[0035] 下面将结合附图对本发明作进一步的说明，但是本发明的保护范围不限于此。
[0036] 如图1所示，本发明一种基于车联网的高速公路团雾精确警示、诱导系统，包括车载设备、云端车联网服务中心和高速公路信息管理中心；车载设备包括依次相连的信息采集装置、信息处理装置和信息发布装置，信息采集装置包括GPS/北斗双模定位终端1、网联车的车载双目摄像头2、置于车外的相对湿度传感器3，信息处理装置包括数据判断模块4、第一5G通信模块5，信息发布装置为人机交互终端6；云端车联网服务中心包括第二5G通信模块7、能见度数据库8、测定模块9、信息发布模块10；高速公路信息管理中心包括第三5G通信模块11、控制中心12、气象监测站数据库13、可变限速牌14、可变信息板15、路侧诱导灯16、广播17。
[0037] 其中各模块功能描述如下：
[0038] GPS/北斗双模定位终端1：用于对行驶过程中的汽车进行定位，获取团雾发生时间t和地点定位数据C，利用双模定位终端可以实现在发现团雾时比单模定位终端更快、更精准地上报团雾发生地点；网联车车载双目摄像头2：用于采集记录前方道路路况；车外相对湿度传感器3：用于采集车外环境的相对湿度h；数据判断模块4：采用专门用于满足汽车应用的8位Flash微控制器STM8A，可以通过CAN总线和LIN总线与网联车车载双目摄像头2、车外相对湿度传感器3实现通信，通过USB与第一5G通信模块5实现通信。数据判断模块4每隔10秒计算并记录网联车车载双目摄像头2采集到的实时前方路段相邻车道线区域(即感兴趣区域)图像的平均灰度值，且将其进行线性拟合，若平均灰度值呈线性提高20％以上，则计算此时的图像能见度Ft，若Ft小于700m且h在85％～95％之间，则车载设备将检测到的t、C、Ft、h数据通过第一5G通信模块5上传至云端车联网服务中心。图像能见度Ft算法如Step1～Step4所示：
[0039] Step1：网联车车载双目摄像头2扫描拍摄到的前方道路图片，数据判断模块4在感兴趣区域提取左右视图突变点，并且结合像素点的个数计算出左右视图的像素突变点的个数，结合网联车车载双目摄像头2的相关相机参数(包括光轴间距离L、单位像素尺寸Xp、像素突变点个数D、双目摄像头焦距f)求出双目摄像头场景深度
[0040] Step2：设Ω(p)是以像素点p为中心的局部图像，minc∈{r,g,b}是对局部图像中的单c个像素最小化，miny∈Ω(p)是对p邻域范围内像素最小化，J (y)局部中一个颜色通道，求取前方道路图像的暗通道像素值Jdark(p)＝miny∈Ω(p)(minc∈{r,g,b}Jc(y))；其中c为包含红(r)、绿(g)、蓝(b)三原色分量的灰度值矩阵；
[0041] Step3：定义I为目标物场景强度，Ic为rgb颜色空间中目标物场景强度，Ω是自动确定的天空区域，利用可信区间内的亮度最大点的亮度值构建与输入图像大小和维度相同的矩阵,求取大气光值 其中 是使I(α，β)＝max(α，β)∈Ω(I(α，β))成立的点(α,β)；
[0042] Step4：令ω为恢复图像保真度的系数，根据实验得其取值为0.95，求取透射率将制定目标区域的透射率取均值，得到目标物的透射率结合网联车车载双目摄像头2的场景深度d，可以得到大气消光系数 继而求
取图像能见度
[0043] 第一5G通信模块5：用于将车载设备所采集到的t、C、Ft、h传输到云端车联网服务中心，并接收来自第二5G通信模块7传输过来的对网联车的警示信息，包括能见度、限定车速、前方路况、前方车流量和就近的服务区。
