【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通安全防护，更具体地说，它涉及一种道路作业用车辆智能驱离设备。
技术介绍
1、道路交通安全智能预警设备主要应用于道路施工、清排障、事故处置、路政巡查等安全预警防护，实时监控作业区域前方车辆行驶轨迹如有误闯入趋势提前预警，提醒作业人员尽快撤离到安全区域，极大提升作业人员的安全防护效果。
2、相关技术中，现有的预警设备一般放置在远离作业区域的地方，通过雷达监测车道内车辆状态，在监测到目标车辆可能对作业区域造成危险时，对经过的车辆采用声光警告来提醒车辆，而这种方式模式相对单一，警告效果较弱，仅针对车辆具有预警作用，而对于作业人员无法进行预警，使其安全预警效果不高。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种道路作业用车辆智能驱离设备。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案，包括：
3、设备端，其用于安装在预设的监测位置，所述设备端包括主机体，所述主机体的底部安装有安装支架，所述主机体上分别设置有智能信号处理模块、警告模块、探测模块和通信模块；
4、其中，所述智能信号处理模块用于对进入监测范围内的外部车辆进行识别、定位以及运动状态监测和跟踪，并进行外部车辆运动状态预判；所述探测模块用于探测预设探测范围内是否存在移动车辆，所述通信模块用于与监测范围内的目标车辆建立实时通信，所述警告模块用于向目标车辆或现场作业人员发送警告信号；
5、程序控制端，其用于对所述设备端进行控制，所述程
6、其中，所述设备管理模块用于所述设备端建立信号连接，并对所述设备端进行功能模拟测试；所述实时监测模块用于获取外部检测数据，并能够根据所监测的道路情况进行车道纠偏；所述参数配置模块用于配置所述设备端的各项监测参数。
7、优选地，所述探测模块包括但不限于为高分辨率毫米波雷达，所述警告模块包括报警灯和高音喇叭。
8、优选地，所述安装支架底部用于与预设的监测位置固定安装，所述安装支架的底部设有多个安装槽体。
9、优选地，所述智能信号处理模块包括数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和控制单元；而数据处理单元是基于具体智能算法模型进行的，该智能算法模型的具体设计包括：
10、准备训练数据
11、数据采集：通过信息采集设备获取车辆的信息，包括车辆的位置、速度、加速度、运动轨迹等；
12、数据标注：将采集到的数据进行标注，即对车辆的位置、运动状态等信息进行标记，以便于训练模型使用；
13、数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以去除数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性和鲁棒性；
14、模型训练
15、使用深度学习算法中的卷积神经网络(cnn)来实现车辆识别、定位、运动状态监测和预判，即通过对输入图像进行卷积运算，提取出图像中的特征，从而实现对车辆的识别和定位，并建立算法模型；将准备好的训练数据输入到选择的算法模型中；设定合适的训练目标和评估指标，例如准确率、召回率等，用于衡量模型的性能，使用随机梯度下降sgd算法来调整模型参数，以最小化训练误差；重复进行迭代训练，直到达到预设的训练次数或收敛条件；
16、模型优化和调整
17、在训练完成后，对模型进行评估，检查模型的性能是否满足要求；如果模型的性能不满足要求，可以调整模型的结构或参数，以进一步提高模型的性能；使用迁移学习等技术，利用预训练模型作为基础模型，并结合特定任务数据进行微调，以加速训练过程和提高模型性能；
18、模型部署和应用
19、将模型集成到智能信号处理模块中，实现实时监测和预测车辆的识别、定位、运动状态等功能；并根据实际需要进行模型调整和优化，以适应不同场景和应用需求。
20、优选地，所述程序控制端设置为可移动终端，包括但不限于手机、手环、电脑。
21、优选地，所述交通安全智能预警设备的使用及其监测方法，包括以下操作步骤：
22、s1、通过将所述设备端安装在所需的监测位置上，启动设备端开关；
23、s2、使用所述程序控制端与启动后的所述设备端进行信号连接，并根据实际场景情况，通过所述程序控制端调整所述设备端的相关参数，包括预警阈值、检测距离、车道宽度和车速范围；
24、s3、通过所述检测部件检测预设范围内外部运动车辆情况，对于进入预设监测范围内的运动车辆标记为目标车辆，并获取目标车辆的速度和位置变化数据信号，将获取的数据上传给所述智能信号处理模块；
25、s4、所述智能信号处理模块接收到数据信号后，开始对数据进行清洗、去噪、归一化等处理，并从处理后的数据中提取出与车辆识别、定位、运动状态相关的特征，利用训练好的算法模型，对提取的特征运动状态监测和分析，并模拟生产预判模型；
