本發(fā)明涉及交通信息智能化集成領(lǐng)域，具體涉及一種智能型路側(cè)交通空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于城市路側(cè)環(huán)境下交通污染監(jiān)測(cè)。

背景技術(shù)：

隨著人民生活水平的改善，出于健康的需求人們對(duì)于空氣質(zhì)量的要求越來(lái)越高。特別是對(duì)于出行人群的需求更為突出，例如知曉出行路線的真實(shí)空氣污染狀態(tài)，獲得更小范圍的準(zhǔn)確空氣污染預(yù)報(bào)等。

從研究的角度，由于缺乏長(zhǎng)期針對(duì)性的監(jiān)測(cè)，交通污染對(duì)出行人群的健康影響仍難以量化。目前，以建立空氣污染監(jiān)測(cè)站為主的監(jiān)測(cè)是最常見(jiàn)的空氣污染監(jiān)測(cè)方式?？諝馕廴颈O(jiān)測(cè)主要運(yùn)用重量法以及大氣飄塵濃度測(cè)定方法檢測(cè)顆粒物，利用Saltzman法測(cè)量二氧化氮，利用紫外光度法測(cè)定臭氧，利用分光光度法測(cè)定二氧化硫，利用紅外法測(cè)定一氧化碳等，通過(guò)以上測(cè)量可以得到較精確的污染物濃度或者數(shù)值。但是這些方法大都難以做到便攜式集成，而建設(shè)和維護(hù)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站成本高且不能移動(dòng)，不利于交通污染監(jiān)測(cè)。

目前還存在的以遙感為主的監(jiān)測(cè)方式，主要利用光學(xué)成像系統(tǒng)遠(yuǎn)距離探測(cè)大區(qū)域內(nèi)顆粒物的形成、轉(zhuǎn)移等情況。該方法屬于大范圍顆粒物監(jiān)測(cè)，受制于遙感設(shè)備的分辨率，不適合做小區(qū)域空氣污染以及不可見(jiàn)氣體污染的監(jiān)測(cè)。

便攜式空氣污染監(jiān)測(cè)儀器具備靈活易用的特點(diǎn)，然而傳統(tǒng)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀忽視了對(duì)實(shí)時(shí)交通流率，車型比例等交通參數(shù)的采集以及更深層次的交通狀態(tài)挖掘。此外進(jìn)行交通污染監(jiān)測(cè)往往要考慮溫濕度、風(fēng)向、風(fēng)力等氣象因素。因而，現(xiàn)有的空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在交通源空氣污染監(jiān)測(cè)過(guò)程中針對(duì)性不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是在傳統(tǒng)空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行交通信息智能化集成與融合，形成集空氣質(zhì)量綜合監(jiān)測(cè)、交通信息采集、信息發(fā)布等功能在內(nèi)的具有專業(yè)監(jiān)測(cè)能力的綜合性交通污染監(jiān)測(cè)儀系統(tǒng)。

本發(fā)明提供的智能型路側(cè)交通空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括服務(wù)器端、用戶端和設(shè)置在路側(cè)的設(shè)備終端。

所述的設(shè)備終端上設(shè)置太陽(yáng)能電池供電，設(shè)備終端中包括控制單元、交通參數(shù)采集子系統(tǒng)、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和遠(yuǎn)程管理子系統(tǒng)。所述的控制單元在設(shè)備終端與服務(wù)器端連接成功后，在每個(gè)時(shí)間周期內(nèi)采集各子系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)并上傳給服務(wù)器端，控制單元通過(guò)遠(yuǎn)程管理子系統(tǒng)與服務(wù)器端通信。交通參數(shù)采集子系統(tǒng)輸出交通流率、車型比例以及交通擁堵指數(shù)(車輛排隊(duì)長(zhǎng)度)給控制單元?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)輸出顆粒物的濃度值和有害氣體(NO₂、CO、SO₂、O₃)的濃度值給控制單元。氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)輸出風(fēng)速值、風(fēng)向值、溫度值和相對(duì)濕度值給控制單元。

服務(wù)器端上運(yùn)行實(shí)時(shí)管理監(jiān)測(cè)平臺(tái)，同步接收各設(shè)備終端發(fā)回的數(shù)據(jù)，在用戶端請(qǐng)求提供智慧出行路線時(shí)，基于實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)提供智慧出行路線。

所述的用戶端從服務(wù)器端獲取當(dāng)前道路的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及智慧出行路線。

