高速公路上异物智能网联识别与处理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，包含护栏、巡检装置、电机和滚轮，护栏为空心护栏并且护栏的一侧开有一条沿护栏长度方向设置的滑槽，巡检装置设置在电机一侧并且滑动设置在滑槽内，电机外侧通过滚轮滚动设置在护栏内。本发明专利技术具有智能化、网联化、安全性、高效率、低成本等优点，具有良好的发展前景。发展前景。发展前景。

【技术实现步骤摘要】
高速公路上异物智能网联识别与处理系统


[0001]本专利技术涉及一种异物识别处理系统，特别是一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，属于智能交通领域。

技术介绍

[0002]随着道路技术的进步，近些年高速公路的发展尤为迅速，但道路使用及路况巡检过程中也存在不少的问题。目前以传统人工维护为主，该方式工作效率低、工作强度大、耗时长、安全隐患大，已经无法满足高速公路巡检管理的需要。因此有必要设计一种高速公路上异物的自动识别处理装置实现路况全自动的检查。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，实现高速公路路况的全自动检查并及时进行路况通知和清理。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0005]一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：包含护栏、巡检装置、电机和滚轮，护栏为空心护栏并且护栏的一侧开有一条沿护栏长度方向设置的滑槽，巡检装置设置在电机一侧并且滑动设置在滑槽内，电机外侧通过滚轮滚动设置在护栏内。
[0006]进一步地，所述巡检装置包含微处理器、电源、电机控制器、双目摄像头、激光雷达和SIM无线模块，电源与微处理器连接用于给巡检装置供电，电机控制器与微处理器连接用于控制电机工作，电机与电机控制器连接，双目摄像头与微处理器连接用于采集高度公路图像信息，微处理器接收双目摄像头的图像信息并识别障碍物，激光雷达与微处理器连接用于采集雨雾天气的障碍物信息，SIM无线模块与微处理器连接用于将微处理器处理好的障碍物信息远程发送至公路监管中心。
[0007]进一步地，所述巡检装置还包含RFID读取模块，护栏上每隔相同的间距设置一个RFID打卡标签，RFID读取模块与微处理器连接用于采集护栏上的RFID打卡标签信号，RFID打卡标签内设置有高速公路的位置信息。
[0008]进一步地，所述护栏包含截面为长方形的护栏主体和多个护栏支架，护栏主体水平设置在高速公路路边，多个护栏支架沿护栏主体长度方向等间距分布，护栏支架上端与护栏主体固定连接，护栏支架下端固定在公路边基体内。
[0009]进一步地，所述电机包含固定部分和转动部分，转动部分转动设置在固定部分的外侧，固定部分包含定子铁芯以及设置在定子铁芯上的绕组，转动部分包含永磁磁极、转子和转动壳体，多个永磁磁极固定在转子内，转动壳体固定在转子的外侧。
[0010]进一步地，所述滚轮套设在转动部分的外侧并且与转动部分固定，滚轮的圆周面上设置有V型凹槽，护栏主体内腔的上下两侧分别设置有与滚轮上V型凹槽匹配的V型导轨，滚轮的外侧通过V型凹槽滚动设置在护栏主体内侧的V型导轨上，定子铁芯的中间为空心结构，定子铁芯的一端固定有一个长方体滑块，巡检装置固定在定子铁芯的另一端，护栏主体
对应长方体滑块一侧设置有与滑块匹配的凹槽，长方体滑块滑动设置在护栏主体的凹槽内。
[0011]进一步地，所述电源采用超级电容。
[0012]进一步地，所述微处理器的处理过程为
[0013]双目摄像头实时采集高速公路上的图片信息；
[0014]微处理器对采集的图片信息进行障碍物识别；
[0015]微处理器将识别号的障碍物信息通过SIM无线模块上传至公路监管中心，公路监管中心将相应的信息通知公路上的车辆及路面管理单位。
[0016]进一步地，所述障碍物识别过程为
[0017]障碍物边缘提取：用方向向量和梯度来判断某点所处的位置是否是图像中物体的边缘，沿边缘向量走向的灰度变化比较平缓，而垂直边缘向量的像素灰度变化相对剧烈；
[0018]对于图像中的一点(x，y)，梯度由下式求得
[0019][0020]当f获得最大变化率时的梯度与方向角α(x,y)亦可由下列二式求出
[0021][0022][0023]其中，可由下式近似得出
[0024][0025]选择Canny算子对图像进行边缘检测，图像高斯滤波对图像去噪，由原始灰度图求出纵横2个梯度图，以及综合梯度图，结合3个梯度图进行非极大抑制，进行边缘连接，对边缘进行细化；
[0026]道路线提取：从边缘二值图像中提取道路线，从图左下角开始进行图像检测和分割，一旦检测到正确的车道标记，匹配测试则向纵向方向继续检测，以验证检测线标记的正确性，同时找到其他的线段，左边线成功提取后，右车道线的位置也进行分析检测，然后对所测得的线段进行延伸和相交，得到道路区域；
[0027]障碍物识别：将提取出的障碍物边缘通过车辆识别系统进行识别，若提取出的障碍物边缘经识别不是车辆，则判定为障碍物，同时判断障碍物在道路区域的车道位置，将相应的图片上传至公路管理中心并且附带最近一次读取到的RFID打卡标签信息，供公路管理中心判断障碍物位置。
[0028]进一步地，所述道路线提取具体为
