數(shù)據(jù)挖掘技術下的智能化車輛管理系統(tǒng)實現(xiàn)

摘 要： 交通系統(tǒng)中的車輛管理系統(tǒng)應用智能技術能夠有效提高其運行效率和安全性，特別是在數(shù)據(jù)挖掘技術下進行系統(tǒng)構建，對其性能有較好的改進作用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術對智能化車輛管理系統(tǒng)進行設計，實現(xiàn)了系統(tǒng)的優(yōu)化升級，從而起到較好的控制分流和防止擁堵的作用。采用數(shù)據(jù)挖掘技術設計智能化車輛管理系統(tǒng)，從而提高車輛管理性能，促進我國交通事業(yè)穩(wěn)定、安全發(fā)展。

關鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘技術； 智能化技術； 車輛管理系統(tǒng)； 數(shù)據(jù)分析

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）16?0052?03

Abstract： The data mining technique is used to design the intelligent vehicle management system for optimization and upgrade of the system to realize the better control of vehicle shunt and congestion prevention. The intelligent vehicle management system was designed on the basis of data mining technique to improve the performance of vehicle management， and promote the transport stability， security and development of China.

Keywords： data mining technology； intelligent technology； vehicle management system； data analysis

隨著我國經(jīng)濟水平的增長，人民生活水平不斷提高，人們出行代步工具的應用越來越多，導致道路擁堵，給交通帶來加大的壓力。相關部門必須做好交通車輛管理工作，而傳統(tǒng)的道路交通管理手段無法適應現(xiàn)代經(jīng)濟社會的發(fā)展，必須利用現(xiàn)代智能技術對道路交通進行變革。比如將遙感技術、網(wǎng)路通信技術、數(shù)據(jù)挖掘技術、計算機技術等集合在一起，解決車輛擁堵問題，從而實現(xiàn)安全、高校的交通路面局面。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術就是從大量不完全、模糊、隨機的數(shù)據(jù)信息中提取潛藏在數(shù)據(jù)中的變量和關系。在實際發(fā)展中數(shù)據(jù)挖掘的基本目標是用來描述和預測信息。而預測主要涉及的內(nèi)容是使用數(shù)據(jù)集中的一些變量信息，以便于預測一些重要的變量未來值；而描述主要關注的是人們所解釋的數(shù)據(jù)模式[1]。從這個方面來看數(shù)據(jù)挖掘可以分成兩類：一類是描述性數(shù)據(jù)挖掘，另一類是預測性數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘過程比較復雜，包含數(shù)據(jù)準備、問題定義、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)管理以及模式評估等方面的內(nèi)容。如圖1所示是數(shù)據(jù)挖掘的簡單處理模型[2]。觀察圖1可看出，將數(shù)據(jù)挖掘過程各個處理部分按照一定的順序排列，但是這個過程并不是線性的，想要在應用的過程中取得較好的結果必須不斷地重復這些問題步驟。

在平時的數(shù)據(jù)挖掘過程中常用的數(shù)據(jù)挖掘技術包含關聯(lián)規(guī)則、聚類規(guī)則以及分類規(guī)則等。將這些規(guī)則應用于智能車輛系統(tǒng)中能夠比較全面地提取出隱藏在數(shù)據(jù)中更深層次的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢，從而更好地預測相關信息和知識，有效提高車輛運行效率[3]。

2 系統(tǒng)框架結構形式分析

利用信息化手段進行車輛管理系統(tǒng)分析的過程中，首先要設計系統(tǒng)框架，并對這些框架進行深入的分析。本文所設計的車輛智能管理系統(tǒng)由識讀器、電子標簽、Savant服務器、PML服務器、ONS服務器、數(shù)據(jù)倉庫等構成，具體的結構構成模式如圖2所示。

（1） 射頻識別技術。這種技術是一種自動識別技術，主要由電子標簽、天線、識讀器構成，能夠通過射頻信號自動識別目標對象，并從中獲取一些有價值的信息。電子標簽芯片中含有EPC，這時物理實體的一個身份標識[4]。射頻識別技術首先由識讀器識別車輛信息（車牌號、車架編碼、發(fā)動機號等），然后通過發(fā)射天線發(fā)送射頻信號，射頻卡進入發(fā)射天線工作區(qū)域時會產(chǎn)生感應電流，而后將電子標簽信息發(fā)送出去。系統(tǒng)接收到信號從射頻卡發(fā)出載波信號，然后經(jīng)過天線調(diào)節(jié)功能將其傳送到識讀器中，識讀器對接收到的信號進行解碼分析，將解碼后的信息進行處理[5]。

（2） Savant服務器。Savant屬于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的中間件，主要功能是校對電子標簽中的信息，同時能夠進行數(shù)據(jù)傳送、存儲以及處理再傳送等功能，將數(shù)據(jù)信息完整地傳輸?shù)揭蛱鼐W(wǎng)上[6]。

