一种基于智慧灯杆的路灯照明系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智慧灯杆的路灯照明系统，包括设置在智慧灯杆上的网络摄像头、环境传感器、灯控器和边缘网关，所述网络摄像头用于实时采集道路的监控视频，且环境传感器用于采集光照度、温度、湿度、气压、风速、雨量数据，所述边缘网关用于进行参数配置，网络通信和计算处理，且灯控器用于对智慧灯杆的路灯进行实时控制，所述边缘网关包括视频处理单元、气象检测单元、数据处理单元和网络转发单元，且视频处理单元用于对视频进行特征提取，以分辨车道和车辆。该种基于智慧灯杆的路灯照明系统及方法，能够在进行高效可靠地深度节能的同时，既能保障行车的安全，又能结合环境和路况及时做出自动调整及优化。及时做出自动调整及优化。及时做出自动调整及优化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智慧灯杆的路灯照明系统及方法


[0001]本专利技术涉及路灯照明
，尤其涉及一种基于智慧灯杆的路灯照明系统及方法。

技术介绍

[0002]随着城镇化建设的推进，城市照明设施的规模越来越大，因此产生的能耗也越来越高，道路照明如何节能，成为了目前亟需解决的一个问题。当前普遍采用的技术是分时段调光策略，上半夜车流量大，照明亮度可调节到80％～100％，下半夜车流量小，基本上都会按照40～50％的亮度照明。分时段调光策略即在人、车通行流量较少的时段，降低路灯照明功率以达到节能的效果。
[0003]但是，这种节能策略依然存在电能浪费：在上半夜车少的时段，路灯依然保持80％～100％亮度近满功率运行，造成电能浪费。同时，这种节能策略也存在安全隐患：在下半夜时段，驾驶员容易因疲劳导致注意力、观察力及判断力下降，低功率的道路照明对驾驶员观察路面及周边环境会造成一定影响，再加上夜间的车辆少，车速普遍会更快，昏暗的驾驶环境更容易产生严重的交通事故。并且，当车白天出行时，在遇到比如雾霾等突变、恶劣天气的情况下，周边环境能见度较低，缺少道路照明的辅助，会影响驾驶员，特别是新手司机的行驶，造成一定的安全隐患。

