一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法与流程

本技术涉及道路安全，具体为一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速和人们对出行效率的不断需求，高速公路作为重要的交通基础设施承担着连接城市的重要使命。然而，随着高速公路的不断延伸和车流量的增加，高速公路基础设施的安全性和稳定性日益受到关注。传统的监测与预警手段往往依赖于人工巡查和定期检测，存在着监测范围有限、周期性不足以及数据分析和响应速度慢等问题，无法满足对高速公路安全管理的实时性和精准性要求。

2、现有的一些技术方案尝试利用传感器技术、数据处理算法和远程通信技术来实现对高速公路的监测与预警，但往往面临着以下挑战：首先，传统的监测设备往往需要人工维护和校准，存在成本高、效率低的问题；其次，单一监测手段往往无法满足对高速公路全方位多维度的监测需求，例如桥梁、隧道、边坡等关键位置的监测；此外，现有系统在数据处理和预警决策方面往往依赖于固定的预设规则，缺乏智能化和灵活性，无法适应复杂多变的实际情况。

3、因此，迫切需要一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统及方法，能够结合先进的传感器技术、大数据分析算法和智能决策支持技术，实现对高速公路关键位置和全线路段的实时监测与评估，提供快速、精准的预警信息和应对措施，从而保障高速公路的安全运营和畅通通行。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本专利的目的在于针对上述问题，提供一种高速公路基础设施群智能监测与预警系统，包括：

2、关键位置监测模块，负责对高速公路的关键位置进行监测，包括固定检测单元和搭载于无人机平台的机载检测单元，固定检测单元负责对关键位置进行持续的实时监测，机载检测单元用于定期采集关键位置周边的环境数据；

3、全线路段监测模块，搭载于巡检车辆上，负责对高速公路全线路段实施定期的移动式监测；

4、数据处理中心，接收并处理来自关键位置监测模块和全线路段监测模块的数据，对高速公路进行全面评估、数据分析与解释；

5、通信模块，基于安全可靠的通信协议，负责各模块间的数据传输和远程通信，确保数据传输的实时性和准确性；

6、预警与决策支持模块，根据数据处理中心的分析结果触发预警机制并发送预警信息，同时提供决策支持，辅助制定快速、精准的应对措施；

7、可视化界面模块，用于展示高速公路的实时运行状态、监测数据和预警信息；

8、数据存储与备份模块，对处理和分析后的数据进行长期存储和备份，确保数据安全性和可追溯性，为后续数据挖掘和科研提供数据支持。

9、进一步的，固定检测单元包括：

10、桥梁监测子单元，安装在桥梁关键部位，监测桥梁的应力、振动和位移数据以评估桥梁结构健康状态；

11、隧道监测子单元，布置在隧道内部和外部，监测隧道内外环境及结构变形情况；

12、边坡监测子单元，布置在易塌方路段两侧边坡，监测边坡位移、裂缝和渗水数据以预警塌方风险；

13、环境监测子单元，监测关键区域的气象和水文数据，为分析提供背景信息。

14、进一步的，固定检测单元具有自我校准功能，能够在无人值守状态下自动进行周期性校准，以保证监测数据的准确性和一致性。

15、进一步的，机载检测单元包括：

16、高分辨率遥感相机，用于获取关键位置的高精度影像数据；

17、激光雷达扫描系统，用于获取关键位置的三维点云数据以检测变形和裂缝缺陷；

18、红外热像仪，用于获取关键位置的温度分布数据以分析潜在问题区域；

19、地质雷达，用于关键位置的内部结构和可能存在的空洞及裂缝缺陷；

20、气象感应器，用于实时监测飞行过程中大气压力、风速和湿度参数，从而动态调整无人机作业路径和采集策略。

21、进一步的，数据处理中心包括：

22、关键位置分析单元，负责对来自关键位置监测模块的数据进行分析；

23、普通路段分析单元，负责对来自全线路段监测模块的数据进行分析；

24、综合评估单元，综合关键位置分析单元与普通路段分析单元的结果以对整个高速公路进行全面评估。

25、进一步的，全线路段监测模块包括路面扫描单元和路面测量单元，路面扫描单元用于获取高精度的路面三维几何数据和表面纹理信息以检测和识别路面的各种缺陷和损伤；路面测量单元用于测量和评估路面的平整度、附着性和排水状况指标以为路面维护提供量化依据；

