物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計

龔蘭芳，梁文楨

(廣東水利電力職業技術學院，廣州 510925)

物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計

龔蘭芳，梁文楨

(廣東水利電力職業技術學院，廣州 510925)

為使車輛管理更加科學化以及合理化，并在提高車輛管理水平的同時減少不必要的開支，需要對車輛監控信息平臺進行設計;當前采用的車輛監控信息平臺設計方法是利用視頻圖像對其進行監控，監控過程中由于視頻儲存占用空間大，無法設置縮小占用空間，導致監控不能及時發送信息，存在監控性能較差，安全性低的問題;為此，提出一種物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計方法;該方法首先對車輛監控信息硬件平臺進行設計，硬件平臺是由通信平臺、數據平臺以及信息共享平臺三部分構成，利用Adaboost算法對車輛監控信息數據進行提取，以提取的車輛監控信息數據為基礎，結合REDD方案的分簇性能將終端監控的信息數據傳輸至通信平臺，最后在通信平臺進行信息發布與展示，由此完成對車輛監控信息平臺設計;實驗結果表明，所提方法可對車輛信息進行全方位安全監控，實現車輛的科學化管理，為車輛監控的發展提供有效依據。

車輛監控；通信平臺；數據傳輸

0 引言

當前，隨著無線網絡通信技術的不斷發展，物聯網作為新一代網絡技術受到廣泛關注，成為很多行業必不可少的輔助工具[1]。隨著車輛成為生活中不可或缺的交通工具，車輛實時信息監控也變得尤為重要[2]。在汽車內安裝監控設備，可以使汽車感知行駛途中的各種信息，通過監控中心對傳感器進行監控與管理[3]。在物聯網環境下車輛監控信息安全問題已成為該領域急需解決的問題[4-5]。在這種情況下，如何有效地解決車輛監控信息存在的安全問題，是在物聯網環境下對車輛進行全面以及高效地監控是解決上述問題的有效途徑[6]。引起許多專家學者重視，同時也取得了一些優秀的優秀成果[7]。

文獻[8]提出了一種基于物聯網技術的車輛監控系統設計。首先介紹系統設計的硬件與軟件方面，在監控方法中引入二維應急管理模型，針對不同的交通安全問題以及建立交通安全應急管理的機制，運用二維管理模型，建立車輛監控空間模型，對一些意外交通狀況在時間以及空間上進行及時的分析，對監控參數設置過程進行簡化，保證意外狀況可有效地被監控，但該方法過程耗時較長，存在監控圖像不清晰的問題。文獻[9]提出一種物聯網道路車輛監控系統。首先采用微處理器為車載終端將車輛的位置信息發送到監測中心，經過監控中心，根據收到的監控信息對車輛做出相應的指令，采用射頻模塊完成車輛的運行以及停車管理，經過GPS模塊獲取道路的經度、時間等信息參數，并對獲取的車輛參數數據進行分析和處理，將分析得出的結果發送至監控中心，設置備份，利用通訊模塊完成各模塊與監控中心間的監控數據信息交換，在軟件的設計過程中，對物聯網的車輛監控系統進行了詳細的分析，給出道路車輛監控的程序代碼，該方法較為簡單，但存在監控信息丟失的問題。文獻[10]提出一種基于分布式車輛監控系統。首先設計了底層控制站的信息采集模塊與總線信息的傳遞模塊，可準確實時的檢測出人群擁堵以及交通事故等多樣性事件，對此增加了系統功能，主要由中央系統處理模塊組成的，采用數據幀道路圖像的均勻值作為初始的圖像，依據不同的交通事故事件獲取圖像進行更新，結合差分法進行獲取差分圖像，對此進行圖像形態學處理與分析，依據處理器得出的二值圖目標的圖像數據特征，該方法監控質量較好，但存在差分法過程較為復雜的問題。

依據上述產生的問題，提出一種物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計方法。該方法首先對車輛監控信息硬件平臺進行設計，硬件平臺是由通信平臺、數據平臺以及信息共享平臺三部分構成，利用Adaboost算法對車輛監控信息數據進行提取，以提取的車輛監控信息數據為基礎，結合REDD方案的分簇性能將終端監控的信息數據傳輸至通信平臺，最后在通信平臺進行信息發布與展示，由此完成對車輛監控信息平臺設計。實驗結果表明，所提方法可對車輛信息進行全方位安全監控，從而實現車輛的科學化管理，為車輛監控的發展提供有效依據。

