CN115457775A - 一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法 - Google Patents

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CN115457775A CN202211416732.XA CN202211416732A CN115457775A CN 115457775 A CN115457775 A CN 115457775A CN 202211416732 A CN202211416732 A CN 202211416732A CN 115457775 A CN115457775 A CN 115457775A
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Abstract

本发明公开了一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法，属于北斗定位技术领域。本系统包括导航定位模块、数字传输模块、服务验证模块、封禁预测模块、信息反馈模块；所述导航定位模块的输出端与所述数字传输模块的输入端相连接；所述数字传输模块的输出端与所述服务验证模块的输入端相连接；所述服务验证模块的输出端与所述封禁预测模块的输入端相连接；所述封禁预测模块的输出端与所述信息反馈模块的输入端相连接。本申请能够基于对车主反馈的判断，对因人工未知因素下的道路封禁信息进行分析，提供一种预警提示输出至车主端口，提醒车主该路段可能存在封禁情况，同时能够对道路封禁时长进行预测分析，为车主的出行提供警示效果。

Description

一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法
技术领域
本发明涉及北斗定位技术领域，具体为一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法。
背景技术
数字信号传输是指用数字信号载荷消息进行传输的方式，分基带传输和载波传输。前者是数字信号直接在基带进行传输；后者是将数字信号对载波进行调制，以带通信号的形式进行传输。衡量数字传输系统有效性的指标是传信率，即单位频带中单位时间传送的平均信息量。线路码型的选择、狭带高效数字调制技术的采用以及频分、时分、码分复用技术的运用均影响数字传输系统的有效性。
在日常的生活中，北斗定位系统已经成为人们出行不可或缺的一种服务定位系统，其能够通过定位功能实现车主导航，目前的导航软件技术也是层出不穷，在一些导航软件中，已经配备有出行拥堵检测、道路施工以及交通事故等方向的道路封禁检测；然而在实际出行中，车主往往会遇到一些未知的人工因素下的路段封禁，例如因疫情情况的乡村道路封禁、因剧组拍戏导致的暂时性封路以及占道经营导致的路段不通等等；而这些情况在当前尚没有任何地图软件能够对其实现监测和预测预警。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于数字信号传输的服务定位方法，该方法包括以下步骤：
S1、构建导航服务定位系统，内置于地图软件中，用于获取使用该地图软件的车辆的导航信息数据（获取的数据只限于某辆车的出行数据，而不涉及车主的个人数据信息）；
S2、导航服务定位系统内置有服务验证模块，用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；
S3、若验证通过，生成新的路段信息反馈至地图软件中，同时构建封禁预测模型；若验证未通过，对该封禁消息存储至数据库中；
S4、根据封禁预测模型，生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中，输出出行警示信息至客户端口。
在上述技术方案中，所述导航服务定位系统包括：
数字传输模块，用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据；
存储数据库，能够存储获取的车辆的导航信息数据和车辆的定位数据。
在上述技术方案中，所述构建验证模型包括：
服务验证模块获取车主反馈的路段封禁信息，系统设置半径R，以车主反馈的路段封禁信息中的路段封禁点位为圆心，R为半径，构建监测区域；
构建时间周期
Figure 439291DEST_PATH_IMAGE001
，根据车辆的定位数据获取在时间周期
Figure 379434DEST_PATH_IMAGE001
内所有通过监测区域的 车辆数量与途经路段封禁点位的车辆数量；
构建验证概率模型：
Figure 323119DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 757643DEST_PATH_IMAGE003
代表车主反馈的路段封禁信息的准确概率；
Figure 470384DEST_PATH_IMAGE004
代表在时间周期
Figure 817314DEST_PATH_IMAGE001
内所有通 过监测区域的车辆数量；
Figure 982716DEST_PATH_IMAGE005
