【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公路监测，具体涉及基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统。
技术介绍
1、公路是人们生活和经济活动的重要组成部分，它们用于运输货物、通勤、旅行和紧急救援等多种目的，因此，保持公路网络的畅通和安全对社会经济至关重要，气候变化导致了更频繁和更严重的自然灾害，如极端降雨、洪水、风暴等，这些灾害可能对公路网络造成严重破坏，影响人们的生活和商业活动，因此，监测这些灾害的发生和发展对及时采取措施至关重要，公路沿线灾害监测系统是一种关键的基础设施，旨在监测和管理公路网络上发生的各种灾害。
2、现有技术存在以下不足：
3、现有的监测系统通常仅是在公路上出现灾害时进行监测和警示，然而，在实际情况中，公路的通行质量受各种因素影响，监测系统无法综合评估公路的通信质量并进行预警，使得公路管理人员无法提前做出决策和管理，使得公路通行的安全性和稳定性得不到保障。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，以解决
技术介绍
中不足。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，包括监测模块、公路评估模块、决策模块、神经网络模块、预警模块以及显示模块：
3、监测模块：用于实时监测公路区域的天气数据、交通数据以及环境数据，并对天气数据、交通数据以及环境数据进行预处理；
4、公路评估模块：综合分析天气数据、交通数据以及环境数据后，为公路建立公
5、决策模块：依据评估结果判断公路是否支持通行，并通过判断结果制定相应决策；
6、神经网络模块：基于神经网络技术分析天气数据和环境数据后，对公路进行灾害预测：
7、预警模块：当预测公路未来会发生灾害时，预警模块向公路管理人员以及显示模块发出预警信号；
8、显示模块：用于显示决策信息以及预警信号。
9、优选的，所述公路评估模块综合分析天气数据、交通数据以及环境数据，天气数据包括能见度系数，环境数据包括通行妨碍离散指数，交通数据包括交通拥堵系数。
10、优选的，所述公路评估模块将能见度系数、通行妨碍离散指数、交通拥堵系数综合计算获取公路系数glx，表达式为：
11、
12、式中，vgl为能见度系数，tfz为通行妨碍离散指数，γ为交通拥堵系数，α、β、γ分别为能见度系数、通行妨碍离散指数、交通拥堵系数的比例系数，且α、β、γ均大于0。
13、优选的，所述公路评估模块将公路系数glx值与通行阈值进行对比，若公路系数glx值≥通行阈值，评估公路的通行质量好，若公路系数glx值＜通行阈值，评估公路的通行质量差。
14、优选的，当评估公路的通行质量好时，所述决策模块判断公路支持通行，评估公路的通行质量差时，所述决策模块判断公路不支持通行。
15、优选的，所述能见度系数vgl的计算表达式为：
16、
17、式中，0～r为物质的半径范围，r是物质的半径，ρ为物质的浓度，qext(r)是物质的消光截面，表示物质吸收和散射光线的强度。
18、优选的，所述通行妨碍离散指数tfz的计算逻辑为：
19、计算通行妨碍标准差faz和平均异常所占面积
20、若平均异常所占面积≤面积阈值，且通行妨碍标准差≤标准差阈值，tfz＝3.2；
21、若平均异常所占面积≤面积阈值，且通行妨碍标准差＞标准差阈值，tfz＝2.5；
22、若平均异常所占面积＞面积阈值，且通行妨碍标准差＞标准差阈值，tfz＝1.8；
23、若平均异常所占面积＞面积阈值，且通行妨碍标准差≤标准差阈值，tfz＝1.5。
24、优选的，所述通行妨碍标准差faz的计算表达式为：
25、
26、式中，i＝{1、2、3、...、n}，n表示公路上监测点的数量，n为正整数，fi表示第i个监测点处的异常所占面积，表示平均异常所占面积，。
27、优选的，所述交通拥堵系数ydz的计算表达式为：
28、
29、式中，sj为公路上车辆的实际速度，zy为公路上车辆的自由流速度。
30、在上述技术方案中，本专利技术提供的技术效果和优点：
31、1、本专利技术通过监测模块实时监测公路区域的天气数据、交通数据以及环境数据，公路评估模块综合分析天气数据、交通数据以及环境数据后，为公路建立公路系数，并依据公路系数与通行阈值的对比结果评估公路的通行质量，决策模块依据评估结果判断公路是否支持通行，并通过判断结果制定相应决策，决策信息发送至显示模块以及用户端。该监测系统能够综合分析与公路通行质量相关的天空地多源数据，从而评估公路的通行质量，并进行决策支持，不仅分析更为全面，便于公路管理员对公路进行管理，而且有效提高公路通行的稳定性和安全性；
32、2、本专利技术通过神经网络模块基于神经网络技术分析天气数据和环境数据后，对公路进行灾害预测，当预测公路未来会发生灾害时，预警模块向公路管理人员以及显示模块发出预警信号，公路管理人员收到预警信号后需要及时做出管理，进一步提高公路通行安全性，且便于公路管理人员提前制定管理策略。
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1.基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：包括监测模块、公路评估模块、决策模块、神经网络模块、预警模块以及显示模块：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块综合分析天气数据、交通数据以及环境数据，天气数据包括能见度系数，环境数据包括通行妨碍离散指数，交通数据包括交通拥堵系数。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块将能见度系数、通行妨碍离散指数、交通拥堵系数综合计算获取公路系数glx，表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块将公路系数glx值与通行阈值进行对比，若公路系数glx值≥通行阈值，评估公路的通行质量好，若公路系数glx值＜通行阈值，评估公路的通行质量差。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：当评估公路的通行质量好时，所述决策模块判断公路支持通行，评估公路的通行质
6.根据权利要求5所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述能见度系数Vgl的计算表达式为：
7.根据权利要求6所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述通行妨碍离散指数tfz的计算逻辑为：
8.根据权利要求7所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述通行妨碍标准差faz的计算表达式为：
9.根据权利要求8所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述交通拥堵系数ydz的计算表达式为：
...【技术特征摘要】
1.基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：包括监测模块、公路评估模块、决策模块、神经网络模块、预警模块以及显示模块：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块综合分析天气数据、交通数据以及环境数据，天气数据包括能见度系数，环境数据包括通行妨碍离散指数，交通数据包括交通拥堵系数。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块将能见度系数、通行妨碍离散指数、交通拥堵系数综合计算获取公路系数glx，表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的公路沿线灾害天空地一体化监测系统，其特征在于：所述公路评估模块将公路系数glx值与通行阈值进行对比，若公路系数glx值≥通行阈值，评估公路的通行质量好，若公路系数glx值...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新来，赵晓峰，费雪良，蔡新钊，沈党云，
申请(专利权)人：中国公路工程咨询集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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