CN110044409A - 一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统及方法，系统由数据采集单元、移动终端、云端服务器、数据库系统构成；所述数据采集单元用于采集危险品运输车辆车厢内外温湿度、气体浓度、压强等状态数据；所述移动终端用于将接收到的状态数据上传到云端服务器，并与车辆驾驶员进行交互；所述云端服务器用于将接收到的数据结合历史数据进行基于TensorFlow平台的回归运算并给出实时状态预测结果；所述数据库系统用于保存历史数据；本系统实现了高性能、低成本、灵活扩展的危险品运输车辆安全状态的监测与判断，并最终通过移动终端将预警结果反馈给车辆驾驶员，使其及时了解危险品货物情况并处理，避免事故发生。
Description
技术领域
本发明涉及危险品监测领域，尤其涉及一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统及方法。
背景技术
公路货物运输业是经济社会发展的一个基础性和先导性产业，也是构成陆上运输的两个基本运输方式之一。作为现代物流和国民经济发展根基，运输业发挥着越来越重要的作用。这其中，危险品运输是一个重要的分支，据不完全统计：2015年，全国危险品道路运输量约10亿吨，危险品道路运输企业约1.1万户，从业人员约120万人，运输车辆约31万辆。
然而在运输过程中，易燃易爆等危险品的运输存在很多安全隐患，近年来危险化学品运输车辆侧翻、碰撞、泄漏和爆炸等事故频繁发生，造成巨大的人员伤亡和财产损失。目前我国在危险品运输监测、风险预警等方面存在许多不足，现有产品大多为针对单一车辆的危险品监测，尚未充分利用大数据以及物联网的技术优势来提高运输的安全性。
发明内容
本发明提供了一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，实现了高性能、低成本、灵活扩展的危险品运输车辆安全状态的判断。
为了达到上述目的，本发明采用的如下技术方案：
一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，系统由数据采集单元、移动终端、云端服务器、数据库系统构成；所述数据采集单元用于采集危险品运输车辆车厢内外温湿度、气体浓度、压强等状态数据；所述移动终端用于将从数据采集单元接收到的状态数据通过无线网络上传到云端服务器，并与车辆驾驶员进行交互；所述云端服务用于将接收到的状态数据结合数据库中保存的历史数据进行基于TensorFlow平台的回归运算并给出实时状态预测；数据库系统用于保存历史数据。
所述数据采集单元为基于Android Things平台的Raspberry Pi 3开发板及其所搭载的传感器，传感器包括温度传感器、湿度传感器、气体浓度传感器、压强传感器等；数据状态采集单元周期性将状态数据发送到基于Android系统的移动终端。
所述状态数据包括温湿度(罐内外)、氧气浓度(罐内)、气体浓度(罐内外、安全阀)、压强(罐内壁)、空气浓度(罐内外)、液体检测(安全阀)。
所述移动终端接收所述数据采集单元发来的状态数据，将状态数据与预设的安全阈值进行比较，若超过安全阈值则通过语音交互的方式发出警报提醒车辆驾驶员，无论是否超过安全阈值，所述移动终端都将状态数据上传到所述云端服务器。
所述云端服务器进行基于TensorFlow平台的回归运算的步骤为：
(1)接收到所述状态数据后进行数据预处理；
(2)计算单个采集点的当前危险指数；
(3)结合历史数据和当前数据通过时间序列预测方法来预测未来数分钟的危险指数；
(4)映射危险指数的产生原因及解决方法。
所述数据采集单元与所述移动终端之间采用蓝牙通信，所述移动终端与所述云端服务器之间通过3G/4G无线网络通信。
一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警方法，利用上述的系统，其步骤如下：
(1)车辆驾驶员手动选择危险品种类：易燃易爆液体、易燃易爆气体、有毒物质液体或有毒物质气体；
(2)将数据采集单元置于危险品运输车辆车厢内外相应位置，并供电；
(3)数据采集单元连接蓝牙通信模块，将采集到的车厢内外的状态数据周期性发送到所述移动终端；
