【摘 要】
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随着通信技术和软件技术的不断成熟,车联网的发展也越来越迅速,同样,车联网平台的风险也引起了越来越多人的关注。本文正是在车联网平台的基础上,使用大数据收集和分析技术以及相应的风险分析模型,并结合实际的车联网背景,基于《智能网联汽车产品测试评价白皮书》中的分析准则,建立了一套用于分析和评估车联网平台中不同对象风险信息的系统。整个系统包含了车载端和服务端,车载端包含视镜网、数据采集模块、消息中间件和数据
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随着通信技术和软件技术的不断成熟,车联网的发展也越来越迅速,同样,车联网平台的风险也引起了越来越多人的关注。本文正是在车联网平台的基础上,使用大数据收集和分析技术以及相应的风险分析模型,并结合实际的车联网背景,基于《智能网联汽车产品测试评价白皮书》中的分析准则,建立了一套用于分析和评估车联网平台中不同对象风险信息的系统。整个系统包含了车载端和服务端,车载端包含视镜网、数据采集模块、消息中间件和数据传输模块,采集的数据包括通过视镜网采集的驾驶员不安全驾驶行为、道路交通标志、车辆驾驶状态等,服务端负责对车载端传输过来的数据进行存储和分析,主要包括基于LEC方法对驾驶员风险行为的5级风险划分、基于AHP方法对区域的3级风险划分、基于KMEANS算法对驾驶员等数据对象进行大数据画像等。本系统包括以下几个方面:1、车载端的传输子系统。车载端通过视镜网采集驾驶员不安全驾驶行为、交通标志、车辆驾驶状态等信息,通过消息中间件和数据传输模块,将数据发送至服务端。2、服务端数据分析子系统。该子系统对车载端发送过来的数据进行数据分析,分析内容包括:评估驾驶员的百分制风险分值、驾驶员5级风险行为划分、区域3级风险划分、基于《智能网联汽车产品测试评价白皮书》分析准则评估汽车安全风险等,并根据以上信息形成对不同对象的风险描述。3、使用KMEANS对驾驶员、区域数据对象进行标签分类和大数据画像,生成车联网中不同对象的风险特征标签,如驾驶员的标签描述:容易走神、开车玩手机等风险标签;区域的标签描述:事故多、网络差、道路拥挤等风险标签。4、基于容器化的分布式架构。将服务端的不同功能抽象成独立的业务模块,通过容器进行部署和运维,以此来保证系统的高可用性和高稳定性,同时也保证了系统的可扩展性。
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