1 物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計

首先對車輛監控信息硬件平臺進行設計，硬件平臺是由通信平臺、數據平臺以及信息共享平臺三部分構成，利用Adaboost算法對車輛監控信息數據進行提取，以提取的車輛監控信息數據為基礎，結合REDD方案的分簇性能將終端監控的信息數據傳輸至通信平臺，最后在通信平臺進行信息發布與展示，由此完成對車輛監控信息平臺設計。具體過程如下：

1.1 車輛監控信息硬件平臺設計

本文設計了物聯網環境下車輛監控信息平臺設計，車輛監控信息平臺主要劃分為通信平臺、數據平臺以及信息共享平臺三部分，其中通信平臺由中心控制模塊、定位模塊、通信接口模塊以及通信模塊和存儲器模塊構成的，數據平臺劃分數據傳輸模塊以及數據庫訪問模塊和數據業務展示模塊，具體由圖1所示。

圖1 車輛監控信息平臺框圖

以上各平臺都基于視頻監控采集系統，也是最關鍵及復雜的技術難點，本文所提方法的視頻監控采集系統主要由若干IP攝像頭組成，IP攝像頭將傳統攝像機與網絡通信技術相結合，是移動云服務智能監控的數據基礎。IP攝像頭本質是一個運行嵌入式系統的終端設備，通過內置系統在采集終端上即進行圖像的壓縮編碼，利用嵌入式WEB Server，使壓縮后的視頻圖像數據在通過局域網或Internet傳送給遠程服務器。本系統所用的IP攝像頭采用優化Motion-JPEG視頻壓縮算法，網絡端口支持802.11 b/g無線網絡傳輸協議，有線網絡接口支持RJ-45/10-100 Base T端口傳輸協議，圖像最大傳輸速率為15幀/秒(VGA 640*480)和30幀/秒(QVGA 240*320)。

1.1.1 通信平臺模塊功能

中心控制模塊是通信平臺的核心模塊，是主要的控制器，實現數據處理與控制節點等一些任務，主要功能是利用定位模塊接受定位的信息，經過通信接口模塊工作狀態的信息進行分析與整理，將重要的信息存儲到存儲模塊中，依據通信協議將信息構建為數據幀，上傳至數據平臺模塊，假如在數據分析的過程中發現異常，立即像數據平臺模塊進行發送預警信息，中心控制模塊可解析來自數據平臺模塊的數據幀。

存儲器模塊功能分為兩部分，一部分存儲通信平臺的運行程序，另一部分可緩存通信平臺狀態信息。當通信平臺網絡發生異常導致上傳通信信息產生失敗時，可利用備份好的數據幀，待通信網絡恢復后，信息可繼續上傳，直到數據平臺中心收到信息，獲取數據參數。

1.1.2 數據平臺模塊功能

通信模塊主要接收通信平臺上傳的數據幀，發送數據平臺中的數據幀，數據幀在通信鏈路中傳送的主要過程表示如下：通信平臺的通訊模塊將數據幀經過無線鏈路進行傳送至數據平臺，最終傳送至車輛監控信息平臺。

數據平臺架構分為數據訪問以及數據業務邏輯和用戶展示等三部分。數據傳輸模塊主要是對通信上傳的數據幀進行解析，經過解析后的信息交由數據庫訪問模塊進行存儲，將其中的數據信息進行實時緩存，并同時建立應答數據幀以及信息配置數據幀和控制信息數據幀，用于進行數據下發，在數據下發時需要獲取通信平臺的IP地址，為方便處理數據，利用通信平臺模塊獲取的IP地址和定時器與上傳時間等信息，將對應車輛監控信息進行存放。數據模塊收到車輛監控上傳的信息時，將新的IP地址與保存的IP地址存儲到數據庫中。數據傳輸模塊中緩存車輛監控最近一次的數據傳輸的狀態信息，方便數據幀進行下發。

數據庫訪問模塊主要是對數據庫進行讀取，尤其在車輛監控斷線后可保存車輛監控最近一次的數據通信信息，方便監控上線后就傳輸，可同步數據庫模塊與數據傳輸模塊展示監控信息平臺上的部分信息。本平臺具有訪問簡單以及可擴展性等特點，對數據可進行訪問。數據業務展示接口模塊是數據業務展示平臺與數據傳輸平臺模塊進行交互的接口，經過展示平臺，用戶可查詢車輛監控狀態信息，進行控制下發命令。

1.2 車輛監控信息數據提取

利用Adaboost算法對車輛監控信息數據進行提取，首先按均勻分布從數據樣本集中選取數據子集作為本次的訓練集，對訓練失敗的樣本賦予較大的分布權值Dt(i)表示為第i輪車輛監控樣本在監控樣本集中訓練的概率，是車輛監控數據在訓練中出現的概率增加，在后續的車輛監控信息提取中進行學習，經過對車輛監控信息進行迭代，得出弱的基分類器(h1,h2,…,ht)，其中h1表示相應的車輛監控信息權值α1的大小，依據分類器的效果進行決定。最終的數據是由對分類器生成的初等分類器進行加權提取的。具體過程如下：

