CN117058906B - 一种基于蓝牙mesh网状网的车辆管理系统 - Google Patents

一种基于蓝牙mesh网状网的车辆管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及车辆管理技术领域，涉及到一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统。本发明通过构建目标出租车辆对应各条预行驶路线，并从路线距离、时间和安全等多个层面评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路，从而实现对出租车辆行驶路线进行全面性筛选，使得乘客更快地到达目的地，减少乘客乘车等待时间，进一步提高乘客的乘车体验。并且根据目标出租车辆的实时位置，得到各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，从而能够实时根据道路实况数据对行驶路线进行动态分析，进而提高乘客对出租车辆的乘坐满意度，增加乘客的出行体验。

Description

一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统
技术领域
本发明涉及车辆管理技术领域，涉及到一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统。
背景技术
近年来，随着城市交通的日益拥堵和出行需求的增加，出租车行业的管理面临着越来越多的挑战。传统的出租车管理系统多数以人工调度为主，存在着调度效率低、响应时间长、信息不准确等问题。为了提高出租车行业的运营效率和乘客体验，基于蓝牙MESH技术的出租车车辆管理系统得到了广泛关注。
蓝牙MESH是一种无线网络技术，通过建立蓝牙设备之间的点对点连接，形成覆盖范围广泛的网状网络。它具有自组织、自愈性等特点，可以有效地支持大规模设备的连接和通信。在出租车车辆管理系统中，利用蓝牙MESH技术可以实现车辆、调度中心和乘客之间的实时互联。
当前通过蓝牙MESH技术的出租车管理系统虽然具有很多优点，但也存在一些潜在的问题：（1）当前技术根据乘客上车点与目的地之间距离筛选出租车辆行驶路线，这样筛选方式过于单一，未考虑行驶道路类型以及行驶时间等多方面对车辆行驶路线的影响，从而无法实现对出租车辆行驶路线进行全面性筛选，进而无法为乘客筛选最优乘车行驶路线，导致乘客不能更快地到达目的地，增加乘客乘车等待时间，进一步降低乘客的乘车体验。
（2）当前技术确定出租车辆行驶路线后，无法实时根据道路实况数据对行驶路线进行动态分析，存在部分行驶路段因车流量较大、路口等待时间过长的问题，使得出租车辆的预计到达时间与实际到达时间不符，进而影响乘客的出行体验，降低乘客对出租车辆的乘坐满意度，同时影响出租车的运营工作效率和服务质量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，解决了背景技术中存在的问题。本发明解决其技术问题采用的技术方案是：本发明提供一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，该系统包括：车辆预行驶路线构建模块，用于获取目标出租车辆对应乘客的目的地，进而构建目标出租车辆对应各条预行驶路线。
预行驶路线特征提取模块，用于对各预行驶路线进行道路类型分段，得到各预行驶路线对应各类型道路的特征参数，其中各类型道路包括高架道路和常规道路。
最优行驶线路筛选模块，用于分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路。
目标出租车辆剩余路线提取模块，用于获取目标出租车辆的实时位置，对比提取目标出租车辆对应的剩余路线。
蓝牙MESH网状网反馈模块，用于匹配与剩余路线中部分重叠路段的各参照车辆，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据。
预计时间符合度解析模块，用于分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，若小于设定预计时间符合度，则发出时间不符合预警。
蓝牙MESH网状网管理中心，用于连接目标出租车辆的蓝牙网络节点，并将最优行驶线路和时间不符合预警发送至目标出租车辆终端进行显示。
优选地，所述各预行驶路线对应各类型道路的特征参数包括高架道路的特征参数和常规道路的特征参数，其中高架道路的特征参数包括高架道路长度、高架道路交通事故率、高架道路施工路段长度与宽度，常规道路的特征参数包括常规道路长度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间以及各子路段的交通事故率。
优选地，所述分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，具体包括：从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数提取高架道路长度和常规道路长度，将其记为，/>，/>为各预行驶路线的编号，并筛选最短高架道路长度、最短常规道路长度，分别记为/>，分析各预行驶路线对应的距离优先系数/>，其中/>分别为设定的高架道路长度、常规道路长度对应距离优先影响权重，/>，/>。
