[发明专利]一种高效的车辆行驶状态识别系统

摘要

一种高效的车辆行驶状态识别系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和车辆行驶状态识别模块，所述数据采集模块用于采集车辆行驶过程中的各种信息数据,所述数据传输模块用于将所述信息数据传输到数据处理模块，由数据处理模块进行数据的处理和特征参数提取，所述车辆行驶状态识别模块用于根据所述特征参数进行车辆行驶状态的识别，当判断汽车处于危险状态时即进行预警。本发明的有益效果为：通过各模块之间的相互配合，能够对车辆行驶状态中各类别参数进行有效的采集和处理，采用RBF神经网络构建分类器，用于对所述特征向量所述类别进行分类，实现了对车辆行驶状态的有效识别。

主权项

1.一种高效的车辆行驶状态识别系统，其特征是，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和车辆行驶状态识别模块，所述数据采集模块用于采集车辆行驶过程中的各种信息数据,所述数据传输模块用于将所述信息数据传输到数据处理模块，由数据处理模块进行数据的处理和特征参数提取，所述数据处理模块用于对采集得到的车辆行驶过程中的信息数据进行滤波处理，其采用一种改进的小波阈值去噪法，具体包括：a.选取小波阈值去噪法中的阈值u，则u的计算表达式为：式中，p_(j,k)为原始小波系数，mean(p_(j,k))为第j层分解的所有小波系数p_(j,k)幅值的平均值，θ为高斯白噪声标准差的调整系数，此处，θ取0.6745，M为信号的长度，j为分解尺度；则采用的阈值函数为：式中，p_(j,k)为原始的小波系数，p′_(j,k)为去噪后得到的小波系数，u为阈值；b.对处理后的车辆行驶过程中的数据值进行特征参数提取，具体为：式中，t_i1、t_i2……t_i5分别代表车辆行驶的角度、车辆行驶过程中的震动数据、车辆行驶方向的加速度数据、与车辆行驶方向垂直的侧面的加速度数据、加速度数据的均值，所述车辆行驶状态识别模块用于根据所述特征参数进行车辆行驶状态的识别，当判断汽车处于危险状态时即进行预警，主要包括：a.制定车辆行驶状态的参量值，具体为：式中，q_i1、q_i2、……、和q_i6分别为高速行驶、低速安全行驶、倒车、转弯、超速行驶、和风险行驶这6种车辆行驶状态的参量值；b.采用RBF神经网络构建分类器，用于根据所述特征参数识别车辆行驶状态，其采用一种改进的遗传算法训练RBF神经网络，定义第i时刻的特征参数集合为作为RBF神经网络的输入变量，则RBF神经网络的实际输出为则其适应度函数为：式中，α＝0.52、β＝0.48，K为隐藏神经元个数，n为输入层神经元个数，m为输入样本个数,s_il为RBF神经网络的实际输出，q_il为车辆行驶状态的参量值，l代表车辆行驶状态，l＝1,2,…,6；c.计算RBF神经网络实际输出和车辆行驶状态的最小均方根误差，具体为：式中，l代表车辆行驶状态，且l＝1,2……6，s_il为RBF神经网络的实际输出，q_il为待识别车辆行驶状态的参量值，m为输入样本个数；d.最小均方根误差j所对应的车辆行驶状态即为输入变量所属的类别，从而达到识别车辆行驶状态的目的。