危化品物流智能监控系统

1.危化品物流智能监控系统，其特征在于，包括视频监控系统、多传感器检测系统、后台实时监控管理系统以及处理实时视频监控、多传感器数据融合和后台实时监控管理系统进行实时交换的车载终端；
所述视频监控系统包含视频采集、视频处理、视频存储和多线程视频管理模块以及异常检测分析模块；多线程视频管理模块中针对每个摄像头开启一个线程，且该线程负责该摄像头的图像采集、处理、存储；所述异常检测分析模块：当多传感器检测系统检测出危化品异常情况时，车载终端的摄像头异常情况检测模块启动，通过视频监控系统采集的视频判断是否有异常情况发生；若此时通过视频检测到异常，则将此时的监控视频以H.264编码格式压缩后通过车载终端3G网络传输传至后台实时监控管理系统，供后台实时监控管理系统及时地分析处理；否则将监控视频压缩存储在车载终端，当后台实时监控管理系统发送请求指令时才将指定监控视频上传；当车辆到达装卸货地点时，相关人员通过给后台实时监控管理系统发送开启卸货电子阀密码的请求，后台实时监控管理系统开启装卸货视频监控，通过视频监控判断是否到达目的地，若到达则发送电子阀开启密码；
视频采集主要由四个摄像头完成，一个摄像头置于车辆前方，用于监控车辆前方情况，以及当车辆到达时，后台监控系统判断是否车辆真实到达目的地；一个摄像头置于危化品罐的入口，以便检查装货是否按规范操作；两个摄像头置于危化品罐的出口处，两个摄像头占据对角位置；
所述多传感器检测系统包括传感器装置和数据采集模块，车载终端进行多传感器数据融合并将融合后的数据通过车载终端3G通信模块传输到后台实时监控管理系统，所述的多传感器数据融合是基于BP神经网络的多传感器数据融合方法；所述传感器装置包括检测车辆本身状态的加装在货箱外的速度传感器、加速度传感器和倾角传感器，以及检测危化品运输状态的加装在货箱内的温度传感器、液位传感器和压力传感器；所述数据采集模块将采集的数据通过485总线上传到车载终端，车载终端将采集到的数据通过信息融合算法进行数据处理，在与预先存储的安全状态数据进行比较，判断危化品安全状态；当有异常情况发生时，车载终端根据危险等级进行报警提示，再将数据结果打包通过车载终端3G通信网络上传到后台实时监控管理系统。
2.根据权利要求1所述的危化品物流智能监控系统，其特征在于，所述后台实时监控管理系统包括通信服务器和数据库服务器；所述通信服务器负责所有的危化品运输车辆的车载终端进行数据交换，将车载终端数据传输给数据库服务器进行处理；或者，将数据库服务器处理后的数据发送给车载终端，以实现实时监控管理；同时，用户可以通过客户端进行访问通信服务器，进行危化品运输车辆的详细信息查询，实现实时监控管理。
3.根据权利要求2所述的危化品物流智能监控系统，其特征在于，整个危化品物流网中，同时有大量的车载终端和客户不断与通信服务器进行海量数据通信；所述的数据通信过程为通信服务器创建一个总线程，在总线程里初始化一个完成端口和一个服务器端接听套接字，并将服务器端接听套接字与监听端口绑定；服务器端接听套接字监听车载终端和其它设备的连接请求，如果有套接字接入将其与现有的完成端口绑定，并投递一个输入；通信服务器创建工作线程池，其线程数目为中央处理器的两倍；工作线程实时检查完成端口的状态，如果有网络操作到达交其空闲工作线程处理，从系统缓冲区读取数据；对数据进行处理，检测数据分包传输是否完成；如果分包传输完成，对其进行差错校验，如果数据有问题，将其删除。

危化品物流智能监控系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种监控系统，尤其涉及一种危化品物流智能监控系统。\n背景技术\n[0002] 随着我国社会经济的高速发展，危化品的使用量和产生量不断增加，依靠机动车运输的危化品物流也日趋频繁，我国95％以上的危化品涉及到异地运输问题，每年总运输量超过4亿吨，每天危化品运输量超过100万吨。危化品运输是一种动态危险源，一旦发生事故，对人民财产、社会公共安全均造成不同程度的危害。据统计，2010年危险化学品运输事故占危险化学品事故总数的30％～40％。因此加强危化品道路运输的实时监控、提高危化品的运输安全已经刻不容缓。