提取各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间，分析各预行驶路线对应的时间优先系数。
提取各预行驶路线对应高架道路交通事故率和常规道路各子路段的交通事故率，分析各预行驶路线对应的安全优先系数，其中/>，式中/>为自然常数，/>为设定的车辆行驶路线安全优先影响因子，/>分别为第/>预行驶路线对应高架道路交通事故率、常规道路第/>个子路段的交通事故率，/>，/>为子路段的数量。
优选地，所述各预行驶路线对应的时间优先系数的分析方式为：根据各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度/>，得到各预行驶路线对应高架道路的施工影响时间因子/>，式中/>为设定的道路施工路段对通行时间的修正补偿因数，/>为设定的车辆在高架道路正常行驶情况下的道路施工路段合理长度，/>为第/>预行驶路线对应高架道路的标准宽度，进而解析各预行驶路线对应高架道路的通行时间/>，其中/>为预设的车辆在高架道路正常行驶情况下的合理速度，/>为圆周率。
根据各预行驶路线对应常规道路路口数量和各路口的平均等待时间/>，，/>为常规道路各路口的编号，解析各预行驶路线对应常规道路的通行时间。
分析各预行驶路线对应的时间优先系数，其中，/>为预行驶路线数量。
优选地，所述各预行驶路线对应常规道路的通行时间解析公式，其中/>为预设的车辆在常规道路正常行驶情况下的合理速度，/>为设定的常规道路路口数量对应的行驶速度补偿因数，/>为设定常数，/>。
优选地，所述最优行驶线路筛选方式为：根据各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数/>和安全优先系数/>，评估各预行驶路线的匹配优先级数/>，式中，将各预行驶路线的匹配优先级数进行相互对比，筛选最大匹配优先级数对应的预行驶路线作为最优行驶线路。
优选地，所述各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据的获取方式为：根据当前时间设置当前监测时间段，通过蓝牙MESH网状网获取当前监测时间段内各其他出租车辆的行驶路线，将其与目标出租车辆的剩余路线进行对比，匹配与剩余路线中部分重叠路段的各其他出租车辆，记为各参照车辆，统计目标出租车辆对应剩余路线中各部分重叠路段的各参照车辆，并根据各部分重叠路段的道路类型，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而通过蓝牙MESH网状网反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，其中高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括高架道路车流量和高架道路行驶速度，常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量。
优选地，所述分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，具体包括：从高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取高架道路车流量和高架道路行驶速度，分别记为，/>，/>为高架道路中各部分重叠路段的编号，，/>为各参照车辆的编号，分析目标出租车辆剩余路线对应高架道路的预计时间符合度/>，式中/>为设定的车辆在高架道路的行驶速度误差值，/>为设定的道路车流量对应的车辆行驶速度影响因子，/>为参照车辆的数量，/>为高架道路中第/>部分重叠路段对应的最大高架道路车流量。
从常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度。
进而分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，其中为设定的高架道路预计时间符合度影响权重，/>。
优选地，所述目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度的分析方式为：根据常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，得到常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的已行驶路口实际等待时间、已行驶子路段平均行驶速度/>和已行驶子路段平均车流量/>，/>，/>为常规道路中各部分重叠路段的编号，/>，/>为常规道路中部分重叠路段的各参照车辆的编号。
