基于图像自动识别技术的交通标志牌融雪系统

2024-03-25 03:50郑昀豪潘福全张同段宇辰杨金顺刘骥
科技创新与应用 2024年8期
关键词:融雪

郑昀豪 潘福全 张同 段宇辰 杨金顺 刘骥

摘  要:为解决我国冬季下雪造成交通标志牌积雪覆盖问题,减少因交通信息缺失引发的交通安全隐患。设计一套智能交通标志牌融雪系统,系统包括积雪识别模块、自动控制融雪模块、绿色能源支持模块,针对不同降雪等级,利用图像自动识别技术,进行智能融雪处理。融雪线圈结合不同型号标志牌设置不同的布设方案,利用风能、太阳能等清洁能源实现零碳供能,实现高效、持久融雪,可广泛应用于大部分地区的交通标志牌除雪。

关键词:交通标志牌;融雪;智能标志牌;图像检测;能源自给

中图分类号:U491.521      文献标志码:A          文章编号:2095-2945(2024)08-0054-04

Abstract: In order to solve the problem of snow cover of traffic signs caused by snow in winter and reduce the hidden danger of traffic safety caused by the lack of traffic information. A set of intelligent traffic sign snow melting system is designed, which includes snow recognition module, automatic control snow melting module and green energy support module. According to different snowfall levels, automatic image recognition technology is used for intelligent snow melting processing. Snow melting coil combined with different types of signs are used to set up different layout schemes, and the use of wind energy, solar energy and other clean energy will achieve zero-carbon energy supply and realize efficient and lasting snow melting, which can be widely used in most areas of traffic signs snow removal.

Keywords: traffic signs; snowmelt; smart signs; image detection; energy self-sufficiency

交通标志牌作为道路信息指示的重要组成,时刻关系着司乘人员和行人的安全,中国北方地区冬季常伴有风吹雪天气、暴雪天气[1],积雪覆盖交通标志牌导致司机不能及时获取交通信息而产生安全隐患,交通标志牌落雪问题亟待解决。目前,关于交通标志牌的融雪研究及应用相对较少。

针对降雪对交通带来的诸多问题,国内外开展了相关的研究及应用。在铁道工程领域应用的电加热道岔融雪系统使用电加热元件通电产生电流热效应,快速融化降雪天气中道岔位置的积雪,避免道岔造成“四开”现象[2]。针对道路路面积雪,使用绿色环保的太阳能和地热能进行加热融雪研究[3]。循环热流体融雪技术可以实现可再生能源利用和跨季节蓄能,具有更高的能源利用效率和环保效益[4]。

国内外对交通标志的检测以及对积雪处理进行了相应研究。在积雪处理方面,2017年范新萌[5]进行了重力热管/土壤源热泵复合式路面融雪系统的传热特性研究。2020年,韩明[6]利用电热法发电对道路进行升温,提出融雪化冰耗热量计算公式和各因子影响传热机制。2021年“一种带融雪功能的交通标志牌”专利[7]提出应用热风箱吹热风融雪。2021年张雄[8]提出智能喷淋融雪系统,通过自动控制系统均匀喷洒于冰雪路面以降低冰点融化冰雪。2018年白国华等[9]发明了一种交通标志牌融雪装置,通过人工控制电阻丝融雪。在交通标志的检测方面,2022年Bhaumik[10]对基于硬件高效改进CNN架构的交通标志检测与识别进行深入研究。同年Njayou[11]和Zhang[12]分别研究了CNN进行交通标志分类,使用更快的rcnn和YOLOV4进行检测,以及基于多尺度特征提取和级联特征融合的交通标志检测。2023年,Vivek等[13]对于基于知识辅助的道路交通标志自动检测与分类进行了研究。

综上所述,针对交通标志的融雪研究与应用并没有引起广泛关注,受制于能源难以自给、融雪效率低、降雪识别率低及维护成本高等问题,中国现有的交通标志牌缺少针对性的融雪措施。因此,需要針对交通标志牌降雪特点,进行落雪识别、融雪控制等方面的探索研究,同时考虑低成本、绿色环保等基本要素以实现广泛应用。

