一种隧道照明智能控制方法及系统与流程

本发明涉及照明控制，尤其是涉及一种隧道照明智能控制方法及系统。

背景技术：

1、随着交通基础设施的不断发展，隧道作为重要的交通设施，其照明系统的性能和效率日益受到重视。隧道照明不仅关乎行车安全，还直接影响到能源消耗和运营成本。因此，对隧道的照明系统进行有效的控制是十分重要的。

2、传统的隧道照明控制系统大多基于可编程逻辑控制器实现，其控制方式相对简单，通常按照设计的最大交通量进行分级控制。这种控制方式智能化程度不足，不能及时根据隧道环境的实际情况做出调整，导致电能浪费或照明效果不佳。同时，由于隧道照明的特殊性，在出入洞口时，驾驶员容易产生“黑洞”和“白洞”效应，影响行车安全。

3、为了提高隧道照明控制的智能化程度和效果，部分专家已探索并实践了一些基于机器学习算法和模糊理论的隧道照明控制方案，并取得了可观的成就。但是，隧道环境复杂多变，交通流量、车速以及隧道外的光线强度等因素均呈现出较强的随机性和不均匀性，而现有的隧道照明控制方法尚未对它们进行更为细致的考虑，导致隧道照明控制效果不尽如人意。此外，使用隧道外光线强度进行照明控制的方法也未能充分顾及光线对驾驶员视觉的潜在影响，无法有效缓解“黑洞”和“白洞”效应，从而进一步削弱了隧道照明控制的实际效果。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种隧道照明智能控制方法及系统。

2、为了实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种隧道照明智能控制方法，所述方法包括如下步骤：设定采集数据的时间间隔，进而采集目标隧道的车流量数据和车速数据，同时采集所述目标隧道的洞外亮度；使用所述车流量数据建立车流量预测数据集，同时使用所述车速数据建立车速预测数据集；根据所述车流量预测数据集构建车流量预测模型以获取车流量预测值，同时根据所述车速预测数据集构建车速预测模型以获取车速预测值；依据所述车流量预测值、所述车速预测值和所述洞外亮度制定隧道照明预案，并基于图像可视性策略对所述隧道照明预案进行优化，得到隧道照明方案；按照所述最优隧道照明方案对所述目标隧道进行照明。本发明在引入机器学习算法的基础上对隧道照明控制影响因素的随机性和不均匀性进行了较为充分的考虑，使用的图像可视性策略也能充分顾及光线对驾驶员视觉的潜在影响，从而提高了隧道照明控制的效果。

3、可选地，所述车流量预测数据集包括多个第一车流量预测数据集和多个第二车流量预测数据集，所述车速预测数据集包括多个第一车速预测数据集和多个第二车速预测数据集；

4、所述使用所述车流量数据建立车流量预测数据集，同时使用所述车速数据建立车速预测数据集包括如下步骤：

5、将所述车流量数据划分为工作日车流量数据和休息日车流量数据，同时对应的将所述车速数据划分为工作日车速数据和休息日车速数据；

6、根据所述工作日车流量数据构建多个所述第一车流量预测数据集，同时根据所述休息日车流量数据构建多个所述第二车流量预测数据集；

7、根据所述工作日车速数据构建多个所述第一车速预测数据集，同时根据所述休息日车速数据构建多个所述第二车速预测数据集。

8、进一步的，将车流量和车速数据分为工作日和休息日两类，有助于更准确地捕捉交通流量的周期性变化，缓解交通流量和车速分布的随机性和不均匀性，进而提升照明控制的准确性。

9、可选地，所述根据所述工作日车流量数据构建多个所述第一车流量预测数据集，同时根据所述休息日车流量数据构建多个所述第二车流量预测数据集包括如下步骤：

10、对所述工作日车流量数据进行分析，进而从时间维度将工作日车流量划分为多个工作日数据变化区间；

11、使用所述工作日数据变化区间内的工作日车流量数据构建所述第一车流量预测数据集，进而得到多个所述第一车流量预测数据集；

12、对所述休息日车流量数据进行分析，进而从时间维度将休息日车流量划分为多个休息日数据变化区间；

13、使用所述休息日数据变化区间内的休息日车流量数据构建所述第二车流量预测数据集，进而得到多个所述第二车流量预测数据集。

14、进一步的，通过时间维度划分数据变化区间，能够更准确地捕捉交通流量的周期性变化，为模型构建提供更可靠的数据支持，有利于使照明控制能够更灵活地适应交通流量的变化，减少因交通流量分布不均匀导致的照明不足或过度照明问题。

15、可选地，所述根据所述工作日车速数据构建多个所述第一车速预测数据集，同时根据所述休息日车速数据构建多个所述第二车速预测数据集包括如下步骤：

16、使用所述工作日数据变化区间内的工作日车速数据构建所述第一车速预测数据集，进而得到多个所述第一车速预测数据集；

17、使用所述休息日数据变化区间内的休息日车速数据构建所述第二车速预测数据集，进而得到多个所述第二车速预测数据集。

18、进一步的，通过时间维度划分数据变化区间，能够更准确地捕捉车速的周期性变化，为模型构建提供更可靠的数据支持，有利于使照明控制能够更灵活地适应车速的变化，减少因车速分布不均匀导致的照明不足或过度照明问题。