26、s5、根据模拟的预判模型，判断危险等级，当目标车辆进入第一预设的监测范围s1内，判断目标车辆的行驶速度vk1与速度判断阈值区间[v1，v2]之间的大小，其中，k表示目标车辆对应的编号，如果vk1≥v2，或监测到目标车辆压线s行驶时，则确定为一级警报，此时控制高音喇叭发出危险警告，提前提醒目标车辆进行减速；如果v1≤vk1<v2，则确定为二级警报，此时只向移动终端发送警告，提醒作业人员及时避让；如果vk1<v1，则认为不会对作业人员造成威胁，不会触发警告；
27、当进入第二预设的监测范围s2内后，判断此时目标车辆行驶速度vk2与v3的大小，如果vk2<v3，或目标车辆回归安全车道行驶，则认为威胁解除，解除危险警告，关闭高音喇叭或移动终端警告。
28、优选地，当所述设备端放置方向与车道方向存在夹角时，开始执行车道纠偏操作，通过两种方式进行校正，一种是转动所述主机体方位，使其探测指向与车道一致，另一种是选择执行“车道纠偏”功能，滑动选择在预设距离车道偏移量进行修正。
29、优选地，所述参数配置模块配置的参数包括车道宽度(监测区域的横向宽度)、远场边界(最远有效报警距离)、近场距离(紧急告警有效距离)、远场限速(远距离超出该限速值则告警)和近场限速(近距离超出该限速值则告警)。
30、与现有技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
31、(1)通过设备端和程序控制端构成预警设备，设备端可单独安装在监测位置上使用，而程序控制端作为工作人员控制、配置参数的使用，并能够接收来自设备端发送的危险信号，提升了预警设备使用的灵活性和便利性；
32、(2)通过设置智能信号处理模块，可用于对进入监测范围内的外部车辆进行识别、定位以及运动状态监测和跟踪，并进行外部车辆运动状态预判，而通过设置探测模块对预设探测范围内的目标状态进行探测，通过设置警告模块和通信模块能够分别实现对目标车辆以及本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述探测模块包括但不限于为高分辨率毫米波雷达，所述警告模块包括报警灯和高音喇叭。
3.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述安装支架(2)底部用于与预设的监测位置固定安装，所述安装支架(2)的底部设有多个安装槽体。
4.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述智能信号处理模块包括数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和控制单元；而数据处理单元是基于具体智能算法模型进行的，该智能算法模型的具体设计包括：
5.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述程序控制端设置为可移动终端，包括但不限于手机、手环、电脑。
6.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述交通安全智能预警设备的使用及其监测方法，包括以下操作步骤：
7.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，当所述设备端放置方向与车
8.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述参数配置模块配置的参数包括车道宽度(监测区域的横向宽度)、远场边界(最远有效报警距离)、近场距离(紧急告警有效距离)、远场限速(远距离超出该限速值则告警)和近场限速(近距离超出该限速值则告警)。
...【技术特征摘要】
1.一种道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述探测模块包括但不限于为高分辨率毫米波雷达，所述警告模块包括报警灯和高音喇叭。
3.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述安装支架(2)底部用于与预设的监测位置固定安装，所述安装支架(2)的底部设有多个安装槽体。
4.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述智能信号处理模块包括数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和控制单元；而数据处理单元是基于具体智能算法模型进行的，该智能算法模型的具体设计包括：
5.根据权利要求1所述的道路作业用车辆智能驱离设备，其特征在于，所述程序控制端设置为可移动终端，包括但不...
【专利技术属性】
技术研发人员：鹿浩，刘沪，范甄贞，
申请(专利权)人：江苏必安仕安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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