【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星导航应用，尤其涉及一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统及方法。
技术介绍
1、由于城市的管理资源有限，而城市内各个路段的繁忙程度不同，每一路段需要派遣的人力资源也不同，现有公安交管人力资源调配的方式主要以对讲机、电话等方式为主，存在调配失衡、预警信息传递层级多、多头指挥等问题。
2、现有技术公开号为cn117459900a的文献提供了一种巡逻车辆一体化管理系统，结合智慧警车、移动终端和指挥中心，通过实时传输现场信息，利用地理信息系统技术在地图上显示警车位置和行驶路线，实现报警信息的快速响应，利用gis、视频流处理和语音识别技术，提升人力调度效率，确保安全并缩短应急响应时间。上述现有技术在一定程度上提高了人力资源的调配效率和响应速度，但在实际应用中仍存在一些挑战和局限性，对人力资源的动态调度和实时优化不足，无法根据实时交通状况和预警信息变化灵活调整人力部署；同时，对于跨区域的协同作业和资源共享缺乏有效的整合和管理机制，难以应对复杂多变的治安形势。
3、鉴于此，我们提出了一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，旨在通过北斗时空信息、物联网、大数据的结合应用，加强北斗产品和服务与各类装备、应用系统的融合，对人员、车辆等进行实时、可视化和定制化的管理，实现人力资源动态调度、一体化指挥等，提高响应速度和执行效率。
2、本申请提供了一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，与
3、高精度定位与物联网基础模块，基于车辆安装的北斗定位终端实现米级至亚米级的高精度定位，通过物联网技术实时上传车辆位置、速度、状态等数据，基于gis提供实时人力资源监控、管理和可视化展示。
4、智能预测与预警系统模块，基于收集的历史预警信息数据、交通流量数据、气象数据，提取关键特征，利用长短期记忆神经网络建立预测模型对预警发生概率或交通拥堵指数进行预测，ht=tanh(whxxt+whhht-1+bh)，yt=wyhht+by，其中，ht为隐藏状态，xt为输入数据，即提取的关键特征，yt为预测值，whx,whh,wyh为权重矩阵，bh,by为偏置项，tanh为激活函数，以自动识别潜在交通拥堵区和事故高发地段，提前生成预警并调度人力待命。
5、自适应调度与资源优化模块，实时分析交通状况、人力分布、工作人员状态和预警紧急程度，动态调整调度策略，采用优化算法确保资源配置最佳化。
6、在上述技术方案的基础上，基于北斗导航的车辆指挥管理系统还包括。
7、协同作业与跨区域协作模块，内置多警种、多部门协同机制，根据预警信息需要自动协调不同区域、不同部门的人力资源，支持跨区域指挥调度，确保在突发事件中快速反应和协同作业。
8、路径规划与规避系统模块，合实时交通数据和道路状况信息，提供准确路况信息，进行路径规划，动态调整路线，提供实时导航，提示路况变化和最佳行驶路线，确保快速、安全抵达现场。
9、移动终端互动与实时反馈模块，基于配备的智能移动终端，实现双向即时通讯，智能移动终端内置专用应用供一线工作人员使用。
10、优选的，高精度定位与物联网基础模块包括北斗定位单元、实时上传单元和gis集成单元，北斗定位单元利用在每一辆车辆上安装的北斗高精度定位终端，达到米级乃至亚米级的定位精度，实时反映每辆车辆的动态位置和行驶状态，实时上传单元采用物联网技术，将车辆的实时位置数据、速度数据及其他状态信息，通过加密通道上传至云端的车辆智慧管理平台，gis集成单元根据接收到的实时数据，展示车辆的实时位置，实现对车辆的实时监控，动态追踪和回放车辆行驶路径。
11、优选的，智能预测与预警系统模块包括数据收集与存储单元、预测模型构建单元和预警触发单元，数据收集与存储单元收集历史预警信息记录、实时交通流量数据、气象预报信息、节假日与特殊事件日程等多元数据，对数据进行处理，构建大数据仓库，分类存储各类原始数据和经过处理后的数据，预测模型构建单元从数据中提取关键特征，构建训练数据集和测试数据集，使用长短期记忆神经网络构建预测模型，对未来的每一个时间点进行滚动预测，输出预测的预警发生概率或交通拥堵指数等，预警触发单元根据预测结果，识别潜在的交通拥堵区和事故高发地段，提前生成预警信息，根据历史预警严重程度和响应需求，设定预警阈值，若模型预测值超过预设阈值，则触发预警。
12、优选的，自适应调度与资源优化模块，通过实时分析交通状况、人力分布、工作人员状态和预警紧急程度等多源数据，对收集到的数据进行实时处理和分析，提取关键特征用于决策支持，基于预定义的规则和实时数据，动态调整调度策略，优先指派距离事发地点最近的人力，考虑工作人员的疲劳度和车辆燃料水平，避免过度使用某一工作人员或车辆，利用遗传算法进行全局优化，生成初始解群（调度方案），根据适应度函数选择优秀的解，通过交叉操作生成新的解，对新解进行变异，增加解的多样性，重复选择、交叉和变异，直到达到预定的收敛条件，以确保资源配置最佳化。