代表途经路段封禁点位的车辆数量；
Figure 955351DEST_PATH_IMAGE006
代表通过车主反馈的封 禁路段的车辆数量；
Figure 788178DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 804545DEST_PATH_IMAGE008
代表权重影响系数；
Figure 722822DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 499148DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 655323DEST_PATH_IMAGE006
均需大于系统预设车辆数量阈值， 若存在任何一项小于系统预设车辆数量阈值，则增加一个时间周期；
设置概率阈值，若存在
Figure 983536DEST_PATH_IMAGE003
小于等于概率阈值，判断为车主反馈的路段封禁信息准 确，生成新的路段信息反馈至地图软件中，构建封禁预测模型；
若存在
Figure 749629DEST_PATH_IMAGE003
大于概率阈值，将车主反馈的封禁路段信息存储至数据库中。
在上述技术方案中，若存在
Figure 188701DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 605907DEST_PATH_IMAGE004
较小，即在区域内通过的车辆数量不足、或者途径 封禁点位的车辆不足时，判断的效果较差，并不能反映出信息情况，因此设置一定的数量阈 值，在不满足时均认为封禁信息不准确。
在上述技术方案中，所述封禁预测模型包括：
S4-1、获取路段封禁信息历史数据，构建封禁预测模型的目标函数：
Figure 105021DEST_PATH_IMAGE009
构建约束条件如下：
Figure 856945DEST_PATH_IMAGE010
其中：
Figure 99708DEST_PATH_IMAGE011
代表封禁路段点位处的人流量组别，以系统预设阈值a为每一组的选取范围，即M-1与M之间 的人流量差值为a；N代表监测区域内封禁路段总数量，指在监测区域内存在的封禁路段数 量为1
Figure 371420DEST_PATH_IMAGE012
N；R代表封禁路段点位存在的建筑物数量，指在分析的封禁路段点位存在的建筑物 数量为1
Figure 775857DEST_PATH_IMAGE012
r；E代表预测时间周期组别，以每半小时为一组别做一次叠加，即E-1与E之间间 隔半小时；
Figure 890443DEST_PATH_IMAGE013
代表封禁路段在人流量为m时，封禁点位存在r组建筑物且监测区域内总 封禁路段数量为n时封禁的时间周期是否为K，如果采用则取值为1，否则取0；
Figure 297416DEST_PATH_IMAGE014
代表监测区 域中的存在的封禁路段数量为n时对封禁时间周期k的影响值；
S4-2、根据遗传算法设置随机产生初始种群；
S4-3、计算种群个体的目标函数值，将种群个体依次代入封禁预测模型的目标函数中，计算每个种群个体对应的预测时间周期组别，获取每个种群个体实际的封禁时间组别，计算差值，选取其中差值最小值作为适应度最好的个体，记为精英个体；
S4-4、计算出种群每个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure 813848DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 530131DEST_PATH_IMAGE016
为种群第q个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
代表第q个个体 的适应度；b代表种群序号；
Figure 787806DEST_PATH_IMAGE018
代表种群数量；
S4-5、计算出每个个体的累积概率；
Figure 372371DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 618676DEST_PATH_IMAGE020
代表种群第q个个体的累积概率；
S4-6、构建选择模型，利用一个均匀分布的伪随机数h，其取值范围在[0，1]区间 内；若
Figure 630494DEST_PATH_IMAGE021
，则选择个体q；否则，选择另一个体d，满足h处于
Figure 814613DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 202869DEST_PATH_IMAGE023
之间，不包 含
Figure 303681DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 486400DEST_PATH_IMAGE023
；重复选择，直至达到种群数量B时结束；
S4-7、采用三点交叉模型与取代变异实现交叉、变异操作，用步骤S4-3中生成的精英个体替换当前代适应度最差的个体，并记为遗传操作的一次迭代；
