一种低洼路面积水深度检测、预警、预报的方法及装置
技术领域
本发明涉及道路积水检测技术领域，具体为一种低洼路面积水深度检测、预警、预报的方法及装置。
背景技术
随着我国经济社会的快速发展，城市化、机动化进程的加快，城市空间形态迅速扩展，家庭轿车的普及，城市道路交通供需矛盾日益突出，立体交通网络应运而生。为了满足汽车、火车、行人上下通行的需求，部分路段设置有下穿式立交桥及隧道等。然而，由强降雨引发的道路低洼处、下穿式立交桥和隧道产生大量积水的现象时有发生，给人们的出行带来很大不便，严重时甚至会造成人民生命、财产的重大损失。及时、准确、高效的检测、预警、预报预低洼路段积水深度，有利于保障人民财产安全，为智慧城市建设添砖加瓦。
现阶段，大部分城市应对强降雨带来的城市低洼路段积水，多采用传统的积水检测方式，即标尺测量水深法。但这种方法没有提前警示开往车辆，司机只有到低洼路段观测到积水刻度线才能了解积水深度。少数城市采用硬件方式检测积水深度，并在低洼路段前方设置警示牌。由于大多数司机对自己驾驶汽车的涉水能力，没有明确认知，导致其容易做出错误判断，进而严重影响交通畅通。因此急需设计一种及时、准确、高效的洼路段积水深度的检测、预警、预报装置。
随着计算机视觉与图像处理的不断应用及发展，机器视觉技术已经成功应用于车辆种类及信息的识别中，可以形成一类非接触检测识别方法。结合先进传感器、人工智能、大数据等手段，能够准确判断出目标车辆是否适合通过积水路段。此方法不仅具有数据处理快速灵活、工作量小及现场抗干扰能力强等优点，还能实现对积水深度的预警、预报。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种低洼路面积水深度检测、预警、预报的方法及装置。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种低洼路面积水深度的检测、预警、预报装置，包括水深检测系统、水深预警系统、水深预报系统、控制系统、车辆信息采集模块与车辆信息识别系统。
所述水深检测系统包括水深传感器，所述水深传感器位于下穿式立交桥低洼路段最低点正上方的桥梁底部，用于检测低洼路段水位深度。
所述车辆信息采集模块包括相机与相机支架；所述相机支架安装在离所述目标车辆所行使的下部平直道路的道路两侧，横跨于道路之上，用于安装所述相机、所述控制系统、所述水深预报系统、所述水深预警装置；所述相机安装在所述相机支架上，用于采集所述目标车辆信息；
所述水深预警系统包括显示屏与提示喇叭；所述显示屏位于所述相机支架的一侧，用于显示低洼路段实时水深、目标车辆的车型、能否安全通过涉水道路、天气及水位变化状况，所述提示喇叭固定于所述相机支架的另一侧的顶端，面向来向汽车的方面，用于下雨天路面积水时，向经过车辆发出提示信息，
所述水深预报系统包括气象信息实时收集模块、天气预报获取模块、天气信息处理模块与外壳；所述外壳位于所述相机支架靠近所述显示屏一侧顶部，用于保护水深预测系统各成分的正常运转；所述气象信息实时收集模块位于所述外壳顶部的正中央，用于实时收集气象信息；所述天气预报获取模块安装与所述外壳的一侧，用于实时获取当地气象台发布的天气信息；所述天气信息处理模块位于所述外壳的另一侧，所述天气信息处理模块的底部与外壳内部的底部相连，用于处理所述气象信息实时收集模块收集的信息和水深传感器测得的水深信息；
所述控制系统包括单片机和控制柜，所述控制柜位于所述相机支架靠近提示喇叭一侧的侧面，用于安装所述单片机；所述单片机位于所述相机支架一侧的控制柜内，用于控制整套装置各组成成分之间的相互工作顺序；
所述车辆信息识别系统包括车辆信息处理器，所述车辆信息处理器安装于所述控制柜内，用于对采集的目标车辆图像进行处理，识别目标车辆的信息。
优选的，所述水深传感器具有无线传输的功能，能够将水深信息实时传输给所述预报系统，便于预报系统做出判断。
一种低洼路面积水深度的检测、预警、预报的方法，包括如下步骤：
S1、当下雨天路面出现积水时，水深检测系统检测出积水深度信息；天气预报获取模块获取当地天气预报信息；气象信息实时收集模块实时收集气象信息。