13、优选的，协同作业与跨区域协作模块，收集各区域的实时预警信息和人力资源数据，获取跨区域的地理边界数据和交通流量数据，确保跨区域调度的可行性，考虑工作人员状态、位置、装备等因素，计算资源与事件匹配度，建立区域间的协作机制，协调不同区域的人力资源，使用遗传算法等优化算法，综合匹配度和协作度，寻找最优的人力资源和协作的调度方案，将优化后的调度方案转化为具体的任务指令，分配给相应的人力资源，通过智能移动终端实时发送任务指令，并接收反馈，确保指令的执行和调整，以自动协调不同区域、不同部门的人力资源，实现跨区域指挥调度。
14、优选的，所述路径规划与规避系统模块，结合实时交通数据和道路状况信息，为车辆提供准确的路径规划和导航服务，获取每辆车辆的位置信息，整合城市交通监控系统、浮动车数据、预测交通流数据等，形成实时交通状况图，接收预警信息，利用gis系统提供的静态信息，根据这些数据，计算道路的实时权重，目标函数为最小化行驶时间和行驶成本，确保车辆以最快速度到达目的地，同时运行多个路径选择算法，每种算法根据输入数据计算出一条或多条路径，根据权重对多个路径选择算法的结果进行融合，计算综合得分，选择综合得分最高的路径作为最终路径，根据实时数据变化，动态调整路径规划，定期重新计算路径，确保路径选择的实时性和准确性。
15、优选的，所述移动终端互动与实时反馈模块中的双向即时通讯为：基于配备的智能移动终端，实时接收调度指令，并上传现场情况。
16、根据本申请还提供了一种基于北斗导航的车辆指挥管理方法，所述方法包括。
17、s1、车辆安装的北斗高精度定位终端实时采集车辆位置、速度等信息，通过物联网（iot）技术，将数据上传至指挥中心的车辆智慧管理平台。
18、s2、上传的数据在车辆智慧管理平台进行存储和处理，基于地本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，与车辆智慧管理平台相连，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，系统还包括：
3.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，系统还包括：
4.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述高精度定位与物联网基础模块包括北斗定位单元、实时上传单元和GIS集成单元；
5.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述智能预测与预警系统模块包括数据收集与存储单元、预测模型构建单元和预警触发单元；
6.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述自适应调度与资源优化模块：
7.根据权利要求6所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述调度策略的目标函数定义为：
8.根据权利要求2所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述协同作业与跨区域协作模块：
9.根据权利要求8所述的基于北斗导航的车辆指挥
10.根据权利要求3所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述路径规划与规避系统模块：
11.根据权利要求3所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述移动终端互动与实时反馈模块中的双向即时通讯为：基于配备的智能移动终端，实时接收调度指令，并上传现场情况。
12.一种基于北斗导航的车辆指挥管理方法，应用于权利要求1-11所述的一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，包括：
13.根据权利要求12所述的基于北斗导航的车辆指挥管理方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，与车辆智慧管理平台相连，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，系统还包括：
3.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，系统还包括：
4.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述高精度定位与物联网基础模块包括北斗定位单元、实时上传单元和gis集成单元；
5.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述智能预测与预警系统模块包括数据收集与存储单元、预测模型构建单元和预警触发单元；
6.根据权利要求1所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述自适应调度与资源优化模块：
7.根据权利要求6所述的基于北斗导航的车辆指挥管理系统，其特征在于，所述调度策略的目标函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：湛雷，邹广黔，代林海，秦荣波，岳发政，陈奕华，
申请(专利权)人：贵州省第一测绘院贵州省北斗导航位置服务中心，
类型：发明
国别省市：
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