环卫作业车的城市路况巡查系统设计与开发

环卫作业车的城市路况巡查系统设计与开发

张勇

山东省泰安市东平县东平街道办事处 271500

摘要：随着社会的发展和人口的不断增加,人们的日常生产和生活也产生了越来越多的垃圾。由于城市空间和体积有限,生活垃圾不能长时间停留在城市中,必须每天均匀无害地处理,否则会影响城市的正常运行,严重时甚至会导致城市瘫痪。因此,城市垃圾系统的协调有序运行是城市环境、健康、安全和城市可持续发展的根本保证。

关键词：环卫作业车；城市路况；巡查系统

引言

每个城市的深夜或清晨，都有成百上千的环卫车在城市的各个区域进行垃圾的收集、运输及路面清扫。仅监管巡查就需几百人，大量的人力、财力物力在此消耗。基于此，本文研发了一种集成于现有环卫车上的自动化巡查系统。它在不增加额外巡查的基础上采集市容市貌信息，尤其是路面信息，通过图像处理和识别的方式代替人工巡查和记录。既有利于保证交通的畅通，也能自动提示警告市民乱扔乱丢乱摆杂物的现象并做出有针对性地处理，还能大大节省财政开支。因此，该系统设计具有重要的现实意义和实用价值。

1概念

改革开放以来,福建省道路建设快速发展,道路网的长度和规模不断扩大,道路网的日益壮大为福州国民经济的发展提供了重要支撑。从长远来看,福州经济发展将继续保持稳定快速的增长轨迹,以满足运输需求的快速增长,道路网的规模和结构将进一步优化和改善,如何更好地服务和管理不断增长的大型道路网成为交通部门的重要课题。目前,福州基本公路单位的日常维护检查通过传统的人工收集、纸质记录、人工交换文件、归档等方式,存在工作效率低下、安全性差、日常维护措施不足等问题,无法满足现代区域公路服务网络的需求。迫切需要通过信息技术的自动化、开发和应用引入道路管理方法,规范道路养护实践,提高道路养护的效率和效益,以促进道路养护行业的转型,确保道路设备经常处于良好的技术状态。福州高速公路局着眼于当前道路交通管理的现状,利用现代技术,通过对城市的接入和研究,建立了常规道路网络技术巡逻的智能系统。

2路况巡查系统简介

本系统在每辆环卫作业车安装前端CCD摄像头完成图像数据采集，搭建人工智能终端系统调用OpenCV计算机视觉库进行图像分析与处理。对当前行驶道路的路面异常情况进行初步识别、分类、存储，并根据车载GPS(全球定位系统的简称)定位信息获取该路面异常情况的位置信息，一起上传到云端数据中心，实现与城市垃圾清运智能管理系统的有效对接。主要研究内容如下。⑴硬件系统搭建：硬件系统主要由CCD摄像头及其图像采集系统、人工智能终端系统、远程数据通信系统组成。⑵图像预处理：图像预处理用以消除各种因素造成灰度不均、传输以及存储过程中产生的噪声干扰。⑶路面检测区域分割：进行图像的初步分析，利用提取图像直线信息进行道路边缘检测，将处于道路外部的绿化带、建筑物等区域的图像信息剔除掉，提取有效的路面检测区域。⑷路况异常识别：窨井盖异常采用简单的样本模板匹配方式来识别；路面积水异常采用镜面倒影相似性来识别；路面垃圾堆积异常采用静止与否来粗略识别。如果出现有行人静止或车辆临时停靠的现象也当作异常，上传数据，等待后台人工进一步识别。⑸数据上传：将识别出来的异常图片、异常类型、定位信息实时上传到云端数据中心。

