本發(fā)明涉及智能交通，更具體地說(shuō)，它涉及一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代交通系統(tǒng)中，隧道作為關(guān)鍵的交通節(jié)點(diǎn)，其照明系統(tǒng)的智能化控制對(duì)于提高行車(chē)安全和降低能耗具有至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的隧道照明系統(tǒng)通常采用固定的時(shí)空控制策略，不僅造成能源的浪費(fèi)，而且影響了駕駛者的視覺(jué)舒適度和行車(chē)安全性。

2、為此，現(xiàn)有技術(shù)中記載有考慮車(chē)速、車(chē)流量、亮度等因素來(lái)實(shí)現(xiàn)隧道照明智能控制，例如，對(duì)車(chē)速、車(chē)流量、亮度等數(shù)據(jù)進(jìn)行短時(shí)預(yù)測(cè)，再將預(yù)測(cè)得到的車(chē)速、車(chē)流量、亮度值輸入到預(yù)先構(gòu)建的亮度補(bǔ)償模型中，并基于亮度補(bǔ)償結(jié)果實(shí)現(xiàn)隧道亮度調(diào)節(jié)。但由于隧道內(nèi)的亮度需求受多種因素影響，而車(chē)速、車(chē)流量之類(lèi)的因素在短時(shí)內(nèi)的波動(dòng)較大，且隨機(jī)性較強(qiáng)，不易準(zhǔn)確采集，所以直接基于所采集的單一數(shù)據(jù)進(jìn)行短時(shí)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與可靠性較差，同時(shí)也會(huì)增大照明設(shè)備的響應(yīng)頻次；此外，現(xiàn)有的亮度補(bǔ)償模型一般是基于單一因素實(shí)現(xiàn)亮度補(bǔ)償，例如車(chē)流量增加時(shí)以正相關(guān)的方式調(diào)節(jié)隧道亮度，忽略了各種因素之間的關(guān)聯(lián)作用，無(wú)法細(xì)致地響應(yīng)實(shí)時(shí)變化的車(chē)流量和車(chē)速等多因素工況。

3、因此，如何研究設(shè)計(jì)一種能夠克服上述缺陷的隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)是我們目前急需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過(guò)考慮車(chē)流量和車(chē)速協(xié)調(diào)作用所構(gòu)建的亮度優(yōu)化函數(shù)實(shí)現(xiàn)照明亮度目標(biāo)值求解，可以從全局角度實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)變化的車(chē)流量和車(chē)速準(zhǔn)確性響應(yīng)，從而提高了亮度調(diào)節(jié)的可靠性與及時(shí)性。

2、本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過(guò)以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，提供了一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，包括以下步驟：

4、采集目標(biāo)隧道內(nèi)的多源狀態(tài)參數(shù)，多源狀態(tài)參數(shù)包括車(chē)流量、車(chē)速、環(huán)境光線(xiàn)強(qiáng)度和噪聲水平；

5、對(duì)多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，并采用卡爾曼濾波方法對(duì)預(yù)處理后的多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，得到車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)；

6、將車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)輸入到考慮時(shí)間條件和環(huán)境條件所訓(xùn)練得到的adl模型中，預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)車(chē)流量和預(yù)測(cè)車(chē)速；

7、將預(yù)測(cè)車(chē)流量和預(yù)測(cè)車(chē)速輸入至考慮車(chē)流量和車(chē)速協(xié)調(diào)作用所構(gòu)建的亮度優(yōu)化函數(shù)中，得到照明亮度目標(biāo)值；

8、根據(jù)照明亮度目標(biāo)值生成對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)pwm信號(hào)，并基于實(shí)時(shí)pwm信號(hào)實(shí)現(xiàn)亮度調(diào)節(jié)。

9、進(jìn)一步的，所述對(duì)多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理的過(guò)程具體為：

10、通過(guò)中值濾波、均值濾波和/或小波變換消除多源狀態(tài)參數(shù)中的隨機(jī)錯(cuò)誤和背景噪聲，得到第一參數(shù)；

11、通過(guò)z-score標(biāo)準(zhǔn)化或min-max標(biāo)準(zhǔn)化消除第一參數(shù)中不同量綱和量級(jí)的影響，得到第二參數(shù)；