所述的交通參數(shù)采集子系統(tǒng)包括交通監(jiān)控?cái)z像頭和DSP圖像處理器，對(duì)捕捉的交通視頻信號(hào)處理，進(jìn)行車輛識(shí)別，計(jì)算交通流率和車型比例值，并進(jìn)而對(duì)交叉口車輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送給控制單元。

所述的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)包含氣體模塊和顆粒物模塊，其中氣體模塊使用4個(gè)電化學(xué)傳感器，分別探測(cè)NO₂，CO，SO₂，O₃的濃度值，顆粒物模塊使用顆粒物傳感器，測(cè)量PM2.5和PM10的濃度值。

所述的氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)包括風(fēng)向風(fēng)速傳感器以及DHT22溫濕度傳感器。風(fēng)向風(fēng)速傳感器測(cè)量風(fēng)向值和風(fēng)速值，DHT22溫濕度傳感器測(cè)量溫度值和相對(duì)濕度值。

所述的設(shè)備終端，布置于城市道路的各個(gè)交叉口。

所述的服務(wù)器端，對(duì)各設(shè)備終端發(fā)送來(lái)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，運(yùn)用馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)下一時(shí)刻各設(shè)備終端所在位置節(jié)點(diǎn)的空氣質(zhì)量。

所述的服務(wù)器端提供智慧出行路線的方法是：在各交叉口布置設(shè)備終端后，每個(gè)設(shè)備終端作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)。首先預(yù)測(cè)各節(jié)點(diǎn)在下一時(shí)刻的空氣質(zhì)量，并確定各節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值其中M為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，g_i為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)處的空氣質(zhì)量狀態(tài)值。然后，將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值作為最短路徑算法的輸入，根據(jù)用戶的當(dāng)前位置和目標(biāo)位置，計(jì)算出一條或多條空氣污染最小的出行路線。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與積極效果在于：

(1)本發(fā)明系統(tǒng)在考慮空氣污染監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上增加了氣象參數(shù)的輔助監(jiān)測(cè)，并同時(shí)采集交通數(shù)據(jù)，在監(jiān)測(cè)方式上與傳統(tǒng)空氣監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比，對(duì)交通污染的監(jiān)測(cè)更具針對(duì)性，可規(guī)劃出基于空氣污染狀態(tài)數(shù)據(jù)的最優(yōu)出行路線。

(2)通過(guò)搭建從設(shè)備終端到遠(yuǎn)程管理的各個(gè)子系統(tǒng)，形成了從數(shù)據(jù)采集至信息發(fā)布的一體化架構(gòu)，并在各個(gè)子系統(tǒng)一系列采集功能的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了基于交通污染狀態(tài)的用戶出行推薦功能，與傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比，交通信息智能化的水平有所提高。

(3)將交通流量統(tǒng)計(jì)、車型比例識(shí)別、空氣污染水平計(jì)算一系列數(shù)據(jù)層處理方法寫入嵌入式終端，使得終端可以直接輸出更為抽象的信息，提高了交通信息的集成化水平。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的智能型路側(cè)交通空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的設(shè)備終端的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為多重交通波演化軌跡示意圖；

圖4為需要采用最短路徑規(guī)劃空氣污染最小的出行路線的一個(gè)示例圖；

圖5為本發(fā)明的設(shè)備終端的控制箱內(nèi)部的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本發(fā)明的設(shè)備終端的一個(gè)實(shí)物示例圖；

圖7為本發(fā)明的設(shè)備終端的固定安裝在路側(cè)的一個(gè)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明是一種綜合式智能型在線交通空氣污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如圖1所示，整體包括設(shè)備終端1、服務(wù)器端2及用戶端3。

設(shè)備終端1搭配太陽(yáng)能電池系統(tǒng)作為戶外供電方式，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期運(yùn)行。設(shè)備終端1主要包括有控制單元11、交通參數(shù)采集子系統(tǒng)12、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)13、氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)14和遠(yuǎn)程管理子系統(tǒng)15，如圖2所示?？刂茊卧?1開(kāi)機(jī)后進(jìn)行設(shè)備初始化，初始化正常則通過(guò)遠(yuǎn)程管理子系統(tǒng)15向服務(wù)器端發(fā)送連接請(qǐng)求指令，服務(wù)器端2接收到連接請(qǐng)求指令后向設(shè)備終端1發(fā)送一組數(shù)字代表連接成功。此后，設(shè)備終端1在每個(gè)時(shí)間周期內(nèi)，例如45秒，發(fā)送一次數(shù)據(jù)至服務(wù)器。如果初始化失敗，控制單元11將向服務(wù)器端2發(fā)送一組錯(cuò)誤代碼?？刂茊卧?1在初始化完成后，首先向服務(wù)器端2依次發(fā)送的數(shù)據(jù)包括有交通流率值、車型比例值、風(fēng)向值、風(fēng)速值、溫度值、相對(duì)濕度值、顆粒物的濃度值以及有害氣體的濃度值。顆粒物包括PM2.5和PM10，有害氣體是指NO₂、CO、SO₂和O₃。

