[发明专利]一种车联网数据传输的方法及系统

权利要求书

1.一种车联网数据传输方法，其特征在于，所述车联网数据传输方法包括：

第一步，采集车辆的行驶环境图像，车辆行驶速度数据，车辆剩余油量数据和车辆电量数据；

第二步，将采集的数据信息传输到控制器，控制器对采集的数据进行过滤处理；

第三步，将数据经过处理的数据，通过无线网卡连接无线互联网进行网络数据传输；

第四步，对车辆进行定位，并且通过显示器显示采集的图像、车速、油量、电量的数据信息。

2.如权利要求1所述的车联网数据传输方法，其特征在于，所述车联网数据传输方法通过摄像器采集车辆行驶环境图像数据，采用基于小波变换的图像增强算法，具体包括以下步骤：

设f(x，y)是空间L²(IR)的图像，其小波变换为(W_ψf)_j，k(x，y)，其中s＝2_j表示尺度；k表示分解方向；

步骤一，将图像f(x，y)通过小波正变换成(W_ψf)_j，k(x，y)；

步骤二，根据图像模型计算小波系数(W_ψf)_j，k(x，y)的阈值T_j，k；

步骤三，对小波系数(W_ψf)_j，k(x，y)≤T_j，k作置零处理；

步骤四，对非零小波系数采取拉伸，即G_j，k(x，y)·(W_ψf)_j，k(x，y)，其中G_j，k(x，y)≥1是在位置(x，y)上尺度为j，方向为k的增益因子；

步骤五，对处理后的小波系数(W_ψf)_j，k(x，y)实施相应的小波变换。

3.如权利要求1所述的车联网数据传输方法，其特征在于，所述车联网数据传输方法通过车速传感器采集车辆行驶速度数据，采用基于预测的Kalman自适应滤波算法，具体过程如下：

(1)初始条件：

观测向量序列：{Z(0)，...，Z(k+1)}；

(2)已知参数：

状态转移矩阵Φ(k+1，k)；

观测矩阵H(k)；

过程噪声向量的相关矩阵Q(k)；

观测噪声向量的相关矩阵R(k)；

(3)计算k＝1，2，3，...；

预测方程：

滤波方程：

增益矩阵：K_k+1＝P_k+1|kH^T[HP_k+1|kH^T+R]^-1；

预测误差方差阵：P_k+1|k＝Φ_k+1|kP_k|kΦ^T_k+1|k+Γ_k+1|kQΓ^T_k+1|k；

滤波误差方差阵P_k+1|k+1＝[I-K_k+1H]P_k+1|k。