S2、当道路出现目标车辆时，单片机控制相机采集道路路面上的目标车辆的图像信息，传递给车辆信息处理器后进行图像处理；
S3、车辆信息处理器处理并得到车辆的车牌图像及轮廓信息图像后，首先进行数据分析。通过上述图像处理后，得到目标车辆的关键参数，根据车牌信息、车辆外部轮廓信息，结合积水深度信息、天气预报信息，进而确定出目标车辆通过该涉水路面的能力以及路面及水深度的变化情况；
S4、显示屏接收车辆信息处理器的数据信号，显示出车辆信息、天气信息、积水信息等，提示喇叭发出对应声音。
优选的，所述图像处理过程包括以下步骤：
S2.1,目标车辆图像信息灰度化处理，将彩色目标车辆图像转换成灰度值在0-255之间的灰度图像；
S2.2，采用中值滤波法降低图像信息在采集过程中受到各种噪声源的干扰，同时保护图像边缘信息；
S2.3，运用多阈值分割技术对灰度化之后的目标车辆图像进行分割，将目标车辆的车牌信息、车辆轮廓信息两部分相互分离出来，分割处理后得到两张图像：一张图像只含有车牌信息、一张图像只含有车辆轮廓信息。
本发明的有益效果是：
所述低洼路面积水深度的检测、预警、预报装置不仅能够及时、准确、高效检测低洼路段积水深度，而且精度高、抗干扰能力强，还能实现对积水深度的预警、预报，提醒过往车辆，减少损失。
附图说明
图1是本装置的整体结构示意图；
图2是本装置的水深检测系统示意图；
图3是本装置的水深预报系统内部结构图；
图4是本装置的控制柜内部结构图；
图5是本发明的工作流程图；
图中：1、下部平直道路；2、外壳；3、显示屏；4、提示喇叭；5、目标车辆；6、相机支架；7、控制柜；8、相机；9、上部道路；10、水深传感器；11、下部倾斜道路；12、天气信息处理模块；13、天气预报获取模块；14、气象信息实时收集模块；15、单片机；16、车辆信息处理器。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
现阶段，大部分城市应对强降雨带来的城市低洼路段积水，多采用传统的积水检测方式，即标尺测量水深法。但这种方法没有提前警示开往车辆，司机只有到低洼路段观测到积水刻度线才能了解积水深度。少数城市采用硬件方式检测积水深度，并在低洼路段前方设置警示牌。由于大多数司机对自己驾驶汽车的涉水能力，没有明确认知，导致其容易做出错误判断，进而严重影响交通畅通。因此急需设计一种及时、准确、高效的洼路段积水深度的检测、预警、预报装置。
如图1-图4所示，一种低洼路面积水深度的检测、预警、预报装置，包括水深检测系统、水深预警系统、水深预报系统、控制系统、车辆信息采集模块与车辆信息识别系统。
如图2所示，所述水深检测系统包括水深传感器10，所述水深传感器10位于下穿式立交桥低洼路段最低点正上方的桥梁底部，用于检测低洼路段水位深度。
如图1所示，所述车辆信息采集模块包括相机8与相机8支架6；所述相机8支架6安装在离所述目标车辆5所行使的下部平直道路1的道路两侧，横跨于道路之上，用于安装所述相机8、所述控制系统、所述水深预报系统、所述水深预警装置；所述相机8安装在所述相机8支架6上，用于采集所述目标车辆5信息；
如图1所示，所述水深预警系统包括显示屏3与提示喇叭4；所述显示屏3位于所述相机8支架6的一侧，用于显示低洼路段实时水深、目标车辆5的车型、能否安全通过涉水道路、天气及水位变化状况，所述提示喇叭4固定于所述相机8支架6的另一侧的顶端，面向来向汽车的方面，用于下雨天路面积水时，向经过车辆发出提示信息，
如图1与图3所示，所述水深预报系统由气象信息实时收集模块14、天气预报获取模块13、天气信息处理模块12、外壳2构成；所述外壳2用于保护水深预测系统各成分的正常运转，免受环境影响，位于所述相机8支架6靠近所述显示屏3一侧顶部；所述气象信息实时收集模块14用于实时收集气象信息，包括温度、湿度、光照、二氧化碳含量、降雨量等，其位于所述外壳2顶部的正中央；所述天气预报获取模块13用于实时获取当地气象台发布的天气信息，安装与所述外壳2的一侧；所述天气信息处理模块12用于将所述气象信息实时收集模块14收集的信息，天气预报获取模块13获取的信息，水深传感器10测得的水深信息进行综合分析判断，预测出接下来积水深度变化，其位于所述外壳2的另一侧，底部与外壳2内部的底部相连；
