基于北斗定位的危化品货车运输安全监测平台的设计与实现

谭智亮 满君丰 肖宏日 李易 刘海波 欧阳紫曦

【摘 要】为解决危化品货车运输过程中的安全监管问题，提高危化品运输应急处理能力，文章开展危化品货车监控预警机制研究。依托北斗定位技术及物联网技术构建危化品运输安全监测平台，对运输途中驾驶员行为、运输路径进行监控预警。通过对危化品车的信息化监管，可以实现一定程度上的风险管控和隐患预警。设计实现危化品货车运输安全监测平台，可为类似的危化品货运监测管理平台建设提供有益的借鉴，提高危化品运输过程的安全管理水平，促进我国危化品运输事业的发展。

【关键词】北斗定位;监管系统;物联网;驾驶行为分析;危化品运输;Redis

【中图分类号】TP277;TQ086.52【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2022）02-0078-03

1 危化品运输现状及相关问题

随着国民经济的迅猛发展，工业化进程加速，全球对危化品的需求量逐步提升。与之相对的是危化品在生产、运输、存储、使用等环节发生的安全事故也逐渐增多，尤其是运输环节发生的安全事故占所有安全事故的30%～40%[1-2]。据中国化学品安全协会统计，2019年上半年，我国发生危化品事故共819起，重特大事故3起，死亡人数高达409人，其中运输环节的事故占比为19.4%，危化品货车一旦发生事故，造成的人员伤亡和财产惨损失是不可估量的。

危化品货车一旦发生事故，通常事故现场会被严重破坏，因此很难从事故现场分析事故发生的原因。因此，对危化品运输安全的监控显得尤为重要，近年来，我国严格要求相关部门必须时刻关注危化品运输安全的问题，相关的法律法规也相继出台，这为危化品运输安全的监控提供了政策基础。此外，随着物联网、北斗卫星、通信等技术的发展，也为危化品运输安全的监控提供了有力的技术支持。因此，开发一套危化品货车运输安全监测平台，对提高危化品货车的运行安全性具有重大意义。但是，国内外关于物联网思维的危化品监控与预警系统的研发还处于起步阶段[3]。例如，刘强等[4]提出了危化品运输安全统一监控平台的设想，并给出了平台的总体实现配置框架。慧萌等[5]利用物联网技术开发一套车辆轨迹显示系统。同时，有一部分高等科研院校开展了危化品货车安全监测的探索，南京大学的蒋军成对危化品公路运输泄漏事故应急决策图示化展现技术进行研究，以期有效地控制事故造成的损失[6]。国外的研究者将车辆的安全监测和车号识别结合起来，使之对货车的运行安全管理更加准确[7]。危化品企业可通过监管系统向有关部门申请路线和汇报企业情况，同时政府相关部门还可以通过该系统实时查看危化品企业的生产、运输状况，能够实时监控危化品货车运输安全[8]。与之功能类似的监管系统在一些欧洲国家也有相关的应用，最大限度地减少了危化品车辆运输事故的发生及生命财产的损失[9]。

针对以上亟须解决的问题，本研究设计一款基于工业互联网的监测系统实现对货运、司机、危化品三点的全面监测，并能实现数据实时推送、监测预警等功能，这也是危化品货车监测系统发展中一个新的需求。本次研究的系统从多角度对危化品运输过程的货车司机安全进行监测，可为类似的危化品货运监测管理平台的建设提供有益的借鉴，提高危化品运输过程的安全管理水平。

2 主要研究内容

2.1 系统总体设计

系统研究包括运输监测平台和驾驶员行为警告两套服务系统，旨在解决危化品运输过程中的三大问题：货运路径监管难、司机异常驾驶行为提醒难、事故发生监测难。图1所示为运输监测平台和驾驶员行为预警系统。运输检测平台主要提供运输路径、运输流程等运输信息的数据展示，面向企业端。驾驶员行为预警监测系统主要提供驾驶员行为的监测，确保驾驶员驾驶安全，也方便企業监管公司的驾驶员，面向驾驶员和企业端。