S4-8、构建遗传操作的迭代次数阈值，重复执行步骤S4-3至S4-7，直至达到遗传操作的迭代次数阈值时停止，输出当前期数据，获取在不同的人流量组别、不同的封禁路段总量和封禁点位不同的建筑物数量下的预测时间周期组别，作为封禁预测模型的输出。
在本申请中，背景技术已经叙述出针对的主要场景为因未知的人工因素导致的路段封禁，在现有技术中，如果由于道路施工、车祸现场等原因，其可以通过卫星反馈在地图上，然而一些未知的人工因素下的路段封禁常常较为突然，同时也很难出现预警，例如因疫情情况的乡村道路封禁、因剧组拍戏导致的暂时性封路以及占道经营导致的路段不通等等；在上述技术方案中，系统在接收到车主用户的反馈后，如果验证成功，则判断此处出现了道路封禁情况，基于不同的人流量组别、不同的封禁路段总量和封禁点位不同的建筑物数量去反映该封禁点位的交通需求度，例如在人流量组别较大的情况下，其往往是因为人群带来的道路影响，更倾向于剧组拍戏以及占道经营方向，那么其通畅时间一般处于固定的时间周期内，例如夜间，那么通过系统就可以反馈出预测的时间周期结果，给予未出行或准备出行的车主以提示，供车主选择出行路线；又例如若存在人流量组别较小，且封禁点位存在的建筑物也较少，同时监测区域内总封禁路段数量较多时，则更倾向于因疫情情况的乡村道路封禁，其会导致在这个路段很少有人通行（可能存在部分的医护人员或者管理人员通行），而且会存在监测区域内总封禁路段数量较多的情况。
一种基于数字信号传输的服务定位系统，该系统包括导航定位模块、数字传输模块、服务验证模块、封禁预测模块、信息反馈模块；
所述导航定位模块基于北斗定位系统对车主实现定位，同时获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；所述数字传输模块用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据，同时能够传输车主的反馈信息数据；所述服务验证模块用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述封禁预测模块用于根据封禁预测模型，生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；所述信息反馈模块用于根据道路封禁的预测时间周期结果，输出出行警示信息至客户端口；
所述导航定位模块的输出端与所述数字传输模块的输入端相连接；所述数字传输模块的输出端与所述服务验证模块的输入端相连接；所述服务验证模块的输出端与所述封禁预测模块的输入端相连接；所述封禁预测模块的输出端与所述信息反馈模块的输入端相连接。
在上述技术方案中，所述导航定位模块包括北斗定位单元、信息采集单元；
所述北斗定位单元基于北斗定位系统对车主实现定位；所述信息采集单元用于获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；
所述北斗定位单元的输出端与所述信息采集单元的输入端相连接。
在上述技术方案中，所述数字传输模块包括传输通道构建单元、反馈单元；
所述传输通道构建单元用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据；所述反馈单元用于构建车主与系统的信息传输通道，传输车主的反馈信息数据；
所述传输通道构建单元的输出端与所述反馈单元的输入端相连接。
在上述技术方案中，所述服务验证模块包括模型构建单元、验证判断单元；
所述模型构建单元用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述验证判断单元用于对路段封禁信息进行验证，若验证通过，生成新的路段信息反馈至地图软件中，同时构建封禁预测模型；若验证未通过，对该封禁消息存储至数据库中；
所述模型构建单元的输出端与所述验证判断单元的输入端相连接。
在上述技术方案中，所述封禁预测模块包括函数构建单元、封禁预测单元；
所述函数构建单元用于构建封禁预测模型的目标函数；所述封禁预测单元用于根据封禁预测模型的目标函数生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；
所述函数构建单元的输出端与所述封禁预测单元的输入端相连接。
在上述技术方案中，所述信息反馈模块包括信息反馈单元、出行警示单元；
所述信息反馈单元用于根据道路封禁的预测时间周期结果，构建信息反馈通道；所述出行警示单元用于输出出行警示信息至客户端口。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本申请能够基于对车主反馈的判断，对因人工未知因素下的道路封禁情况进行分析，提供一种预警提示输出至车主端口，提醒车主该路段可能存在封禁情况，同时构建了遗传算法模型，利用历史数据下不同的因素进行分析，对道路封禁的多种情况不断迭代，使之能够获取到最接近真实值的预测结果，为车主的出行提供警示效果。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于数字信号传输的服务定位系统及方法的流程示意图。
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。
