一种基于大数据算法的团雾监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据算法的团雾监测方法，包括如下步骤：S1、通过检测系统对目标路段进行监测，获取动态变化数据，传输到从处理系统；S2、分成图片数据和气象数据；S3、判断团雾发生的条件和概率；S4、针对分析结果，输出到存储系统进行结果存储，形成新的数据库数据；S5、根据分析结果连接预警系统，对团雾的发生地、发生时间和变化轨迹进行预警；S6、通过反馈模块接收预警信息，更新大数据的数据库进行备份；S7、更新大数据的数据库；S8、完善大数据库的数据类别和广度，提升团雾检测精度，有效提高了团雾监测预警的精确度和高效性，利于安全管理和服务工作的有序进行，丰富了监测方法。法。法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据算法的团雾监测方法


[0001]本专利技术涉及团雾监测
，尤其涉及一种基于大数据算法的团雾监测方法。

技术介绍

[0002]在现在的日常生活中，高速路段会时长发生团雾现象，严重威胁行车安全，为了对驾驶员进行提前预警，需要对团雾进行监测分析，判断团雾产生地点和时间。
[0003]但是现有的团雾监测方法，多是直接通过摄像头拍摄团雾多发地带的实时视频，然后进行人工分析判断，这样不仅监测的范围较小，监测精确度较低，不利于对全面路段进行监测分析，并且人工分析不仅效率较低，而且人工成本较高，不利于大规模应用，有待提出一种新的监测方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据算法的团雾监测方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于大数据算法的团雾监测方法，该基于大数据算法的团雾监测方法包括如下步骤：
[0007]S1、通过检测系统对目标路段进行监测，获取动态变化数据，传输到从处理系统；
[0008]S2、通过处理系统对获取的数据进行分类，分成图片数据和气象数据；
[0009]S3、对获取的数据进行存储，形成大数据库，并且参考已经存储的数据库数据进行对比分析，判断团雾发生的条件和概率；
[0010]S4、针对分析结果，输出到存储系统进行结果存储，形成新的数据库数据；
[0011]S5、根据分析结果连接预警系统，对团雾的发生地、发生时间和变化轨迹进行预警；
[0012]S6、通过反馈模块接收预警信息，接收反馈结果，同步到存储系统进行关联存储，更新大数据的数据库进行备份；
[0013]S7、接收非目标地的检测数据和分析结果，人工通过输入系统输入到存储系统中，更新大数据的数据库；
[0014]S8、实时检测数据和人工输入数据相互结合，完善大数据库的数据类别和广度，提升团雾检测精度。
[0015]该监测方法的监测预警系统包括监测系统、处理系统和预警系统，所述监测系统通过网络连接于处理系统，所述处理系统通过电路连接于预警系统，所述处理系统通过电路连接有存储系统和输入系统，所述监测系统包括摄像模块结合传感器模块。
[0016]优选的，所述处理系统包括分类模块、分析模块和反馈模块，所述分类模块、分析模块和反馈模块通过电路并联于处理系统。
[0017]优选的，所述分类模块包括图片分类模组和数据分类模组，且分别对应于摄像模
块和传感器模块。
[0018]优选的，所述传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器和风速传感器。
[0019]优选的，所述温度传感器监测目标地温度变化状态，所述湿度传感器监测目标地湿度变化状态，所述光照传感器监测目标地光照强度变化，所述风速传感器监测目标地风速变化状态。
[0020]优选的，所述S2中获取图片数据的方法包括如下步骤：
[0021]A1、通过摄像模块对目标地的拍摄实时照片，形成拍摄数据；
[0022]A2、对拍摄进行时间标记，形成标记图片；
[0023]A3、对标记图片进行图层分离，形成固定背景图层和变化图层；
[0024]A4、对固定背景图层和变化图层匹配存储，即可形成图片数据。
[0025]优选的，所述S3中参考存储的数据库数据为目标地的以往数据、人工输入的目标地分析数据和非目标地的输入数据。
[0026]优选的，所述S3中对比分析方法包括如下步骤：
[0027]B1、通过读取大数据库中的存储数据，和图片数据进行对比分析；
[0028]B2、判断图片图层变化状态，和目标地固定背景一致，则未发生团雾；
[0029]B3、若和目标地固定背景不一致，则继续对比分析，和目标地团雾照片比对，若不符合，则未发生团雾；
[0030]B4、若符合团雾状态，则对气象数据中的温湿度、光照和风速范围进行再次比对，判断雾气产生的必要条件；
[0031]B5、若符合雾气条件，则判断发生大雾，若不符合雾气调节，则判断为团雾现象。
[0032]优选的，所述S7中更新大数据的数据库为加大存储数据量，扩展采集数据的地域，人工输入确认的预警数据信息。