本發(fā)明實(shí)施例中，控制單元11選用ARM架構(gòu)的STM32F107芯片結(jié)合DSP信號(hào)處理器DM642組成。交通參數(shù)采集子系統(tǒng)12使用微型的交通監(jiān)控?cái)z像頭，并集成DSP圖像處理器實(shí)現(xiàn)。

交通參數(shù)采集子系統(tǒng)12通過(guò)微型的交通監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行視頻信號(hào)捕捉，使用DSP圖像處理器對(duì)車輛進(jìn)行識(shí)別，計(jì)算交通流率和車型比例值，并對(duì)交叉口車輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。

交通參數(shù)采集子系統(tǒng)12采用嵌入式車輛識(shí)別算法，運(yùn)用高斯背景建模獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。設(shè)一幀圖像中點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)處的灰度值為該點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)處的灰度值的均值為u_n(x,y)，標(biāo)準(zhǔn)差為σ_n(x,y)，則當(dāng)滿足時(shí)，該像素點(diǎn)(x,y)被認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)，其中，k為經(jīng)驗(yàn)值。在圖像指定位置設(shè)置R*U塊虛擬檢測(cè)區(qū)，使用塊匹配算法作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法檢測(cè)虛擬檢測(cè)區(qū)中心點(diǎn)速度，以此判斷出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，R、U均為正整數(shù)。確定MSE匹配準(zhǔn)則如下：

其中，MSE為求最小均方誤差，設(shè)某運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)在當(dāng)前幀的坐標(biāo)為(m,n)，在上一幀的坐標(biāo)為(m+p,n+q)，p,q分別表示相對(duì)點(diǎn)(m,n)在橫縱坐標(biāo)軸上的位移，f_k(m,n)為當(dāng)前幀在點(diǎn)(m,n)處像素的灰度值，f_k-1(m+p,n+q)為上一幀在點(diǎn)(m+p,n+q)處像素的灰度值。

通過(guò)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和速度計(jì)算交通流率和車型比例值，并通過(guò)交通波理論來(lái)對(duì)交叉口車輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。下面結(jié)合圖3說(shuō)明本發(fā)明排隊(duì)長(zhǎng)度預(yù)測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)。

交通波中，設(shè)變化前的流率、密度和速度分別為q₁,k₁,u₁，變化后的流率、密度和速度分別為q₂,k₂,u₂，則交通流傳播速度

首先，假設(shè)交通波全部消散，在接下來(lái)的紅燈期間，車輛被迫在停車線前停止。因此到達(dá)車輛和停止車輛形成了兩組流率不同的車隊(duì)。這兩組狀態(tài)不同的車隊(duì)在相交處就形成了排隊(duì)波，排隊(duì)波傳播速度v₁可表達(dá)為下式：

其中，0和k_j代表堵塞流率和密度；和為第n個(gè)周期的平均到達(dá)流率和密度；圖3中和分別代表第n個(gè)周期有效綠燈的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間。

排隊(duì)波以v₁持續(xù)向上游傳播，當(dāng)該方向的紅燈結(jié)束、綠燈開(kāi)始時(shí)排隊(duì)車輛開(kāi)始以飽和通行流率消散，假設(shè)下游沒(méi)有堵塞，同時(shí)形成消散波以速度v₂沿停車線向上游延伸。

式中，q_m和k_m為飽和通行車輛的流率和密度。

消散波的v₂通常高于速度v₁，所以兩波會(huì)在相遇，此時(shí)達(dá)到最大排隊(duì)長(zhǎng)度。兩波一旦相遇，會(huì)形成第三個(gè)波向停車線以速度v₃傳播。

在當(dāng)前信號(hào)周期結(jié)束、下個(gè)周期紅燈開(kāi)始時(shí)，如果隊(duì)列仍不能完全消散，將會(huì)形成滯留隊(duì)列并形成第4個(gè)交通波沿著停車線以速度v₄向上游移動(dòng)。

