CN114639261A - 一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统及方法，在匝道处，用户手动上传本车车辆特征数据，匹配上传车辆特征数据与路侧端检测的数据，生成车辆画像信息；全天候车道级车辆运行状态抓取，调取动态车道限行信息；基于车道级车辆运行状态数据以及车辆特征数据，判别车道级运行状态是否存在异常；基于运行异常状态的不同类型，定制目标车辆预警信息，并打包预警信息与车辆画像信息；发送目标车辆预警信息包，通过车辆导航端的信息匹配，实现定制预警信息的精准推送。本发明解决了现有定制化车道级预警信息难以实现精准推送的问题，有助于实现定制化车道级预警信息面向车辆导航端的精准推送，完善车路协同路段中的交通预警服务。

Description

一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统及方法
技术领域
本发明涉及信息定向发布领域，具体涉及一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统及方法。
背景技术
车路协同是建立在智慧道路之上且能够为道路使用者提供交通现状信息及引导信息的一种服务模式。近年来，创建智慧道路已经成为很多高速公路的首要试点内容，以便加快车路协同技术的成熟，并产生实际价值。随着道路的智慧化发展，许多路侧设备与交通状态识别系统都得到了长足的发展，具备了提供精细化、定制化的行车诱导信息的能力。然而，现有信息发布方式，无论是通过广播播报或是可变情报板，都无法将定制化信息精准发送至指定车辆，导致了定制化信息“可算不可得”的窘境。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统及方法，通过对车辆特征的抓取与匹配，实现车辆端导航系统与路侧系统的联动，进而实现车道级定制化预警信息推送，保障车路协同技术的顺利实施与推广。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，包括步骤：
S1，在匝道处，用户手动上传本车车辆特征数据，匹配上传的本车车辆特征数据与路侧端检测的车辆特征数据，生成车辆画像信息；
上传的本车车辆特征数据转化为车牌号Ccl、车型Cct以及车辆颜色Ccc三个字段；
侧端检测的车辆特征数据包括车牌号Crl、车型Crt以及车辆颜色Crc三个字段；
分别对Ccl与Crl、Cct与Crt以及Ccc与Crc三组字段进行匹配分析，若三组字段均相同，则将Crl、Crt与Crc合并为V_portrait包，记作V_portrait＝{license:Crl；type:Crt；color:Crc}，作为路侧端车辆画像信息；若存在不相同的字段，重复匹配；
S2，全天候车道级车辆运行状态抓取，调取动态车道限行信息；
S3，基于车道级车辆运行状态数据以及车辆特征数据，判别目标车辆运行状态是否存在异常；
S4，根据异常状态类型，计算目标车辆最佳车速及推荐车道，生成目标车辆预警信息；合并目标车辆预警信息与V_portrait包，形成目标车辆定制预警信息包；
S5，发送目标车辆定制预警信息包，通过车辆导航端的信息匹配，实现定制预警信息的精准推送。
进一步地，所述全天候车道级车辆运行状态包括车型数据、车辆运行数据、交通运行状态数据以及环境数据；所述车型数据包括小型机动车与非小型机动车，所述车辆运行数据包括车道位置和车速，所述交通运行状态数据包括与前车的车头间距、与后车的车头间距、车道前方异常事件检测以及匝道开放信息，所述环境数据包括下雨、下雪、大风以及雾霾。
更进一步地，所述车道前方异常事件检测包括路面遗撒、车辆逆行、异常停车和拥堵情况。
进一步地，所述动态车道限行信息包括车道限行信息、车型限速信息以及气候限速信息，所述车型限速信息包括小型汽车限速信息以及非小型汽车限速信息，所述气候限速信息包括雨天限速信息、雪天限速信息、大风天气下限速信息以及雾霾天气下限速信息。
进一步地，所述目标车辆运行状态是否存在异常包括车道异常情况和车速异常情况。
更近一步地，所述车道异常情况具体为：车道位置超过车道限行信息、路面遗撒数值为1、车辆逆行数值为1、异常停车数值为1、匝道开放数值为0、交通拥堵数值为1、与前车的车头间距小于100米以及与后车的车头间距小于100米。