1)假設初始的分類器權值表示為：

D1(i)=1/Mi=1,2,…,M

(1)

式(1)中，D1(i)表示車輛監控信息樣本提取的概率，M表示為車輛監控信息數據樣本的總數。

2)針對車輛監控信息進行：

D1(i)=t/Tt=1,2,…,T

(2)

式(2)中，t表示車輛監控總信息數，T表示車輛監控信息數。

在每次的車輛監控信息數據迭代中，尋找錯誤ε最小的分類器h1，當yi≠h1(xi)時：

(3)

式(3)中，y1表示分類的數據，xi表示車輛監控信息特征。假如最小的錯誤滿足ε0.5，則監控信息迭代繼續進行，不然說明更好的數據特征，結束對車輛監控信息的迭代。

設置初等分類器h1的信息權重為:

α1=log[(1-ε)/ε]

(4)

式中，α1表示車輛監控信息權值的大小，ε表示上述步驟中的最小錯誤。

對車輛監控信息數據進行更新數據樣本權值：

Dt+1(i)={D1(i)exp[-α1y1h1(x)]}/Zt

(5)

式(5)中，Dt+1(i)表示車輛監控信息樣本提取的總概率，Zt表示車輛監控信息樣本的權重。

(6)

式(6)中，H(x)表示初等分類器的加權和，結合初等分類器的加權和完成車輛監控信數據提取。

1.3 車輛監控信息數據傳輸

利用1.2提取的車輛監控信息數據為基礎，由通信節點接收到車輛監控信息的信號強度均值來表示：

(7)

式(7)中，k表示通信節點收集到的車輛監控信息數據的總數，SRx(n)表示第n個數據信號的強度，AvgSRx值越大，車輛監控信息數據節點與向鄰近的節點的間距就越小，將其作為車輛監控信息的簇點在信息數據傳輸時消耗的能耗減小，為控制車輛監控信息簇的規模，在REDD方案中假設車輛監控信息簇的半徑為r，只允許與車輛監控信息簇首間的距離不超過r的節點，r值的大小取決于車輛監控信息節點的密度，需保證任意節點的車輛監控信息簇半徑范圍內的相鄰近節點的存在。

車輛監控信息成簇算法過程如下：

在Δt1節點內，車輛監控信息節點時刻T1由廣播播送監控消息。

T1=t=VΔt1

(8)

式(8)中，車輛監控信息的隨機數表示為V∈(0,1)，在車輛監控信息中包含了數據節點剩余的能量，Δt1結束時，數據節點自身的AvgSRx。

在Δt2節點內，車輛監控信息節點時刻T2由廣播播送監控消息競爭簇首的時刻。

T2=t+Δt1+WΔt2

(9)

(10)

上述公式中，We、Wc和Wr表示車輛監控信息權值系數滿足We+Wc+Wr=1且We?WcWr，Eres表示當前車輛監控信息節點的剩余能量，Emax表示當前車輛監控信息節點的初始能量，STx表示車輛監控信息節點消息發射信號的強度，由公式(9)、公式(10)可知，車輛監控信息節點的剩余能量較多且AvgSRx值較大的信息節點，此時成為車輛監控信息簇首的可能性較大，當Δt2結束時，車輛監控信息中節點在簇點半徑內至少存在一個簇首。

在Δt3內，為了對車輛監控信息最小簇內進行通信能量消耗，車輛監控信息非簇首節點在時刻T3向鄰近的簇首發送監控消息，請求加入車輛監控信息簇：

T3=t+Δt1+Δt2+Δt3

(11)

由此完成將車輛監控信息數據傳送至通信平臺，在通信平臺上進行信息發布與展示。

2 仿真實驗及結果分析

2.1 實驗步驟

為了證明物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計方法的可行性，需要進行一次仿真實驗。具體步驟如下：

1)在matlab2016的仿真環境下搭建車輛監控信息實驗平臺，實驗數據來自北京某街道車輛，把本文提出的方法應用到實驗數據中，以此證明該方法的可行性，并且進行數據對比分析；

2)將本文方法利用Adaboost算法進行數據提取，對比其他方法的數據傳輸時間，進行分析；

3)在監控數據相同的情況下，計算各方法數據所占儲存空間，通過曲線波動證明方法的實用性；

4)計算各方法監控信息數據偏差率，公式為：

(12)

