本發明專利技術公開了一種車輛行駛電子信息系統，包括：邊緣計算節點，中央控制節點，路徑規劃模塊，導航指令模塊，反饋模塊，通過實時數據流處理技術和強化學習技術，實現了對突發性異常事件的及時響應和動態調整策略，提高了系統的響應速度和靈活性，采用數據清洗算法和多源數據融合技術，通過卡爾曼濾波算法和貝葉斯估計算法處理多源數據，提高了數據的準確性和可靠性。通過深度學習技術和遷移學習技術，在新車型和特殊情況下的識別效果得到了顯著提升，減少了誤識別和漏識別的現象。自動化與智能化的數據清洗與預處理不僅減少了人工干預，提高了數據處理的效率和準確性，通過聯邦學習技術更新全局模型，適應了不同場景下的數據處理需求。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能交通，尤其涉及一種車輛行駛電子信息系統。
技術介紹
1、隨著汽車工業的快速發展和汽車電子技術的不斷進步，車輛行駛過程中的信息管理和處理變得日益重要。現代汽車不僅需要實時監控和記錄車輛的運行狀態，還需要與駕駛員、乘客以及外部環境進行高效的信息交互。
2、經檢索，中國專利號為cn116994441a的專利技術專利，公開了一種交通流信息數據處理方法及系統。本方法首先獲取目標區域在設定時間段通過各個卡口的卡口過車數據；通過所述機動車車牌號在機動車信息系統中獲取車輛信息；然后將所獲取的通過時間、通過速度以及車輛信息數據進行計算整合確定出目標區域在設定時間段內通過各個卡口的交通流耦合數據；最后基于通過各個卡口的車輛流量進行流量異常識別，并對于流量異常值進行修正。本申請能夠對車輛行駛信息進行整合，同時將異常值進行恢復，并得到區域內全路網不同時刻的交通流信息數據。與現有技術相比，該中國專利號為cn116994441a的專利技術專利對原始數據按1小時和1天為統計單位進行預處理，對嚴重異常的數據進行識別、匹配、恢復；對未能正確識別車牌號碼的車輛進行模糊匹配，并根據同類車型的平均車齡匹配對應的排放標準。
3、但上述專利技術在實際的使用過程中數據處理依賴于固定的時間窗口(如1小時和1天)，無法及時響應突發性異常事件；數據清洗與預處理依賴人工干預，處理效率和準確性可能受限；車牌識別依賴于有限的歷史數據，對于新車型或特殊情況下的識別效果可能不佳。
4、因此提出一種車輛行駛電子信息系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在數據處理依賴于固定的時間窗口(如1小時和1天)，無法及時響應突發性異常事件；數據清洗與預處理依賴人工干預，處理效率和準確性可能受限；車牌識別依賴于有限的歷史數據，對于新車型或特殊情況下的識別效果可能不佳的缺點，而提出的一種車輛行駛電子信息系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
3、一種車輛行駛電子信息系統，包括：
4、邊緣計算節點，用于實時獲取車輛的位置信息和速度信息；
5、中央控制節點，用于接收來自邊緣計算節點的數據并進行融合處理；
6、路徑規劃模塊，用于根據融合后的數據生成實時交通態勢圖并計算最短路徑；
7、導航指令模塊，用于通過車載設備向駕駛員發送導航指令；
8、反饋模塊，用于根據駕駛員的行駛情況調整路徑規劃。
9、上述技術方案進一步包括：
10、優選的，所述中央控制節點進一步包括數據融合模塊，用于：
11、接收來自多個邊緣計算節點的數據；
12、對數據進行去噪、校驗、格式轉換及時間戳校準；
13、使用卡爾曼濾波算法和貝葉斯估計算法處理多源數據；
14、生成實時交通態勢圖。
15、優選的，所述路徑規劃模塊進一步包括：
16、使用dijkstra算法和a*算法計算最短路徑；
17、提高路徑搜索效率。
18、優選的，進一步包括分布式機器學習框架，用于：
19、實時收集、預處理車輛位置和速度信息；
20、在邊緣節點部署并并行處理數據；
21、使用gpu加速訓練過程，并使用sgd更新模型參數；
22、將模型上傳至中央控制節點進行聯邦學習更新；
23、下發更新后的模型到邊緣節點。
24、優選的，所述分布式機器學習框架進一步包括：
25、遷移學習模塊，用于加速模型訓練；
26、增量學習模塊，用于實時更新模型；
27、使用交叉驗證方法評估模型性能；
28、使用網格搜索方法尋找最優超參數組合。
29、優選的，進一步包括情境感知預警模塊，用于：
30、收集天氣和時間信息；
31、使用集成學習方法處理多源信息；
32、使用隨機森林模型評估風險；
33、生成并通過車載設備發送預警信息；
34、使用消息隊列技術保證消息可靠傳遞；
35、收集駕駛員反饋以優化預警模型。
36、優選的，所述情境感知預警模塊進一步包括：
37、使用深度學習技術提高情境感知精度；
38、使用強化學習技術優化決策模型。
39、優選的，進一步包括智能交通信號協同控制模塊，用于：
40、實時采集車輛的位置信息和速度信息；
