本发明专利技术公开了一种车辆行驶电子信息系统，包括：边缘计算节点，中央控制节点，路径规划模块，导航指令模块，反馈模块，通过实时数据流处理技术和强化学习技术，实现了对突发性异常事件的及时响应和动态调整策略，提高了系统的响应速度和灵活性，采用数据清洗算法和多源数据融合技术，通过卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计算法处理多源数据，提高了数据的准确性和可靠性。通过深度学习技术和迁移学习技术，在新车型和特殊情况下的识别效果得到了显著提升，减少了误识别和漏识别的现象。自动化与智能化的数据清洗与预处理不仅减少了人工干预，提高了数据处理的效率和准确性，通过联邦学习技术更新全局模型，适应了不同场景下的数据处理需求。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其涉及一种车辆行驶电子信息系统。
技术介绍
1、随着汽车工业的快速发展和汽车电子技术的不断进步，车辆行驶过程中的信息管理和处理变得日益重要。现代汽车不仅需要实时监控和记录车辆的运行状态，还需要与驾驶员、乘客以及外部环境进行高效的信息交互。
2、经检索，中国专利号为cn116994441a的专利技术专利，公开了一种交通流信息数据处理方法及系统。本方法首先获取目标区域在设定时间段通过各个卡口的卡口过车数据；通过所述机动车车牌号在机动车信息系统中获取车辆信息；然后将所获取的通过时间、通过速度以及车辆信息数据进行计算整合确定出目标区域在设定时间段内通过各个卡口的交通流耦合数据；最后基于通过各个卡口的车辆流量进行流量异常识别，并对于流量异常值进行修正。本申请能够对车辆行驶信息进行整合，同时将异常值进行恢复，并得到区域内全路网不同时刻的交通流信息数据。与现有技术相比，该中国专利号为cn116994441a的专利技术专利对原始数据按1小时和1天为统计单位进行预处理，对严重异常的数据进行识别、匹配、恢复；对未能正确识别车牌号码的车辆进行模糊匹配，并根据同类车型的平均车龄匹配对应的排放标准。
3、但上述专利技术在实际的使用过程中数据处理依赖于固定的时间窗口(如1小时和1天)，无法及时响应突发性异常事件；数据清洗与预处理依赖人工干预，处理效率和准确性可能受限；车牌识别依赖于有限的历史数据，对于新车型或特殊情况下的识别效果可能不佳。
4、因此提出一种车辆行驶电子信息系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在数据处理依赖于固定的时间窗口(如1小时和1天)，无法及时响应突发性异常事件；数据清洗与预处理依赖人工干预，处理效率和准确性可能受限；车牌识别依赖于有限的历史数据，对于新车型或特殊情况下的识别效果可能不佳的缺点，而提出的一种车辆行驶电子信息系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种车辆行驶电子信息系统，包括：
4、边缘计算节点，用于实时获取车辆的位置信息和速度信息；
5、中央控制节点，用于接收来自边缘计算节点的数据并进行融合处理；
6、路径规划模块，用于根据融合后的数据生成实时交通态势图并计算最短路径；
7、导航指令模块，用于通过车载设备向驾驶员发送导航指令；
8、反馈模块，用于根据驾驶员的行驶情况调整路径规划。
9、上述技术方案进一步包括：
10、优选的，所述中央控制节点进一步包括数据融合模块，用于：
11、接收来自多个边缘计算节点的数据；
12、对数据进行去噪、校验、格式转换及时间戳校准；
13、使用卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计算法处理多源数据；
14、生成实时交通态势图。
15、优选的，所述路径规划模块进一步包括：
16、使用dijkstra算法和a*算法计算最短路径；
17、提高路径搜索效率。
18、优选的，进一步包括分布式机器学习框架，用于：
19、实时收集、预处理车辆位置和速度信息；
20、在边缘节点部署并并行处理数据；
21、使用gpu加速训练过程，并使用sgd更新模型参数；
22、将模型上传至中央控制节点进行联邦学习更新；
23、下发更新后的模型到边缘节点。
24、优选的，所述分布式机器学习框架进一步包括：
25、迁移学习模块，用于加速模型训练；
26、增量学习模块，用于实时更新模型；
27、使用交叉验证方法评估模型性能；
28、使用网格搜索方法寻找最优超参数组合。
29、优选的，进一步包括情境感知预警模块，用于：
30、收集天气和时间信息；
31、使用集成学习方法处理多源信息；
32、使用随机森林模型评估风险；
33、生成并通过车载设备发送预警信息；
34、使用消息队列技术保证消息可靠传递；
35、收集驾驶员反馈以优化预警模型。
36、优选的，所述情境感知预警模块进一步包括：
37、使用深度学习技术提高情境感知精度；
38、使用强化学习技术优化决策模型。
39、优选的，进一步包括智能交通信号协同控制模块，用于：