26、路面扫描单元包括高密度3d激光雷达、高分辨率线阵相机和地面穿透雷达，高密度3d激光雷达对路面进行高精度三维扫描，生成密集点云数据，以便于精确重建路面几何形状；高分辨率线阵相机用于拍摄高清晰度路面图像，捕捉路面表面纹理细节以便于识别细微缺陷；地面穿透雷达用于探测路面内部结构和可能存在的空洞和裂缝隐患；

27、路面测量单元包括高精度惯性测量单元、车载测距传感器和地面成像雷达，高精度惯性测量单元用于精确测量车辆在路面行驶时的姿态变化，判断路面的平整度；车载测距传感器用于检测车辙深度和路面高低起伏，发现沉陷路段；地面成像雷达用于检测路面积水和冰雪情况以用于评估排水和防滑性能。

28、进一步的，预警与决策支持模块包括：

29、预警判断单元：设置多级预警阈值，根据检测数据与阈值对比，判断是否需要发出预警；

30、预警分级单元：根据风险等级和影响范围，将预警分为不同级别；

31、预警通知单元：通过多种渠道发送预警信息；

32、决策知识库：构建基于规则、案例、模型的决策知识库

33、决策推理引擎：基于决策知识库，结合实时监测数据，利用规则引擎、案例推理技术生成决策方案，并对可能的多种决策方案进行优选，给出处置建议和应急预案。

34、进一步的，通信模块基于5g通信实现高带宽、低延时的数据传输；所述数据存储与备份模块采用分布式存储架构，实现数据的高可靠性和高可用性。

35、进一步的，所述智能监测与预警系统还包括人工智能助理模块，基于知识图谱技术为决策者提供智能问答和决策辅助服务。

36、一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，包括以下步骤：

37、步骤1，采集高速公路关键位置的结构状况、环境数据和三维点云数据，并传输至数据处理中心；

38、步骤2，对高速公路全线路段进行移动式监测，采集路面的三维几何数据和表面质量信息，并传输至数据处理中心；

39、步骤3，在数据处理中心，分别对步骤1和步骤2采集的数据进行分析，结合两者的分析结果对高速公路全线状况的综合评估，具体公式为；综合评估＝(w1·分析结果步骤1+w2·分析结果步骤2)/(w1+w2)，w1和w2分别是步骤1和步骤2结果的权重，它们反映了每个步骤在综合评估中的相对重要性；

40、步骤4，根据全面评估结果对潜在风险进行识别和分级，一旦达到预设阈值即触发预警机制，其中，风险识别公式为：其中，ri是第i个监测点的风险值，pj是第j个参数指标的观测值；n是参数指标的总数；min(p)和max(p)分别是所有观测参数指标中的最小值和最大值；

41、步骤5，根据预警信息，结合决策知识库和决策推理引擎，生成快速、精准的应对措施，并发送预警和应对建议；

42、步骤6，定期对高速公路进行再次监测，更新监测数据，持续评估高速公路的运营状态，并对预警系统进行优化和升级，以适应不断变化的运营环境和新的监测需求。

43、与现有技术相比，本技术至少具有如下技术效果或优点：

44、本技术结合固定检测单元和搭载于无人机平台的机载检测单元，利用先进的传感器技术和数据处理算法，实现了对高速公路关键位置和全线路段的多维度实时监测与评估。同时，本技术还提出了一种高速公路基础设施群智能监测与预警方法，通过采集、分析和综合评估多源数据，实现了对潜在风险的识别、预警和应对措施的快速响应，为高速公路运营管理提供了有效的技术支持。