如图1与图4所示，所述控制系统包括单片机15和控制柜7，所述控制柜7位于所述相机8支架6靠近提示喇叭4一侧的侧面，用于安装所述单片机15；所述单片机15位于所述相机8支架6一侧的控制柜7内，用于控制整套装置各组成成分之间的相互工作顺序；
所述车辆信息识别系统包括车辆信息处理器16，所述车辆信息处理器16安装于所述控制柜7内，用于对采集的目标车辆5图像进行处理，识别目标车辆5的信息。
需要说明的是，所述水深传感器10具有无线传输的功能，能够将水深信息实时传输给所述预报系统，便于预报系统做出判断。
如图5所示，一种低洼路面积水深度的检测、预警、预报的方法，包括如下步骤：
S1、当下雨天路面出现积水时，水深检测系统检测出积水深度信息；天气预报获取模块13获取当地天气预报信息；气象信息实时收集模块14实时收集气象信息。
S2、当道路出现目标车辆5时，单片机15控制相机8采集道路路面上的目标车辆5的图像信息，传递给车辆信息处理器16后进行图像处理；
S3、车辆信息处理器16处理并得到车辆的车牌图像及轮廓信息图像后，首先进行数据分析。通过上述图像处理后，得到目标车辆5的关键参数，根据车牌信息、车辆外部轮廓信息，结合积水深度信息、天气预报信息，进而确定出目标车辆5通过该涉水路面的能力以及路面及水深度的变化情况；
S4、显示屏3接收车辆信息处理器16的数据信号，显示出车辆信息、天气信息、积水信息等，提示喇叭4发出对应声音。
其中，所述图像处理过程包括以下步骤：
S2.1,目标车辆5图像信息灰度化处理，将彩色目标车辆5图像转换成灰度值在0-255之间的灰度图像。具体为：运用浮点算法，根据YUV的颜色空间中Y分量的物理意义，即点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应，以这个亮度值表达图像的灰度值。亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应公式：
Y＝0.3R+0.59G+0.11B
获取到灰度值后，计算变化梯度。梯度公式如下：
其中，"Δ"表示梯度；data[j].p表示图像某处的灰度值；
S2.2，采用中值滤波法降低图像信息在采集过程中受到各种噪声源的干扰，同时保护图像边缘信息。具体为：中值滤波将灰度化处理后的图像进行滤波降噪，采用中值滤波法降低图像信息在采集过程中受到各种噪声源的干扰，同时保护图像边缘信息。将每个像素的灰度值用其领域的中值代替，中值是指领域内奇数个数据按大小排序后处于中心位置的那个数；
S2.3，灰度图像多阈值分割，运用多阈值分割技术对灰度化之后的目标车辆5图像进行分割，在灰度值0—255范围内设定多个灰度级阈值T1、T2、T3，分别以各个灰度级阈值为标准，将目标车辆5的车牌信息、车辆轮廓信息两部分相互分离出来，分割处理后得到两张张图像：一张图像只含有车牌信息、一张图像只含有车辆轮廓信息。
以普通汽车为实施例，具体实施过程如下：
S1、通过无线传输模块将车辆信息处理器16与单片机15、相机8、显示屏3、天气信息处理模块12、提示喇叭4相连；将水深传感器10、天气预报获取模块13、气象信息实时收集模块14与天气信息处理模块12相连，保证各部分信息传递通畅。
S2、当低洼路段出现积水时，水深传感器10采集水深信息；天气预报获取模块13获取当地天气预报信息；气象信息实时收集模块14实时收集气象信息。三种信息汇总至天气信息处理模块12，其对信息进行综合分析，预测水深变化情况，并将信息传递给车辆信息处理器16。
S3、当道路出现目标车辆5时，单片机15控制相机8采集并传递车辆信息给车辆信息处理器16。
S4、车辆信息处理器16综合积水信息、天气信息、车辆信息，做出正确判断。
S5、显示器显示出车辆信息，天气信息，积水信息等，提示喇叭4发出对应声音。