12、通過(guò)插值法對(duì)第二參數(shù)中采樣時(shí)間的偏差進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，得到預(yù)處理后的多源狀態(tài)參數(shù)。

13、進(jìn)一步的，所述時(shí)間條件為將車(chē)流量劃分成包括早高峰、晚高峰、白天和黑夜多種車(chē)流量模式；所述環(huán)境條件為考慮天氣條件對(duì)車(chē)流量的影響和環(huán)境光線(xiàn)強(qiáng)度對(duì)照明需求的影響。

14、進(jìn)一步的，所述亮度優(yōu)化函數(shù)為以車(chē)速為主變量、車(chē)流量的增量為次變量進(jìn)行構(gòu)建的第一函數(shù)，表達(dá)式為：

15、；

16、其中，表示通過(guò)第一函數(shù)求解的在時(shí)刻的照明亮度目標(biāo)值；表示第一函數(shù)中的主變量函數(shù)；表示第一函數(shù)中的次變量函數(shù)；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)流量；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)速；表示第一基準(zhǔn)車(chē)流量；表示第一函數(shù)中的常值項(xiàng)；表示構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)的樣本集，以大小為的矩陣表示；表示樣本集中的樣本總數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)流量為變量的數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)速為變量的數(shù)量；表示車(chē)速為、車(chē)流量所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度；表示車(chē)速為、車(chē)流量為所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度。

17、進(jìn)一步的，所述亮度優(yōu)化函數(shù)為以車(chē)流量為主變量、車(chē)速的增量為次變量進(jìn)行構(gòu)建的第二函數(shù)，表達(dá)式為：

18、；

19、其中，表示通過(guò)第二函數(shù)求解的在時(shí)刻的照明亮度目標(biāo)值；表示第二函數(shù)中的次變量函數(shù)；表示第二函數(shù)中的主變量函數(shù)；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)流量；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)速；表示第一基準(zhǔn)車(chē)速；表示第二函數(shù)中的常值項(xiàng)；表示構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)的樣本集，以大小為的矩陣表示；表示樣本集中的樣本總數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)流量為變量的數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)速為變量的數(shù)量；表示車(chē)速為、車(chē)流量所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度；表示車(chē)速為、車(chē)流量為所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度。

20、進(jìn)一步的，所述亮度優(yōu)化函數(shù)為以車(chē)速和車(chē)流量為共同主導(dǎo)作用所構(gòu)建的第三函數(shù)，表達(dá)式為：

21、；

22、其中，表示通過(guò)第三函數(shù)求解的在時(shí)刻的照明亮度目標(biāo)值；表示以車(chē)速為主變量、車(chē)流量的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的主變量函數(shù)；表示以車(chē)速為主變量、車(chē)流量的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的次變量函數(shù)；表示以車(chē)流量為主變量、車(chē)速的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的次變量函數(shù)；表示以車(chē)流量為主變量、車(chē)速的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的主變量函數(shù)；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)流量；表示時(shí)刻的預(yù)測(cè)車(chē)速；表示第三基準(zhǔn)車(chē)速；表示第三基準(zhǔn)車(chē)流量；表示以車(chē)速為主變量、車(chē)流量的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的常值項(xiàng)；表示以車(chē)流量為主變量、車(chē)速的增量為次變量構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)的常值項(xiàng)；表示構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)的樣本集，以大小為的矩陣表示；表示樣本集中的樣本總數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)流量為變量的數(shù)量；表示樣本集中以車(chē)速為變量的數(shù)量；表示車(chē)速為、車(chē)流量所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度；表示車(chē)速為、車(chē)流量為所對(duì)應(yīng)樣本的照明亮度。

23、進(jìn)一步的，所述實(shí)時(shí)pwm信號(hào)的生成過(guò)程具體為：

24、建立一個(gè)基礎(chǔ)亮度和控制照明設(shè)備達(dá)到基礎(chǔ)亮度所需pwm信號(hào)的基礎(chǔ)占空比；

25、以照明亮度目標(biāo)值與基礎(chǔ)亮度之比確定調(diào)整系數(shù)；

26、以基礎(chǔ)占空比與調(diào)整系數(shù)之積確定實(shí)時(shí)pwm信號(hào)的占空比，生成對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)pwm信號(hào)。