1  系统架构

标志牌融雪系统包含3大模块,积雪识别模块、自动控制融雪模块和绿色能源支持模块。在积雪识别模块中,基于获取的图像,将图像二值化后进行形态学的处理,进行颗粒分析识别。结合气象信息辅助信息更深入地研究分析雪情预测,并将信息传输到自动控制模块中,本装置经过多次实验结合经验,设置了交通标志牌融雪的温度阈值,控制系统根据数据分析得到的信息自动控制发热电阻丝的通电和断电,实现自动化控制。在能源模块中,本设备利用了太阳能风力互补发电技术,将多晶硅太阳能电池板与微型风力发动机相结合,并分布于交通标志牌上,为系统的积雪识别和自动化控制提供电能,确保了能源的充足,贯彻了节能减排的主题,符合绿色发展的理念。

为减少能源的输出,所研究的除雪装置采用太阳能与风能互补发电技术,在交通标志牌上安装发电装置,日常储能,利用视频检测和温度传感器实现装置的自动检测并控制交通标志牌上的发热电阻丝的断电与通电,实现了自动化控制。

本系统的总体设计思路基于自动识别检测控制,同时利用绿色能源,解决交通标志牌落雪问题。系统思路框架如图1所示。

2  标志牌融雪装置布设

融雪装置包括电阻丝线圈、温度传感器和控制面板。其中发热电阻丝安装在标志牌背面,集中布置在标志牌文字和图案信息背面,保证标志牌加热升温时优先热融文字和图案信息表面的积雪。温度传感器布设于标志牌背面,图像检测器置于标志牌背面下方。具体布置图如图2所示。

针对于不同的标识牌形状,将电阻丝在标志牌上的布置进行了优化,所选用发热电阻丝为12 V、13 W、直径70 mm的圆形聚酰亚胺PI电热膜。聚酰亚胺薄膜PI电热膜以聚酰亚胺薄膜为外绝缘体,以金属丝为内导电发热体,可以通过热保护器、热电阻、热电偶等有效控温。常见的标识牌有长方形、圆形和三角形。具体布局如图3所示。

3  积雪识别模块

将摄像头放置在标志牌的顶部,伸出标志牌5~6 cm实时记录标志牌的积雪情况,可以精准识别,防沙抗寒。将拍摄的图片上传到以下程序进行图像识别。

3.1  检测过程

检测过程如图4所示。

1)使用相机模式(实时拍照)或者图片模式(打开一张已有的照片),获取到图片之后,进行图像格式的转换,使用RGB转换成gray灰度图像以及进行必要的预处理。ROI区域设定可以在检测前开始,也可以在检测时开始设定,重点关注图像区域即积雪所在的大致区域。

2)进行图像噪声去除,将图像进行Threshold VI二值化处理,处理后将背景噪声进行形态学IMAQ Morphology VI过滤或者按照面积以及高度、宽度等方法进行过滤处理,以便得到需要的积雪特征,使用颗粒统计IMAQ Particle Analysis VI办法统计以及IMAQ Classify VI识别颗粒物,当前噪声去掉后的画面是否有颗粒物存在,有的话说明有积雪存在,颗粒物统计低于设定值的时候,认为没有积雪存在。

3.2  模块程序

LabVIEW是一个研发工作学习环境,由美国国家仪器工业(NI)有限公司研制并推出,LabVIEW程序分为前面板和程序框图,前面板提供了丰富的UI组件,布局十分方便,能在最快的时间完成一个程序的UI界面。程序框图是基于数据流的模式构建,图5和图6为实验程序前面板和程序框图。

积雪识别模块程序前面板界面如图5所示,基本功能包括相机模式按钮、图像模式按钮、显示控件以及是否开始检测按钮。按下开始检测,程序立刻开始运算并检测输出结果。

程序框图使用事件结构进行,当事件发生后,程序运行事件对应的分支程序。利用此程序将输入的积雪图片作为一个事件,自动进行分支程序。

4  自动控制融雪模块

自动控制模块由数据分析和控制方程计算及负反馈2部分组成。交通标志牌的状态判别根据数据采集分析后经实验得出表1。

雪体表面温度主要受气温、相对湿度、风力和辐射等各种因素,以及下垫面物质材料的影响。先保证标志牌能融雪的情况下,数据显示,下雪天气时,此时标志牌上温度应在-30~-5 ℃范围内,在温度不低于5 ℃时,积雪可以实现融化。