3平台总体架构

目前,我国大多数省市都建立了道路管理体系,绝大多数高速公路都建立了道路监控中心,负责道路管理。省级公路监控网络系统主要由省级公路监控网络中心、路段监控子中心和基线段监控单元三层结构组成,对规划、建设、开发、运营、管理等数据进行实时监控。区域道路管理和运营的多样性和广泛性决定了道路服务系统是一个分布式、开放式、可操作的应用系统。从技术角度来看,构建分布式应用程序的组件模型是 CORBA、DCOM/COM+、JavaRMI 和 EJB,但这些组件技术有一些缺点,它们需要明确的服务器和客户端对等协议,并且尽管 Java 应用程序可以使用 RMI 连接到 CORBA,但它们无法与 DCOM 通信,从而限制了信息系统的集成。面向服务的架构(SOA)是通过连接独立的功能单元来实现的软件系统架构,这些功能单元可以执行特定的任务,以满足分布式环境中的企业集成需求。SOA通过界面和服务之间的明确定义的契约将应用程序的不同功能元素连接起来,这是中立的。特别是移动GIS设备采用高精度便携式GIS集线器(Q-Star,QPAD)Q系列,基于GIS平台的GIS软件,具有跨平台、高性能、适应性强、易于扩展和支持多语言二次开发,SDK包括HiMap(移动终端)、HiWebGIS(网络终端)。支撑层是整个系统的核心,由数据管理系统、通信系统、服务管理系统、运行维护系统组成。服务层由一组遵循特定规范的应用程序接口组成,这些接口是用于集成和扩展应用程序的应用程序接口。

4路况巡查系统设计方案

4.1视频及图像采集

利用现有成熟的高清（300万像素以上）黑光摄像组件，匹配低畸变镜头进行前端图像及视频采集，视频帧率根据车辆行驶速度及图片采集密度考虑不低于15fps(帧/秒)。通过以太网传输技术或MIPI(移动工业处理器接口的简称)并行传输技术与智能分析终端进行数据传输，确保采集高清图像的实时传输。

4.2 基于巡逻图像的支持检测技术

为了快速识别疾病并将其转移到图书馆,高速公路识别系统正在研究基于旅游图像的辅助识别技术的可行性,该技术可以快速识别、标记、存储疾病并自动计算疾病数量。

4.3 用于图像处理的分析软件平台

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,在BSD(开源)许可下发布,可以在Linux,Windows,Android和Mac操作系统上运行。它轻巧高效,包含许多C函数和少量C ++类,并提供C#,Python,Ruby,MATLAB等语言的接口。它实现了许多用于图像处理和计算机视觉的通用算法。OpenCV代码已正确重写,以便在DSP和ARM嵌入式系统中工作。该系统使用C,C ++或Python进行基本开发,OpenCV进行图像识别,Java,C#进行应用程序接口开发。它提供了操作系统的稳定性,基本的开发和操作效率,高度模块化的算法,易于访问和快速的交互式界面开发。

4.4 服务交付管理

服务配置管理为各种应用程序提供基本支持,包括四个组件:GIS 功能数据配置、GIS 数据服务配置、SA 服务配置和权限服务配置。一些重要的机密数据存储在服务端,并通过服务参与业务应用,以有效解决数据安全问题,缓解移动存储和计算压力等问题。GIS数据的功能配置是指信息的配置,如组织,显示,查询,事件,字段等。GIS通过GIS服务合同为不同的服务消费者(包括各种嵌入式GIS,WebGIS)提供统一的服务,主要解决了系统快速开发和IT资产积累的问题。数据服务的配置是空间数据的配置,业务数据的数量,显示样式,元数据的描述以及提供服务的其他信息;SA服务包括覆盖分析,动态细分,道路网络分析,地址匹配和其他服务。

结束语

本文针对城市卫生技术车辆开发了道路监控系统,整个系统包括CCD摄像机和图像采集系统,图像辅助检测识别技术,服务配置管理,实现与智能城市垃圾管理系统的有效连接。测试和应用结果表明,该系统简化了工作流程,节省了人力、财力和物力资源,在市场上具有广阔的应用前景。

参考文献

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