(4)移动终端被驾驶员持有，接收到数据采集单元采集的状态数据，判断有关状态数据是否超过预先设定的安全阈值。若超出预先设定的安全阈值，执行步骤(5)，否则执行步骤(6)；
(5)移动终端通过语音交互发出警报提示车辆驾驶员；
(6)移动终端将监测数据通过3G/4G网络上传到所述云端服务器；
(7)云端服务器运行在TensorFlow平台，结合数据库中存储的历史数据及当前数据进行回归运算，得到实时危险指数，并将运算结果存入数据库；若危险指数超过预先设定的阈值，则将预警信息传回至移动终端，移动终端通过语音交互发出警报及时提示车辆驾驶员。
本发明的有益效果如下：
本发明将分散独立的危险品运输车辆的状态数据通过移动终端上传至云端服务器，作为进行回归运算的训练数据，提供了高性能、低成本、可靠智能的危险品运输车辆安全状态监测和预警，减少了事故概率。
附图说明
图1是本发明的基于Android Things的危险品大运输智能监测预警系统的系统框图；
图2是本发明的云端服务器基于0TensorFlow平台的预警算法流程图；
图3是本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，包括数据采集单元、移动终端、云端服务器、数据库系统；所述数据采集单元用于监测危险品运输车辆车厢内温湿度、气体浓度、压强等状态数据，所述移动终端用于将从数据采集单元接收到的状态数据通过无线网络上传到云端服务器，并与车辆驾驶员进行交互；所述云端服务用于将接收到的状态数据结合数据库中保存的历史数据进行基于TensorFlow平台的回归运算并给出实时异常判断和预警提醒，所述数据库系统用于保存历史数据。
所述的数据采集单元为基于Android Things平台的Raspberry Pi 3开发板及其所搭载的传感器，传感器包括温度传感器、湿度传感器、气体浓度传感器、压强传感器，所属状态采集单元定时将状态数据发送到基于Android系统的移动终端。
所运输危险品的种类与监测指标的对应关系如表1所示。
表1危险品监测指标
所述移动终端接收到所述数据采集单元发来的状态数据后，首先判断数据是否超出预设的安全阈值，若超过安全阈值则通过语音交互的方式发出警报提醒车辆驾驶员，无论是否超过安全阈值，所述移动终端都将状态数据上传到所述云端服务器。
其中，常见的有毒物质在空气中最高容许浓度如表2所示，常见易燃易爆物质的爆炸极限如表3所示。
表2常见有毒物质最高允许浓度
| 物质名称 | 最高容许浓度mg/m<sup>3</sup> | 物质名称 | 最高容许浓度mg/m<sup>3</sup> |
| 一氧化碳 | 30 | 甲醛 | 3 |
| 氨 | 30 | 苯 | 40 |
| 硫化氢 | 10 | 甲苯 | 100 |
| 二氧化硫 | 15 | 汽油 | 350 |
| 氯 | 1 | 甲醇 | 50 |
表3常见可燃物质爆炸极限
所述云端服务器用于结合数据库中历史数据及当前数据进行基于TensorFlow的回归运算，给出实时异常判断和预警提醒，其计算过程如图2所示：
(1)接收到所述状态数据后进行数据预处理；
(2)计算单个采集点的当前危险指数；
(3)结合历史数据和当前数据通过时间序列预测方法来预测未来数分钟的危险指数；
(4)映射危险指数的产生原因及解决方法。
其中，时间序列预测方法可以采用现有的加权移动平均法，该方法是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。由于近期的观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势，所以，对于接近预测期的观察值给予较大权数值；而对于距离预测期较远的观察值则相应给予较小的权数值，以不同的权数值调节各观察值对预测值所起的作用，使预测值能够更近似地反映未来的发展趋势。具体公式如下：
Yi表示第i个时间点的预测值，λi表示第i个时间点的权重，n表示预测所采用的历史时间点个数，Yn+1表示预测值。
如图3所示，一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警方法，利用上述系统，其步骤如下：
(1)车辆驾驶员手动选择危险品种类：易燃易爆液体、易燃易爆气体、有毒物质液体或有毒物质气体；
