重点车辆安全监测预警技术方案

系统架构

重点车辆安全监测预警平台采用了物联网、北斗高精度定位技术、人工智能技术、区块链技术、视觉识别、大数据计算技术等前沿高科技技术。

平台通过对人、车、路的信息（即重点车辆驾驶员信息、重点车辆状态信息、道路桥梁信息）进行多维度实时监控，数据能够实时传回平台并进行海量大数据处理。

平台利用海量并发的数据处理结果可实现两大核心功能，基于人工智能的实时评估预警体系和基于区块链技术的信息管理平台。可充分保障重点车辆驾驶人员安全、车辆本身运行安全以及道路桥梁等交通基础设施的安全，加强对重点车辆的运行安全管控，也是充分保障人民群众生命财产安全的重要组成部分。

如上图所示，整个系统主要分为三大部分组成，前端的感知端，通信链路、云平台。

（1）驾驶员。主要通过在待测桥梁上安装高精度北斗定位设备、高裂缝计、倾斜仪、车辆动态称重系统、风速风向仪等设备仪器分别对桥梁的位移形变、振动、倾斜变化、裂缝、车辆荷载、风速风向等进行实时监测。

（2）通信链路。采用蜂窝网络等组成的多回路通信链路。由于城市区域一般蜂窝通信网络都能够覆盖（如4G、物联网NB-IOT等），所以一般在蜂窝覆盖良好的区域前端感知设备的数据传输采用蜂窝通信。

（3）云平台。云平台主要由数据处理计算模块、数据库、算法模块、GIS系统及各项应用等组成。可在GIS系统的基础上为用户提供桥梁位移、形变、倾斜、振动、风速风向、车辆重量等数据计算分析展示、设备监控与管理、决策支持与指挥调度、预警等多种业务应用。

详细设计

2.1驾驶员信息监控

2.1.1驾驶员基本信息管理

基本信息管理的主要目的是记录驾驶员的基础身份信息、驾驶相关信息、培训及会议信息等进行管理，信息来源主要是相关重点车辆的主管部门、监管部门、所属企业等。主要信息类型如下。

1）驾驶员身份信息。

2）驾驶相关信息。驾照类型、驾龄信息、驾照有效期。

3）驾驶历史信息。驾驶违章及违法历史信息、事故信息等。

4）驾驶员体检信息。体检信息包括驾考时的体检信息以及所属企业定期组织的职业体检信息等。

5）驾驶员驾驶车辆信息。驾驶车辆信息包括该驾驶员当前及历史驾驶车辆信息（车辆牌照、规格、类型、相关行业许可、所属企业等信息）。

6）驾驶员重点车辆企业供职历史信息。主要包括驾驶员曾经供职的重点车辆运营企业的记录信息。此信息可以充分了解驾驶员在重点车辆行业的驾驶经验。

7）驾驶员交通安全培训记录信息。可展示驾驶员参加会议时的定位信息。

8）驾驶员企业班前会记录信息。可展示驾驶员参加会议时的定位信息。

2.1.2人车匹配信息

人车匹配信息用于验证驾驶员发车、行驶过程中的人车匹配验证。人车匹配主要通过两种手段实现，一个是指纹验证，一个是视频人脸识别验证。可事先将驾驶员的指纹信息和人脸信息进行预先采集录入。

视频人脸识别技术采用区域特征分析算法，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。

（1）发车验证

发车验证主要是指重点车辆驾驶员发动车辆前的认证，通过指纹认证和视频人脸识别认证结合的方式进行认证，，发动车辆时驾驶员通过两种方式进行认证，通过认证后车辆才能发动。

（2）行车验证

行车验证主要是指重点车辆在路行驶过程中通过视频人脸识别的方式对驾驶员进行匹配验证，如果发现人车不匹配将及时进行智能预警。

2.1.3 驾驶员在线状态管理

驾驶员在车状态管理通过人工智能视觉识别技术和智能传感器技术等对重点车辆驾驶员在驾车过程的各类状态进行实时监控，发现异常后及时将异常信息进行记录并传回平台，同时可以通过车内的预警设备通过语音的方式对驾驶员进行提示提醒，所有获得的预警信息将回传至服务器进行备份，以备考核评定或处罚留证。

（1）违规行为识别

异常行为识别技术采用基于卷积神经网络的人工智能深度学习算法，卷积神经网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。其中，卷积层通过卷积运算可以使得原始信号的某些特征增强，并且降低噪声；下采样层可以减少数据处理量同时保留有用信息，可以混淆特征的具体位置，网络结构能够较好的适应图像的结构，同时进行特征提取和分类，使得特征提取有助于特征分类。