第4個(gè)交通波描述的是排隊(duì)的壓縮過(guò)程。v₃和v₄的移動(dòng)方向相反，因此會(huì)在時(shí)刻相遇，此時(shí)為最小排隊(duì)長(zhǎng)度，即滯留隊(duì)列長(zhǎng)度。兩波相遇時(shí)將形成下一周期中的排隊(duì)波，向上游移動(dòng)的波速v₅與v₁相似，如此往復(fù)循環(huán)。

其中，和分別代表第n+1個(gè)周期的平均到達(dá)流率和密度。

排隊(duì)長(zhǎng)度的變化具有很強(qiáng)的周期規(guī)律性，所以根據(jù)圖像數(shù)據(jù)識(shí)別出點(diǎn)A、點(diǎn)B和點(diǎn)C，那么即使沒(méi)有整個(gè)到達(dá)車輛的流量信息，整個(gè)周期內(nèi)的排隊(duì)和消散過(guò)程也可以推出，從而得到最大排隊(duì)長(zhǎng)度(點(diǎn)H)和滯留排隊(duì)長(zhǎng)度(點(diǎn)D)。

轉(zhuǎn)折點(diǎn)A、B、C通過(guò)邏輯判斷得到對(duì)應(yīng)具體時(shí)間T_A，T_B，T_C，如下過(guò)程：

A點(diǎn)可用于判斷排隊(duì)車輛是否越過(guò)排隊(duì)檢測(cè)器。T_A時(shí)刻之后，攝像頭設(shè)置虛擬檢測(cè)區(qū)會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)被車輛占用，設(shè)置當(dāng)時(shí)間之后，如果檢測(cè)區(qū)占用時(shí)間大于3秒，表示點(diǎn)A存在。

B點(diǎn)表示消散波向后傳播到達(dá)排隊(duì)檢測(cè)器的時(shí)刻，綠燈開(kāi)始后到T_B時(shí)刻之前交通流率為0，檢測(cè)區(qū)占用時(shí)間大于3秒，T_B時(shí)刻之后檢測(cè)區(qū)占用時(shí)間小于3秒。

C點(diǎn)表明T_C時(shí)刻隊(duì)列中末端車輛通過(guò)檢測(cè)區(qū)。T_C時(shí)刻之前，交通狀態(tài)為飽和狀態(tài)(q_m，k_m)，T_C時(shí)刻之后向到達(dá)流狀態(tài)過(guò)渡。通過(guò)設(shè)置車間時(shí)距ΔT和車間時(shí)距的方差Dt來(lái)判斷C點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)刻。ΔT常設(shè)為2.5秒，Dt為經(jīng)驗(yàn)閾值。當(dāng)車間時(shí)距變大超過(guò)且連續(xù)三次超過(guò)時(shí)間間隔ΔT時(shí)，此時(shí)如果車頭時(shí)距的方差Dt也明顯增大，則判斷C點(diǎn)存在。

要計(jì)算最大排隊(duì)長(zhǎng)度、滯留隊(duì)列長(zhǎng)度，首先應(yīng)先計(jì)算v₂和v₃；由飽和流率q_m，飽和密度k_m，堵塞密度k_j已知，v₂可由交通波計(jì)算公式得出；v₃可以通過(guò)得到，而未知，所以先通過(guò)下式計(jì)算出平均速度u_s、平均流率q及交通密度K。

其中，u_i為車速，L_e為有效車長(zhǎng)，是車長(zhǎng)和檢測(cè)區(qū)長(zhǎng)度總和；t_o,i和t_g,j分別為車輛經(jīng)過(guò)虛擬檢測(cè)區(qū)的占用時(shí)間和間隔時(shí)間；此處N為車輛總數(shù)。此處使用不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)計(jì)算得到的交通狀態(tài)是不同的，使用發(fā)生在T_B和T_C之間的數(shù)據(jù)計(jì)算可以實(shí)時(shí)更新常數(shù)q_m，k_m；使用T_C時(shí)刻之后(之前)的數(shù)據(jù)計(jì)算得到和進(jìn)而得到v₃。