一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统，包括：
车辆导航端信息处理模块，用于存储与发送本车车辆特征数据，还用于接收、匹配并显示定制预警信息；
路侧信息处理模块，基于接收和采集的车辆特征数据的匹配结果，生成车辆画像信息，并抓取判断车辆运行异常状态，形成目标车辆定制预警信息包，进行广播式发送。
上述技术方案中，所述车辆导航端信息处理模块包括导航端存储模块以及导航端信息处理模块；所述导航端存储模块，用于记录本车辆特征信息；所述导航端信息处理模块，用于上传本车车辆特征数据、接受目标车辆定制预警信息包、匹配车辆特征信息、生成车辆画像信息。
上述技术方案中，所述路侧信息处理模块包括路侧摄像设备、车辆特征提取模块、车辆特征匹配模块、信息反馈模块、数据集计模块、全天候车辆行驶数据采集模块、数据计算模块以及信息发布模块；
所述路侧摄像设备，用于采集匝道处目标车辆的图像信息；
所述车辆特征提取模块，用于将目标车辆的图像信息转化为车辆特征信息；
所述车辆特征匹配模块，用于匹配车辆特征信息，并整合为车辆画像信息；以及生成重复匹配申请；
所述数据集计模块，用于整合行车预警信息与车辆画像信息，形成目标车辆预警信息包；
所述信息反馈模块，用于传输重复匹配申请；
所述全天候车辆行驶数据采集模块，用于全天候车道级车辆运行状态抓取、调取动态车道限行信息，并获取车型数据、车辆运行数据和环境数据；
所述数据计算模块，用于计算获取交通运行状态数据，分析车道异常状态以及车速异常状态，并根据异常状态分析生成目标车辆预警信息；
所述信息发布模块，用于发布目标车辆预警信息包。
本发明的有益效果为：
(1)本发明通过路侧端提取车辆特征信息，并匹配车辆导航端上传的车辆特征数据，形成车辆画像信息，实现路侧系统与车辆导航端的信息对接，为车道级定制预警信息精准推送提供条件；
(2)本发明基于全天候车辆行驶数据，识别存在异常情况的车辆运行情况，并将预警信息分为车道异常与车速异常两类，生成车道级定制预警信息，并通过车辆导航端实现信息传输，弥补了传统车路协同信息传递过程中，定制化信息定向推送问题，为出行者提供了更加准确、可靠的交通预警服务。
附图说明
图1为本发明所述基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法流程图；
图2为本发明所述基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请中所出现的模块的划分，是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征可以忽略，或不执行，另外，模块之间的间接耦合或通信连接可以使电性或其他类似的形式，本申请中不作限定。
本申请所提及的车辆导航端信息处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现，具体可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者车载电脑等终端设备，车辆导航端信息处理装置可以通过设备集群的方式设置。
图1是根据本发明实施方式的基于导航的车道级定制信息精准推送系统的工作流程图。
如图1所示，本发明提供了一种基于导航的车道级定制信息精准推送方法，包括如下步骤：
S1：在车辆导航端，用户手动上传本车车辆特征数据，路侧信息处理模块提取车辆特征数据，匹配不同来源的车辆特征数据，形成车辆特征向量，并生成车辆画像信息；具体包括如下步骤：
S101：用户于进入匝道处前自行填写本车特征信息；
S102：车辆进入匝道处时，车辆导航端弹出数据上传确认窗口；
S103：用户手动确认上传数据；
S104：车辆导航端调取车辆特征信息，并将车辆特征信息转化为车牌号(Ccl)、车型(Cct)以及车辆颜色(Ccc)三个字段，记作C＝{license:Ccl；type:Cct；color:Ccc}，并上传至路侧端；
S105：路侧端拍摄进入匝道处的车辆图像；
