基于BP神经网络的金家庄隧道智慧灯光系统研究

徐路毅 蔡江柳 李泽轩

摘要 通过研究灯光影响眼动特征的规律对照明系统进行改进，为设计特长螺旋隧道照明系统提供科学依据。以隧道环境信息和行车试验数据为训练集训练神经网络并进行仿真。以缓解驾驶员视觉疲劳为目标，根据眼动特征参数的预测值调节灯光亮度。神经网络训练在第206次得到最优均方误差，拟合优度为0.780 76。控制系统得到了眼动特征参数的预测曲线，经处理后完成了隧道亮度调节。系统可根据隧道环境信息的变化调节灯光亮度，营造出安全的行车环境。

关键词 隧道工程;BP神经网络;视觉唤醒;智慧灯光

中图分类号 U453.7文献标识码 A文章编号 2096-8949（2022）12-0004-03

收稿日期：2022-04-01

作者简介：徐路毅（2001—），男，本科在读，研究方向：城市交通工程。

基金项目：大学生创新创业训练计划项目“基于隧道中驾驶者视觉唤醒的智慧灯光系统研究”（S202110107062）。

0 引言

《交通强国建设纲要》明确提出到2035年基本建成交通强国。我国西部地区交通建设前景广阔，但地势高差起伏大，采用曲线隧道可较好地解决交通问题。螺旋隧道单一的行车环境使驾驶者极易陷入疲劳状态，发生交通事故的概率高。秦慧芳等[1]提出了一种以模糊神经网络为核心算法的隧道照明控制方法，旨在降低照明系统消耗的能量;刘东旗[2]通过对眼动指标进行分析，研究了不同长度隧道驾驶者的眼动变化规律;王辉[3]为研究高速公路长隧道驾驶者的注视和扫视特征，通过隧道行车试验得到了眼动指标与进出口距离的拟合公式。……