以證明本文所提方法具有可行性。

2.2 實驗結果分析

表1 不同方法下車輛監控數據提取的速度

對表1進行分析可知，文獻[8]所提方法監控數據提取的速度相比較文獻[9]所提方法數據提取的速度較慢一些，而本文方法相對比文獻[8]與文獻[9]速度較快一些，本文車輛監控信息平臺設計方法，在進行監控數據提取時利用Adaboost算法進行數據提取，加快數據提取的速度，由此能看出本文方法是有效的。表2表示不同方法下車輛監控數據傳輸的時間(s)對比。

表2 不同方法下監控數據傳輸時間對比

由表2分析可知，文獻[8]所提方法的監控數據傳輸時間相比較文獻[9]所提方法得按空數據傳輸時間較少一些，而本文所提方法，在進行監控數據傳輸時利用分簇性能加快監控數據傳輸的速度，減少監控數據傳輸的時間，由此看出本文所提方法是有效可行的。圖2是不同方法下監控信息數據所占存儲空間(GB)對比。

圖2 不同方法下監控數據所占存儲空間

分析圖2可知，監控數據相同的情況下，文獻[8]所提方法監控數據所占的存儲空間比文獻[9]所提方法監控數據所占的存儲空間相對占的多一些，文獻[8]所提方法與文獻[9]所提方法監控數據所占空間的曲線波動比較平緩，但文獻[8]所提方法和文獻[9]所提方法與文本方法相對比，本文方法所占存儲空間相對小一些，進一步證明，本文所提方法實用性較強。圖3表示車輛監控信息數據偏差率(%)對比。

圖3 不同方法下監控數據偏差率對比

由圖3可知，文獻[9]所提方法與文獻[10]所提方法的監控數據偏差率比本文所提方法的監控數據偏差率較高一些，本文所提方法隨著監控數據數量的增加，監控數據偏差率呈下降趨勢，而文獻[10]所提方法隨著監控數據數量的增加，

監控數據偏差率有上升的趨勢。證明本文所提方法進行監控時，數據偏差率低，具有可行性的車輛監控信息平臺設計方法。

仿真實驗證明，所提方法能有效地對車輛監控信息平臺進行設計，成為車輛監控安全的重要體現形式，對車輛進行全方位安全監控以及監控質量等方法有著重要的意義，為物聯網環境下車輛監控信息平臺設計拓展新的路徑。

3 結論

采用的車輛監控信息平臺設計方法是視頻圖像對其進行監控，監控的過程中由于視頻儲存占用空間大，無法設置縮小占用空間，導致監控不能及時發送信息，存在監控性能較差，安全性低的問題。提出一種物聯網環境下的車輛監控信息平臺設計方法。通過仿真實驗證明本文所提方法可對車輛信息進行全方位安全監控，從而實現車輛的科學化管理，為車輛監控的發展提供有效依據。

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Vehicles Monitoring Information Platform Design Under the Environment of Internet

Gong Lanfang，Liang Wenzhen

(Guangdong Polytechnic of Water Resources and Electric Engineering,Guangzhou 510925,China)

In order to make the vehicle management more scientific and rational, and improves the management level of the vehicle at the same time to reduce unnecessary spending, need to carry on the design of vehicle monitoring information platform. The current design method of vehicle monitoring information platform is monitored by video image, monitoring process due to the video store to take up the space is large, can not be set to reduce the footprint, lead to monitor can’t send information in time, monitoring performance is poor, monitoring information platform security is low. For this, put forward a kind of Internet environment design method of vehicle monitoring information platform. This method first determine vehicle monitoring information hardware platform is a communication platform, data platform and information sharing platform composed of three parts, and then use Adaboost algorithm to extract of vehicle monitoring information data, based on the extraction of vehicle monitoring information data, combined with REDD scheme of clustering performance, the information of the terminal monitoring data transmission to the communications platform, and finally the communication platform of information distribution and display, the design of vehicle monitoring information platform. The experimental results show that the proposed method can be carried out on the vehicle information comprehensive safety monitoring, so as to realize the scientific management of vehicle for the development of vehicle monitoring provides effective basis.

vehicle monitoring; communication platform; data transmission

2017-04-27；

2017-05-12。

廣東水利電力職業技術學院自然科學重點項目(cy060402z11)；廣東水利電力職業技術學院科研創新團隊項目(cy0602t02)。

龔蘭芳(1976-)，女，湖北荊門人，碩士研究生，副教授，主要從事物聯網應用技術、電子信息工程技術方向的研究。

1671-4598(2017)12-0158-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.12.041

TP311

A