基于区块链的高速公路团雾预警及引导系统开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1目的及意义

随着高速公路里程和汽车保有量的不断增长,高速公路行车安全问题也日益突出。有关数据显示高速公路上所发生的交通事故中1/4是由于不良天气造成的,特别是团雾天气。团雾的突发性、不连续性、流动性等特征使得团雾的发生难以预测,团雾一旦发生,在小范围内能见度突变,导致驾驶员视觉信息突失,产生应激反应,极有可能会发生严重的交通事故,这不仅影响高速公路的正常运行,也对我国国民经济和生命财产安全造成了不可估量的损失。

而现有的高速公路团雾检测多依靠高速公路气象站,布设密度低,准确度低,往往检测不到团雾,预警信息滞后,雾区引导系统多针对常态大雾,对团雾的交通安全改善效果有限。

本课题的研究目的为在目前高速公路团雾难以预测且由于引导预警系统不完善的情况下,建立一套高速公路团雾预警及引导系统。基于区块链技术扩大高速公路气象信息的来源,利用既有的气象监控站、传感器、车辆等构建一个响应及时,安全可靠的区块链网络。并从信息补偿和驾驶引导的角度,通过预警系统为驾驶员及时提供前方道路气象情况,使其有充足的反应时间,提前调整行车速度,并通过雾区引导系统引导车辆行驶,为高速公路安全运行提供有力保障。

1.2国内外研究现状

在作此报告之前,我针对论文涉及的学科领域查阅了国内外相关图书和期刊文献,所查阅文献主要包括三个方面的内容:高速公路团雾现象的研究,高速公路团雾预警系统,区块链技术的应用,现对所查阅文献综述如下:

1.2.1高速公路团雾现象的研究

高速公路交通事故致因众多,而团雾是其重要原因之一。近年来,由于团雾导致的高速公路交通事故频发,造成了严重的生命财产损失。丁秋冀[1](2013)等人根据沪宁高速公路上的研究分析得到了团雾的特点。高速公路上突发的团雾与普通浓雾相比具有突发性、不连续性、流动性等特征,使得能见度和路面附着系数的降低[2-3] (2013)。车辆从无雾路段驶离到驶入团雾路段,团雾会为对驾驶员动视觉的突发性刺激,增加其驾驶负荷,诱发驾驶员心理紧张和驾驶操作失误,严重时将导致交通事故[4] (2018)。

因此实时对高速公路气候情况进行监控,提前预警并引导驾驶人行车对高速公路的安全运行有着深远的意义。

1.2.2高速公路团雾预警系统

针对高速公路团雾的特征,减轻团雾对驾驶员行车时的影响,保证高速公路行车安全,系统可分为两个部分,分别为团雾检测和预警及引导系统。

(1)团雾检测

目前针对团雾的检测技术主要有器测法和视频检测法。

器测法包括了透射式和散射式。而随着计算机技术的不断发展,目前使用较多的是基于视频图像识别的能见度检测方法。

NicolasHAUTIERE[5] (2005)等人提出了一种利用机载CCD摄像机测量不同能见度距离的测量框架,一种方法是基于大气光扩散的物理模型,另外两种方法是基于“v视差”方法和局部对比度计算。Babari R[6] (2012)等人提出了一种利用已有的公路相机进行大气能见度估计的新方法,该方法基于根据光照条件变化应用朗伯定律所选择的梯度幅度。获得了白天拍摄图像的平均误差为30%的大气能见度估计。An M W[7] (2010)等人利用道路沿线的监控视频设备,采用最小二乘法和逆变换绘制拟合函数,分析图像特征与距离的关系,实现低能见度时的天气监测。视频可见性检测系统实时性好,检测精度高,误差小,鲁棒性好,且具有实时统计分析功能。

宋洪军[8] (2015)等人结合雾天光线传输模型与摄像机几何光学模型提出一种能见度估计算法。该算法通过动态标定交通摄像机内外参数来计算路面区域内点到摄像机的距离,利用场景透射率得到大气消光系数并估计交通能见度。该算法所计算的交通能见度准确率高于90%,能见度估计误差在±10%以内。刘宇,蒋涛,李建明[9] (2017)根据高速公路沿线的监控摄像机,通过对监控视频中的画面进行视频图像特征的分析处理,建立图像与真实场景之间的关系,提出运用马尔算法,准确地监控图像中汽车的位置变化,确定目标物的位置,进而判别出能见度的大小。张昌利,孟颖[10] (2018)等人提出了一种基于监控视频的高速公路能见度检测方法。该方法从监控摄像头提取固定距离参照物的图像,根据图像的灰度失真状况计算能见度值。

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