S106：根据拍摄到的车辆图像信息提取车辆特征信息，将提取出的车辆特征信息填入车牌号(Crl)、车型(Crt)以及车辆颜色(Crc)三个字段中，记作R＝{license:Crl；type:Crt；color:Crc}；
S107：对来自车辆导航端和路侧端的两组字段集进行数据匹配，分别对Ccl与Crl、Cct与Crt以及Ccc与Crc三组字段进行匹配分析，若三组字段均相同，继续步骤S108，若存在不相同的字段，继续步骤S109；
S108：将Crl、Crt与Crc合并为V_portrait包，记作V_portrait＝{license:Crl；type:Crt；color:Crc}，作为路侧端车辆画像信息；
S109：生成重复匹配申请，并将重复匹配申请发送至车辆导航端，重复步骤S102至S107。
S2：全天候车道级车辆运行状态抓取，调取动态车道限行信息，
全天候车道级车辆运行状态，具体包括：
获取车型数据；所述车型数据包括小型机动车P与非小型机动车NP；
获取车辆运行数据；所述车辆运行数据包括车道位置M和车速V1；
获取交通运行状态数据；所述交通运行状态数据包括与前车的车头间距HSf、与后车的车头间距HSb、车道前方异常事件检测以及匝道开放信息toll_gate_on；所述车道前方异常事件检测包括路面遗撒Abnormal_matter、车辆逆行Abnormal_retrogression、异常停车Abnormal_stopping和拥堵情况Abnormal_jam；
获取环境数据；所述环境数据包括下雨、下雪、大风以及雾霾。
调取动态车道限行信息；所述动态车道限行信息包括车道限行信息M0、车型限速信息以及气候限速信息；
所述车型限速信息包括小型汽车限速信息VP’以及非小型汽车限速信息VNP’；
所述气候限速信息包括雨天限速信息V0R’、雪天限速信息V0S’、大风天气下限速信息V0W’以及雾霾天气下限速信息V0H’。
S3：基于车道级车辆运行状态数据以及车辆特征数据，判别目标车辆运行状态是否存在异常，具体包括：
S301：根据环境数据，确定限速信息，若天气为下雨、下雪、大风或雾霾，则调取气候限速信息，包括雨天限速信息V0R’、雪天限速信息V0S’、大风天气下限速信息V0W’以及雾霾天气下限速信息V0H’，并执行步骤S302，若天气正常，则调取小型汽车限速信息VP’以及非小型汽车限速信息VNP’，并执行步骤S303；
S302：比较目标车辆车速V1与气候限速信息，具体存在异常状态的判别式如表1所示：
表1特殊天气下车速异常判断条件
异常天气 最高限速 判别式
下雨天气 V<sub>0R</sub>’ V<sub>1</sub>＞V<sub>0R</sub>’
下雪天气 V<sub>0S</sub>’ V<sub>1</sub>＞V<sub>0S</sub>’
大风天气 V<sub>0W</sub>’ V<sub>1</sub>＞V<sub>0W</sub>’
雾霾天气 V<sub>0H</sub>’ V<sub>1</sub>＞V<sub>0H</sub>’
反馈特殊天气下车速异常状态；
S303：根据车型判别目标车辆最高限速，并比较目标车辆车速V1与最高限速，具体包括：
当目标车辆为小型私家车P时，若V1＞VP’，反馈车速异常状态；
当目标车辆为非小型私家车NP时，若V1＞VNP’，反馈车速异常状态；
S304：判断交通运行状态是否存在异常，具体存在异常状态的判别式和反馈类型如表2所示：
表2交通运行状态异常判断条件和反馈类型
Figure BDA0003505487260000051
Figure BDA0003505487260000061
S305：判断是否有异常状态反馈，若存在异常状态，则继续步骤S4，若不存在异常状态，则重复步骤S2至S304。
S4：根据异常状态类型，计算目标车辆最佳车速及推荐车道，生成目标车辆预警信息；
通过合并目标车辆预警信息与V_portrait包，形成目标车辆定制预警信息包。
S5：发送目标车辆定制预警信息包，通过车辆导航端的信息匹配，实现定制预警信息的精准推送，具体包括：
S501：广播式发送目标车辆定制预警信息包；
S502：匹配目标车辆定制预警信息包中V_portrait包的{license:Crl；type:Crt；color:Crc}与车辆导航端的{license:Ccl；type:Cct；color:Ccc}，若匹配成功，则继续步骤S503；