从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数中筛选常规道路中各部分重叠路段对应各路口的平均等待时间，统计常规道路中各部分重叠路段对应的路口等待时间，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度，式中/>为常规道路中部分重叠路段的参照车辆数量，/>为自然常数，/>，/>为设定的车辆在常规道路的行驶速度误差值，/>为常规道路中第/>部分重叠路段对应的最大已行驶子路段平均车流量。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：（1）本发明通过蓝牙MESH网状网连接目标出租车辆的录音设备节点获取乘客语音，识别目标出租车辆对应乘客的目的地，从而可以准确地识别乘客的语音指令，并且司机能够更准确地理解乘客的需求，避免因为口头沟通不清而产生的误解，进而有助于提高服务质量，减少行程中的不愉快情况。
（2）本发明通过构建目标出租车辆对应各条预行驶路线，并从路线距离、时间和安全等多个层面评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路，从而打破当前技术过于单一的缺陷，实现对出租车辆行驶路线进行全面性筛选，确保能够为乘客智能化地筛选最优乘车行驶路线，可以使得乘客更快地到达目的地，减少乘客乘车等待时间，进一步提高乘客的乘车体验。
（3）本发明根据目标出租车辆的实时位置，得到各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，从而能够实时根据道路实况数据对行驶路线进行动态分析，避免乘客在乘坐过程因车流量较大、路口等待时间过长导致实际到达时间不符的问题，进而提高乘客对出租车辆的乘坐满意度。
（4）本发明通过蓝牙MESH网状网管理中心连接目标出租车辆的蓝牙网络节点，将时间不符合预警发送至目标出租车辆终端进行显示，从而乘客能够及时预知车辆实际到达时间，使得后期乘客能够及时与出租车司机沟通，对车辆行驶路线进行进一步优化调整，进而增加乘客的出行体验，同时提高出租车的运营工作效率和服务质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统模块连接图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，包括车辆预行驶路线构建模块、预行驶路线特征提取模块、最优行驶线路筛选模块、目标出租车辆剩余路线提取模块、蓝牙MESH网状网反馈模块、预计时间符合度解析模块和蓝牙MESH网状网管理中心。其中模块之间的连接关系为：车辆预行驶路线构建模块与预行驶路线特征提取模块连接，最优行驶线路筛选模块分别与最优行驶线路筛选模块和目标出租车辆剩余路线提取模块连接，蓝牙MESH网状网反馈模块分别与目标出租车辆剩余路线提取模块和预计时间符合度解析模块连接，蓝牙MESH网状网管理中心分别与最优行驶线路筛选模块和预计时间符合度解析模块连接。
车辆预行驶路线构建模块，用于获取目标出租车辆对应乘客的目的地，进而构建目标出租车辆对应各条预行驶路线。
作为本发明的一个示例，所述目标出租车辆对应乘客的目的地获取方式为：通过目标出租车辆内部安装的录音设备采集乘客的语音，通过蓝牙MESH网状网连接目标出租车辆的录音设备节点获取乘客语音，进而对乘客语音进行语音文本识别，得到乘客语音对应的文本信息，并采用文本分词和关键词提取处理得到乘客语音对应文本信息的各关键词，筛选乘客语音对应文本信息的地名关键词集合，将乘客语音对应文本信息的地名关键词集合与各目的地对应的标准关键词集合进行匹配，若乘客语音对应文本信息的地名关键词集合与某目标地对应的标准关键词集合相同，则将该目标地作为目标出租车辆对应乘客的目的地。
需要说明的是，本发明通过蓝牙MESH网状网连接目标出租车辆的录音设备节点获取乘客语音，识别目标出租车辆对应乘客的目的地，从而可以准确地识别乘客的语音指令，并且司机能够更准确地理解乘客的需求，避免因为口头沟通不清而产生的误解，进而有助于提高服务质量，减少行程中的不愉快情况。
预行驶路线特征提取模块，用于对各预行驶路线进行道路类型分段，得到各预行驶路线对应各类型道路的特征参数，其中各类型道路包括高架道路和常规道路。
作为本发明的一个示例，所述各预行驶路线对应各类型道路的特征参数包括高架道路的特征参数和常规道路的特征参数，其中高架道路的特征参数包括高架道路长度、高架道路交通事故率、高架道路施工路段长度与宽度，常规道路的特征参数包括常规道路长度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间以及各子路段的交通事故率。
在上述方案基础上，所述各预行驶路线对应常规道路各子路段划分方式为：根据各预行驶路线对应常规道路路口数量，将各预行驶路线对应常规道路按照常规道路路口数量进行划分，得到各预行驶路线对应常规道路各子路段。
进一步地，所述各预行驶路线对应各类型道路的特征参数由蓝牙MESH网状网连接城市交通道路管理后台节点，并提取与整理各预行驶路线对应各类型道路的特征参数。
需要解释的是，所述常规道路为城市交通道路中存在红绿交通灯的道路。
最优行驶线路筛选模块，用于分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路。
作为本发明的一个示例，所述分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，具体包括：从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数提取高架道路长度和常规道路长度，将其记为，/>，/>为各预行驶路线的编号，并筛选最短高架道路长度、最短常规道路长度，分别记为/>，分析各预行驶路线对应的距离优先系数/>，其中/>分别为设定的高架道路长度、常规道路长度对应距离优先影响权重，/>，/>。
