CN119206906A - 一种基于ecu数据整合与智能管理的车辆监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，包括ECU数据读取模块、智能数据整合模块、蓝牙通讯模块、事故实时检测模块、远程监管模块、司机反馈模块，ECU数据读取模块用于实时获取车辆运行状态数据，智能数据整合模块用于ECU数据的智能整合与管理，蓝牙通讯模块用于实现司机单独语音提醒，事故实时检测模块用于自动识别交通事故并保存现场视频，远程监管模块用于将车辆数据传输到监管平台，司机反馈模块用于系统与用户之间的互动反馈，本发明一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法对多模态车辆数据进行智能整合，提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法对交通事故自动识别。

Description

一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统

技术领域

本发明涉及多模态数据融合、智能管理与异常检测领域，具体为一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统。

背景技术

多模态数据融合技术是一种用于整合来自不同传感器和车辆ECU的多模态数据的智能技术，旨在解决由于传感器数据来源多样化带来的数据不一致性和冗余问题，通过将车辆运行状态下的多模态数据源进行优化整合，实现系统的高容错性和数据可靠性，多模态数据融合技术能够提升数据处理的效率，还能够为系统的智能化管理和决策提供准确的基础数据支持。

智能管理技术是一种通过数据驱动的管理技术，旨在解决车辆监控系统中管理效率低下、决策不精确的问题，通过对车辆运行状态、驾驶行为和传感器数据的智能分析，智能管理技术能够优化车辆的管理流程，提供实时的报警、数据分析支持。

异常运动检测技术是一种基于智能算法的自动事故识别技术，旨在解决传统交通监控系统中对事故响应滞后、检测不准确的问题，异常运动检测技术通过对车辆的运动数据进行持续监控，能够识别异常的运动模式，包括突然的急刹车和侧向移动，并在检测到潜在的事故时自动触发系统进行实时视频录制与保存。

而现有的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统对来自不同传感器的数据整合能力较弱，难以有效处理大量异构数据，导致车辆运行状态信息的覆盖不全面，其次，现有的监控系统依赖人工操作，自动化程度较低，在交通事故检测上，无法实现实时的自动识别与报警，此外，系统在处理突发事故时反应速度较慢，无法快速获取并保存事故现场的关键数据，影响后续的事故责任判定和数据分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，以解决上述背景技术中提出的现有的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统存在的对来自不同传感器的数据整合能力较弱，难以有效处理大量异构数据，导致车辆运行状态信息的覆盖不全面，其次，现有的监控系统依赖人工操作，自动化程度较低，在交通事故检测上，无法实现实时的自动识别与报警的问题，此外，系统在处理突发事故时反应速度较慢，无法快速获取并保存事故现场的关键数据，影响后续的事故责任判定和数据分析的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，包括ECU数据读取模块、智能数据整合模块、蓝牙通讯模块、事故实时检测模块、远程监管模块、司机反馈模块，其特征在于：所述ECU数据读取模块用于实时获取车辆的运行状态数据，包括发动机数据、传动系统数据、车辆动态数据、车身控制数据以及环境感知数据，确保系统能持续监控并提供精确的车辆运行信息，所述智能数据整合模块包括ECU数据整合单元和数据智能管理单元，所述ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，通过将来自不同传感器的数据进行优化整合，提供全面的车辆运行状态信息，所述数据智能管理单元用于对整合后的ECU数据进行智能管理，分析车辆的维护需求与驾驶行为信息，确保车辆的长期高效运行，所述蓝牙通讯模块用于实现司机单独的语音提醒，及时提供车辆状态和事故预警信息，确保驾驶员专注于驾驶并获得必要的实时信息，所述事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法用于自动识别交通事故的发生，检测到事故时自动触发摄像头并保存现场视频，便于后续的分析和责任界定，所述远程监管模块用于将车辆的运行数据通过北斗系统实时传输到监管平台，确保车辆的安全和合规操作，所述司机反馈模块用于系统与司机之间的互动反馈，通过提供操作建议、实时数据报告和事故后处理方案，帮助司机高效地了解车辆的状态并提高驾驶安全性。

优选的，所述ECU数据读取模块通过车辆的硬件接口实时获取车辆的运行状态数据，包括速度、发动机状态、燃油消耗数据，确保系统能够全面掌握车辆的运行状况，提供实时的车辆信息，支持后续的数据处理与监控功能。