27、第二方面，提供了一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)如第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，包括：

28、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集目標(biāo)隧道內(nèi)的多源狀態(tài)參數(shù)，多源狀態(tài)參數(shù)包括車(chē)流量、車(chē)速、環(huán)境光線(xiàn)強(qiáng)度和噪聲水平；

29、狀態(tài)估計(jì)模塊，用于對(duì)多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，并采用卡爾曼濾波方法對(duì)預(yù)處理后的多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，得到車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)；

30、狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊，用于將車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)輸入到考慮時(shí)間條件和環(huán)境條件所訓(xùn)練得到的adl模型中，預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)車(chē)流量和預(yù)測(cè)車(chē)速；

31、亮度求解模塊，用于將預(yù)測(cè)車(chē)流量和預(yù)測(cè)車(chē)速輸入至考慮車(chē)流量和車(chē)速協(xié)調(diào)作用所構(gòu)建的亮度優(yōu)化函數(shù)中，得到照明亮度目標(biāo)值；

32、調(diào)節(jié)優(yōu)化模塊，用于根據(jù)照明亮度目標(biāo)值生成對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)pwm信號(hào)，并基于實(shí)時(shí)pwm信號(hào)實(shí)現(xiàn)亮度調(diào)節(jié)。

33、第三方面，提供了一種計(jì)算機(jī)終端，包含存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法。

34、第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行可實(shí)現(xiàn)如第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法。

35、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

36、1、本發(fā)明提供的一種隧道亮度控制動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，采用卡爾曼濾波方法對(duì)預(yù)處理后的多源狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，可以準(zhǔn)確獲得能夠表征目標(biāo)隧道整體情況的車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)，再結(jié)合車(chē)輛運(yùn)行估計(jì)狀態(tài)和自回歸分布滯后模型（adl模型）進(jìn)行車(chē)流量和車(chē)速預(yù)測(cè)，既可以準(zhǔn)確分析單個(gè)數(shù)據(jù)的整體變化趨勢(shì)，也可以準(zhǔn)確表征出不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)特性；同時(shí)，再通過(guò)考慮車(chē)流量和車(chē)速協(xié)調(diào)作用所構(gòu)建的亮度優(yōu)化函數(shù)實(shí)現(xiàn)照明亮度目標(biāo)值求解，可以從全局角度實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)變化的車(chē)流量和車(chē)速準(zhǔn)確性響應(yīng)，從而提高了亮度調(diào)節(jié)的可靠性與及時(shí)性；

37、2、本發(fā)明在構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)，基于歷史樣本數(shù)據(jù)，先以一個(gè)因素為主變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析，再以另一個(gè)因素為次變量對(duì)主變量的誤差進(jìn)行非線(xiàn)性回歸分析，以此得到考慮車(chē)流量和車(chē)速協(xié)調(diào)作用的亮度優(yōu)化函數(shù)，能夠更為準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)不同變化工況下的亮度調(diào)節(jié)；

38、3、本發(fā)明在構(gòu)建亮度優(yōu)化函數(shù)時(shí)，對(duì)主變量的誤差進(jìn)行非線(xiàn)性回歸分析過(guò)程中，以使各個(gè)樣本數(shù)據(jù)與次變量所對(duì)應(yīng)樣本數(shù)據(jù)之間的亮度誤差之和最小為優(yōu)化目標(biāo)，求解出各個(gè)次變量函數(shù)中的次變量基準(zhǔn)，使得分析得到的次變量函數(shù)中的自變量取值范圍更小，利于獲得更為準(zhǔn)確、可靠的次變量函數(shù)；

39、4、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)照明系統(tǒng)的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)控制，顯著提升了系統(tǒng)響應(yīng)的靈活性和準(zhǔn)確性；能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)交通和環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，保持系統(tǒng)的先進(jìn)性和有效性；且通過(guò)維持合理的照明水平，保證了駕駛員的視線(xiàn)清晰，減少了視覺(jué)疲勞，有效降低了交通事故的風(fēng)險(xiǎn)。