（3） ONS服務器。該服務器的主要功能是將EPC轉化成IP地址，從而能夠將信號定位到相應的PMI服務器中，并能夠從中獲取存放的實物信息，并且能夠做相應的處理[7]。

（4） PML服務器。該服務器的主要功能是存儲PML語言描述的相關實物信息，在系統(tǒng)運行中讀取電子標簽上的編碼信息，然后能夠查詢和調(diào)用存儲在數(shù)據(jù)庫中的信息，比如車輛信息、繳費信息以及交通信息等[8]。

（5） 數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘的主要功能是從車輛通行記錄等數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，從而能夠更好地利用這些信息進行系統(tǒng)相關功能的實現(xiàn)。

（6） 樣本準備。樣本準備工作首先以預測t時刻之后15 min的車輛交通流作為預測目標，被預測的目標路段的標識屬性（link id，start，為（11，.nodeid end node id） 6021 6004）預測的樣本空間存于2012年9月1日—2012年9月7日所有時段的交通采集數(shù)據(jù)。取與其流量相關的所有路段，即所有start?node?id為“6004”，end?node?id為“6021”的所有路段。利用T_DIRECTIONAL?LINK取得所有相關路段：

select link?id，start?node?id，end?node?id from T?DIRECTIONAL?

LINK

where start?node?id=6004

or endnode_id=6021；

可以取6個路段，其中：（8，6004，6005），（29，6004，6007），（12，6004，6023）為下游路段；（14，6024，6021），（32，6025，6021），（33，6027，6021）為上游路段。關于這些路段包括預測目標路段的所有在2006年9月1日—2012年9月7日之間的交通流和車速數(shù)據(jù)，及預測目標路段在下一個時段的交通流，應該是此次培訓的最大樣本空間。接下來，對這些樣本按照設計的算法進行分類：首先計算出相應的K。首先確定K，分別對3個下游路段（8，6004，6005），（29，6004，6007），（12，6004，6023）求其在樣本中的車速最大值；例如，對（8，6004，6005）而言，有：

select max（spoLspd）from T?FLOW?MONTH

where start?node?id=6004 and end?node?id=6005

and check?date between to_date（′2006?9?1′，′YYYY?MM?DD′）

and to_date（′2006?9?7′，′YYYY?MM?DD′）；

求得在其路段上速度最大可達到49.671，再分別求出其他兩個路段的速度最大值。

3 系統(tǒng)工作流程

3.1 車輛出入管理

車輛出入由道閘控制器、車輛檢測傳感器、LED信息提示牌、接收天線以及多點攝像系統(tǒng)等組成。當車輛進出收費口的時候，一般由設在車道下的車輛檢測傳感器對車輛進行檢測，信號燈亮起，以便判斷車輛是否能駛入/駛出。

3.2 信息和圖像處理

車輛獲得通信權利以后，多點攝像系統(tǒng)會對駕駛員或車輛進行拍照，當車輛進入發(fā)射天線工作區(qū)域后，標簽識讀器激活車內(nèi)的電子標簽，能夠順利地讀出車輛內(nèi)的電子信息，從而將照片和錄像信息一起交由管理主機存儲。

3.3 信息對比分析

在信息處理的過程中，計算機能夠通過車輛自動識別技術從拍到的圖像信息中讀取車輛信息，并且能夠從IC卡中將信息進行對比分析，檢測車牌、車型是否一致。如果一致，則進行信息記錄和費用計算，并進行自動結賬處理，進而開啟欄桿；如果信息不一致，則發(fā)出警報，并進行相關處理。

3.4 規(guī)則提取

利用數(shù)據(jù)挖掘技術得出規(guī)則庫結果，提供相應的出行參考，并進行開欄放行處理。如果過欄傳感器能夠檢測到車輛通過就會關閉欄桿。

4 實驗結果

此系統(tǒng)采用的語言程序為基于網(wǎng)絡環(huán)境開發(fā)的C#，數(shù)據(jù)庫為SQL Server，識讀器、電子標簽等采用韓國專用儀器。通過對某一路段進行數(shù)據(jù)挖掘信息處理后提取的規(guī)則為：凌晨2：30車流量明顯減少，建議在這個時間段對路面進行設備維護處理；車流高峰期2次/天，分別為早上7：20—10：30，下午17：40—20：30，建議工作人員對這個時間段內(nèi)設置信息提示牌，將信息發(fā)送給駕駛員，以便使駕駛員根據(jù)自身情況合理避開車輛高峰期，從而達到控制分流，預防擁堵的目的。

5 結 語

我國人口多，而且人口分布密集，交通問題一直是我國道路交通重點關注的問題，利用數(shù)據(jù)挖掘技術進行智能車輛管理系統(tǒng)的設計能夠有效規(guī)劃車輛出行，緩解高峰期車輛擁堵問題，同時減少收費站高峰期排隊等候時間，而且能夠避免盜卡問題和車牌盜用/套用問題，實現(xiàn)信息增值，提高交通管理效率，從而保障我國交通管理系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效發(fā)展。

參考文獻

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