[发明专利]一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统及方法，包括：单片机、数据库、语音识别模块、路况图像采集模块、GPS模块、控制器、WIFI模块和手机终端，路况图像采集模块采集行驶区域道路车辆状况并将路况分为畅通、缓行、拥堵三类，GPS模块为驾驶人在高速上因油量不足而寻找临时加油站时定位了加油站的位置，将路况图像采集模块、GPS模块和语音识别模块中的数据通过单片机传输到控制器，并与数据库中存储的数据进行匹配传输到手机终端，本发明公开了一种基于大数据的驾车出行出发提醒方法，帮助驾驶人规划了寻找加油站和目的地停车位的最优路径，本发明减轻了因油量不足驾驶而对发动机的损坏，减少了驾车出行的安全隐患。

技术领域

本发明涉及大数据驾车智能化技术领域，具体为一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统及方法。

背景技术

驾车出行时，往往会因为选错路线而遇到堵车的情况，因此，根据路况选择正确路线至关重要，驾驶在高速公路上时，会出现因车油量不足而无法抵达目的地的状况，需要去服务区加油，而当车的剩余油量也无法支撑车抵达服务区时，就必须下高速寻找加油站加油，盲目寻找加油站只会浪费车油，需要规划一条油耗较少或者加油较少的最优路线，另外，驾车抵达目的地需要临时停车时需要寻找停车位，当停的车较多时往往很难找到空车位停车，会在停车上浪费很多时间，从而耽误了停车之后的行程安排。

所以，人们需要一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统及方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的驾车出行出发提醒系统，包括：单片机、数据库、语音识别模块、路况图像采集模块、GPS模块、控制器、WIFI模块和手机终端，所述语音识别模块、路况图像采集模块和GPS模块的输出端与所述单片机的输入端连接，所述语音识别模块用于识别驾驶人的身份，所述路况图像采集模块用于对实时路况进行图像采集和分类，所述GPS模块用于定位加油站的位置，所述单片机的输出端与所述控制器的输入端连接，所述控制器的输出端与所述数据库、WIFI模块的输入端连接，所述数据库的输出端与所述控制器的输入端连接，所述WIFI模块的输出端与所述手机终端连接，所述WIFI模块用于将所述控制器中的数据无线传输到所述手机终端，所述手机终端用于显示路线和路况信息。

进一步的，所述数据库中存储有驾驶人常用的停车场的停车位信息、常用的驾驶路线、不同驾驶人的驾驶数据和不同驾驶人的识别关键词，数据库中存储的数据帮助了系统判断驾驶人的身份、对应驾驶人的驾驶速度和油耗程度以及统计到达目的地停车场时的空余停车位个数。

进一步的，所述GPS模块定位了驾驶人当前所在位置后，先确定驾车去往的目的地，再从数据库中查找是否有到当前所在位置到目的地的路线，若有对应路线，通过所述路况图像采集模块采集对应路线路况信息并反馈到所述手机终端上，若没有对应路线，用所述手机终端上的地图寻找可行路线，若对应路线路况畅通，驾驶人按对应路线行驶，若对应路线拥堵，再寻找其它合适的路线，根据实时路况规划最优路线，节省了驾驶的时间，提高了驾驶途中的安全性。

进一步的，所述路况图像采集模块采集路况的过程是：首先提取图像中的道路区域，再统计灰度直方图，所述灰度直方图指将数字图像中的所有像素按照灰度值的大小统计其出现频率的描述图，因为所述灰度直方图的特征向量维度过高，需要对图像进行滤波处理来降低所述灰度直方图特征向量的维度，再用LDA算法对图像进行降维处理，将路况分为：畅通、缓行、拥堵三类，LDA(线性判别分析)算法是一种用于分类的有效特征降维方法，滤波处理在保留图像灰度特性的同时平滑了灰度突变干扰。

一种基于大数据的驾车出行出发提醒方法，包括以下步骤：

S1：通过语音识别模块识别驾驶人的身份；

S2：数据库调取事先采集到的对应驾驶人的驾驶数据；