基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统

1.本发明属于交通管理领域，涉及亮度调控技术，具体是基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统。


背景技术：

2.公路隧道照明目的是为安全、高效的隧道交通运行营造良好的光环境，保证隧道路面能见度和驾驶员的可视性，满足驾驶员从环境中迅速获取大量信息的需要，防止因视觉信息不足而引发交通事故。白天隧道入口段照明条件对驾驶员的视觉特性产生直接影响。当照明水平设计不合理时便会导致隧道洞内外光环境变化剧烈，出现“黑洞效应”，使驾驶员出现视觉滞后现象，导致驾驶视认困难和紧张而采取错误的驾驶行为，易诱发交通事故。
3.为此，提出一种基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，该基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统解决了照明水平设计不合理时导致隧道洞内外光环境变化剧烈，出现“黑洞效应”的问题。
5.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，包括光照采集模块、车辆检测模块、数据处理模块以及智能调控模块；
6.所述光照采集模块用于隧道入口处的光照强度，并将所述光照强度发送至所述数据处理模块；
7.所述车辆检测模块用于检测距隧道入口xm处有无车辆经过；其中，x为大于0的整数；
8.当距隧道入口xm处有车辆经过时，所述车辆检测模块发送车辆信号至所述数据处理模块；
9.所述数据处理模块用于接收所述光照强度，并根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态；其中，所述光照状态包括白天状态和夜间状态；
10.所述数据处理模块根据所述光照状态和所述车辆信号生成对应的调控指令，并将所述调控指令发送至所述智能调控模块；
11.所述智能调控模块用于接收所述调控指令，根据所述调控指令调节隧道入口处的灯光亮度。
12.优选的，所述数据处理模块根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态，包括以下步骤：
13.所述数据处理模块接收所述光照强度；
14.所述数据处理模块设定光照阈值，并将所述光照强度与所述光照阈值进行比较；
15.当所述光照强度低于或等于所述光照阈值时，将当前状态标记为夜间状态；
16.当所述光照强度大于所述光照阈值时，将当前状态标记为白天状态。
17.优选的，当隧道入口处的光照状态为夜间状态时，
18.所述数据处理模块接收到所述车辆信号，生成夜间有车辆灯光控制指令，并将所述夜间有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
19.所述智能控制模块接收所述夜间有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为一级固定亮度；
20.所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成夜间无车辆灯光控制指令，并将所述夜间无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
21.所述智能控制模块接收所述夜间无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为二级固定亮度。
22.优选的，当隧道入口处的光照状态为白天状态时，
23.所述数据处理模块接收到所述车辆信号，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度；
24.所述数据处理模块根据所述预设亮度生成白天有车辆灯光控制指令，并将所述白天有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
25.所述智能控制模块接收所述白天有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为预设亮度；
26.所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成白天无车辆灯光控制指令，并将所述白天无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
27.所述智能控制模块接收所述白天无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为三级固定亮度。
28.优选的，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度，包括以下步骤：
29.所述数据处理模块接收所述光照强度；
30.将所述光照强度输入至亮度预测模型中，获取预测亮度；其中，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立。
31.优选的，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
32.从数据处理模块获取标准训练数据；
33.通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为亮度预测模型。
34.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
35.本发明通过光照采集模块隧道入口处的光照强度，并将光照强度发送至数据处理模块；车辆检测模块用于检测距隧道入口xm处有无车辆经过；当距隧道入口xm处有车辆经过时，车辆检测模块发送车辆信号至数据处理模块；数据处理模块接收光照强度，并根据光照强度判断隧道入口处的光照状态；数据处理模块根据光照状态和车辆信号生成对应的调控指令，并将调控指令发送至智能调控模块；智能调控模块接收调控指令，根据调控指令调节隧道入口处的灯光亮度；实现了智能调节隧道入口处的灯光亮度，提高了公路隧道行车的安全性、稳定性和舒适性；在无车辆驶入时，将灯光亮度控制最低，节约资源。
附图说明
36.图1为本发明的原理图；
37.图2为本发明的流程图。
具体实施方式
38.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
39.如图1-2所示，基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，包括光照采集模块、车辆检测模块、数据处理模块以及智能调控模块；各个模块之间基于数字信号进行信息交互；
40.所述光照采集模块用于隧道入口处的光照强度，并将所述光照强度发送至所述数据处理模块；
41.所述车辆检测模块用于检测距隧道入口xm处有无车辆经过；其中，x为大于0的整数；
42.当距隧道入口xm处有车辆经过时，所述车辆检测模块发送车辆信号至所述数据处理模块；
43.具体地，所述车辆检测模块包括车辆检测装置；其中，所述车辆检测装置包括红外传感器；
44.所述红外传感器安装在距隧道入口xm处；
45.当所述红外传感器检测到有车辆经过时，所述车辆检测模块发送车辆信号至所述数据处理模块。
46.所述数据处理模块用于接收所述光照强度，并根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态；其中，所述光照状态包括白天状态和夜间状态；
47.所述数据处理模块根据所述光照状态和所述车辆信号生成对应的调控指令，并将所述调控指令发送至所述智能调控模块；