(2)将所述数据采集单元置于危险品运输车辆车厢内外相应位置，并供电；
(3)所述数据采集单元连接蓝牙通信模块，将采集到的车厢内外的状态数据周期性发送到所述移动终端；
(4)所述移动终端被驾驶员持有，接收到数据采集单元采集的状态数据，判断有关状态数据是否超过预先设定的安全阈值。若超出预先设定的安全阈值，执行步骤(5)，否则执行步骤(6)；
(5)所述移动终端通过语音交互发出警报提示车辆驾驶员；
(6)所述移动终端将监测数据通过3G/4G网络上传到所述云端服务器；
(7)所述云端服务器运行在TensorFlow平台，结合数据库中存储的历史数据及当前数据进行回归运算，得到实时危险指数，并将运算结果存入数据库；若危险指数超过预先设定的阈值，则将预警信息传回至移动终端，移动终端通过语音交互发出警报及时提示车辆驾驶员。
Claims (7)
1.一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：系统包括数据采集单元、移动终端、云端服务器、数据库系统；所述数据采集单元用于采集危险品运输车辆车厢内外温湿度、气体浓度、压强的状态数据；所述移动终端用于将从数据采集单元接收到的状态数据通过无线网络上传到云端服务器，并与车辆驾驶员进行交互；所述云端服务用于将接收到的状态数据结合数据库中保存的历史数据进行基于TensorFlow平台的回归运算并给出实时状态预测。
2.根据权利要求 1 所述的一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：所述数据采集单元为基于Android Things平台的Raspberry Pi 3开发板及其所搭载的传感器，所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、气体浓度传感器、压强传感器；所述数据采集单元周期性将状态数据发送到基于Android系统的移动终端。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：所述状态数据包括危险品运输车辆的罐内外的温湿度、罐内的氧气浓度、罐内外以及安全阀的气体浓度、罐内壁的压强、罐内外的空气浓度、安全阀的液体检测。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：所述移动终端接收所述数据采集单元发来的状态数据，将状态数据与预设的安全阈值进行比较，若超过安全阈值则通过语音交互的方式发出警报提醒车辆驾驶员，无论是否超过安全阈值，所述移动终端都将状态数据上传到所述云端服务器。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：所述云端服务器进行基于TensorFlow平台的回归运算的步骤为：
（a）接收到状态数据后进行数据预处理；
（b）计算单个采集点的当前危险指数；
（c）结合历史数据和当前数据通过一种时间序列预测方法来预测未来数分钟的危险指数；
（d）映射危险指数的产生原因及解决方法。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其特征在于：所述数据采集单元与所述移动终端之间采用蓝牙通信，所述移动终端与所述云端服务器之间通过3G/4G无线网络通信。
7.一种基于物联网的危险品大运输智能监测预警方法，其特征在于利用权利要求1所述的基于物联网的危险品大运输智能监测预警系统，其步骤如下：
（1）车辆驾驶员手动选择危险品种类：易燃易爆液体、易燃易爆气体、有毒物质液体或有毒物质气体；
（2）将数据采集单元置于危险品运输车辆车厢内外相应位置，并供电；
（3）数据采集单元连接蓝牙通信模块，将采集到的车厢内外的状态数据周期性发送到移动终端；
（4）移动终端被驾驶员持有，接收到数据采集单元采集的状态数据，判断有关状态数据是否超过预先设定的安全阈值；若超出预先设定的安全阈值，执行步骤（5），否则执行步骤（6）；
（5）移动终端通过语音交互发出警报提示车辆驾驶员；
（6）移动终端将监测数据通过3G/4G网络上传到云端服务器；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190723 |