\n[0003] 面对巨大的市场需求，危化品运输实时监控技术也在不断发展和进步，发达国家以及国内的一些企业已经利用GPS技术，专门为危化品运输车辆提供实时监控、远程信息服务、监控运输车辆及货物在途状况，实现突发事件的实时报警监控和危险预警。但是面对市场的巨大需求，危化品运输的实时监控技术和事故应急处理机制远未成熟。目前市场上这类产品和服务的不足主要涉及到以下几个方面：功能单一，绝大多数车辆监控系统只对车辆运行状态的基本信息进行收集和显示，没有对收集到的数据做进一步的分析和处理；缺乏有效的信息共享和事故应急联动机制，造成资源的浪费和事故救援的低效性；系统实时性较差，部分产品存在数据传输延迟甚至丢失现象；存储与传输数据量大，导致通信及相关费用上升，历史信息的查看和分析手段主要以人工为主，效率低下。\n[0004] 近年来，物流安全问题引发了社会的广泛关注，人们对物流服务的可靠性和安全性提出了更高要求，特别是对如何解决危化品物流的安全性问题，已经成为政府部门和行业主管部门关注的热点问题。由此，形成了物流状态远程监控的研究热点，并出现了基于GPS的物流车辆跟踪定位、基于摄像头及视频传输的可视化车辆运行场景监视、基于RFID的货物信息跟踪和追溯等物流监管模式。这在一定程度上，提高了物流系统安全性，特别是对车辆运行过程中可能产生的货物毁损与丢失有一定监管作用。但是，对于危化品物流安全，除了需要类似上述的监管外，还需要对危化品在车辆运输过程中的安全状态进行监控和预警，主要包括：温度、压力、液位、泄漏等。危化品在车辆运输过程中的泄漏，不仅会对商家带来直接经济损失，也会对驾驶员健康甚至生命以及车辆途经区域环境造成危害。危化品在车辆运输过程中的温度、压力、液位等参数如果超标，会导致危化品变质、甚至产生爆炸事故，后果不堪设想。因此，对危化品在车辆运输过程中的安全状态进行监控和预警，是危化品物流安全监测的重要研究内容。并且，危化品往往是价值极高而单次运输量较大的物品，在运输过程中往往出现司机偷盗的行为，但是往往不大容易发现，很难察觉。\n发明内容\n[0005] 针对现有技术中存在的上述不足，本发明提供了一种危化品物流智能监控系统。\n该危化品物流智能监控系统提升了危化品状态检测可靠性，起到了防盗和状态监测，完善了危化品的物流智能监控以及满足了用户信息的需求。\n[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：\n[0007] 危化品物流智能监控系统，包括视频监控系统、多传感器检测系统、后台实时监控管理系统以及处理实时视频监控、多传感器数据融合和后台实时监控管理系统进行实时交换的车载终端；\n[0008] 所述视频监控系统包含视频采集、视频处理、视频存储和多线程视频管理模块以及异常检测分析模块；每个摄像头开启多线程视频管理模块中的一个线程，且该线程负责该摄像头的图像采集、处理、存储；所述异常检测分析模块：当多传感器检测系统检测出危化品异常情况时，车载终端的摄像头异常情况检测模块启动，通过视频监控系统采集的视频判断是否有异常情况发生；若此时通过视频检测到异常，则将此时的监控视频以H.264编码格式压缩后通过车载终端3G网络传输传至后台实时监控管理系统，供后台实时监控管理系统及时地分析处理；否则将监控视频压缩存储在车载终端，当后台实时监控管理系统发送请求指令时才将指定监控视频上传；当车辆到达装卸货地点时，相关人员通过给后台实时监控管理系统发送开启卸货电子阀密码的请求，后台实时监控管理系统开启装卸货视频监控，通过视频监控判断是否到达目的地，若到达则发送电子阀开启密码；\n[0009] 所述多传感器检测系统包括传感器装置和数据采集模块，车载终端进行多传感器数据融合并将融合后的数据通过车载终端3G通信模块传输到后台实时监控管理系统，所述的多传感器数据融合是基于BP神经网络的多传感器数据融合方法；所述传感器装置包括检测车辆本身状态的加装在货箱外的速度传感器、加速度传感器和倾角传感器，以及检测危化品运输状态的加装在货箱内的温度传感器、液位传感器和压力传感器；所述数据采集模块将采集的数据通过485总线上传到车载终端，车载终端将采集到的数据通过信息融合算法进行数据处理，在与预先存储的安全状态数据进行比较，判断危化品安全状态；当有异常情况发生时，车载终端根据危险等级进行报警提示，再将数据结果打包通过车载终端3G通信网络上传到后台实时监控管理系统。