基于上述行为识别技术，通过对各种各样的驾驶员在车状态及行为的样本（视频及图像）进行训练学习，训练完成后可对驾驶员在驾驶过程中的各种状态及行为进行识别并及时进行预警。

可对驾驶员在车状态进行以下行为识别：

生理疲劳；接打电话；玩手机；抽烟；超规格墨镜；遮挡摄像头；驾驶员驾驶过程中分神。

（2）驾驶员安全带监测

驾驶员安全带识别可采用智能视觉识别技术和智能传感技术相结合的办法，通过在安全带卡扣安装智能传感器或直接接入车辆安全带信息，另外可通过视频监控对安全带的位置及状态进行识别，两者相结合实现安全带监测。

（3）超时驾驶监测

通过视觉识别技术结合车辆高精度定位，可以对车辆的持续行驶时间和驾驶员驾驶时间进行监测。对于超时驾驶行为（如日间连续驾驶4小时，夜间连续驾驶2小时，单日驾驶总时长8小时）会提前半小时进行语音预警播放，并将预警信息回传至平台。

2.2车辆状态信息管理

2.2.1车辆信息管理

（1）车辆的基础信息

主要包括车辆的类型、规格、各类部件型号规格、生产厂商、运输类型、核载人数、车辆牌照、所属企业（历史与当前）等信息。

（2）车辆的健康状况信息

车辆的健康状况信息包括车辆的各类部件、刹车、轮胎磨损等信息。

（3）车辆的维护保养记录信息

车辆的维护保养记录信息，历史维修信息等。

（4）车辆的违法违章信息

车辆的历史违法违章记录信息以及事故信息等

（5）车辆的年检或报废信息

车辆的历年年检信息或车辆报废信息等，防止未通过年检或已经报废的车辆在路上行驶。

2.1.2车辆在路状态管理

车辆在路状态管理通过车辆智能信息终端结合北斗高精度定位技术、智能视觉识别技术、高精度电子地图技术实现车辆车况信息收集、车辆环境信息收集、车辆高精度定位、车辆视音频传输、车辆报警等功能。

通过对车辆在路运行状态的监控，保障车辆在路行驶的安全，及时发现不安全因素并进行预警，预警信息将及时传回平台并通过车内预警设施进行预警播放，及时提醒驾驶人员及相关部门并采取相应措施。

（1）基本车况信息收集

可对车辆的油耗、车速、行驶里程等进行监控。

（2）基本环境信息收集

可对车辆行驶区域的天气情况以及周围车况等信息进行收集。

（3）车辆超速行驶

①车辆限速：基于北斗高精度定位设备可获取车辆的实时定位信息和行驶车速，并能够对超速的情况进行实时监控。

②分段限速行驶：通过北斗高精度定位设备获取道车辆的实时定位信息后可结合高精度电子地图以及高精度电子地图上附加的分路段限速信息实现车辆在不同路段的不同车速信息的监控分析，对于超速行为，将及时提醒驾驶员，同时如果有实际超速行为将会拍摄视频并回传至平台作为备案。

③夜间行车和恶劣天气限速监控：智能终端通过摄像头能够有效识别车辆行驶周边的环境信息，如发现是夜间行车或天气恶劣，限速指标将自动调整为正常限速的80%，并以此为基准来进行超速监控及预警。

（4）车辆超员

智能终端通过安装在车内的摄像头进行视觉识别能够车内人数及载客数量进行统计，结合车辆信息中的核载人数对超员的情况进行预警并回传信息至平台。

（5）乘客安全带监测

安全带识别可采用智能视觉识别技术和智能传感技术相结合的办法，通过在安全带卡扣安装智能传感器或直接接入车辆安全带信息，另外可通过视频监控对安全带的位置及状态进行识别，两者相结合实现安全带监测。

（6）车距提醒

车辆智能信息终端结合车辆前后方的摄像头可以实现车辆前后车距的分析和计算，对于不安全的车距将及时进行预警并提醒驾驶员注意。

（7）违规变道

车辆智能信息终端结合车辆高精度北斗定位设备、高清视频监控系统及高精度电子地图可对违规变道进行监测。车辆安装高精度北斗定位设备可轻松实现单点车道级定位，结合电子地图就可实现违规变道监测预警，另外高清视频监控系统也可以对行驶过程中的实线及双黄线等进行识别从而判断车辆的违规变道。