技术实现思路

[0004]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于智慧灯杆的路灯照明系统，包括设置在智慧灯杆上的网络摄像头、环境传感器、灯控器和边缘网关，所述网络摄像头用于实时采集道路的监控视频，且环境传感器用于采集光照度、温度、湿度、气压、风速、雨量数据，所述边缘网关用于进行参数配置，网络通信和计算处理，且灯控器用于对智慧灯杆的路灯进行实时控制，所述边缘网关包括视频处理单元、气象检测单元、数据处理单元和网络转发单元，且视频处理单元用于对视频进行特征提取，以分辨车道和车辆，所述气象检测单元用于保存环境传感器采集到的实时光照度、PM2.5、湿度、气压、风速、雨量数据，实现后续对当前天气的判断，且数据处理单元用于提取的车道信息、实时车辆信息、气象数据，进行本地计算。
[0005]优选的，所述视频处理单元包括车道检测单元、车辆检测单元和车流量统计单元。
[0006]优选的，所述网络摄像头和环境传感器通过串口协议(RS485)和边缘网关通信，所述边缘网关通过标准的网络协议(TCP/IP)和灯控器通信，且网关之间通过标准的网络协议(TCP/IP)互相通信。
[0007]一种基于智慧灯杆的路灯照明方法，其特征在于：包括以下步骤：
[0008]S1：视频处理:对视频进行特征提取，以分辨车道和车辆；
[0009]S2：车道检测:主要对路段车道和方向进行识别和预设；
[0010]S3：车辆检测:主要对实时车辆进行标记、定位和跟踪；
[0011]S4：车流量统计:根据步骤S3中车辆的运动方向，可以确定车辆是进入还是离开统计区域(预设划分区域)。通过计数进入和离开统计区域的车辆数目，可以得到车流量统计结果；
[0012]S5：气象检测:保存环境传感器采集到的实时光照度、PM2.5、湿度、气压、风速、雨量数据，实现后续对当前天气的判断；
[0013]S6：数据处理:通过步骤S2、S3、S4和S5提取的车道信息、实时车辆信息、气象数据，进行本地计算，满足一定条件的情况下生成临时应急安全策略或临时节能策略。
[0014]优选的，所述视频处理包括以下步骤：
[0015]S101：对实时接入的视频流进行逐帧预处理，包括调整对比度分析、图像边界梯度分析、图像前景或背景分析；
[0016]S102：对预处理后的视频图像提取预设特征，其中，预设特征包括：车道特征、车辆特征。
[0017]优选的，所述车道检测包括以下步骤：
[0018]S201：根据步骤S102中提取的车道预设特征，利用预设的深度学习算法，区分该路段的不同车道和方向，并保存车道信息，实现后续对车道和方向的判断。
[0019]优选的，所述车辆检测包括以下步骤：
[0020]S301：根据步骤S102中提取的车辆预设特征，利用预设的深度学习算法，找到视频中的车辆对象并标记它们的位置；
[0021]S302：识别并保存每辆车的车牌号，用来为后续网关之间接管车辆做准备，且网关之间实时传递小车信息。
[0022]S303：一旦车辆被检测到，使用跟踪算法来跟踪它们在视频中的移动，跟踪算法使用运动估计技术实现，用来跟踪车辆的位置和速度。
[0023]优选的，所述数据处理包括以下步骤：
[0024]S601：提取预设的固定车辆信息参数，包括车道、车辆数临界值C,车速临界值S,车辆距离灯杆的距离长度临界值D，提前亮灯数N，每次触发亮灯时常SEC秒钟，接管超时时间M秒钟(接管：网关之间实时传递小车信息)；
[0025]S602：根据步骤S2、S3和S4提取实时车辆信息，包括实时车辆数RC，实时车速RS1，RS2...，实时车辆距离该路段每一个灯杆的距离RD(灯杆间距35米，可由车速RS1，RS2...实时计算出每辆车距离每一个灯杆的实时距离RD1+车牌号，RD2+车牌号...)；
[0026]S603：判断当前时段为夜间上半夜，此时策略目标是节能，即当RC＝0时，触发临时节能策略，网络转发单元将这一路段的路灯照明亮度调节到10％；
[0027]S604：判断当前时段为夜间下半夜，此时策略目标是安全和深度节能，当RC>＝C时，触发应急安全策略：网络转发单元将这一路段的所有路灯照明亮度调节到100％，当RC<C时，触发深度节能策略：网络转发单元提前将这一路段的前N个路灯照明亮度调节到100％，同时根据每个灯杆的RD和预设的临界值D的比较，当RD<＝D时，网络转发单元依次将后续的路灯照明亮度调节到100％，在该策略中亮灯持续时间为预设的SEC秒，持续时间过后会恢复到原来的策略亮度,并且亮灯时长会进行重置，即每一盏灯每辆车经过后，其后随着车辆行进，路灯被连续触发n次，每次触发重新计时点亮时长SEC秒钟；
[0028]S605：判断当前时段为白天，此时策略目标是安全，当实时提取到的气象数据信息
满足条件时，触发应急安全策略，将这一路段的所有路灯照明亮度调节到100％。(满足条件：光照度小于10LUX，PM2.5浓度大于250微克/立方米)。
[0029]本专利技术提供的技术方案带来的有益效果是：
[0030]本专利技术的基于智慧灯杆的路灯照明系统及方法，能够在进行高效可靠地深度节能的同时，既能保障行车的安全，又能结合环境和路况及时做出自动调整及优化。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。
[0032]图1是本专利技术中基于智慧灯杆的路灯照明系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智慧灯杆的路灯照明系统，其特征在于：包括设置在智慧灯杆上的网络摄像头、环境传感器、灯控器和边缘网关，所述网络摄像头用于实时采集道路的监控视频，且环境传感器用于采集光照度、温度、湿度、气压、风速、雨量数据，所述边缘网关用于进行参数配置，网络通信和计算处理，且灯控器用于对智慧灯杆的路灯进行实时控制，所述边缘网关包括视频处理单元、气象检测单元、数据处理单元和网络转发单元，且视频处理单元用于对视频进行特征提取，以分辨车道和车辆，所述气象检测单元用于保存环境传感器采集到的实时光照度、PM2.5、湿度、气压、风速、雨量数据，实现后续对当前天气的判断，且数据处理单元用于提取的车道信息、实时车辆信息、气象数据，进行本地计算。2.根据权利要求1所述的一种基于智慧灯杆的路灯照明系统，其特征在于：所述视频处理单元包括车道检测单元、车辆检测单元和车流量统计单元。3.根据权利要求1所述的一种基于智慧灯杆的路灯照明系统，其特征在于：所述网络摄像头和环境传感器通过串口协议(RS485)和边缘网关通信，所述边缘网关通过标准的网络协议(TCP/IP)和灯控器通信，且网关之间通过标准的网络协议(TCP/IP)互相通信。4.一种基于智慧灯杆的路灯照明方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：视频处理:对视频进行特征提取，以分辨车道和车辆；S2：车道检测:主要对路段车道和方向进行识别和预设；S3：车辆检测:主要对实时车辆进行标记、定位和跟踪；S4：车流量统计:根据步骤S3中车辆的运动方向，可以确定车辆是进入还是离开统计区域(预设划分区域)。通过计数进入和离开统计区域的车辆数目，可以得到车流量统计结果；S5：气象检测:保存环境传感器采集到的实时光照度、PM2.5、湿度、气压、风速、雨量数据，实现后续对当前天气的判断；S6：数据处理:通过步骤S2、S3、S4和S5提取的车道信息、实时车辆信息、气象数据，进行本地计算，满足一定条件的情况下生成临时应急安全策略或临时节能策略。5.根据权利要求4所述的一种基于智慧灯杆的路灯照明方法，其特征在于：在步骤S1中，所述视频处理包括以下步骤：S101：对实时接入的视频流进行逐帧预处理，包括调整对比度分析、图像边界梯度分析、图像前景或背景分析；S102：对预处理后的视频图像提取预设特征，其中，预设特征包括：车道特征、车辆特征。6.根据权利要求4所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：濮斌，苏静，王鑫，朱立华，
申请(专利权)人：炬彦物联科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：