[发明专利]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

说明书

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。

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：