S503：在手机端显示诱导信息。
应理解，上述实施例中各步骤的序号并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
参照图2，本申请实施例还提供一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送系统，包括：
车辆导航端信息处理模块，用于存储与发送本车车辆特征数据，还用于接收、匹配并显示定制预警信息；
进一步地，车辆导航端信息处理装置包括导航端存储模块以及导航端信息处理模块；
所述导航端存储模块，用于记录本车辆特征信息；所述本车辆特征信息包括本车车牌号、车型以及车辆颜色；
所述导航端信息处理模块，用于调取手机端存储模块信息，将本车车辆特征数据上传至路侧车辆特征匹配模块，接受目标车辆定制预警信息包；匹配车辆特征信息与车辆画像信息；显示预警信息；
路侧信息处理模块，基于接收和采集的车辆特征数据的匹配结果，生成车辆画像信息，并抓取判断车辆运行异常状态，形成目标车辆定制预警信息包，进行广播式发送；
进一步地，所述路侧信息处理装置包括路侧摄像设备、车辆特征提取模块、车辆特征匹配模块、信息反馈模块、数据集计模块、全天候车辆行驶数据采集模块、数据计算模块以及信息发布模块；
所述路侧摄像设备，用于采集匝道处目标车辆的图像信息，将图像信息发送给车辆特征提取模块；
所述车辆特征提取模块，用于将车辆的图像信息转化为车辆特征信息，将车辆特征信息传送至车辆特征匹配模块；
所述车辆特征匹配模块，用于匹配车辆特征提取模块传递的车辆特征信息以及车辆导航端信息处理模块上传的车辆特征信息，将匹配完成的车辆特征信息整合为车辆画像信息，将车辆画像信息传送至数据集计模块；以及生成重复匹配申请；
所述数据集计模块，用于存储车辆画像信息，整合行车预警信息与车辆画像信息，形成目标车辆预警信息包，将目标车辆预警信息包传送至信息发布模块；
所述信息反馈模块，用于传输重复匹配申请；
所述全天候车辆行驶数据采集模块，用于调取动态车道限行信息；持续全天候捕获目标车辆的画像特征，并追踪获取目标车辆信息；
所述动态车道限行信息包括车道限行信息、车型限速信息以及气候限速信息；所述车型限速信息包括小型汽车限速信息以及非小型汽车限速信息；所述气候限速信息包括雨天限速信息、雪天限速信息、大风天气下限速信息以及雾霾天气下限速信息；
所述目标车辆信息包括目标车辆行驶信息和运行环境信息，其中：目标车辆行驶信息包括车型数据和车辆运行数据；所述车型数据包括小型机动车与非小型机动车；所述车辆运行数据包括车道位置和车速；运行环境信息包括交通运行状态数据和环境数据；环境数据；所述交通运行状态数据包括与前车的车头间距、与后车的车头间距、车道前方异常事件检测以及匝道开放信息；所述车道前方异常事件检测包括路面遗撒、车辆逆行、异常停车和拥堵情况；所述环境数据包括下雨、下雪、大风以及雾霾；
所述数据计算模块，用于调取动态车道限行信息；计算交通运行状态数据；分析车道异常状态以及车速异常状态，并根据异常状态分析生成目标车辆预警信息，将目标车辆预警信息发送给数据集计模块；
所述信息发布模块，用于广播式发布目标车辆预警信息包。
本发明提供了一种基于导航的车道级定制信息精准推送系统及方法，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部份均可用现有技术加以实现。

Claims (9)

1.一种基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，包括步骤：
S1，在匝道处，用户手动上传本车车辆特征数据，匹配上传的本车车辆特征数据与路侧端检测的车辆特征数据，生成车辆画像信息；
上传的本车车辆特征数据转化为车牌号Ccl、车型Cct以及车辆颜色Ccc三个字段；
路侧端检测的车辆特征数据包括车牌号Crl、车型Crt以及车辆颜色Crc三个字段；
分别对Ccl与Crl、Cct与Crt以及Ccc与Crc三组字段进行匹配分析，若三组字段均相同，则将Crl、Crt与Crc合并为V_portrait包，记作V_portrait＝{license:Crl；type:Crt；color:Crc}，作为路侧端车辆画像信息；若存在不相同的字段，重复匹配；