[0029]从图像的左边原点开始，对每一点逐一进行几何分析，通过比较每一个点的几何
数据，从而得出图像中的近似线段；
[0030]如下式所示
[0031]ρ＝xcosθ+ysinθ
[0032]其中，(x，y)为图像中的任意点，θ是过该点的任意直线L与x轴的夹角，ρ为该直线与原点的距离；
[0033]在识别道路区域之前，首先提取道路边线，由于Cabby边缘处理后所获道路边缘各点并非位于同一直线，对所得的各直线的霍夫特征进行比较，筛选出霍夫特征最显著的直线为道路边缘直线；
[0034]图像中过任意点的所有直线在极坐标中的图像，分别表示为一连续波状图像；将图中所有点的霍夫波形图同时显示在同一极坐标系中，各个波状条纹有规律地在某几个特定点附近相交，这几个点表示在原图中，有相对较多的点可以拟合为一条直线；
[0035]在霍夫变换波形图中标注出亮度最高的点并定义为霍夫极值，即为原图中拟合度最高的线段，道路具有至少左右两条道路线，检测出其中相应条数的亮度极值，则判断其为前方道路的道路边线；
[0036]提取道路线段后，需要得到图像中的ROI，对所得线段进行双向延长，使之一个方向到达图像便捷，另一个方向与另一条线段的延长线相交，所得的密闭三角空间，即为前方道路区域。
[0037]本专利技术与现有技术相比，具有以下优点和效果：本专利技术的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统具有智能化、网联化、安全性、高效率、低成本等优点，具有良好的发展前景；本专利技术解决了人工路况巡检带来的工作效率低、工作强度大、耗时及安全隐患方面的问题，提高了高速公路路况检测与维护的效率及安全性，极大地节省人工成本。
附图说明
[0038]图1是本专利技术的高速公路上异物智能网联识别与处理系统的示意图。
[0039]图2是本专利技术的高速公路上异物智能网联识别与处理系统的剖视图。
[0040]图3是本专利技术的巡检装置的原理图。
[0041]图4是本专利技术的电机的示意图。
具体实施方式
[0042]为了详细阐述本专利技术为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：包含护栏、巡检装置、电机和滚轮，护栏为空心护栏并且护栏的一侧开有一条沿护栏长度方向设置的滑槽，巡检装置设置在电机一侧并且滑动设置在滑槽内，电机外侧通过滚轮滚动设置在护栏内。2.按照权利要求1所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述巡检装置包含微处理器、电源、电机控制器、双目摄像头、激光雷达和SIM无线模块，电源与微处理器连接用于给巡检装置供电，电机控制器与微处理器连接用于控制电机工作，电机与电机控制器连接，双目摄像头与微处理器连接用于采集高度公路图像信息，微处理器接收双目摄像头的图像信息并识别障碍物，激光雷达与微处理器连接用于采集雨雾天气的障碍物信息，SIM无线模块与微处理器连接用于将微处理器处理好的障碍物信息远程发送至公路监管中心。3.按照权利要求2所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述巡检装置还包含RFID读取模块，护栏上每隔相同的间距设置一个RFID打卡标签，RFID读取模块与微处理器连接用于采集护栏上的RFID打卡标签信号，RFID打卡标签内设置有高速公路的位置信息。4.按照权利要求1所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述护栏包含截面为长方形的护栏主体和多个护栏支架，护栏主体水平设置在高速公路路边，多个护栏支架沿护栏主体长度方向等间距分布，护栏支架上端与护栏主体固定连接，护栏支架下端固定在公路边基体内。5.按照权利要求4所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述电机包含固定部分和转动部分，转动部分转动设置在固定部分的外侧，固定部分包含定子铁芯以及设置在定子铁芯上的绕组，转动部分包含永磁磁极、转子和转动壳体，多个永磁磁极固定在转子内，转动壳体固定在转子的外侧。6.按照权利要求5所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述滚轮套设在转动部分的外侧并且与转动部分固定，滚轮的圆周面上设置有V型凹槽，护栏主体内腔的上下两侧分别设置有与滚轮上V型凹槽匹配的V型导轨，滚轮的外侧通过V型凹槽滚动设置在护栏主体内侧的V型导轨上，定子铁芯的中间为空心结构，定子铁芯的一端固定有一个长方体滑块，巡检装置固定在定子铁芯的另一端，护栏主体对应长方体滑块一侧设置有与滑块匹配的凹槽，长方体滑块滑动设置在护栏主体的凹槽内。7.按照权利要求2所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述电源采用超级电容。8.按照权利要求2所述的一种高速公路上异物智能网联识别与处理系统，其特征在于：所述微处理器的处理过程为双目摄像头实时采集高速公路上的图片信息；微处理器对采集的图片信息进行障碍物识别；微处理器将识别号的障...

【专利技术属性】
技术研发人员：周侠，马骏，卢欣欣，
申请(专利权)人：江苏工程职业技术学院，
类型：发明
国别省市：