一种获取高速公路团雾能见度的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种获取高速公路团雾能见度的方法及装置，其中，该获取高速公路团雾能见度的方法包括：获取高速公路上目标区域的气象观测数据；将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型，得到所述目标区域的气溶胶颗粒物包含的各气溶胶粒子属性参数值；基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的总消光系数；基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度。可以降低高速公路的道路交通安全隐患。可以降低高速公路的道路交通安全隐患。可以降低高速公路的道路交通安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种获取高速公路团雾能见度的方法及装置


[0001]本专利技术涉及道路交通能见度识别
，具体而言，涉及一种获取高速公路团雾能见度的方法及装置。

技术介绍

[0002]在高速公路沿线数十米到数千米的局部范围内，受微气候环境的影响，地面辐射冷却，使贴近地面的空气变冷、饱和比湿下降，导致水汽凝结而容易形成团雾，团雾外能见度较为良好，团雾内能见度极低，使得车辆在进入高速公路上生成的团雾中后，能见度急剧下降，对高速公路的道路交通安全极具危害性，容易酿成重大交通事故。但由于高速公路团雾的区域性强、覆盖范围较小、积聚时间较长、易漂移、突然性强，使得对高速公路团雾的预测预报较为困难，目前，还没有一种有效的方法对高速公路团雾能见度进行有效预测，以降低高速公路的道路交通安全隐患。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供获取高速公路团雾能见度的方法及装置，以降低高速公路的道路交通安全隐患。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了获取高速公路团雾能见度的方法，包括：
[0005]获取高速公路上目标区域的气象观测数据；
[0006]将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型，得到所述目标区域的气溶胶颗粒物包含的各气溶胶粒子属性参数值；
[0007]基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的总消光系数；
[0008]基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度。
[0009]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的消光系数，包括：
[0010]针对每一类气溶胶粒子的气溶胶粒子属性参数值，获取该类气溶胶粒子的气溶胶粒子谱分布以及复折射指数；
[0011]基于气溶胶粒子的复折射指数以及气溶胶粒子属性参数值，获取该类气溶胶粒子的米散射消光效率；
[0012]基于各气溶胶粒子的米散射消光效率以及气溶胶粒子谱分布，计算气溶胶颗粒物的消光系数。
[0013]结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度，包括：
[0014]基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，获取大气消光系数；
[0015]将所述大气消光系数应用于能见度计算公式，得到所述目标区域的团雾能见度。
[0016]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，构建所述气溶胶粒子模型包括：
[0017]获取高速公路上样本区域的历史气象观测数据，所述历史气象观测数据包括发生团雾时的气象观测数据以及未发生团雾的气象观测数据；
[0018]查询所述样本区域的气象记录，获取所述样本区域发生团雾时记录的各气溶胶粒子属性参数值；
[0019]以样本区域的历史气象观测数据作为机器学习网络的输入，以该样本区域的历史气象观测数据对应的各气溶胶粒子属性参数值作为机器学习网络的输出，对机器学习网络进行训练，在机器学习网络的训练精度满足精度阈值后，停止训练，得到气溶胶粒子模型。
[0020]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，在所述获取高速公路上目标区域的气象观测数据之后，将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型之前，所述方法还包括：
[0021]对获取的气象观测数据进行数据清洗。
[0022]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述气象观测数据包括：观测数据、再分析数值预报数据、地理信息系统数据以及交通气象观测数据。
[0023]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种获取高速公路团雾能见度的装置，包括：
[0024]数据获取模块，用于获取高速公路上目标区域的气象观测数据；
[0025]参数值获取模块，用于将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型，得到所述目标区域的气溶胶颗粒物包含的各气溶胶粒子属性参数值；
[0026]消光系数计算模块，用于基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的总消光系数；
[0027]团雾能见度计算模块，用于基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度。
[0028]结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，还包括：
[0029]气溶胶粒子模型构建模块，用于获取高速公路上样本区域的历史气象观测数据，所述历史气象观测数据包括发生团雾时的气象观测数据以及未发生团雾的气象观测数据；
[0030]查询所述样本区域的气象记录，获取所述样本区域发生团雾时记录的各气溶胶粒子属性参数值；
[0031]以样本区域的历史气象观测数据作为机器学习网络的输入，以该样本区域的历史气象观测数据对应的各气溶胶粒子属性参数值作为机器学习网络的输出，对机器学习网络进行训练，在机器学习网络的训练精度满足精度阈值后，停止训练，得到气溶胶粒子模型。
[0032]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0033]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的方法的步骤。
[0034]本专利技术实施例提供的获取高速公路团雾能见度的方法及装置，通过获取高速公路上目标区域的气象观测数据；将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型，得到所述目标区域的气溶胶颗粒物包含的各气溶胶粒子属性参数值；基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的总消光系数；基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度。这样，可以利用计算的团雾能见度控制车辆的行驶速度，可以降低高速公路的道路交通安全隐患。
[0035]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0037]图1示出了本专利技术实施例所提供的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种获取高速公路团雾能见度的方法，其特征在于，包括：获取高速公路上目标区域的气象观测数据；将获取的气象观测数据输入预先通过机器学习得到的气溶胶粒子模型，得到所述目标区域的气溶胶颗粒物包含的各气溶胶粒子属性参数值；基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的总消光系数；基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各气溶胶粒子属性参数值，获取所述气溶胶颗粒物的消光系数，包括：针对每一类气溶胶粒子的气溶胶粒子属性参数值，获取该类气溶胶粒子的气溶胶粒子谱分布以及复折射指数；基于气溶胶粒子的复折射指数以及气溶胶粒子属性参数值，获取该类气溶胶粒子的米散射消光效率；基于各气溶胶粒子的米散射消光效率以及气溶胶粒子谱分布，计算气溶胶颗粒物的消光系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，计算所述目标区域的团雾能见度，包括：基于所述气溶胶颗粒物的总消光系数以及所述目标区域的相对湿度，获取大气消光系数；将所述大气消光系数应用于能见度计算公式，得到所述目标区域的团雾能见度。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，构建所述气溶胶粒子模型包括：获取高速公路上样本区域的历史气象观测数据，所述历史气象观测数据包括发生团雾时的气象观测数据以及未发生团雾的气象观测数据；查询所述样本区域的气象记录，获取所述样本区域发生团雾时记录的各气溶胶粒子属性参数值；以样本区域的历史气象观测数据作为机器学习网络的输入，以该样本区域的历史气象观测数据对应的各气溶胶粒子属性参数值作为机器学习网络的输出，对机器学习网络进行训练，在机器学习网络的训练精度满足精度阈值后，停止训练，得到气溶胶粒子模型。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取高速公路上目标区域的气象观测数据之后，将获取的气象观测...

【专利技术属性】
技术研发人员：金宏春，周玉斌，董旭，黄忠伟，刘超，李方星，孙彤，刘光胜，齐玉成，
申请(专利权)人：北京心中有数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：