提取各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间，分析各预行驶路线对应的时间优先系数。
在上述方案基础上，所述各预行驶路线对应的时间优先系数的分析方式为：根据各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度/>，得到各预行驶路线对应高架道路的施工影响时间因子/>，式中/>为设定的道路施工路段对通行时间的修正补偿因数，/>为设定的车辆在高架道路正常行驶情况下的道路施工路段合理长度，为第/>预行驶路线对应高架道路的标准宽度，进而解析各预行驶路线对应高架道路的通行时间/>，其中/>为预设的车辆在高架道路正常行驶情况下的合理速度，/>为圆周率。
根据各预行驶路线对应常规道路路口数量和各路口的平均等待时间/>，，/>为常规道路各路口的编号，解析各预行驶路线对应常规道路的通行时间，其中计算公式为/>，/>为预设的车辆在常规道路正常行驶情况下的合理速度，/>为设定的常规道路路口数量对应的行驶速度补偿因数，/>为设定常数，/>。
分析各预行驶路线对应的时间优先系数，其中，/>为预行驶路线数量。
提取各预行驶路线对应高架道路交通事故率和常规道路各子路段的交通事故率，分析各预行驶路线对应的安全优先系数，其中/>，式中/>为自然常数，/>为设定的车辆行驶路线安全优先影响因子，/>分别为第/>预行驶路线对应高架道路交通事故率、常规道路第/>个子路段的交通事故率，/>，/>为子路段的数量。
作为本发明的一个示例，所述最优行驶线路筛选方式为：根据各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数/>和安全优先系数/>，评估各预行驶路线的匹配优先级数/>，式中/>，将各预行驶路线的匹配优先级数进行相互对比，筛选最大匹配优先级数对应的预行驶路线作为最优行驶线路。
需要说明的是，本发明通过构建目标出租车辆对应各条预行驶路线，并从路线距离、时间和安全等多个层面评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路，从而打破当前技术过于单一的缺陷，实现对出租车辆行驶路线进行全面性筛选，确保能够为乘客智能化地筛选最优乘车行驶路线，可以使得乘客更快地到达目的地，减少乘客乘车等待时间，进一步提高乘客的乘车体验。
目标出租车辆剩余路线提取模块，用于获取目标出租车辆的实时位置，对比提取目标出租车辆对应的剩余路线。
蓝牙MESH网状网反馈模块，用于匹配与剩余路线中部分重叠路段的各参照车辆，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据。
作为本发明的一个示例，所述各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据的获取方式为：根据当前时间设置当前监测时间段，通过蓝牙MESH网状网获取当前监测时间段内各其他出租车辆的行驶路线，将其与目标出租车辆的剩余路线进行对比，匹配与剩余路线中部分重叠路段的各其他出租车辆，记为各参照车辆，统计目标出租车辆对应剩余路线中各部分重叠路段的各参照车辆，并根据各部分重叠路段的道路类型，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而通过蓝牙MESH网状网反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，其中高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括高架道路车流量和高架道路行驶速度，常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量。
进一步地，当某部分重叠路段包括高架道路路段和常规道路路段时，则该部分重叠路段按照高架道路以及常规道路进行划分，得到该部分重叠路段的高架道路路段部分和常规道路路段部分，并将该部分重叠路段的高架道路路段部分归类为高架道路，将该部分重叠路段的常规道路路段部分归类于常规道路。
预计时间符合度解析模块，用于分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，若小于设定预计时间符合度，则发出时间不符合预警。
作为本发明的一个示例，所述分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，具体包括：从高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取高架道路车流量和高架道路行驶速度，分别记为，/>，/>为高架道路中各部分重叠路段的编号，/>，/>为各参照车辆的编号，分析目标出租车辆剩余路线对应高架道路的预计时间符合度/>，式中/>为设定的车辆在高架道路的行驶速度误差值，/>为设定的道路车流量对应的车辆行驶速度影响因子，/>为参照车辆的数量，/>为高架道路中第/>部分重叠路段对应的最大高架道路车流量。
