[发明专利]一种道路热像仪实时监测系统在审
申请号: | 202110811053.1 | 申请日: | 2021-07-19 |
公开(公告)号: | CN113607210A | 公开(公告)日: | 2021-11-05 |
发明(设计)人: | 孙环斌;孙坚;任国勇;吴银海 | 申请(专利权)人: | 江苏地北网络工程有限公司 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02;G01J5/00;G06N3/04;G06N3/08;G08G1/065;H04N7/18 |
代理公司: | 湖南楚墨知识产权代理有限公司 43268 | 代理人: | 梁琴琴 |
地址: | 224005 江苏省盐城市城南新区新*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 道路 热像仪 实时 监测 系统 | ||
本发明公开了一种道路热像仪实时监测系统,包括高精度摄像机、热像仪、交换机、收发器、通讯网络、服务器、检测模块、显示模块和语音模块,高精度摄像机和热像仪与交换机连接,交换机与收发器连接,收发器与通讯网络连接,通讯网络与服务器连接,服务器与检测模块连接,检测模块与显示模块和语音模块连接。该道路热像仪实时监测系统,采用了高精度摄像机和热像仪,高精度摄像机会实拍摄道路状况,热像仪可以实时反馈路面温度,及时反馈路面信息,当路面温度过高时,及时降温对路面进行保护,采用主机训练好的BP神经网络进行数据处理,得到基本的路面信息,比如路面裂缝、路面起伏等,方便参与检测的人员及时了解路面情况并进行后续处理。
技术领域
本发明涉及城市道路管理技术领域,具体为一种道路热像仪实时监测系统。
背景技术
道路工程是指以道路为对象而进行的规划、设计、施工、养护与管理工作的全过程及其所从事的工程实体。同其他任何门类的土木工程一样,道路工程具有明显的技术、经济和管理方面的特性。近年来中国现代化建设快速发展,基础设施网络规模居世界前列,随着道路里程的不断增加,道路养护管理工作日益重要,道路技术状况快速检测与评价成为道路科学养护工作的重中之重。
传统的道路检测方式多为人工检测,检测人员需要长时间在室外工作,采集道路信息并手工进行记录,在完成一段道路的检测工作之后,由专人将相关数据录入电脑,再进行分析得到该段道路检测结果。现在也有半自动的道路检测方式,检测人员手持道路探测器进行道路检测,后续再收集道路探测器中的信息进行分析,然后手持探测器仍然需要人工操作,并且现有的半自动设备无法全天对道路状态进行检测。因此需要一种道路热像仪实时监测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种道路热像仪实时监测系统,以解决上述背景技术中提到在也有半自动的道路检测方式,检测人员手持道路探测器进行道路检测,后续再收集道路探测器中的信息进行分析,然后手持探测器仍然需要人工操作,并且现有的半自动设备无法全天对道路状态进行检测的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种道路热像仪实时监测系统,包括高精度摄像机、热像仪、交换机、收发器、通讯网络、服务器、检测模块、显示模块和语音模块,所述的高精度摄像机和热像仪与交换机连接,所述的交换机与收发器连接,所述的收发器与通讯网络连接,所述的通讯网络与服务器连接,所述的服务器与检测模块连接,所述的检测模块与显示模块和语音模块连接。
优选的,所述的高精度摄像机和热像仪为信息采集设备,所述的高精度摄像机形成视频信号,热像仪形成图像信号,两种信号通过所述的交换机和收发器,进入通讯网络,所述的通讯网络传输进入服务器,服务器对信号进行采集,并将数据传输到主机,主机对路面信号进行综合分析构建神经网络,主机进行自我学习判断,所述的服务器将信号传输到检测模块,检测模块对信号进行检测分析,分析结果反馈到显示模块和语音模块。
优选的,所述的服务器包括数据库服务器、应用服务器和收发服务器,所述的收发服务器用于接收通讯网络中上传的信号,所述的应用服务器,响应于道路信息进行报警信息生成并转发,所述的数据库服务器用于保存信息采集设备采集到道路参数用于后期的检查。
优选的,所述的检测模块包括车辆检测模块、路面温度检测模块、路面噪音检测模块、视频检测模块和粉尘浓度检测模块,所述的车辆检测模块检测路面车辆流动数据并将其发送至显示模块和语音模块,所述的路面温度检测模块配合热像仪识别路面表面温度并将路面温度反馈到显示模块,当温度过高时通过语音模块警示施工人员对路面进行降温,所述的路面噪音检测模块、视频检测模块和粉尘浓度检测模块都属于对道路周围环境的检测,并将有关路面噪音,路面周边情况和粉尘浓度实时反馈至显示模块和语音模块,粉尘过高时及时对周边实施喷淋,降低粉尘浓度。
优选的,所述的主机会将波形数据分段并编号,计算每段波形数据的平均振幅和平均频率;构建并训练BP神经网络,得到波形数据与路面情况的关系;将新的道路波形数据输入训练好的BP神经网络,得到对应的路面情况。
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