S2，全天候车道级车辆运行状态抓取，调取动态车道限行信息；
S3，基于车道级车辆运行状态数据以及车辆特征数据，判别目标车辆运行状态是否存在异常；
S4，根据异常状态类型，计算目标车辆最佳车速及推荐车道，生成目标车辆预警信息；合并目标车辆预警信息与V_portrait包，形成目标车辆定制预警信息包；
S5，发送目标车辆定制预警信息包，通过车辆导航端的信息匹配，实现定制预警信息的精准推送。
2.根据权利要求1所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，所述全天候车道级车辆运行状态包括车型数据、车辆运行数据、交通运行状态数据以及环境数据；所述车型数据包括小型机动车与非小型机动车，所述车辆运行数据包括车道位置和车速，所述交通运行状态数据包括与前车的车头间距、与后车的车头间距、车道前方异常事件检测以及匝道开放信息，所述环境数据包括下雨、下雪、大风以及雾霾。
3.根据权利要求2所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，所述车道前方异常事件检测包括路面遗撒、车辆逆行、异常停车和拥堵情况。
4.根据权利要求1所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，所述动态车道限行信息包括车道限行信息、车型限速信息以及气候限速信息，所述车型限速信息包括小型汽车限速信息以及非小型汽车限速信息，所述气候限速信息包括雨天限速信息、雪天限速信息、大风天气下限速信息以及雾霾天气下限速信息。
5.根据权利要求1所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，所述目标车辆运行状态是否存在异常包括车道异常情况和车速异常情况。
6.根据权利要求5所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法，其特征在于，所述车道异常情况具体为：车道位置超过车道限行信息、路面遗撒数值为1、车辆逆行数值为1、异常停车数值为1、匝道开放数值为0、交通拥堵数值为1、与前车的车头间距小于100米以及与后车的车头间距小于100米。
7.一种实现权利要求1-6任一项所述的基于导航的车道级定制服务信息精准推送方法的系统，其特征在于，包括：
车辆导航端信息处理模块，用于存储与发送本车车辆特征数据，还用于接收、匹配并显示定制预警信息；
路侧信息处理模块，基于接收和采集的车辆特征数据的匹配结果，生成车辆画像信息，并抓取判断车辆运行异常状态，形成目标车辆定制预警信息包，进行广播式发送。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述车辆导航端信息处理模块包括导航端存储模块以及导航端信息处理模块；所述导航端存储模块，用于记录本车辆特征信息；所述导航端信息处理模块，用于上传本车车辆特征数据、接受目标车辆定制预警信息包、匹配车辆特征信息、生成车辆画像信息。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述路侧信息处理模块包括路侧摄像设备、车辆特征提取模块、车辆特征匹配模块、信息反馈模块、数据集计模块、全天候车辆行驶数据采集模块、数据计算模块以及信息发布模块；
所述路侧摄像设备，用于采集匝道处目标车辆的图像信息；
所述车辆特征提取模块，用于将目标车辆的图像信息转化为车辆特征信息；
所述车辆特征匹配模块，用于匹配车辆特征信息，并整合为车辆画像信息；以及生成重复匹配申请；
所述数据集计模块，用于整合行车预警信息与车辆画像信息，形成目标车辆预警信息包；
所述信息反馈模块，用于传输重复匹配申请；
所述全天候车辆行驶数据采集模块，用于全天候车道级车辆运行状态抓取、调取动态车道限行信息，并获取车型数据、车辆运行数据和环境数据；
所述数据计算模块，用于计算获取交通运行状态数据，分析车道异常状态以及车速异常状态，并根据异常状态分析生成目标车辆预警信息；
所述信息发布模块，用于发布目标车辆预警信息包。
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