km，桥为东西走向，根据桥梁特点，选择大桥4处典型位置，布置结冰监测系统，整座大桥共部署了4套汇聚设备、20套检测设备、20个传感探头，以及安装在大桥监控所的一套监控工作站。
2.4.1 监测点位硬件布置
对于关键道路部位，比如隧道、桥梁、高架、山区、弯道等场合，选取合适位置进行传感器探头、检测装置、数据汇集装置布置，结冰检测系统硬件布置位置图如图12所示，横断面设备安装图如图13所示，具体结冰传感器实物安装图如图14所示[11]。
图12 某大桥道路结冰检测系统布置示意图Fig.12 Layout diagram of pavement icing detection system of a bridge
图13 某大桥横断面结冰检测系统设备安装示意图Fig.13 Equipment installation diagram of ice detection system in cross section of a bridge
图14 传感器安装实物图Fig.14 Figure of sensor installation
2.4.2 道路环境智能监测预警平台
文章设计了道路环境智能监测预警平台，该预警平台系统基于.NET B/S架构，可以通过联网设备浏览器客户端登录，进行信息查询和设备管理，人机界面如图15所示。
图15 道路环境智能监测预警平台登录界面Fig.15 Login interface of intelligent monitoring and early warning platform for pavement environment
1) 道路环境智能监测预警平台拓扑界面
前台控制与展示界面是整个系统的应用核心，所有监测、分析、预警信息都通过此界面进行展示与控制。通过点击监测点、组或区域，可在地图上立刻显示所属监测点地理位置及描述信息。另外，可通过鼠标停用/启用监测点。此功能用以应对监控点突发状况引发的异常数据对系统分析造成影响。同时对于检测点异常位置可以进行拍照、视频进行留痕记录。监测平台拓扑界面如图16所示。
图16 监测平台拓扑界面图Fig.16 Topology interface diagram of monitoring platform
2) 数据采集与分析管理子系统
数据采集与分析子系统为整个道路环境监测管理系统的核心模块，用以定义所有硬件设备信息参数、设备组信息、数据分析方法、数据分析方法组，为采集器采集数据以及前端图表及报表生成提供基础数据支持。数采与分析管理子系统界面如图17所示。
图17 道路环境监测数据管理界面Fig.17 Pavement environment monitoring data management interface
3) 道路环境预警管理子系统
分级预警管理子系统定义了道路环境监测系统的警报管理机制，当各环境参数符合预先设定的预警规则时即触发预警，包含预警规则配置、预警规则组设定等。预警规则分3层架构，自由根据实际环境设置触发阈值条件；
同时可以自由定制预警发布样式；
各区域自由设定预警规则组，互不干扰。道路环境预警管理子系统界面如图18所示。
图18 道路环境监测预警管理界面Fig.18 Pavement environment monitoring and early warning management interface
4) 道路环境信息统计展示子系统
前端对基础数据进行分析及可视化展示，包括地图信息、采集信息、气象信息，监控信息等展示，可以直观地提供监测点的信息。道路环境信息展示子系统交互界面如图19所示。
图19 道路环境监测信息展示界面Fig.19 Road environment monitoring information display interface
5) 图像分析系统
传感器与智能终端将信息及时反馈至监控工作中心并发出警报时，以监控视频为基础，当监测点数据达到预警设定值时候，监控中心将各个监测点摄像头采集到的图像进行处理、识别、分类，监控中心上位机接收到道路图像以及分类检测结果后进行显示，以作为预警等级的判断辅助。
图像采集、处理以及传输工作需要由监测终端完成，采用Arm架构芯片作为嵌入式平台，网络传输方式简单灵活，通过调用OpenCV软件中的函数进行图像处理。考虑到终端工作环境较差，对图像质量要求较高的原因，选用像素为500 W的工业彩色CMOS相机作为图像采集单元，最大分辨率达到2 592*1 944，该工业相机支持Linux系统，也可以兼容OpenCV软件，与控制芯片通过USB接口相连接，通过控制芯片的10/1 000以太网接口采用TCP/IP网络协议将图像与处理结果发送至监控中心。图像终端硬件结构图如图20所示。
图20 图像采集终端结构图Fig.20 Structure diagram of image acquisition terminal
在进行结冰检测时，当监测预警值达到时整个系统的触发信号，调用工业相机采集图像，在自然光条件下，使相机镜头距地面1.5 m垂直拍摄，固定焦距以确保所拍摄的图像具有相同的初始条件，以保证分类结果的准确性。图像采用960*600分辨率，格式为jpeg，文件大概100 k大小，一次拍摄两张照片进行处理以保证识别结果的准确率，进行综合结冰状况监测。图像已经采集至树莓派内存中，以供后续图像处理步骤使用，工作流程图如图21所示。
图21 图像获取流程图Fig.21 Flow chart of image acquisition
同时，建立道路环境智能监测预警平台能够帮助道路交通管理部门及时、准确地掌握道路的环境状况以及对道路交通的影响程度，为道路交通管理提供信息。
图像通过上述步骤已经保存至树莓派的内存当中，所采集到的图像可能是干燥、积水、积雪、结冰等状态中的某一种，所以需要对采集到的图像进行处理分类。图像处理采用OpenCV开源图像处理组件，图像分析包括图像的预处理、颜色特征值分析、纹理特征值分析，具体算法实现采用python编写，图像识别分类流程如图22所示。
图22 图像分类处理流程图Fig.22 Flow chart of image classification processing
6) 分级预报系统
系统可通过实时数据采集与分析，综合一定的条件参数、逻辑或算法对监测对象进行分级预警。如结冰预警、暴雨预警等[12]。
文章提供了一整套软硬件结合的智能道路环境监测预警的系统解决方案，通过不同类型道路环境参数的传感采集设备的设置，实时采集、传输、处理、分析监测数据，在传统传感设备基础上增加了基于机器视觉的图像识别技术，进行了多种道路信息融合。设计了用于道路环境信息监测与预警发布的信息管理平台，根据建立的预警模型可提供分层级的智能预警，并可以通过智能预警平台实时输出相关数据及预警信息[13]。通过规划设计，系统具有良好的扩展性与复用性，具有较高的效率与实用性。本系统可以为交通参与者提供关键节点的道路环境信息，同时会对危险路况提出预警，同时可作为道路交通管理部门决策的重要信息来源。
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