从常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度。
在上述方案基础上，所述目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度的分析方式为：根据常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，得到常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的已行驶路口实际等待时间、已行驶子路段平均行驶速度/>和已行驶子路段平均车流量/>，/>，/>为常规道路中各部分重叠路段的编号，/>，/>为常规道路中部分重叠路段的各参照车辆的编号。
从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数中筛选常规道路中各部分重叠路段对应各路口的平均等待时间，统计常规道路中各部分重叠路段对应的路口等待时间，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度，式中/>为常规道路中部分重叠路段的参照车辆数量，为自然常数，/>，/>为设定的车辆在常规道路的行驶速度误差值，/>为常规道路中第/>部分重叠路段对应的最大已行驶子路段平均车流量。
进而分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，其中/>为设定的高架道路预计时间符合度影响权重，/>。
需要说明的是，本发明根据目标出租车辆的实时位置，得到各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，从而能够实时根据道路实况数据对行驶路线进行动态分析，避免乘客在乘坐过程因车流量较大、路口等待时间过长导致实际到达时间不符的问题，进而提高乘客对出租车辆的乘坐满意度。
蓝牙MESH网状网管理中心，用于连接目标出租车辆的蓝牙网络节点，并将最优行驶线路和时间不符合预警发送至目标出租车辆终端进行显示。
需要说明的是，本发明通过蓝牙MESH网状网管理中心连接目标出租车辆的蓝牙网络节点，将时间不符合预警发送至目标出租车辆终端进行显示，从而乘客能够及时预知车辆实际到达时间，使得后期乘客能够及时与出租车司机沟通，对车辆行驶路线进行进一步优化调整，进而增加乘客的出行体验，同时提高出租车的运营工作效率和服务质量。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，其特征在于，包括：
车辆预行驶路线构建模块，用于获取目标出租车辆对应乘客的目的地，进而构建目标出租车辆对应各条预行驶路线；
预行驶路线特征提取模块，用于对各预行驶路线进行道路类型分段，得到各预行驶路线对应各类型道路的特征参数，其中各类型道路包括高架道路和常规道路；
最优行驶线路筛选模块，用于分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，评估各预行驶路线的匹配优先级数，进而筛选最优行驶线路；
目标出租车辆剩余路线提取模块，用于获取目标出租车辆的实时位置，对比提取目标出租车辆对应的剩余路线；
蓝牙MESH网状网反馈模块，用于匹配与剩余路线中部分重叠路段的各参照车辆，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据；
预计时间符合度解析模块，用于分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，若小于设定预计时间符合度，则发出时间不符合预警；
蓝牙MESH网状网管理中心，用于连接目标出租车辆的蓝牙网络节点，并将最优行驶线路和时间不符合预警发送至目标出租车辆终端进行显示；
所述分析各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数和安全优先系数，具体包括：
从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数提取高架道路长度和常规道路长度，将其记为，/>，/>为各预行驶路线的编号，并筛选最短高架道路长度、最短常规道路长度，分别记为/>，分析各预行驶路线对应的距离优先系数，其中/>分别为设定的高架道路长度、常规道路长度对应距离优先影响权重，/>，/>；
提取各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间，分析各预行驶路线对应的时间优先系数；
提取各预行驶路线对应高架道路交通事故率和常规道路各子路段的交通事故率，分析各预行驶路线对应的安全优先系数，其中/>，式中/>为自然常数，/>为设定的车辆行驶路线安全优先影响因子，/>分别为第/>预行驶路线对应高架道路交通事故率、常规道路第/>个子路段的交通事故率，/>，/>为子路段的数量；
所述各预行驶路线对应的时间优先系数的分析方式为：