请参阅图1，在本实施例一中，存在一处因疫情导致的乡村道路封禁：
服务验证模块获取车主反馈的路段封禁信息，系统设置半径R，以车主反馈的路段封禁信息中的路段封禁点位为圆心，R为半径，构建监测区域；
构建时间周期
Figure 797296DEST_PATH_IMAGE001
，根据车辆的定位数据获取在时间周期
Figure 848297DEST_PATH_IMAGE001
内所有通过监测区域的 车辆数量与途经路段封禁点位的车辆数量；取
Figure 928249DEST_PATH_IMAGE001
为4小时；检测到以下数据：在时间周期
Figure 422815DEST_PATH_IMAGE001
内 所有通过监测区域的车辆数量为300辆；途经路段封禁点位的车辆数量为30辆；通过车主反 馈的封禁路段的车辆数量为5辆；
构建验证概率模型：
Figure 221007DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 577164DEST_PATH_IMAGE003
代表车主反馈的路段封禁信息的准确概率；
Figure 511622DEST_PATH_IMAGE004
代表在时间周期
Figure 177090DEST_PATH_IMAGE001
内所有通 过监测区域的车辆数量；
Figure 196998DEST_PATH_IMAGE005
代表途经路段封禁点位的车辆数量；
Figure 589803DEST_PATH_IMAGE006
代表通过车主反馈的封 禁路段的车辆数量；
Figure 644346DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 480715DEST_PATH_IMAGE008
代表权重影响系数；
Figure 987920DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 685880DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 594930DEST_PATH_IMAGE006
均需大于系统预设车辆数量阈值， 若存在任何一项小于系统预设车辆数量阈值，则增加一个时间周期；
Figure 461255DEST_PATH_IMAGE024
设置概率阈值15%，存在
Figure 596701DEST_PATH_IMAGE003
小于等于概率阈值，判断为车主反馈的路段封禁信息准 确，生成新的路段信息反馈至地图软件中，构建封禁预测模型；
所述封禁预测模型包括：
S4-1、获取路段封禁信息历史数据，构建封禁预测模型的目标函数：
Figure 206674DEST_PATH_IMAGE025
构建约束条件如下：
Figure 360444DEST_PATH_IMAGE026
其中：
Figure 132090DEST_PATH_IMAGE011
代表封禁路段点位处的人流量组别，以系统预设阈值a为每一组的选取 范围，即M-1与M之间的人流量差值为a；N代表监测区域内封禁路段总数量；R代表封禁路段 点位存在的建筑物数量，指在分析的封禁路段点位存在的建筑物数量为1
Figure 754833DEST_PATH_IMAGE012
r；E代表预测时 间周期组别，以每半小时为一组别做一次叠加，即E-1与E之间间隔半小时；
Figure 168497DEST_PATH_IMAGE013
代表封禁 路段在人流量为m时，封禁点位存在r组建筑物且监测区域内总封禁路段数量为n时封禁的 时间周期是否为K，如果采用则取值为1，否则取0；
Figure 689956DEST_PATH_IMAGE014
代表监测区域中的存在的封禁路段数 量为n时对封禁时间周期k的影响值；
例如，在一组数据下，系统预设阈值a为20人，则m=1时，代表人流量为0-20人；E代表预测时间周期组别，以每半小时为一组别做一次叠加，即E-1与E之间间隔半小时，即在e=1时，代表预测时间属于0-30分钟之间，数据含前不含后；
S4-2、根据遗传算法设置随机产生初始种群；
S4-3、计算种群个体的目标函数值，将种群个体依次代入封禁预测模型的目标函数中，计算每个种群个体对应的预测时间周期组别，获取每个种群个体实际的封禁时间组别，计算差值，选取其中差值最小值作为适应度最好的个体，记为精英个体；
S4-4、计算出种群每个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure 163663DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 867177DEST_PATH_IMAGE016
为种群第q个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure 694319DEST_PATH_IMAGE017
代表第q个个体 的适应度；b代表种群序号；
Figure 698047DEST_PATH_IMAGE018
代表种群数量；
S4-5、计算出每个个体的累积概率；
