【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统
本专利技术属于道路交通公共安全
,具体涉及一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统。
技术介绍
根据《城市道路工程设计规范》CJJ37-2012,当交通安全和管理设施等级为B级时(主次干路),应配置完善的标志、标线、隔离和防护设施,并应符合规范;国内诸多城市都选择在道路上设置隔离护栏,隔离护栏不仅仅是为了阻挡行人随意乱穿马路,同时对于交通疏导也起到了关键的作用。随着传统隔离护栏的广泛使用,这种做法的弊端也日益凸显,比如导致有过失的路人受伤、刺穿车体和驾乘人员、妨碍必要的应急避险操作,以及无法灵活调度行车道资源等。目前道路上使用的传统隔离护栏,只能整条道路一刀切,形成中间完全隔离,两头时常堵死的局面,且日常维护只能通过人工排查,远程无法获取状态;因为隔离护栏所导致的通行不畅或事故时有发生,如设置在居民小区、商业区路段的隔离护栏,造成行人过马路绕行很远非常不便,商户门店前设置隔离后无法停车损失客流等等。近年来新生了一些隔离护栏产品,如道口闸机、移动式护栏等,但仍然不能很好地解决设施安全、电力引入、智能管理的传统应用问题,隔离护栏的施工成本和维护成本反而更高;特别是安全问题,传统移动护栏没有可靠的安全保障措施,当行人靠近或通过护栏时护栏开户或关闭,有些产品虽然会发出声光提示,但对于儿童和老人而言仍然没有足够的安全冗余时间,存在人身安全隐患。为了提升城市形象,很多城市居民区、商业区道路都设置了中间绿化隔离带,而这种设置在居民区、商业区 ...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于包括负责系统安全判断、视频分析、告警、远程管理的AI人工智能控制系统及根据AI人工智能控制系统发送指令进行控制操作的中央控制器;/n所述AI人工智能控制系统包括传感器设备模块、安全监测模块、AI视频分析模块、故障告警模块、远程管理平台;/n所述中央控制器负责接收 AI人工智能控制系统的指令,对电机控制、摄像头供电、太阳能电源管理、告警模块、人行道信号灯及网络模块进行控制;/n电机控制:在环境安全的情况下,负责控制栏杆开启和关闭;/n摄像头:负责为AI视频分析模块提供现场的视频画面;/n太阳能电源管理:负责为系统提供电源动力和夜间照明,采用技术特征与公开号为ZL2019209145818的专利技术专利申请文献,公开的技术内容相同;/n告警模块:负责在设备工作时启动警示灯光和蜂鸣器提醒人员注意安全;/n人行道信号灯:负责在AI视频分析模块检测到有行人通过斑马线时向来向车辆点亮红灯,提醒车辆注意避让行人;/n网络模块:负责前端设备与远程管理平台的连接,采用电信运营商的物联网模块或4G/5G网络传输模块。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于包括负责系统安全判断、视频分析、告警、远程管理的AI人工智能控制系统及根据AI人工智能控制系统发送指令进行控制操作的中央控制器;
所述AI人工智能控制系统包括传感器设备模块、安全监测模块、AI视频分析模块、故障告警模块、远程管理平台;
所述中央控制器负责接收AI人工智能控制系统的指令,对电机控制、摄像头供电、太阳能电源管理、告警模块、人行道信号灯及网络模块进行控制;
电机控制:在环境安全的情况下,负责控制栏杆开启和关闭;
摄像头:负责为AI视频分析模块提供现场的视频画面;
太阳能电源管理:负责为系统提供电源动力和夜间照明,采用技术特征与公开号为ZL2019209145818的发明专利申请文献,公开的技术内容相同;
告警模块:负责在设备工作时启动警示灯光和蜂鸣器提醒人员注意安全;
人行道信号灯:负责在AI视频分析模块检测到有行人通过斑马线时向来向车辆点亮红灯,提醒车辆注意避让行人;
网络模块:负责前端设备与远程管理平台的连接,采用电信运营商的物联网模块或4G/5G网络传输模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于所述传感器设备模块集成了感应传感设备及环境传感设备,负责检测传感器的信息归集,并将信息上报到控制系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于所述AI视频分析模块采用VGG卷积神经网络以构建包括若干预警模型图片的训练集,利用训练集训练基于VGG的卷积神经网络对比模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于所述安全监测模块负责记录用户标定的预警区域和标定图像信息,根据AI视频分析模块提供的视频图像和传感器设备模块的信息,划分需要预警的区域并记录区域坐标,将划分需要预警的区域作为检测样本,跟踪监测是否存在安全预警。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的太阳能物联网隔离护栏控制系统,其特征在于所述安全监测模块按照检测样本类分别将检测样本依次输入训练好的卷积神经网络对比模型,得到一组连续时间的检测结果序列L=...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏路,吴宗林,邱文利,金佳,
申请(专利权)人:浙江浩腾电子科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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