19、可选地，所述根据所述车流量预测数据集构建车流量预测模型以获取车流量预测值，同时根据所述车速预测数据集构建车速预测模型以获取车速预测值包括如下步骤：

20、对长短期记忆神经网络进行改进，得到数据预测网络；

21、分别使用各个所述第一车流量预测数据集和各个所述第二车流量预测数据集对所述数据预测网络进行训练和验证，得到相应的所述车流量预测模型；

22、利用各个所述车流量预测模型获取相应的所述工作日数据变化区间以及所述休息日数据变化区间内的车流量预测值；

23、分别使用各个所述第一车速预测数据集和各个所述第二车速预测数据集对所述数据预测网络进行训练和验证，得到相应的所述车速预测模型；

24、利用各个所述车速预测模型获取相应的所述工作日数据变化区间以及所述休息日数据变化区间内的车速预测值。

25、进一步的，本发明使用长短期记忆神经网络构建不同时间段的预测模型对车流量和车速进行预测，使得照明控制能够更灵活地适应交通流量的变化，提高照明控制的智能化程度，减少因交通流量不均匀导致的照明不足或过度照明问题，提升照明控制的准确性和可靠性。

26、可选地，所述对长短期记忆神经网络进行改进，得到数据预测网络包括如下步骤：

27、在长短期记忆神经网络的输入端引入数据趋势性提升模块，得到初级数据预测网络，所述数据趋势性提升模块的功能可使用如下关系式表示：

28、，

29、其中，y为所述数据趋势性提升模块输出的数据序列，为所述数据趋势性提升模块输出的数据序列中第j个数据，，n为输入所述数据趋势性提升模块的数据序列的长度，为输入所述数据趋势性提升模块的数据序列中第i个数据；

30、使用麻雀搜索算法对所述数据预测网络的超参数寻优，进而得到终级数据预测网络，即所述数据预测网络。

31、进一步的，本发明通过对长短期记忆神经网络进行改进，以提升长短期记忆神经网络的性能，提升对车速和车流量预测的准确性，进而提升照明控制的准确性。

32、可选地，所述依据所述车流量预测值、所述车速预测值和所述洞外亮度制定隧道照明预案，并基于图像可视性策略对所述隧道照明预案进行优化，得到隧道照明方案包括如下步骤：

33、依据所述车流量预测值、所述车速预测值和所述洞外亮度设定所述目标隧道各段的照明亮度预设值，得到隧道照明预案并对所述目标隧道进行照明；

34、在所述目标隧道入口的内部两侧墙面上对称设置两个相同的圆形简单图片，并在所述目标隧道入口的外部公路两侧对称设置两个摄像头；

35、使用摄像头获取对侧所述圆形简单图片的图像并进行预处理，进而得到两张相同大小的灰度图像，记为第一灰度图像和第二灰度图像；

36、在所述目标隧道外部按照所述圆形简单图片和所述摄像头在所述目标隧道入口处的布设方式设置对照组，用以获取第三灰度图像和第四灰度图像；

37、根据图像融合函数将所述第一灰度图像和所述第二灰度图像融合得到第一融合图像，将所述第三灰度图像和所述第四灰度图像融合得到第二融合图像；

38、使用图像可视性评价模型分别计算所述第一融合图像和所述第二融合图像的图像可视性，并依次记为第一可视性和第二可视性；

39、将所述第一可视性和所述第二可视性的比值记为可视相似性，并设置所述可视相似性的可接受区间；

40、若实时可视相似性处于所述可接受区间内，则将所述隧道照明预案作为所述隧道照明方案；

41、若所述实时可视相似性不处于所述可接受区间内，则调整所述照明亮度预设值直至所述实时可视相似性落入所述可接受区间，得到所述隧道照明方案。

42、进一步的，本发明通过计算第一融合图像的第一可视性和第二融合图像的第二可视性来反映隧道入口内外的视觉效果，进而计算可视相似性来优化隧道照明预案，进而在进行照明控制时考虑了隧道入口内外光线对驾驶员视觉的潜在影响，并能在自然光照强度发生快速变化时迅速反应，有效缓解“黑洞”和“白洞”效应，提升驾驶安全性和舒适度。

43、可选地，所述图像融合函数满足如下关系：

44、，

45、其中，为图像上从左至右第m列像素点，为融合后的图像上处于第k行第列的像素点的灰度值，为图像上从右至左第m列像素点，为参与融合的第一张图像上处于第k行第列的像素点的灰度值，为参与融合的第二张图像上处于第k行第列的像素点的灰度值。

46、可选地，所述图像可视性评价模型满足如下关系：

47、，

48、其中，为所述图像可视性，为图像平均灰度值，为图像上背景像素点数量，为图像上第d个背景像素点的灰度值，为图像上图案的平均灰度值。

49、进一步的，图像可视性评价模型综合考虑了图像的平均灰度值、背景像素点数量和图案的平均灰度值等因素，能够客观地评价图案的可视性，进而提高照明控制的准确性。

50、第二方面，本发明提供了一种隧道照明智能控制系统，所述的一种隧道照明智能控制系统包括：数据采集设备、数据输出设备、处理器和储存器，所述储存器包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被所述处理器执行时使所述处理器实现本发明所述的一种隧道照明智能控制方法。本系统与本发明提供的方法适配，其不仅具有本发明提供的方法的优点，还能够提高本发明供的方法的实用性。