\n[0010] 作为本发明的一种优选方案，所述后台实时监控管理系统包括通信服务器和数据库服务器；所述通信服务器负载所有的危化品运输车辆的车载终端进行数据交换，将车载终端数据传输给数据库服务器进行处理；或者，将数据库服务器处理后的数据发送给车载终端，以实现实时监控管理；同时，用户可以通过客户端进行访问通信服务器，进行危化品运输车辆的详细信息查询，实现实时监控管理。\n[0011] 作为本发明的另一种优选方案，整个危化品物流网中，同时有大量的车载终端和客户不断与通信服务器进行海量数据通信；所述的数据通信过程为通信服务器创建一个总线程，在总线程里初始化一个完成端口和一个服务器端接听套接字，并将服务器端接听套接字与监听端口绑定；服务器端接听套接字监听车载终端和其它设备的连接请求，如果有套接字接入将其与现有的完成端口绑定，并投递一个输入；通信服务器创建工作线程池，其线程数目为中央处理器的两倍；工作线程实时检查完成端口的状态，如果有网络操作到达交其空闲工作线程处理，从系统缓冲区读取数据；对数据进行处理，检测数据分包传输是否完成；如果分包传输完成，对其进行差错校验，如果数据有问题，将其删除。\n[0012] 本发明的有益效果是：该危化品物流智能监控系统中的多传感器检测系统提升了危化品状态检测可靠性，视频监控系统起到了防盗和状态监测，后台实时监控管理系统完善了危化品的物流智能监控以及满足了用户信息的需求。\n附图说明\n[0013] 图1为危化品物流智能监控系统的结构图；\n[0014] 图2为视频监控系统流程图；\n[0015] 图3为多传感器检测系统的框图；\n[0016] 图4为后台实时监控管理系统功能框图。\n具体实施方式\n[0017] 下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。\n[0018] 如图1所示，危化品物流智能监控系统，包括视频监控系统、多传感器检测系统、后台实时监控管理系统以及处理实时视频监控、多传感器数据融合和后台实时监控管理系统进行实时交换的车载终端。\n[0019] 视频监控系统包含视频采集、视频处理、视频存储和多线程视频管理模块以及异常检测分析模块。视频采集主要由四个摄像头完成，一个摄像头置于车辆前方，用于监控车辆前方情况，以及当车辆到达时，后台监控系统判断是否车辆真实到达目的地，以便发送开启电子阀的密码指令。一个摄像头置于危化品罐的入口，以便检查装货是否按规范操作，避免安全隐患。两个摄像头置于危化品罐的出口处。两个摄像头占据对角位置，从而避免了监控盲区的出现。同时四个摄像头实时监控，通过多线程管理系统进行多线程的管理，每个线程管理一个摄像头，从而保证4个摄像头能够同时不间断的工作，保证系统的实时可靠性。\n[0020] 视频监控系统流程如图2所示，通过摄像头实时采集存储车辆运行中危化品的状态，检测危化品的泄露或偷漏现象，通过视频处理技术确定危化品的情况，在异常情况发生时采用视频压缩传输技术将实时视频利用3G网络进行传输，利用多线程技术来管理多个视频模块，每个摄像头开启多线程视频管理模块中的一个线程，且该线程负责该摄像头的图像采集、处理、存储。在车辆运行启动之后，摄像头开始全部打开，不断采集当前的图像并以存储到本地磁盘，以便于日后对运输过程中的问题进行查验，同时采用压缩技术来节省本地磁盘空间。\n[0021] 异常检测分析模块：一、当多传感器检测系统检测出危化品异常情况时，车载终端的摄像头异常情况检测模块启动，通过视频监控系统采集的视频判断是否有异常情况发生。若此时通过视频检测到异常，则将此时的监控视频以H.264编码格式压缩后通过车载终端3G网络传输传至后台实时监控管理系统，供后台实时监控管理系统及时地分析处理。否则将监控视频压缩存储在车载终端，当后台实时监控管理系统发送请求指令时才将指定监控视频上传。二、当车辆到达装卸货地点时，相关人员通过给后台实时监控管理系统发送开启卸货电子阀密码的请求，后台实时监控管理系统开启装卸货视频监控，通过视频监控判断是否到达目的地，若到达则发送电子阀开启密码。同时实时记录装卸货过程判断操作流程是否规范。\n[0022] 多传感器检测系统包括传感器装置和数据采集模块。