計(jì)算出v₂和v₃后，任何周期n內(nèi)的最大排隊(duì)長(zhǎng)度和達(dá)到最大排隊(duì)長(zhǎng)度時(shí)刻

其中，L_d表示設(shè)置的虛擬檢測(cè)區(qū)的中心點(diǎn)到停車線的距離。

同樣，滯留隊(duì)列長(zhǎng)度和相應(yīng)時(shí)刻可以用下式計(jì)算得到：

其中，v₄為交通波的速度，與v₂波速的數(shù)值相同。

空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)13包含氣體檢測(cè)單元和顆粒物檢測(cè)器。氣體檢測(cè)單元中使用電化學(xué)傳感器配置可調(diào)速空氣采樣泵和PEFE(聚四氟乙烯)過(guò)濾裝置，氣體經(jīng)過(guò)物理過(guò)濾后以某流速流經(jīng)傳感器檢測(cè)區(qū)域。氣體檢測(cè)單元將濃度信號(hào)轉(zhuǎn)化為電壓信號(hào)，經(jīng)由24位高精度AD采集模塊采集到差分電壓值，通過(guò)公式C₁₃＝(A₁₃+Z₂-Z₁)/S_e計(jì)算得到濃度值；其中，C₁₃為濃度值，A₁₃為測(cè)量的差分電壓值，Z₂為工作電極偏移電壓，Z₁為輔助電極偏移電壓，S_e為靈敏度。氣體檢測(cè)單元共使用4個(gè)電化學(xué)傳感器，分別為探測(cè)NO₂，CO，SO₂，O₃的濃度值。每個(gè)傳感器需要單獨(dú)校準(zhǔn)，獲得其中Z₁、Z₂和S_e的值。顆粒物信息采集則使用激光散射原理的顆粒物傳感器。顆粒物檢測(cè)器通過(guò)對(duì)輸出PWM信號(hào)頻率和脈寬進(jìn)行標(biāo)定，獲取PM2.5、PM10兩種參數(shù)的濃度數(shù)值并多次累計(jì)求取平均值。最后空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)13將NO₂、CO、SO₂、O₃、PM2.5和PM10六種參數(shù)的濃度值發(fā)送給控制單元11。

氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)14包括物理風(fēng)向風(fēng)速傳感器以及DHT22溫濕度傳感器等模塊。物理風(fēng)向風(fēng)速傳感器中，將采集的原始AD值轉(zhuǎn)換為標(biāo)定后的角度值作為風(fēng)向值，風(fēng)向值為0到360度，將脈沖頻率標(biāo)定為風(fēng)速值，單位為米/秒。DHT22測(cè)量溫度值(攝氏度)和相對(duì)濕度值。氣象監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)14通過(guò)控制單元11向服務(wù)器端12上傳風(fēng)速值、風(fēng)向值、溫度值和相對(duì)濕度值。

遠(yuǎn)程管理子系統(tǒng)15包括GPS模塊和GPRS模塊。GPS模塊負(fù)責(zé)授時(shí)、定位以解決多臺(tái)設(shè)備在數(shù)據(jù)上傳中的同步問(wèn)題。GPRS模塊在控制單元11的控制下實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，即服務(wù)器端12。GPS模塊和GPRS模塊分別與控制單元11連接。GPS模塊與控制單元11之間使用4800波特率的串行通信。GPRS模塊與控制單元11串行通信。

服務(wù)器端2上搭建有實(shí)時(shí)管理監(jiān)測(cè)平臺(tái)，同時(shí)接收多個(gè)設(shè)備終端1發(fā)回的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建智慧出行推薦系統(tǒng)。服務(wù)器端2可將部分?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)站形式對(duì)外發(fā)布。用戶端3通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從服務(wù)器端2獲取所發(fā)布的當(dāng)前道路的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及智慧出行路線。服務(wù)器端2在用戶端3要求獲取智慧出現(xiàn)路線時(shí)，基于實(shí)時(shí)獲取的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)下一時(shí)刻各路口的空氣質(zhì)量狀況，然后計(jì)算出一條或多條智慧出行路線。

智慧出行路線的獲取方法是：

首先，確定各節(jié)點(diǎn)(交叉口)的歷史及實(shí)時(shí)路側(cè)空氣污染狀態(tài)，運(yùn)用馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)下一時(shí)刻各個(gè)節(jié)點(diǎn)的空氣質(zhì)量狀況。以其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)為例說(shuō)明。空氣污染狀態(tài)Q可劃分為r個(gè)子狀態(tài){q₁，q₂，q₃,…q_r}，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出從一個(gè)時(shí)刻到下一時(shí)刻各個(gè)狀態(tài)間互相轉(zhuǎn)移的概率矩陣P，表示為：