Figure 201709DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 658098DEST_PATH_IMAGE020
代表种群第q个个体的累积概率；
S4-6、构建选择模型，利用一个均匀分布的伪随机数h，其取值范围在[0，1]区间 内；若
Figure 288931DEST_PATH_IMAGE021
，则选择个体q；否则，选择另一个体d，满足h处于
Figure 147165DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 588773DEST_PATH_IMAGE023
之间，不包 含
Figure 266879DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 435824DEST_PATH_IMAGE023
；重复选择，直至达到种群数量B时结束；
S4-7、采用三点交叉模型与取代变异实现交叉、变异操作，用步骤S4-3中生成的精英个体替换当前代适应度最差的个体，并记为遗传操作的一次迭代；
S4-8、构建遗传操作的迭代次数阈值，重复执行步骤S4-3至S4-7，直至达到遗传操作的迭代次数阈值时停止，输出当前期数据，获取在不同的人流量组别、不同的封禁路段总量和封禁点位不同的建筑物数量下的预测时间周期组别，作为封禁预测模型的输出。
根据封禁预测模型的输出，获取当前封禁点位下的采集数据，计算输出预测的时间周期组别，利用组别乘30分钟即可得出预测封禁解除时间。
在本实施例二中，提供一种基于数字信号传输的服务定位系统，该系统包括导航定位模块、数字传输模块、服务验证模块、封禁预测模块、信息反馈模块；
所述导航定位模块基于北斗定位系统对车主实现定位，同时获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；所述数字传输模块用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据，同时能够传输车主的反馈信息数据；所述服务验证模块用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述封禁预测模块用于根据封禁预测模型，生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；所述信息反馈模块用于根据道路封禁的预测时间周期结果，输出出行警示信息至客户端口；
所述导航定位模块的输出端与所述数字传输模块的输入端相连接；所述数字传输模块的输出端与所述服务验证模块的输入端相连接；所述服务验证模块的输出端与所述封禁预测模块的输入端相连接；所述封禁预测模块的输出端与所述信息反馈模块的输入端相连接。
所述导航定位模块包括北斗定位单元、信息采集单元；
所述北斗定位单元基于北斗定位系统对车主实现定位；所述信息采集单元用于获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；
所述北斗定位单元的输出端与所述信息采集单元的输入端相连接。
所述数字传输模块包括传输通道构建单元、反馈单元；
所述传输通道构建单元用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据；所述反馈单元用于构建车主与系统的信息传输通道，传输车主的反馈信息数据；
所述传输通道构建单元的输出端与所述反馈单元的输入端相连接。
所述服务验证模块包括模型构建单元、验证判断单元；
所述模型构建单元用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述验证判断单元用于对路段封禁信息进行验证，若验证通过，生成新的路段信息反馈至地图软件中，同时构建封禁预测模型；若验证未通过，对该封禁消息存储至数据库中；
所述模型构建单元的输出端与所述验证判断单元的输入端相连接。
所述封禁预测模块包括函数构建单元、封禁预测单元；
所述函数构建单元用于构建封禁预测模型的目标函数；所述封禁预测单元用于根据封禁预测模型的目标函数生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；
所述函数构建单元的输出端与所述封禁预测单元的输入端相连接。
所述信息反馈模块包括信息反馈单元、出行警示单元；
所述信息反馈单元用于根据道路封禁的预测时间周期结果，构建信息反馈通道；所述出行警示单元用于输出出行警示信息至客户端口。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字信号传输的服务定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、构建导航服务定位系统，内置于地图软件中，用于获取使用该地图软件的车辆的导航信息数据；
S2、导航服务定位系统内置有服务验证模块，用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；
S3、若验证通过，生成新的路段信息反馈至地图软件中，同时构建封禁预测模型；若验证未通过，对该封禁消息存储至数据库中；