传感器装置与传感器接口相连，传感器接口与采集模块相连，采集模块与车载终端相连，车载终端进行多传感器数据融合并将融合后的数据通过车载终端3G通信模块传输到后台实时监控管理系统，多传感器数据融合是基于BP神经网络的多传感器数据融合方法。\n[0023] 其中，传感器装置包括检测车辆本身状态的加装在货箱外的速度传感器、加速度传感器和倾角传感器，以及检测危化品运输状态的加装在货箱内的温度传感器、液位传感器和压力传感器，如图3所示。采集模块用于采集各传感器收集的数据。在运输车辆上安装一个采集模块，采集模块通过传感器接收端口接收加装在货箱内的温度、压力、液位传感器和加装在货箱外的速度、加速度、倾角传感器的状态数据，再将采集数据通过485总线上传到车载终端，车载终端将采集到的数据通过信息融合算法进行数据处理，在与预先存储的安全状态数据进行比较，判断危化品安全状态；当有异常情况发生时，车载终端根据危险等级进行报警提示，再将数据结果打包通过车载终端3G通信网络上传到后台实时监控管理系统。\n[0024] 当车载终端处理多传感器的状态数据时，本发明采用一种基于BP神经网络的多传感器数据融合的方法，并将危化品的运输安全状态进行分级，更直观地反应危化品的状态。\n[0025] 利用多传感器检测系统进行检测时，步骤为：\n[0026] 1)数据采集模块实时采集多传感器所测数据，通过485数据总线将数据上传到车载终端；\n[0027] 2)车载终端接收到采集模块上传的数据后，进行时间对准，使得采样频率统一，在每一个采样时刻各个采集单元都有当前时刻的测量数据，统一时间坐标系；\n[0028] 3)采用基于L_M算法的BP神经网络实现多传感器数据融合，综合测定危化品运输车辆的运行状态。\n[0029] 上述步骤2)在时间对准部分采用插值方法进行时间配准时，为使插值误差尽可能小，插值节点的选取原则是插值节点应尽可能位于插值区间中部，完成频率统一。\n[0030] 上述插值方法采用拉格朗日3点插值法。\n[0031] 上述步骤3)采用基于BP神经网络的融合算法，结合BP神经网络自学习、自组织的特征，测定出危化品运输车辆的运行状态。\n[0032] (1)多个测量单元数据的提取\n[0033] 数据采集模块有采集芯片、存储芯片以及外围电路构成，实时采集多传感器所测数据，通过数据总线(232总线或者485总线)将数据上传到车载终端；\n[0034] (2)时间对准\n[0035] 由于各个传感器的采样频率不一定相同，在某一时刻可能一个测量单元有测量值而另外一个测量单元的测量值还没有发送过来，因此需要通过一定的方法设定一个统一的采样频率，在每一个采样时刻各个测量单元都有当前时刻的测量数据。针对时间对准主要解决以下两个方面问题：\n[0036] 各测量单元的时间基准点要保证一致，即对时问题。\n[0037] 各传感器的采样量测周期不一致，数据采样时刻不同时处理问题。\n[0038] 为了达到最终多传感器融合的目的，融合中心必须对多个传感器送来的同一目标的每一点数据进行实时时间对准。多传感器数据融合中的时间对准是数据融合时要解决的关键问题之一。\n[0039] 多传感器时间对准就是将关于同一目标的各传感器不同步、不同频率的测量信息同步到同一时刻。如果使用未经时间配准的多传感器信息进行数据融合可能会导致比单独使用某一传感器数据进行融合时的性能还差的结果。因此，为了最有效地、最大限度地发挥多传感器数据融合系统的优越性，对多传感器数据进行时间配准是并行数据融合的前提，时间配准方法的优劣直接关系到数据融合效果的好坏，其中应用比较广泛的内插外推法和数据拟合方法。\n[0040] 本发明采用插值方法进行时间配准时，为使插值误差尽可能小，插值节点的选取原则是插值节点应尽可能位于插值区间中部。根据拉格朗日3点插值法原则，假设配准时间点位于区间中部，且区间内的3点估计值为 由于目标在相邻扫描\n间隔中移动距离的差值一般不大，将3个时刻tk-1、tk、tk+1分成是等间隔的(间隔时间为Δt)，又假设插值点时间为t，利用文献的拉格朗日3点插值法，计算出t时刻的测量值为：\n[0041]\n[0042] 时间配准相应方法：\n[0043] 已知各个测量单元所测数据的起始时刻、终止时刻及测量频率。\n[0044] 以最小测量频率的时间间隔为标准进行时间配准，其他测量单元通过拉格朗日三点插值法在相对应的时刻上进行插值。