[發(fā)明專利]一種高效的車輛行駛狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710154970.0
• 申請(qǐng)日: 2017-03-15
• 公開（公告）號(hào): CN106952361B
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海工業(yè)控制安全創(chuàng)新科技有限公司
• 主分類號(hào): G07C5/08
• 分類號(hào): G07C5/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京華識(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11530
• 代理人: 江婷

1.一種高效的車輛行駛狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，其特征是，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和車輛行駛狀態(tài)識(shí)別模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集車輛行駛過程中的各種信息數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于將所述信息數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理模塊，由數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和特征參數(shù)提取，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)采集得到的車輛行駛過程中的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，其采用一種改進(jìn)的小波閾值去噪法，具體包括：

a.選取小波閾值去噪法中的閾值u，則u的計(jì)算表達(dá)式為：

式中，p_(j,k)為原始小波系數(shù)，mean(p_(j,k))為第j層分解的所有小波系數(shù)p_(j,k)幅值的平均值，θ為高斯白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差的調(diào)整系數(shù)，此處，θ取0.6745，M為信號(hào)的長度，j為分解尺度；

則采用的閾值函數(shù)為：

式中，p_(j,k)為原始的小波系數(shù)，p′_(j,k)為去噪后得到的小波系數(shù)，u為閾值；

b.對(duì)處理后的車輛行駛過程中的數(shù)據(jù)值進(jìn)行特征參數(shù)提取，具體為：

式中，t_i1、t_i2……t_i5分別代表車輛行駛的角度、車輛行駛過程中的震動(dòng)數(shù)據(jù)、車輛行駛方向的加速度數(shù)據(jù)、與車輛行駛方向垂直的側(cè)面的加速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)的均值，所述車輛行駛狀態(tài)識(shí)別模塊用于根據(jù)所述特征參數(shù)進(jìn)行車輛行駛狀態(tài)的識(shí)別，當(dāng)判斷汽車處于危險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)即進(jìn)行預(yù)警，主要包括：

a.制定車輛行駛狀態(tài)的參量值，具體為：

式中，q_i1、q_i2、……、和q_i6分別為高速行駛、低速安全行駛、倒車、轉(zhuǎn)彎、超速行駛、和風(fēng)險(xiǎn)行駛這6種車輛行駛狀態(tài)的參量值；

b.采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分類器，用于根據(jù)所述特征參數(shù)識(shí)別車輛行駛狀態(tài)，其采用一種改進(jìn)的遺傳算法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定義第i時(shí)刻的特征參數(shù)集合為作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，則RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出為則其適應(yīng)度函數(shù)為：

式中，α＝0.52、β＝0.48，K為隱藏神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，m為輸入樣本個(gè)數(shù),s_il為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出，q_il為車輛行駛狀態(tài)的參量值，l代表車輛行駛狀態(tài)，l＝1,2,…,6；

c.計(jì)算RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出和車輛行駛狀態(tài)的最小均方根誤差，具體為：

式中，l代表車輛行駛狀態(tài)，且l＝1,2……6，s_il為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出，q_il為待識(shí)別車輛行駛狀態(tài)的參量值，m為輸入樣本個(gè)數(shù)；

d.最小均方根誤差j所對(duì)應(yīng)的車輛行駛狀態(tài)即為輸入變量所屬的類別，從而達(dá)到識(shí)別車輛行駛狀態(tài)的目的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高效的車輛行駛狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，其特征是，還包括GPS模塊，所述GPS模塊用于實(shí)時(shí)定位車輛的地理位置信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高效的車輛行駛狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，其特征是，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊采用ZigBee無線傳輸方式。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種高效的車輛行駛狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，其特征是，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括方位角傳感器、三軸重力傳感器和三軸加速度傳感器，所述方位角傳感器用于采集車輛行駛過程中的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)方位角數(shù)據(jù)，所述三軸重力傳感器用于采集車輛行駛過程中的震動(dòng)數(shù)據(jù)，所述三軸加速度傳感器用于采集車輛行駛過程中的實(shí)時(shí)速度數(shù)據(jù)。