S4、根据封禁预测模型，生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中，输出出行警示信息至客户端口。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字信号传输的服务定位方法，其特征在于：所述导航服务定位系统包括：
数字传输模块，用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据；
存储数据库，能够存储获取的车辆的导航信息数据和车辆的定位数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字信号传输的服务定位方法，其特征在于：所述构建验证模型包括：
服务验证模块获取车主反馈的路段封禁信息，系统设置半径R，以车主反馈的路段封禁信息中的路段封禁点位为圆心，R为半径，构建监测区域；
构建时间周期
Figure 823528DEST_PATH_IMAGE001
，根据车辆的定位数据获取在时间周期
Figure 271827DEST_PATH_IMAGE001
内所有通过监测区域的车辆 数量与途经路段封禁点位的车辆数量；
构建验证概率模型：
Figure 723668DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 40249DEST_PATH_IMAGE003
代表车主反馈的路段封禁信息的准确概率；
Figure 651359DEST_PATH_IMAGE004
代表在时间周期
Figure 880346DEST_PATH_IMAGE001
内所有通过监 测区域的车辆数量；
Figure 678538DEST_PATH_IMAGE005
代表途经路段封禁点位的车辆数量；
Figure 300274DEST_PATH_IMAGE006
代表通过车主反馈的封禁路 段的车辆数量；
Figure 234732DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 634621DEST_PATH_IMAGE008
代表权重影响系数；
Figure 920109DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 312913DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 367456DEST_PATH_IMAGE006
均需大于系统预设车辆数量阈值，若存 在任何一项小于系统预设车辆数量阈值，则增加一个时间周期；
设置概率阈值，若存在
Figure 203825DEST_PATH_IMAGE003
小于等于概率阈值，判断为车主反馈的路段封禁信息准确，生 成新的路段信息反馈至地图软件中，构建封禁预测模型；
若存在
Figure 711030DEST_PATH_IMAGE003
大于概率阈值，将车主反馈的封禁路段信息存储至数据库中。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字信号传输的服务定位方法，其特征在于：所述封禁预测模型包括：
S4-1、获取路段封禁信息历史数据，构建封禁预测模型的目标函数：
Figure 143411DEST_PATH_IMAGE009
构建约束条件如下：
Figure 318040DEST_PATH_IMAGE010
其中：
Figure 59731DEST_PATH_IMAGE011
代表封禁路段点位处的人流量组别，以系统预设阈值a为每一组的选取范围， 即M-1与M之间的人流量差值为a；N代表监测区域内封禁路段总数量；R代表封禁路段点位存 在的建筑物数量，指在分析的封禁路段点位存在的建筑物数量为1
Figure 319811DEST_PATH_IMAGE012
r；E代表预测时间周期 组别，以每半小时为一组别做一次叠加，即E-1与E之间间隔半小时；
Figure 664205DEST_PATH_IMAGE013
代表封禁路段在 人流量为m时，封禁点位存在r组建筑物且监测区域内总封禁路段数量为n时封禁的时间周 期是否为K，如果采用则取值为1，否则取0；
Figure 817975DEST_PATH_IMAGE014
代表监测区域中的存在的封禁路段数量为n时 对封禁时间周期k的影响值；
S4-2、根据遗传算法设置随机产生初始种群；
S4-3、计算种群个体的目标函数值，将种群个体依次代入封禁预测模型的目标函数中，计算每个种群个体对应的预测时间周期组别，获取每个种群个体实际的封禁时间组别，计算差值，选取其中差值最小值作为适应度最好的个体，记为精英个体；
S4-4、计算出种群每个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure 120780DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 477943DEST_PATH_IMAGE016
为种群第q个个体被遗传到下一代种群中的概率；
Figure 891607DEST_PATH_IMAGE017
代表第q个个体的适 应度；b代表种群序号；