根据各预行驶路线对应高架道路施工路段长度与宽度/>，得到各预行驶路线对应高架道路的施工影响时间因子/>，式中/>为设定的道路施工路段对通行时间的修正补偿因数，/>为设定的车辆在高架道路正常行驶情况下的道路施工路段合理长度，/>为第/>预行驶路线对应高架道路的标准宽度，进而解析各预行驶路线对应高架道路的通行时间/>，其中/>为预设的车辆在高架道路正常行驶情况下的合理速度，/>为圆周率；
根据各预行驶路线对应常规道路路口数量和各路口的平均等待时间/>，，/>为常规道路各路口的编号，解析各预行驶路线对应常规道路的通行时间；
分析各预行驶路线对应的时间优先系数，其中/>，/>为预行驶路线数量；
所述最优行驶线路筛选方式为：根据各预行驶路线对应的距离优先系数、时间优先系数/>和安全优先系数/>，评估各预行驶路线的匹配优先级数/>，式中，将各预行驶路线的匹配优先级数进行相互对比，筛选最大匹配优先级数对应的预行驶路线作为最优行驶线路；
所述分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，具体包括：
从高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取高架道路车流量和高架道路行驶速度，分别记为，/>，/>为高架道路中各部分重叠路段的编号，/>，/>为各参照车辆的编号，分析目标出租车辆剩余路线对应高架道路的预计时间符合度/>，式中/>为设定的车辆在高架道路的行驶速度误差值，/>为设定的道路车流量对应的车辆行驶速度影响因子，/>为参照车辆的数量，/>为高架道路中第/>部分重叠路段对应的最大高架道路车流量；
从常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据中提取常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度；
进而分析目标出租车辆剩余路线的预计时间符合度，其中/>为设定的高架道路预计时间符合度影响权重，/>。
2.根据权利要求1所述的一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，其特征在于：所述各预行驶路线对应各类型道路的特征参数包括高架道路的特征参数和常规道路的特征参数，其中高架道路的特征参数包括高架道路长度、高架道路交通事故率、高架道路施工路段长度与宽度，常规道路的特征参数包括常规道路长度、常规道路路口数量和各路口的平均等待时间以及各子路段的交通事故率。
3.根据权利要求1所述的一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，其特征在于：所述各预行驶路线对应常规道路的通行时间解析公式，其中/>为预设的车辆在常规道路正常行驶情况下的合理速度，/>为设定的常规道路路口数量对应的行驶速度补偿因数，/>为设定常数，/>。
4.根据权利要求3所述的一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，其特征在于：所述各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据的获取方式为：根据当前时间设置当前监测时间段，通过蓝牙MESH网状网获取当前监测时间段内各其他出租车辆的行驶路线，将其与目标出租车辆的剩余路线进行对比，匹配与剩余路线中部分重叠路段的各其他出租车辆，记为各参照车辆，统计目标出租车辆对应剩余路线中各部分重叠路段的各参照车辆，并根据各部分重叠路段的道路类型，统计各类型道路中各部分重叠路段的各参照车辆，进而通过蓝牙MESH网状网反馈各类型道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，其中高架道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括高架道路车流量和高架道路行驶速度，常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据包括常规道路各已行驶路口的实际等待时间和各已行驶子路段的行驶速度以及车流量。
5.根据权利要求1所述的一种基于蓝牙MESH网状网的车辆管理系统，其特征在于：所述目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度的分析方式为：
根据常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的实况行驶数据，得到常规道路中各部分重叠路段对应各参照车辆的已行驶路口实际等待时间、已行驶子路段平均行驶速度/>和已行驶子路段平均车流量/>，/>，/>为常规道路中各部分重叠路段的编号，/>，/>为常规道路中部分重叠路段的各参照车辆的编号；
从各预行驶路线对应各类型道路的特征参数中筛选常规道路中各部分重叠路段对应各路口的平均等待时间，统计常规道路中各部分重叠路段对应的路口等待时间，分析目标出租车辆剩余路线对应常规道路的预计时间符合度/>，式中/>为常规道路中部分重叠路段的参照车辆数量，/>为自然常数，，/>为设定的车辆在常规道路的行驶速度误差值，为常规道路中第/>部分重叠路段对应的最大已行驶子路段平均车流量。
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