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团雾，作为一种局部性、突发性的低能见度气象现象，其形成机制复杂，与地形特征、水汽条件、昼夜温差及风速等多种因素紧密相关。在现代社会，高速公路作为国家交通网络的重要组成部分，承担着日益增长的交通运输任务。然而，在高速公路等交通要道上，团雾的发生往往伴随着极低的能见度和快速变化的特点，这对交通安全构成了严重威胁。团雾的形成与多种自然因素有关，如地形、温度、湿度和风速等，这些条件的复杂交互使得团雾的预测和监测难度加大。而高速公路跨越不同的地理和气候区域，特别是在地形多变的山区或水域附近，更容易出现团雾现象。这些区域的高速公路路段，由于团雾的突然出现和迅速变化，能见度极低，极大地增加了交通事故的风险，严重时甚至可能导致连锁碰撞事件，造成重大人员伤亡和财产损失。

目前，针对高速公路团雾的预警和管理系统尚不完善。虽然采用了一些如气象站预测、卫星遥感和传统的能见度监测设备等方法，但仍存在响应时间长、精确度低、实时性差等问题。这些问题导致在团雾形成初期，相关信息无法及时传达给驾驶员和交通管理中心，使得驾驶员难以采取有效的预防措施，交通管理部门也未能及时启动应急响应机制。当前，团雾的预测主要依赖于气象站的数据和卫星遥感技术。这些传统方法虽然能够提供一定的预警信息，但存在明显的局限性。气象站数据的覆盖范围广而不精准，难以准确反映特定路段的团雾情况；而卫星遥感技术虽能提供大范围的监测数据，但更新频率低，无法满足实时监测的需求。此外，传统的能见度监测设备如透射式能见度仪在团雾发生时可能无法及时响应，导致预警信息的延迟发布，从而降低了预警系统的实用性和有效性。

1、项目系统组成

（1）团雾检测子系统

1）传感器网络: 在高速公路团雾易发路段或区域部署能检测到相对湿度、温度露点差、风速、风向、气压、气温等气象因子的传感器网络。选用的传感器能够承受恶劣天气，并保证数据的准确性和稳定性。

2）图像采集单元：在高速公路团雾易发路段或区域部署包括但不限于图像采集设备， 结合人工智能计算机视觉感知技术，通过分析图像和视频中的图像特征和视频时空特征，探索团雾路面监控方案。

（2）数据处理与分析子系统

1）数据处理单元: 根据收集到的气象传感器网络和图像采集单元的数据，利用机器学习、深度学习等先进技术，建立团雾特征模型，提高团雾检测的准确性和鲁棒性。

2）数据传输网络: 建立稳定的数据传输网络，将采集的数据实时发送至中心服务器，并且考虑冗余设计以应对恶劣天气下通信中断的风险。

3）中心服务器: 搭载团雾识别算法，对数据进行分析处理。

4）团雾识别算法: 结合机器学习技术，通过训练大量历史数据来识别团雾的特征，提高团雾检测的准确性和速度。并且结合持续学习算法如TTA（Test Time Augmentation）等定期更新该算法，以适应不断变化的气象条件和提高团雾识别的准确性。

5）多源异构数据时空特征融合：为了能够细粒度区分团雾，通过不同空间传感器和图像采集信息以及不同时间特征，构建结构图神经网络的时空融合模型，提升团雾识别准确性。

（3） 预警与通知子系统

1）预警信息生成: 根据中心服务器分析结果，自动生成团雾预警信息。

2）通知渠道: 中心服务器通过HTTP网站向用户提供预警数据。

1.主要技术指标

传感器选择：包括但不限于温度传感器、湿度传感器、风速传感器等。

图像和视频处理速度：图像采集设备抓取的图像和视频段应在5秒内完成传输和初步分析。

识别准确率：在正常天气条件下，传感器测量值与实际值的相关性达到0.89以上，检测效果良好，团雾现象的识别准确率应超过80%。

数据处理效率：系统应能够实时处理至少3000个传感器节点的数据流。

预警生成时间：从数据输入到预警信号输出的时间不超过60秒。

2.综合性能指标

系统部署便捷性：系统应设计为模块化结构，便于在不同高速公路路段快速部署和维护。

供电方式：采用市电或光伏供电系统。

通信方式：采用4G、光纤等通信系统。

环境适应性：设备应能在-40°C至80°C的温度范围内，以及湿度99%的环境下稳定运行。

能耗与寿命：系统平均功耗应低于50 W，关键部件的设计寿命应超过5年。

3.安全性与兼容性指标

数据安全：系统应采用加密技术保护数据传输安全，符合国家相应要求，防止信息泄露和篡改。

设备兼容性：系统可兼容现有的高速公路通信和监控系统，以支持信息共享和多系统集成。