Figure 401348DEST_PATH_IMAGE018
代表种群数量；
S4-5、计算出每个个体的累积概率；
Figure 609475DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 453934DEST_PATH_IMAGE020
代表种群第q个个体的累积概率；
S4-6、构建选择模型，利用一个均匀分布的伪随机数h，其取值范围在[0，1]区间内；若
Figure 405710DEST_PATH_IMAGE021
，则选择个体q；否则，选择另一个体d，满足h处于
Figure 534072DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 178680DEST_PATH_IMAGE023
之间，不包含
Figure 510435DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 265902DEST_PATH_IMAGE023
；重复选择，直至达到种群数量B时结束；
S4-7、采用三点交叉模型与取代变异实现交叉、变异操作，用步骤S4-3中生成的精英个体替换当前代适应度最差的个体，并记为遗传操作的一次迭代；
S4-8、构建遗传操作的迭代次数阈值，重复执行步骤S4-3至S4-7，直至达到遗传操作的迭代次数阈值时停止，输出当前期数据，获取在不同的人流量组别、不同的封禁路段总量和封禁点位不同的建筑物数量下的预测时间周期组别，作为封禁预测模型的输出。
5.一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：该系统包括导航定位模块、数字传输模块、服务验证模块、封禁预测模块、信息反馈模块；
所述导航定位模块基于北斗定位系统对车主实现定位，同时获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；所述数字传输模块用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据，同时能够传输车主的反馈信息数据；所述服务验证模块用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述封禁预测模块用于根据封禁预测模型，生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；所述信息反馈模块用于根据道路封禁的预测时间周期结果，输出出行警示信息至客户端口；
所述导航定位模块的输出端与所述数字传输模块的输入端相连接；所述数字传输模块的输出端与所述服务验证模块的输入端相连接；所述服务验证模块的输出端与所述封禁预测模块的输入端相连接；所述封禁预测模块的输出端与所述信息反馈模块的输入端相连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：所述导航定位模块包括北斗定位单元、信息采集单元；
所述北斗定位单元基于北斗定位系统对车主实现定位；所述信息采集单元用于获取使用内置有本系统的地图软件的车辆的导航信息数据；
所述北斗定位单元的输出端与所述信息采集单元的输入端相连接。
7.根据权利要求5所述的一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：所述数字传输模块包括传输通道构建单元、反馈单元；
所述传输通道构建单元用于与地图软件构建数字通信传输通道，在车主使用地图软件出行时，能够传输车辆的导航信息数据和车辆的定位数据；所述反馈单元用于构建车主与系统的信息传输通道，传输车主的反馈信息数据；
所述传输通道构建单元的输出端与所述反馈单元的输入端相连接。
8.根据权利要求5所述的一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：所述服务验证模块包括模型构建单元、验证判断单元；
所述模型构建单元用于获取车主反馈的路段封禁信息，并构建验证模型，对路段封禁信息进行验证；所述验证判断单元用于对路段封禁信息进行验证，若验证通过，生成新的路段信息反馈至地图软件中，同时构建封禁预测模型；若验证未通过，对该封禁消息存储至数据库中；
所述模型构建单元的输出端与所述验证判断单元的输入端相连接。
9.根据权利要求5所述的一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：所述封禁预测模块包括函数构建单元、封禁预测单元；
所述函数构建单元用于构建封禁预测模型的目标函数；所述封禁预测单元用于根据封禁预测模型的目标函数生成路段封禁的预测时长，反馈至地图软件中；
所述函数构建单元的输出端与所述封禁预测单元的输入端相连接。
10.根据权利要求5所述的一种基于数字信号传输的服务定位系统，其特征在于：所述信息反馈模块包括信息反馈单元、出行警示单元；
所述信息反馈单元用于根据道路封禁的预测时间周期结果，构建信息反馈通道；所述出行警示单元用于输出出行警示信息至客户端口。
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