[0044] 人机交互终端6：即车机导航装置，控制板主芯片为Freescale的iMAX系列的基于ARM CortexTM-A9架构的高扩展性四核处理器。该装置提供UART接口用于和第一5G通信模块5实现通信，用于将第一5G通信模块5传输过来的对网联车的警示信息通过文字显示和语音提示等方式推送给驾驶员。
[0045] 第二5G通信模块7：用于接收车载设备通过第一5G通信模块5传输过来的t、C、Ft、h以及气象监测站数据库13通过第三5G通信模块11传输过来的该公路历史发生团雾路段信息、最近监测站点的风速Gw、气温与露点温度差ΔT，并将信息发布模块10发布的团雾警示信息传送给车载设备和高速公路信息管理中心。
[0046] 能见度数据库8：自主搭建的数据库，用于存储车载设备检测到的Ft，且从气象监测站数据库13调取距离网联车最近的气象监测站点的能见度数据F1、距离网联车次之的气象监测站点的能见度数据F2，并将F1、F2对应的时间数据、定位数据打上关联性标签。
[0047] 测定模块9：选用ST公司的STM32F207微控制器作为系统的主控制器，STM32F207内嵌ARM32位CortexM3CPU，能够实现高达150DMIPS/1.25DMIPS/MHz性能，拥有2个UART接口实现与第二5G通信模块7、信息发布模块10的通信功能。测定模块9将导入该模块的网联车检测到的C、Ft、h数据和能见度数据库8距离网联车最近的气象监测站点的能见度数据F1、距离网联车次之的气象监测站点的能见度数据F2、该公路历史发生团雾路段信息以及Gw、ΔT数据，为防止车载设备因环境因素或设备因素引起误判，以及降低云端车联网服务中心误报率，采取3组能见度数据利用加权平均算法取综合能见度数据，并结合模糊综合评价法核验该地点是否真实发生团雾，算法描述如Step1～Step4所示：
[0048] Step1：设S为网联车行驶路段上的相邻两个气象监测站点之间的路程，St为网联车行驶路段上与最近的气象监测站点之间的路程，利用综合能见度加权平均算法得到Ft所占比重 其中σ是调整参数，可通过对能见度数据库8中的数据利用机器学习算法不断优化调整参数值，F1所占比重 F2
所占比重 综合能见度
[0049] Step2：如图2所示，定义un为评价因素，当n＝1时，即u1为车载设备采集信息评价因素(包括综合能见度u11、车外相对湿度u12)，当n＝2时，即u2为气象监测站信息评价因素(包括风速u21、气温与露点温度差u22、是否为常发地点u23)；定义每个因素中有m个指标，搭建输入因素集U＝{u1,u2}。定义vj为评价等级，当j＝1时，v1为未出现团雾，当j＝2时，即v2为疑似出现团雾，当j＝3时，即v3为出现团雾，建立评语集V＝{v1,v2,v3}。定义μj为第j个评价等级的隶属度、xi为各个指标i的实测值，kj为各个评价等级的评价标准，对于定性指标(网联车检测到的C是否为该高速公路历史发生团雾路段)，需要对其量化模糊隶属度，采用统计出该路段在往年气象数据中每个评语等级被评价次数与评价专家数的比例。对于定量指标(Ft、h、Gw、ΔT)，根据评价标准和实测数据，通过隶属度函数公式计算其量化模糊隶属度，具体隶属度函数公式如下：
[0050]
[0051] Step3：构造隶属度矩阵 设Ei为第i个指标的信息反熵值(其中 )，wi为第i个评价等级的权重 则得准
则层权重W＝(w1,w2)，各指标层的权重Wi＝(w1,w2,...,wm)，准则层评价向量Bn＝Wnμn，准则层评价矩阵RB＝(B1,B2,B3)T；
[0052] Step4：建立目标层评价向量RA＝WRB＝(μ1,μ2,μ3)T，在输出向量(μ1,μ2,μ3)T中，利用选取最大值max(μ1,μ2,μ3)对评价结果进行处理。若最大值为μ1即对应评语v1，系统将继续监测；若最大值为μ2即对应评语v2，系统将继续监测；最大值为μ3即对应评语集v3，系统将通过第二5G通信模块7向高速公路信息管理中心上传t、C数据。