\n[0045] 最终得到在时间上相对应的数据，为下一步数据融合做准备。\n[0046] (3)多传感器数据融合\n[0047] 在危化品状态评价工作中，BP神经网络模型主要用于对危化品安全状态进行评价。对于单个状态而言，BP神经网络模型可以根据危化品运营过程所包含的各种影响因子的监测数据，以及各项数据的单项评价标准，对危化品安全质量进行评估。考虑到计算效率的问题，在将BP神经网络应用于危化品安全质量评价时，本文采用的是最基本的BP神经网络，它包含输入层、隐层、输出层这三层节点。在设计BP神经网络时，应遵循以下基本原则：\n[0048] ①神经网络的输入层的节点数目等于危化品状态的监测数据中所包含的影响因子的数目，如危化品的压力、液位、温度；运输车辆的速度、加速度和倾角等；\n[0049] ②神经网络的输出层节点数目等于危化品安全质量的评定项的数目。其中包括安全系数及危化品状态(安全/不安全)。\n[0050] 利用BP神经网络对危化品状态进行评价，需要分成以下两个具体步骤来实现：\n[0051] ①训练数据：利用上述的神经网络和训练样例来训练数据，得出神经网络的隐含层和输出层的各节点的连接权值和阈值；\n[0052] ②利用已经训练完毕的神经网络进行危化品安全质量评价。\n[0053] 利用BP神经网络对某个时刻的危化品安全状态进行评价的过程如下：\n[0054] ①对该采样时刻的监测数据进行归一化，得到神经网络的输入向量。假定在该采样时刻的监测数据中，影响危化品安全质量的因素监测值为(z1,z2…,zn)，对这n种影响因子的监测值进行正规化，得到神经网络的输入向量(x1,x2…,xn)；\n[0055] ②将上述的输入向量输入到神经网络中，得到一个输出向量；\n[0056] ③通过输出向量对危化品状态进行评价。\n[0057] 后台实时监控管理系统加强对整个危化品物流网络中的所有危化品运输车辆及其所运送的危化品的状态进行实施有效的监控和管理。如图4所示，后台实时监控管理系统包括通信服务器和数据库服务器。通信服务器负载所有的危化品运输车辆的车载终端进行数据交换，将车载终端数据传输给数据库服务器进行处理；或者，将数据库服务器处理后的数据发送给车载终端，以实现实时监控管理。同时，用户可以通过客户端进行访问通信服务器，进行危化品运输车辆的详细信息查询，实现实时监控管理。\n[0058] 车载终端通过各种传感器获得危化品运输车辆及其所运送的危化品的状态数据，并经过初步的处理，计算出最能放映真实情况的数据。将得到的各个传感器的数据按照一定的报文格式压缩后通过3G网络远程发送给危化品物流信息实时监控管理系统的通信服务器。\n[0059] 通信服务器是整个危化品物流信息实时监控管理系统的管理核心，负责整个危化品物流网络中所有车载终端和客户端的信息采集、与数据库服务器的信息交互，以及向车载终端发送关于危化品控制处理信息或报警处理信息。\n[0060] 整个危化品物流网中，同时有大量的车载终端和客户不断与通信服务器进行海量数据通信，本发明提出来一种用于大批量危化品信息采集的处理方法，步骤为：\n[0061] S1.数据通信过程为通信服务器创建一个总线程，在总线程里初始化一个完成端口和一个服务器端接听套接字，并将服务器端接听套接字与监听端口绑定。\n[0062] S2.服务器端接听套接字监听车载终端和其它设备的连接请求，如果有套接字接入将其与现有的完成端口绑定，并投递一个输入。\n[0063] S3.通信服务器创建工作线程池，其线程数目为中央处理器的两倍。\n[0064] S4.工作线程实时检查完成端口的状态，如果有网络操作到达交其空闲工作线程处理，从系统缓冲区读取数据。\n[0065] S5.对数据进行处理，检测数据分包传输是否完成。\n[0066] S6.如果分包传输完成，对其进行差错校验，如果数据有问题，将其删除。\n[0067] 步骤S2投递一个输入会成为启动工作线程的使能，并且线程每处理完一个数据投递，都应该再投递一个输入或者输出。\n[0068] 步骤S2套接字接入将其与现有的完成端口绑定，在数据传输完成后并不取消绑定直至其下线或者网络中断。\n[0069] 最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。