控制需要的能源功率计算公式如下

式中:ρ为积雪自身的密度;d为积雪的厚度;s为积雪与标志牌的接触面积;m为积雪的质量;Q为质量为m的雪全部融化所吸收的能量;C为雪的比热容,C=2 100 J/(kg·℃);?驻t1为雪的原始温度和融化时温度的差;?驻Q为铝材质在加热雪的过程中的能量损耗;k为铝材质的热传导系数,其数值大小为237;?驻t2为铝材料在传导过程中的温差。

以2 400 mm×1 200 mm的标志牌和暴雪为例,积雪厚度取0.006 m,该实验用标志牌文字信息占比40%,计算出雪完全融化所需要的能量Q≈16.6 kJ,所损失的能量?驻Q≈11 kJ,共消耗能量Q总=Q+?驻Q=27.6 kJ。采用100 W太阳能板大约只需加热4.6 min。

由此分析,以100 W的太阳能电池板和2 400 mm×1 200 mm的标志牌为例,除雪一次需要27.6 kJ,可除雪52次,持续除雪4 h。

5  结束语

系统针对交通标志牌上的覆雪问题,不改变现有交通标志牌规格,在标志牌上布置识别及融雪装置,主要运用太阳能与风能获得电能,利用电阻丝加热的方式进行高效融雪。将标志牌电阻丝的布局进行了优化,并针对不同的标志牌形状设计了不同的电阻丝布局;采用视频检测方法对是否存在积雪进行实时监测,助力智能交通的高质量发展。在未来,可以结合路面融雪以及LED自发光交通标志牌,进一步完善标志牌除雪方式;结合大数据、5G网络,系统的处理方法可以更灵活,功能更全面。

参考文献:

[1] 王廷亮.铁路风吹雪灾害数值模拟及防治技术研究[D].兰州:兰州大学,2009.

[2] 周浩.城轨道岔融雪系统集成到FAO子系统TIAS的可行性讨论[J].铁路通信信号工程技术,2023,20(7):92-97.

[3] 余豫新.路面主动融冰(雪)技术的发展与展望[J].上海交通大學学报,2011,45(S1):86-89.

[4] 钟国强,徐润,柳尚,等.基于太阳能-热管的循环流体加热桥面融雪系统试验研究[J].公路,2021,66(4):315-320.

[5] 范新萌.重力热管/土壤源热泵复合式道路融雪系统传热特性研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.

[6] 韩明.道路电热法融雪化冰设计方案优化研究[D].武汉:湖北工业大学,2020.

[7] 严飞.一种带融雪功能的交通标志牌:CN202022603290.2[P].2021-09-17.

[8] 张雄.智能喷淋融雪系统在青藏地区公路建设中的应用[J].中国交通信息化,2021(4):136-138.

[9] 白国华,杜长城,薛冬,等.一种利用风能自动融雪的交通标志牌:CN201721882422.1[P].2018-08-07.

[10] BHAUMIK V,CHIRAG P. Hardware efficient modified cnn architecture for traffic sign detection and recognition[J]. International Journal of Image and Graphics,2022,22(2).

[11] NJAYOU Y. Traffic sign classification using CNN and detection using faster-RCNN and YOLOV4[J]. Heliyon,2022,8(12):e11792.

[12] ZHANG Y L, LU Y, ZHU W Q, et al. Traffic sign detection based on multi-scale feature extraction and cascade feature fusion[J]. The Journal of Supercomputing,2022,79(2):2137-2152.

[13] VIVEK S,SUMITA M,NI S G. Automatic detection and categorization of road traffic signs using a knowledge-assisted method[J]. Procedia Computer Science,2023(218):1280-1287.

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