40、实时采集车辆的位置信息和速度信息；
41、使用lstm模型预测交通流量；
42、动态调整交通信号灯配时策略；
43、使用遗传算法确定最佳配时方案；
44、下发优化后的信号配时策略；
45、实时监控信号灯效果；
46、使用实时数据流处理平台进行监控；
47、使用强化学习技术优化信号灯配时策略；
48、使用卷积神经网络cnn提高交通流量预测精度。
49、优选的，所述智能交通信号协同控制模块进一步包括：
50、使用强化学习技术优化信号灯配时策略；
51、使用卷积神经网络cnn提高交通流量预测精度。
52、优选的，进一步包括多源数据流处理模块，用于：
53、实时收集来自多种传感器的数据；
54、融合处理数据；
55、使用贝叶斯估计算法整合数据；
56、使用流处理引擎实时处理数据；
57、使用mapreduce模型生成实时分析结果；
58、使用窗口函数处理数据；
59、生成并通过车载设备发送实时决策指令；
60、收集驾驶员反馈信息；
61、使用增量学习方法优化决策模型；
62、使用图神经网络gnn优化决策生成。
63、本专利技术具备以下有益效果：
64、1、本专利技术中，通过实时数据流处理技术和强化学习技术，实现了对突发性异常事件的及时响应和动态调整策略，大大提高了系统的响应速度和灵活性。采用了数据清洗算法和多源数据融合技术，通过卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计算法处理多源数据，提高了数据的准确性和可靠性。通过深度学习技术(如cnn)和迁移学习技术，在新车型和特殊情况下的识别效果得到了显著提升，减少了误识别和漏识别的现象。自动化与智能化的数据清洗与预处理不仅减少了人工干预，还大幅提高了数据处理的效率和准确性。
65、2、本专利技术中，通过可视化工具实现了多维度的数据展示，提供了实时更新的数据展示功能，满足了快速变化的交通环境需求。实时数据流处理技术和可视化工具的结合，不仅增强了用户体验，还提高了数据展示的实时性和动态性。通过联邦学习技术更新全局模型，进一步提高了模型的泛化能力和鲁棒性，适应了不同场景下的数据处理需求。多源数据融合技术的应用，确保了数据的整体质量和可靠性，使得系统在复杂多变本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述中央控制节点进一步包括数据融合模块，用于：
3.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述路径规划模块进一步包括：
4.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，进一步包括分布式机器学习框架，用于：
5.根据权利要求4所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述分布式机器学习框架进一步包括：
6.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，进一步包括情境感知预警模块，用于：
7.根据权利要求6所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述情境感知预警模块进一步包括：
8.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，进一步包括智能交通信号协同控制模块，用于：
9.根据权利要求8所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述智能交通信号协同控制模块进一步包括：
10.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，进一步包括多源数据流处理模块，用于：
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【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述中央控制节点进一步包括数据融合模块，用于：
3.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述路径规划模块进一步包括：
4.根据权利要求1所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，进一步包括分布式机器学习框架，用于：
5.根据权利要求4所述的一种车辆行驶电子信息系统，其特征在于，所述分布式机器学习框架进一步包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周永强，宋桃，范玲玲，白浩龙，
申请(专利权)人：四川工商学院，
类型：发明
国别省市：
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