（8）车辆轨迹

车辆智能信息终端结合车辆高精度北斗定位设备可轻松实现车辆轨迹跟踪及复现，轨迹复现过程中可实现结合实时车速的动态轨迹复现。

（9）设备故障告警

当车辆内的各类定位、视频监控、通讯等设备出现故障或认为损坏时，故障信息可自动上传至平台。

2.3重点车辆安全监测预警系统云平台

2.3.1云平台需求分析

建立重点车辆的数据管理中心，打通相关政务部门数据，实现信息共享及查询；通过接入监控设备数据，实现对重点车辆及其驾驶人的实时监测管理；通过数据平台分析计算，实现及时的感知和动态预警。在软件方面，具体有以下几点功能需求。

（1）定义核心数据标准，建立核心数据库；

（2）建立核心数据接口，用于支撑应用系统，并能够实现对接口的权限控制；

（3）定义应用数据标准，建立应用数据库；

（4）建立应用数据接口，用于支撑终端系统展示。

2.3.2 设计思想

为了降低系统耦合度，增加系统内聚性，在需求发生更改时能在较短时间内对系统做出修改，并重新投入使用，以分层体系架构风格作为整个系统的体系风格，严格按照RESTful风格的Web API进行接口设计，并以之为根据进行详细设计。分为基础设施层、数据层、服务层及应用层。

2.4.3 架构体系

整个系统项层架构采用分层的风格，整个系统的体系结构非常清晰，使得后期易于详细设计、编码、维护以及适应需求变更。通过分层，定义出层与层之间的接口，使得在更加规范的同时拥有更为自由的接口描述，使得层与层之间的耦合度降低，增强了模块的复用型和可扩展性以及可维护性。同时，分层也有益于项目模块的划分以及任务的分配，通过明确清晰的接口，降低集成的难度，提高效率。

（1）基础设施层

基础设施层主要包括平台基础物理硬件和现有的相关系统资源，为平台的运行提供最基本的保障。基础硬件主要是服务器，网络资源和防火墙等，其中Web服务器；现有的相关系统资源主要来自于公安，交通和应急局系统。

（2）数据层

①数据层主要是数据的存储，存储平台所需要的各项信息。

②部分信息已经存在需要从别的系统同步过来（如驾驶人和车辆的基础信息），部分信息需要从零开始构建（如驾驶人和车辆的动态信息）。

③存储的数据供服务层调用，并且通过服务层接口进行管理，最终展现给用户，或者用于数据分析。

④应用场景举例：查询某驾驶人的驾驶证信息，首先需要从相关系统提取数据进入系统并存储。应用层调用查询服务接口，服务层调用数据层的驾驶证信息，最终返回给用户。

⑤目前设计存储的信息有：企业信息、个人信息、道路信息、交通违法信息、交通事故信息、驾驶员基础信息、驾驶员实时状态、车辆基础信息、车辆实时状态、设备信息、年检及报废、车辆检测、用户信息、服务评价、投诉。

（3）服务层

服务层作为数据层和应用层的中间人，向下可以对数据层进行管理，向上对应用层开放接口提供服务，主要包括以下系统：数据采集系统、信息录入系统、车辆监控系统、驾驶员监控系统、数据查询系统、预警系统、考核/监管系统、道路检测系统、消息队列、用户系统、权限系统、日志系统。

应用层系统虽然多，但是有些是可以合并的，而且有的可能会有现成产品。但是应用层的困难在于，必须对每一个系统的需求落实到底，每个系统到底要实现哪些功能，每个功能具体的用户体验是什么样子的。形成需求文档后才能形成协议文档。这个还需要做大量的调研工作。

（4）应用层

应用层直面用户，是最终给用户展现的东西，主要包括WEB端和APP端，用户体验和界面UI很重要。

这里主要分为三个部分：公安、交通、应急局所需的应用，企业及个人所需的应用，另外需要一个后台管理应用对系统进行监控。

主要功能点设计如下：

①多维度违法、事故、年检及报废查询

②企业、个人、车辆及驾驶员查询

③待办业务及处理

④报表生成及导出

⑤企业、车辆、人员异常情况提醒

⑥数据填报

⑦违法查询及提醒

⑧业务办理

⑨事件上报及提醒

⑩统一后台管理系统

⑪运维数据可视

⑫日志

文章来源：

blog.csdn.net/hyf_forward/article/details/134829729

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