48.本实施例中，所述数据处理模块根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态，包括以下步骤：
49.所述数据处理模块接收所述光照强度，并将所述光照强度标记为g；
50.所述数据处理模块设定光照阈值，并将所述光照强度与所述光照阈值进行比较；将所述光照阈值标记为gmax
51.当所述光照强度低于或等于所述光照阈值时，g≤gmax，将当前状态标记为夜间状态；
52.当所述光照强度大于所述光照阈值时，g＞gmax，将当前状态标记为白天状态；
53.本实施例中，所述数据处理模块根据所述光照状态和所述车辆信号生成对应的调控指令，包括以下步骤：
54.当隧道入口处的光照状态为夜间状态时，
55.所述数据处理模块接收到所述车辆信号，生成夜间有车辆灯光控制指令，并将所
述夜间有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
56.所述智能控制模块接收所述夜间有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为一级固定亮度；
57.所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成夜间无车辆灯光控制指令，并将所述夜间无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
58.所述智能控制模块接收所述夜间无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为二级固定亮度；
59.需要进一步说明的是，一级固定亮度和二级固定亮度均为专业人员进行设定，且二级固定亮度低于一级固定亮度，原因在于，当未检测到有车辆即将进入隧道，即将隧道入口处的灯光降低，可以节约资源；
60.当隧道入口处的光照状态为白天状态时，
61.所述数据处理模块接收到所述车辆信号，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度；
62.所述数据处理模块根据所述预设亮度生成白天有车辆灯光控制指令，并将所述白天有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
63.所述智能控制模块接收所述白天有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为预设亮度；
64.本实施例中，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度，包括以下步骤：
65.所述数据处理模块接收所述光照强度；
66.将所述光照强度输入至亮度预测模型中，获取预测亮度；其中，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立；
67.本实施例中，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
68.从数据处理模块获取标准训练数据；
69.通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为亮度预测模型。
70.本实施例中，标准训练数据包括若干组输入数据以及对应的预测亮度，且输入数据和光照强度内容属性一致；可以理解的是，输入数据和光照强度只是数值大小不同。
71.本实施例中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型或者rbf神经网络模型等具有强大非线性拟合能力的模型。
72.所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成白天无车辆灯光控制指令，并将所述白天无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；
73.所述智能控制模块接收所述白天无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为三级固定亮度；
74.需要进一步说明的是，三级固定亮度也是由专业人员进行设定，当未检测到有车辆即将进入隧道，即将隧道入口处的灯光降低，可以节约资源。
75.所述智能调控模块用于接收所述调控指令，根据所述调控指令调节隧道入口处的灯光亮度；
76.本实施例中，所述智能调控模块根据所述调控指令调节隧道入口处的灯光亮度，包括以下步骤：
77.所述智能控制模块接收所述夜间有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为一级固定亮度；
78.所述智能控制模块接收所述夜间无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为二级固定亮度；
79.所述智能控制模块接收所述白天有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为预设亮度；
80.所述智能控制模块接收所述白天无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为三级固定亮度。
81.本实施例中，所述光照采集模块与所述数据处理模块通信和/或电气连接；
82.所述车辆检测模块与所述数据处理模块通信和/或电气连接；
83.所述数据处理模块与所述智能调控模块通信和/或电气连接。
84.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
85.本发明的工作原理：
86.光照采集模块隧道入口处的光照强度，并将光照强度发送至数据处理模块；
87.车辆检测模块检测距隧道入口xm处有无车辆经过；当距隧道入口xm处有车辆经过时，车辆检测模块发送车辆信号至数据处理模块；
88.数据处理模块接收光照强度；
89.数据处理模块设定光照阈值，并将光照强度与光照阈值进行比较；
90.当光照强度低于或等于光照阈值时，将当前状态标记为夜间状态；
91.当光照强度大于光照阈值时，将当前状态标记为白天状态；
92.当隧道入口处的光照状态为夜间状态时，数据处理模块接收到车辆信号，生成夜间有车辆灯光控制指令，并将夜间有车辆灯光控制指令发送至智能控制模块；智能控制模块接收夜间有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为一级固定亮度；
93.数据处理模块未接收到车辆信号，生成夜间无车辆灯光控制指令，并将夜间无车辆灯光控制指令发送至智能控制模块；智能控制模块接收夜间无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为二级固定亮度；
94.当隧道入口处的光照状态为白天状态时，数据处理模块接收到车辆信号，数据处理模块根据光照强度获取预设亮度；数据处理模块根据预设亮度生成白天有车辆灯光控制指令，并将白天有车辆灯光控制指令发送至智能控制模块；智能控制模块接收白天有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为预设亮度；
95.数据处理模块未接收到车辆信号，生成白天无车辆灯光控制指令，并将白天无车辆灯光控制指令发送至智能控制模块；智能控制模块接收白天无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为三级固定亮度。
96.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