依據(jù)以上概率矩陣得到預(yù)測(cè)值。其中P₁₁表示狀態(tài)q₁下一時(shí)刻轉(zhuǎn)移到q₁的概率；P₁₂表示狀態(tài)q₁下一時(shí)刻轉(zhuǎn)移到q₂的概率，以此類推。

其次，計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值w_i為：

其中，M為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，g_i為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)處的空氣質(zhì)量狀態(tài)值，根據(jù)設(shè)備終端上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到。

然后，根據(jù)用戶當(dāng)前位置和目標(biāo)位置，利用最短路徑算法來(lái)計(jì)算出一條或多條空氣污染最小的出行路線，即智慧出行路線。最短路徑算法例如可以使用Dijkstra算法。計(jì)算智慧出行路線的一個(gè)過(guò)程如下：

步驟1)設(shè)V表示全部節(jié)點(diǎn)集合，設(shè)S表示已選擇節(jié)點(diǎn)，T＝V-S為剩余節(jié)點(diǎn)集合，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值為w_i。將V中節(jié)點(diǎn)用無(wú)向圖來(lái)表示，當(dāng)節(jié)點(diǎn)相鄰時(shí)，二者之間有連接邊，連接邊上的值為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和。計(jì)算起始節(jié)點(diǎn)到T中各節(jié)點(diǎn)的距離值，距離值為路徑上各節(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和，與實(shí)際地理距離無(wú)關(guān)，若兩節(jié)點(diǎn)不相鄰，則設(shè)置兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離值為∞，初始S中僅包含出發(fā)節(jié)點(diǎn)。

步驟2)從T中選取一個(gè)與S的中間節(jié)點(diǎn)相鄰且權(quán)值最小的節(jié)點(diǎn)W，加入到S中。第一次搜索，將出發(fā)節(jié)點(diǎn)作為中間節(jié)點(diǎn)。

步驟3)更新出發(fā)節(jié)點(diǎn)經(jīng)中間節(jié)點(diǎn)到T中各節(jié)點(diǎn)的距離值，若出發(fā)節(jié)點(diǎn)到T中某個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值減小，則修改和保留出發(fā)節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)的路徑和權(quán)值。

步驟4)將W作為中間節(jié)點(diǎn)，繼續(xù)重復(fù)上述步驟2和3，直到到達(dá)目標(biāo)位置，獲得出發(fā)節(jié)點(diǎn)到所有節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑，最終可根據(jù)實(shí)際出行輸出需要的空氣污染最小的出行路線。

以圖4所示圖來(lái)說(shuō)明上述計(jì)算過(guò)程。假設(shè)出行者從A點(diǎn)出行至D點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)A、B、C、D對(duì)應(yīng)權(quán)值分別為2,3,1,5。

距離值A(chǔ)B＝A+B＝5，AC＝A+C＝3，AD＝∞,BC＝B+C＝4,BD＝B+D＝8,CD＝C+D＝6。

最優(yōu)路徑的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下表所示：

通過(guò)上面過(guò)程，查找到節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)B,C,D的最優(yōu)路徑。則當(dāng)用戶請(qǐng)求到節(jié)點(diǎn)D時(shí)，發(fā)送對(duì)應(yīng)的最優(yōu)路徑給用戶。

控制箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖5所示，圖中給出了各組成部件的尺寸，單位是mm。①～⑦分別是控制盒，顆粒物檢測(cè)器，氣體檢測(cè)單元，電源適配器，內(nèi)置電池，空氣泵和太陽(yáng)能電池板接口。其中STM32控制單元和DSP圖像處理器在控制盒內(nèi)部，同時(shí)顆粒物檢測(cè)器也安裝于控制盒。顆粒物檢測(cè)器與氣體檢測(cè)單元均通過(guò)氣泵與外界進(jìn)行空氣流通，其中氣體檢測(cè)單元與氣泵的連接之間需要加裝有PEFE過(guò)濾器。GPS和GPRS模塊的天線位于控制盒外部的側(cè)壁。同時(shí)控制箱內(nèi)部有溫濕度檢測(cè)器，當(dāng)機(jī)箱內(nèi)溫濕度高于設(shè)定閾值時(shí)，設(shè)備將進(jìn)入休眠狀態(tài)。圖6為整機(jī)實(shí)拍，控制箱外側(cè)還包括風(fēng)向、風(fēng)速傳感器以及攝像頭。圖7為固定安裝在路側(cè)的一個(gè)設(shè)備終端的示例圖。