【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道照明监测节能控制，具体而言，涉及一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统。
技术介绍
1、随着交通网络的不断发展，隧道作为重要的交通设施，其照明系统的性能和节能性日益受到关注，传统的隧道照明系统通常缺乏智能调节功能，导致能耗高、维护成本高且照明效果不理想，因此，开发一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，具有重要的实际应用价值。
2、现有的对隧道照明进行监测节能控制方式中还存在以下几个方面的问题：1、目前隧道照明均为24小时常亮模式，未结合隧道内的车流量情况、光照情况和粉尘情况对照明灯进行亮度调节控制和开关控制，无法实时监测隧道内的照明需求情况，造成电能的严重浪费，同时无法确保隧道内的照明效果达到最佳状态，降低了隧道照明环境的安全性和舒适性。
3、2、目前隧道内的照明灯检修均通过检修人员进行定期地勘察，并根据勘察结果进行检修，这种检修方式不仅耗时周期长，勘察过程也较为繁琐，并且存在很大的误差性，无法确保照明灯异常分析结果的合理性和可靠性，且周期性的检修方式无法确保照明灯异常处理的及时性和实时性，从而降低异常处理效率，进而增加了维护成本。
技术实现思路
1、鉴于此，为解决上述
技术介绍
中所提出的问题，现提出一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：本专利技术提供一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，包括：照明灯控制选择模块，用于采集目标隧道在当前监测时间段中隧道内存在的车
3、适宜亮度确认模块，用于采集目标隧道在当前监测时间段中各驶入车辆的车牌号和驶入时间点以及各驶出车辆的车牌号和驶出时间点，并将目标隧道按照相等长度划分为各隧道段，采集各隧道段在当前监测时间段对应的光照强度和粉尘浓度，分析目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数，确认目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度。
4、照明灯开关控制模块，用于提取行驶提示牌与目标隧道进口之间的距离，采集下一监测时间段中各车辆经过行驶提示牌时的速度和时间点，确认各车辆对应的间隙时长，采集各车辆对应的间隙时长中隧道内存在的车辆数，对各车辆对应的间隙时长内的照明灯进行开关控制。
5、照明灯异常分析模块，用于将目标隧道的照明灯按照相等数量划分为各监测组，提取监测组中的照明灯数量，采集各监测组中的各照明灯在历史各监测日对应的实际消耗电量和照明亮度，分析各监测组对应的照明灯异常指数，当某监测组对应的照明灯异常指数大于设定值时，将该监测组中的照明灯进行替换。
6、数据库，用于存储各照明需求指数对应的照明灯适宜亮度，存储照明灯在正常工作时对应的灯光亮起响应时长，并存储单个照明灯正常工作时对应单个监测日的使用电量。
7、具体地，所述分析目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数，具体分析过程为：a1、基于目标隧道在当前监测时间段中各驶入车辆的车牌号和驶入时间点以及各驶出车辆的车牌号和驶出时间点，计算目标隧道在当前监测时间段对应车流量层面的照明需求指数。
8、a2、基于各隧道段在当前监测时间段对应的光照强度和粉尘浓度，分别计算目标隧道在当前监测时间段对应光照层面和粉尘层面的照明需求指数，并分别记为和。
9、a3、计算目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数，，其中，、和分别表示设定的车流量层面、光照层面和粉尘层面对应照明需求评估占比权重。
10、具体地，所述计算目标隧道在当前监测时间段对应车流量层面的照明需求指数，具体计算过程为：b1、将目标隧道在当前监测时间段中隧道内存在的车辆数记为。
11、b2、将目标隧道在当前监测时间段中各驶入车辆的车牌号和各驶出车辆的车牌号进行相互对比，将相同车牌号的车辆记为综合车辆，将各综合车辆的驶入时间点和驶出时间点进行对比，得到各综合车辆在当前监测时间段对应的通行时长，并将其进行均值计算，得到综合车辆在当前监测时间段对应的通行时长，记为。
12、b3、计算目标隧道在当前监测时间段对应车流量层面的照明需求指数，，其中，和分别表示设定参照的存在车辆数和通行时长，和分别表示设定的存在车辆数和通行时长对应车流量层面的照明需求评估占比权重。
13、具体地，所述计算目标隧道在当前监测时间段对应光照层面的照明需求指数，具体计算过程为：c1、将各隧道段在当前监测时间段对应的光照强度记为，其中，i表示隧道段的编号，i=1，2，...，n。
14、c2、计算目标隧道在当前监测时间段对应的光照均匀度，，其中，表示第i+1个隧道段在当前监测时间段对应的光照强度，表示设定参照的光照强度总偏差。
15、c3、计算目标隧道在当前监测时间段对应光照层面的照明需求指数，，其中，和分别表示设定参照的光照强度和光照均匀度，和分别表示设定的光照强度和光照均匀度对应光照层面的照明需求评估占比权重，n表示隧道段数目。