系统整体实现以TMS监测平台为主系统，以IM实时推送系统、DP数据处理系统、IOA数据采集系统为子系统的模块化系统。模块关系如图2所示，TMS监测平台负责提供基础业务数据的访问接口，TM实时推送系统用于实时推送货车监测数据，DP数据处理系统用于处理物联网硬件设备的相关数据，接收数据后将数据分组存储至不同DB，用于后续业务的实现。IOA数据采集系统用于物联设备数据格式化处理。物联硬件设备安装于货车上，可定时采集数据并上传服务端。

2.2 系统物联基础

系统物联硬件构成如图3所示，系统硬件设备以ov7725摄像头模块、D560G北斗Mini InDTU模块作为信息采集和发送模块，以STM32模块为信息处理中心，以液晶屏、InDTU模块、NB-IOT模块为信息输出模块。其中，STM32模块为信息终端，定位模块和摄像头模块通过串口向STM32模块传输信息，由终端STM32负责信息的整合处理，最终通过4G网络传输模块将数据发送至指定终端。同时，作为终端的STM32模块也可支持高度的自定义，能作为车载的监控终端使用。本研究主要关注北斗定位模块。

北斗定位模块数据主要服务于软件系统。通过搜索北斗卫星定位，将定位数据回传STM32-4G传输模块，数据传输模块将数据以MQTT协议形式打包发送到云端服务器，云端服务器接收后将其解析为适用于百度地图定位的经纬度数据，整合相关数据信息以JSON的信息发送至云端RabbitMQ队列，当发生数据异常时会修改标示字段，表示货车情况异常，通过这样的处理即可将货车的位置、速度等相关数据上传云端，便于监测平台获取。

其中，北斗定位经纬度数据由于与软件系统使用的标准不同，所以需要在传输数据时进行转换，转换公式：

公式（1）中，y为转换后的经/纬度，x为初始经/纬度。通过转换，能够得到符合系统要求的经纬度数据，同时该经纬度数据不会明文存储，满足企业的信息安全要求。

3 具体实现思路

3.1 驾驶员行为告警系统

在驾驶员行为警告提醒系统初步研究阶段，研究人员通过Ov7725摄像头获取图片信息，以4G模块为通信基础;依靠百度开放AI的驾驶员行为监测API实现对驾驶员的行为分析，当行为概率大于70%时进行平台预警，实现方式如图4所示。

在驾驶员行为警告系统深入研究阶段，研究人员使用边缘计算技术，在物联端直接处理驾驶员视频数据，减少网络传输压力，降低行为警告系统的处理时延。使用C++集成openCV开源图像识别框架实现驾驶员疲劳监测并集成进入STM32嵌入式模块。

对于疲劳驾驶的判断，通过计算驾驶员眼睛的特征点的变化情况，闭眼时间次数达到阈值即判断该驾驶员为疲劳驾驶，计算公式如下：

公式（2）中，E为判断眼睛是否睁开的比值，LR为眼睛左上角顶点到右下角顶点的距离，RL为眼睛右上角顶点到左下角顶点的距离，W为左右眼角的距离，当E小于0.3时判断为闭眼。通过动态调整E的比值提升监控系统的灵敏度，在一定场景下实现对驾驶员疲劳驾驶的检测，进而减少事故发生的概率，保障驾驶员的生命安全。

3.2 运输检测平台

监测平台包含多套子系统：TMS业务系统、IM实时推送系统、DP数据存储系统。

TMS业务系统主要是对用户的非实时性请求做出相应处理的系统，还包括对基本业务的查询与修改;采用MVC设计架构，针对用户请求及数据进行处理，业务系统流程如图5所示。

IM实时推送系统通过WebSocket长连接和Redis的发布/订阅实现（如图6所示），将数据系统发布的最新的货车监测数据注册到对应Key中，建立连接时，IM系统会将最新的数据以JSON的形式推送至前端。

DP数据处理系统实时监听RabbitMQ队列中的指定队列，OA数据采集系统处理完采集数据后，会将数据以JSON的形式传输到MQ队列中供DP数据处理系统消费。此处，IOA系统充当了数据的生产者，DP数据处理系统则为数据的消费者。