技术特征：
1.基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，包括光照采集模块、车辆检测模块、数据处理模块以及智能调控模块；所述光照采集模块用于隧道入口处的光照强度，并将所述光照强度发送至所述数据处理模块；所述车辆检测模块用于检测距隧道入口xm处有无车辆经过；其中，x为大于0的整数；当距隧道入口xm处有车辆经过时，所述车辆检测模块发送车辆信号至所述数据处理模块；所述数据处理模块用于接收所述光照强度，并根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态；其中，所述光照状态包括白天状态和夜间状态；所述数据处理模块根据所述光照状态和所述车辆信号生成对应的调控指令，并将所述调控指令发送至所述智能调控模块；所述智能调控模块用于接收所述调控指令，根据所述调控指令调节隧道入口处的灯光亮度。2.根据权利要求1所述的基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，所述数据处理模块根据所述光照强度判断隧道入口处的光照状态，包括以下步骤：所述数据处理模块接收所述光照强度；所述数据处理模块设定光照阈值，并将所述光照强度与所述光照阈值进行比较；当所述光照强度低于或等于所述光照阈值时，将当前状态标记为夜间状态；当所述光照强度大于所述光照阈值时，将当前状态标记为白天状态。3.根据权利要求1所述的基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，当隧道入口处的光照状态为夜间状态时，所述数据处理模块接收到所述车辆信号，生成夜间有车辆灯光控制指令，并将所述夜间有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；所述智能控制模块接收所述夜间有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为一级固定亮度；所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成夜间无车辆灯光控制指令，并将所述夜间无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；所述智能控制模块接收所述夜间无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为二级固定亮度。4.根据权利要求1所述的基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，当隧道入口处的光照状态为白天状态时，所述数据处理模块接收到所述车辆信号，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度；所述数据处理模块根据所述预设亮度生成白天有车辆灯光控制指令，并将所述白天有车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；所述智能控制模块接收所述白天有车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为预设亮度；所述数据处理模块未接收到所述车辆信号，生成白天无车辆灯光控制指令，并将所述
白天无车辆灯光控制指令发送至所述智能控制模块；所述智能控制模块接收所述白天无车辆灯光控制指令后，控制隧道入口处的灯光亮度为三级固定亮度。5.根据权利要求4所述的基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，所述数据处理模块根据所述光照强度获取预设亮度，包括以下步骤：所述数据处理模块接收所述光照强度；将所述光照强度输入至亮度预测模型中，获取预测亮度；其中，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立。6.根据权利要求5所述的基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，其特征在于，所述亮度预测模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：从数据处理模块获取标准训练数据；通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为亮度预测模型。

技术总结
本发明公开了基于隧道网照明的高速公路隧道入口亮度智能调控系统，涉及亮度调控技术领域；通过光照采集模块隧道入口处的光照强度，并将光照强度发送至数据处理模块；车辆检测模块用于检测距隧道入口Xm处有无车辆经过；当距隧道入口Xm处有车辆经过时，车辆检测模块发送车辆信号至数据处理模块；数据处理模块接收光照强度，并根据光照强度判断隧道入口处的光照状态；数据处理模块根据光照状态和车辆信号生成对应的调控指令，并将调控指令发送至智能调控模块；智能调控模块接收调控指令，根据调控指令调节隧道入口处的灯光亮度；实现了智能调节隧道入口处的灯光亮度，提高了公路隧道行车的安全性、稳定性和舒适性。稳定性和舒适性。稳定性和舒适性。


技术研发人员：段萌萌 凤鹏飞 卢明宇 许佳佳
受保护的技术使用者：安徽三联学院
技术研发日：2023.06.20
技术公布日：2023/9/13