16、具体地，所述目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度确认方式为：将目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数与数据库中存储的各照明需求指数对应的照明灯适宜亮度进行对比，得到目标隧道在当前监测时间段对应的照明灯适宜亮度，将其作为目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度。
17、具体地，所述确认各车辆对应的间隙时长，具体确认过程为：d1、将行驶提示牌与目标隧道进口之间的距离记为。
18、d2、将下一监测时间段中各车辆经过行驶提示牌时的速度记为，其中，x表示车辆的编号，x=1，2，...，w。
19、d3、从数据库中提取照明灯在正常工作时对应的灯光亮起响应时长，并记为。
20、d4、计算各车辆对应的间隙时长，。
21、具体地，所述对各车辆对应的间隙时长内的照明灯进行开关控制，具体控制过程为：e1、从下一监测时间段中各车辆中定位出第一辆车，并将其记为目标车辆，其余各车辆记为各其他车辆，从各车辆对应的间隙时长中提取目标车辆对应的间隙时长，并记为从各车辆经过行驶提示牌时的时间点中提取目标车辆经过行驶提示牌时的时间点，并在时间点后时自动开启照明灯。
22、e2、从各车辆对应的间隙时长中隧道内存在的车辆数中提取各其他车辆对应的间隙时长中隧道内存在的车辆数，若某其他车辆对应的间隙时长中隧道内存在的车辆数不为零，则照明灯保持开启状态，若某其他车辆对应的间隙时长中隧道内存在的车辆数为零，则提取该其他车辆对应的间隙时长，并记为，同时提取该其他车辆经过行驶提示牌时的时间点，并在时间点后时自动开启照明灯。
23、具体地，所述分析各监测组对应的照明灯异常指数，具体分析过程为：f1、基于监测组中的照明灯数量和各监测组中的各照明灯在历史各监测日对应的实际消耗电量，计算各监测组对应的照明本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述分析目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算目标隧道在当前监测时间段对应车流量层面的照明需求指数，具体计算过程为：
4.根据权利要求2所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算目标隧道在当前监测时间段对应光照层面的照明需求指数，具体计算过程为：
5.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度确认方式为：将目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数与数据库中存储的各照明需求指数对应的照明灯适宜亮度进行对比，得到目标隧道在当前监测时间段对应的照明灯适宜亮度，将其作为目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度。
6.根据权利要求1所
7.根据权利要求6所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述对各车辆对应的间隙时长内的照明灯进行开关控制，具体控制过程为：
8.根据权利要求1所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述分析各监测组对应的照明灯异常指数，具体分析过程为：
9.根据权利要求8所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算各监测组对应的照明能耗异常指数，具体计算过程为：
10.根据权利要求8所述的一种基于AI智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算各监测组对应的照明亮度异常指数，具体计算过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述分析目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算目标隧道在当前监测时间段对应车流量层面的照明需求指数，具体计算过程为：
4.根据权利要求2所述的一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述计算目标隧道在当前监测时间段对应光照层面的照明需求指数，具体计算过程为：
5.根据权利要求1所述的一种基于ai智能的隧道照明监测节能控制系统，其特征在于：所述目标隧道在当前监测时间段对应下一监测时间段的照明灯适宜亮度确认方式为：将目标隧道在当前监测时间段对应的照明需求指数与数据库中存储的各照明需求指数对应的照明灯适宜亮度进行对比，得到目标隧道在...
【专利技术属性】
技术研发人员：董设建，王征，王兴龙，范东力，董博林，
申请(专利权)人：承德泰宇热控工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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