数据由物联硬件部分采集接入，并在边缘端对数据进行格式化，定时向边缘服务器MQ消息队列汇报数据，中心服务器通过拉取边缘服务器的队列数据进行处理，并将数据处理分发到不同的存储DB，将实时定位数据分发至非关系性数据库Redis，并按照两倍的汇报时间存储定位数据至关系性数据库MySQL。

RabbitMQ队列采用的是Work模式，一位生产者可以对应多个消费者，确保在货车数量多的情况下依旧能够及时、快速地将数据处理完成。

关键技术点为物联设备（北斗定位模块、STM32模块等）数据的传输的问题。数据通过MQTT队列传输到基础后端进行格式化，再传入RabbitMQ队列由业务系统进行处理和存储。

4 系统运行结果及分析

软件系统由三大模块构成：TMS、DP、IM。其中，TMS系统实现业务功能，对外提供接口，包括货车数据监测、货运信息查询、货车数据录入、货运信息录入等;DP主要用于数据处理;IM主要负责数据实时的推送服務[10]。

货车监测实时监测平台，由IM系统提供实时推送服务，TMS系统提供离线数据服务，负责货车数据及安全实时监测，发现货车异常（硬件设备数据不能正常接收）或者驾驶员异常时，向控制中心发出警报，监测页面将该货车条目标红告警，确保司机驾驶安全，货物运输安全，方便货运公司实时了解公司货运情况。

货运信息模块由TMS业务系统提供接口负责货运信息的回溯功能，对每一次完成的运输都会记录和汇总，并且可横向扩充监测维度，可实现对路径、速度、载重量等维度数据的监测，可用于交管部门对危化品运输公司的监管及货运公司对驾驶员、货运情况的汇总考察，提高企业的安全管理水平。

针对驾驶员行为监测如上文提到的具体实现方式，系统使用百度AI开放功能完成识别，但受限于传输流量与百度识别的次数，未来将推进研究通过边缘计算的技术在监测硬件层实现驾驶员行为的监测，达到更精确、更迅速地监测目标。

5 结语

信息技术的高速发展，以及《中国制造2015》的推广，其核心的实现都指向物联网的互联和数据分析处理。通过主流的数据分析方式，针对危化品货物运输的流程进行监测，通过MQTT、RabbitMQ两个队列方案的选型，针对硬件上报的数据进行处理与分析，大大提高了货车运输异常状态监测的成功率，使危化品货车运输的实时状态能够得到有效的监测，系统也更加智能化和现代化。

参 考 文 献

[1]巫文晗，林建荣.近十年来我国危险化学品百例运输事故分析[J].物流技术，2015，34（17）：54-57.

[2]陈家秀.危化品道路运输安全管理问题及改进[J].化工管理，2016（5）：234-236.

[3]杨嘉乐，刘洋，闫聪，等.基于物联网的危化品运输监控预警系统研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2020，42（3）：209-214.

[4]刘强，高晖.危险化学品运输安全统一监控平台的探讨和设想[J].中国安全科学学报，2006（2）：59-64，147.

[5]惠萌，白璽，武奇生.基于物联网技术的高速公路危险品运输车辆运营环境监测系统研究[J].物流技术，2015，34（2）：155-157.

[6]虞谦，蒋军成，虞汉华，公路危化品运输泄漏事故应急决策图示化展示技术研究[J].物流技术，2015，34（17）：36-38，45.

[7]禹志阳，肖贵平.货车运行状况在线监测系统的研究[J].铁道机车车辆，2004，24（1）：35-37.

[8]TAN Q，ZHANG Y，ZHANG X，et al.A hazardous chemical-oriented monitoring and tracking system based on sensor network[J].International Journal of Distributed Sensor Networks，2014，2014（1-3）：1-8.

[9]JIANG M，YING M.Study on route selection for hazardous chemicals transportation[J].Procedia En-gineering，2014，71：130-138.

[10]承骁，白光伟，华志翔，等.云代理的移动消息推送服务[J].小型微型计算机系统，2016，37（8）：1661-1666.