41、使用lstm模型預測交通流量；
42、動態調整交通信號燈配時策略；
43、使用遺傳算法確定最佳配時方案；
44、下發優化后的信號配時策略；
45、實時監控信號燈效果；
46、使用實時數據流處理平臺進行監控；
47、使用強化學習技術優化信號燈配時策略；
48、使用卷積神經網絡cnn提高交通流量預測精度。
49、優選的，所述智能交通信號協同控制模塊進一步包括：
50、使用強化學習技術優化信號燈配時策略；
51、使用卷積神經網絡cnn提高交通流量預測精度。
52、優選的，進一步包括多源數據流處理模塊，用于：
53、實時收集來自多種傳感器的數據；
54、融合處理數據；
55、使用貝葉斯估計算法整合數據；
56、使用流處理引擎實時處理數據；
57、使用mapreduce模型生成實時分析結果；
58、使用窗口函數處理數據；
59、生成并通過車載設備發送實時決策指令；
60、收集駕駛員反饋信息；
61、使用增量學習方法優化決策模型；
62、使用圖神經網絡gnn優化決策生成。
63、本專利技術具備以下有益效果：
64、1、本專利技術中，通過實時數據流處理技術和強化學習技術，實現了對突發性異常事件的及時響應和動態調整策略，大大提高了系統的響應速度和靈活性。采用了數據清洗算法和多源數據融合技術，通過卡爾曼濾波算法和貝葉斯估計算法處理多源數據，提高了數據的準確性和可靠性。通過深度學習技術(如cnn)和遷移學習技術，在新車型和特殊情況下的識別效果得到了顯著提升，減少了誤識別和漏識別的現象。自動化與智能化的數據清洗與預處理不僅減少了人工干預，還大幅提高了數據處理的效率和準確性。
65、2、本專利技術中，通過可視化工具實現了多維度的數據展示，提供了實時更新的數據展示功能，滿足了快速變化的交通環境需求。實時數據流處理技術和可視化工具的結合，不僅增強了用戶體驗，還提高了數據展示的實時性和動態性。通過聯邦學習技術更新全局模型，進一步提高了模型的泛化能力和魯棒性，適應了不同場景下的數據處理需求。多源數據融合技術的應用，確保了數據的整體質量和可靠性，使得系統在復雜多變本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述中央控制節點進一步包括數據融合模塊，用于：
3.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述路徑規劃模塊進一步包括：
4.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，進一步包括分布式機器學習框架，用于：
5.根據權利要求4所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述分布式機器學習框架進一步包括：
6.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，進一步包括情境感知預警模塊，用于：
7.根據權利要求6所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述情境感知預警模塊進一步包括：
8.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，進一步包括智能交通信號協同控制模塊，用于：
9.根據權利要求8所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述智能交通信號協同控制模塊進一步包括：
10.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，進一步包括多源數據流處理模塊，用于：
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【技術特征摘要】
1.一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述中央控制節點進一步包括數據融合模塊，用于：
3.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述路徑規劃模塊進一步包括：
4.根據權利要求1所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，進一步包括分布式機器學習框架，用于：
5.根據權利要求4所述的一種車輛行駛電子信息系統，其特征在于，所述分布式機器學習框架進一步包括：
6.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周永強，宋桃，范玲玲，白浩龍，
申請(專利權)人：四川工商學院，
類型：發明
國別省市：
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