[0033]本专利技术提供的一种基于大数据算法的团雾监测方法，通过监测系统实时监测目标地点，可以获取图片数据和气象数据，进而和大数据库的数据进行对比分析来判断团雾发生现象，并且将监测数据和分析结构存储来更新大数据库，可以保证监测的时效性和准确度，减少了人工操作步骤，并且随着监测的进行，大数据库愈加完善，精确度逐步提高，有效提高了团雾监测预警的精确度和高效性，利于安全管理和服务工作的有序进行，丰富了监测方法。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的系统流程框图；
[0035]图2为本专利技术的传感器模块原理框图。
[0036]图中：1监测系统、11摄像模块、12传感器模块、13温度传感器、14湿度传感器、15光照传感器、16风速传感器、2处理系统、21村粗系统、22输入系统、23分类模块、24分析模块、25反馈模块。
具体实施方式
[0037]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本
专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0038]一种基于大数据算法的团雾监测方法，该基于大数据算法的团雾监测方法包括如下步骤：
[0039]S1、通过检测系统对目标路段进行监测，获取动态变化数据，传输到从处理系统；
[0040]S2、通过处理系统对获取的数据进行分类，分成图片数据和气象数据；
[0041]S3、对获取的数据进行存储，形成大数据库，并且参考已经存储的数据库数据进行对比分析，判断团雾发生的条件和概率；
[0042]S4、针对分析结果，输出到存储系统进行结果存储，形成新的数据库数据；
[0043]S5、根据分析结果连接预警系统，对团雾的发生地、发生时间和变化轨迹进行预警；
[0044]S6、通过反馈模块接收预警信息，接收反馈结果，同步到存储系统进行关联存储，更新大数据的数据库进行备份；
[0045]S7、接收非目标地的检测数据和分析结果，人工通过输入系统输入到存储系统中，更新大数据的数据库；
[0046]S8、实时检测数据和人工输入数据相互结合，完善大数据库的数据类别和广度，提升团雾检测精度。
[0047]该监测方法的监测预警系统包括监测系统1、处理系统2和预警系统3，监测系统1通过网络连接于处理系统2，处理系统2通过电路连接于预警系统3，处理系统2通过电路连接有存储系统21和输入系统22，监测系统1包括摄像模块11结合传感器模块12。
[0048]作为优选的，处理系统2包括分类模块23、分析模块24和反馈模块25，分类模块23、分析模块24本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据算法的团雾监测方法，其特征在于：该基于大数据算法的团雾监测方法包括如下步骤：S1、通过检测系统对目标路段进行监测，获取动态变化数据，传输到从处理系统；S2、通过处理系统对获取的数据进行分类，分成图片数据和气象数据；S3、对获取的数据进行存储，形成大数据库，并且参考已经存储的数据库数据进行对比分析，判断团雾发生的条件和概率；S4、针对分析结果，输出到存储系统进行结果存储，形成新的数据库数据；S5、根据分析结果连接预警系统，对团雾的发生地、发生时间和变化轨迹进行预警；S6、通过反馈模块接收预警信息，接收反馈结果，同步到存储系统进行关联存储，更新大数据的数据库进行备份；S7、接收非目标地的检测数据和分析结果，人工通过输入系统输入到存储系统中，更新大数据的数据库；S8、实时检测数据和人工输入数据相互结合，完善大数据库的数据类别和广度，提升团雾检测精度。该监测方法的监测预警系统包括监测系统(1)、处理系统(2)和预警系统(3)，所述监测系统(1)通过网络连接于处理系统(2)，所述处理系统(2)通过电路连接于预警系统(3)，所述处理系统(2)通过电路连接有存储系统(21)和输入系统(22)，所述监测系统(1)包括摄像模块(11)结合传感器模块(12)。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据算法的团雾监测预警系统，其特征在于：所述处理系统(2)包括分类模块(23)、分析模块(24)和反馈模块(25)，所述分类模块(23)、分析模块(24)和反馈模块(25)通过电路并联于处理系统(2)。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据算法的团雾监测预警系统，其特征在于：所述分类模块(23)包括图片分类模组和数据分类模组，且分别对应于摄像模块(11)和传感器模块(12)。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据算法的团雾监测预警系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：娄胜利，安振杰，彭琳，张迎国，随清，魏忠想，
申请(专利权)人：象谱信息产业有限公司，
类型：发明
国别省市：