[0053] 信息发布模块10：通过第二5G通信模块7向高速公路信息管理中心申请对团雾发生路段信息(包括限定车速、前方路况以及就近的服务区等)的调取，并向人机交互终端6发布团雾警示信息。
[0054] 第三5G通信模块11：用于接收云端车联网服务中心对团雾发生路段的信息的调取申请和发布的团雾警示信息，并将团雾警示信息传送到控制中心12。
[0055] 控制中心12：选用主控计算机实现与第三5G通信模块11通信、控制高速公路原有路侧装置，并由主管人员审批团雾发生路段信息的调取申请；接收到的团雾发生路段的信息调取申请后，向云端车联网中心发送该路段的信息，并且对团雾发生路段上的可变限速牌14、可变信息板15、路侧诱导灯16和广播17进行控制，从而对上述路段中行驶的所有车主发出警示与诱导信息。
[0056] 气象监测站数据库13：选用原有气象监测站数据库，是储存该高速路段所有气象监测仪检测到的气象数据(包括该高速公路历史发生团雾路段信息、Ft、h、ΔT与Gw)的数据库。
[0057] 可变限速牌14：为高速公路原有路侧装置，用于发布通行车辆临时限速类警示信息，诱导车辆安全通行。
[0058] 可变信息板15：为高速公路原有路侧装置，用于发布前方路况与能见度等警示信息，诱导车辆安全通行。
[0059] 路侧诱导灯16：为高速公路原有路侧装置，用于雾天车道线提示，诱导车辆安全通行。
[0060] 广播17：为高速公路原有路侧装置，用于发布前方路况、能见度、限速等警示信息，诱导车辆安全通行。
[0061] 如图3所示，本发明一种基于车联网的高速公路团雾精确警示与诱导系统的流程图，包括步骤：
[0062] 步骤1)：汽车在高速公路行驶时通过网联车车载双目摄像头2实时采集道路路况信息，车外相对湿度传感器3实时采集车外相对湿度数据；
[0063] 步骤2)：数据判断模块4每隔10秒计算并记录网联车车载双目摄像头2采集到的实时前方路段相邻车道线区域(即感兴趣区域)图像平均灰度值，且将其进行线性拟合，若平均灰度值呈线性提高20％以上，则进入步骤3)，若平均灰度值非线性变化或变化不明显则返回步骤1)；
[0064] 步骤3)：数据判断模块4判断图像能见度是否低于700m且相对湿度在85％～95％之间，若是则进入步骤4)，否则返回步骤1)；
[0065] 步骤4)：将采集到的团雾发生时间t与地点定位数据C、能见度Ft、车外相对湿度h数据通过车载设备的第一5G通信模块5上传到云端车联网服务中心；
[0066] 步骤5)：能见度数据库8调取存储网联车的图像能见度Ft、气象监测站数据库13距离网联车最近的气象监测站点的能见度数据F1、距离网联车次之的气象监测站点的能见度数据F2；
[0067] 步骤6)：测定模块9核验团雾发生路段，若结果为出现团雾则进入步骤7)，若结果为未出现团雾或疑似出现团雾则返回步骤1)；
[0068] 步骤7)：信息发布模块10向高速公路信息管理中心发出团雾发生路段的信息调取申请；
[0069] 步骤8)：控制中心12通过第三5G通信模块11向信息发布模块10发布团雾发生路段的信息；
[0070] 步骤9)：信息发布模块10通过第二5G通信模块7向第一5G通信模块5发布网联车团雾警示与诱导信息，并在人机交互终端6上完成与网联车驾驶员的信息交互；
[0071] 步骤10)：控制中心12对团雾发生路段的可变限速牌14、可变信息板15、路侧诱导灯16、广播17进行控制，向非网联车车主发布团雾警示与诱导信息。
[0072] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