优选的，所述智能数据整合模块包括ECU数据整合单元，ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，确保不同类型的数据能被统一处理，提供全面的车辆运行状态信息。

具体的，所述基于多模态数据融合的数据优化整合算法具体如下：首先，建立ECU数据融合模型，通过集中式ECU数据架构能够整合来自不同传感器的原始ECU数据，包括发动机ECU数据、传动系统ECU数据、车辆动态ECU数据、车身控制ECU数据以及环境感知ECU数据，确保所有传感器ECU数据能够在一个统一的平台上进行处理，以便进行后续的ECU数据优化整合，具体公式表示为：

Y＝HX+V

其中，Y表示为融合后的观测ECU数据，H表示为观测矩阵，代表不同传感器ECU数据到观测空间的映射，X表示为系统状态向量，包含所有传感器的状态信息，V表示为噪声矩阵，其次，利用卡尔曼滤波器进行状态估计和预测，以优化和整合来自不同传感器的ECU数据，构建的动态预测模型的具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的预测估计，代表先验状态估计，表示还没有接收到k时刻的观测ECU数据之前，对系统状态的最佳猜测，A表示为状态转移矩阵，代表系统状态随时间演变的矩阵，在k-1时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收到k时刻的观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，B表示为控制输入矩阵，将控制输入U_k与状态转移联系起来，U_k表示为在k时刻应用的控制输入信息，W表示为过程噪声矩阵，代表在状态转移过程中的随机变量，W是高斯分布的，并且具有零均值和协方差矩阵Q，k表示为离散时间索引，通过构建动态模型减少传感器噪声的影响，提高ECU数据的准确性，然后，对构建的动态预测模型进行更新，使用新的观测ECU数据来修正先前预测的状态估计，具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k时刻的观测ECU数据进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收并处理了k时刻之前的所有观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，K_k表示为卡尔曼增益矩阵，基于预测误差协方差和观测误差协方差的比率计算，用于平衡预测状态和观测ECU数据，以获得最佳的估计，Z_k表示为在k时刻获得的包含噪声的观测ECU数据，其次，通过融合不同传感器的ECU数据，进行ECU数据优化整合，以提高系统的鲁棒性和准确性，ECU数据优化整合的具体公式表示为：

其中，X_opt表示为优化整合后的ECU数据，X_i表示为第i个传感器的ECU数据，w_i表示为第i个传感器ECU数据的权重，反映了第i个传感器ECU数据在整合过程中的重要性，X_j表示为除了第i个传感器的ECU数据之外的剩余传感器的ECU数据，λ表示为调节参数，用于控制优化函数对最终整合结果的影响，表示为优化函数，用于处理来自不同传感器的成对ECU数据，i与j表示为传感器类型序号的索引，n表示为传感器类型序号的总数，通过整合来自各个传感器的数据，利用多模态ECU数据融合的优势智能整合以提高车辆监控系统的性能，然后，在得到优化整合的数据后，进行决策级融合，以实现对车辆状态的最终判断，具体公式表示为：

D＝g(X_opt)

然后，D表示为最终的决策输出，g表示为决策函数，基于优化整合后的数据X_opt进行信息识别，通过将融合后的数据用于实际的车辆监控决策，提高系统的响应速度和准确性，最后，根据系统的输出反馈，对算法进行调整和优化，以适应不断变化的监控环境，确保系统能够持续提供准确的监控数据，适应不同的操作条件，具体公式表示为；

A_new＝A_old+ΔA

其中，A_new表示为更新后的状态转移矩阵，A_old表示为更新前的状态转移矩阵，ΔA表示为根据系统反馈计算出的状态转移矩阵的调整量，基于多模态数据融合的数据优化整合算法使得系统能够有效地整合多模态数据，优化数据整合过程，提高车辆监控的准确性和鲁棒性。

优选的，所述智能数据整合模块包括数据智能管理单元，数据智能管理单元通过对优化整合后的数据进行分析和管理，确保系统能有效处理海量数据，提供高效、精准的分析结果，用于后续的事故检测与监管操作。

优选的，所述事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法通过自动识别交通事故，并实时保存现场视频，确保事故证据能够被第一时间记录下来，通过高效的事故识别技术和稳定的视频存储功能，确保在突发事故情况下能够迅速反应，保障事故数据的完整性和安全性。

具体的，所述基于异常运动检测的实时交通事故识别算法具体如下：首先，构建全局前景模型来检测异常运动，通过利用在ECU数据中的视频数据识别出与交通事故相关的异常运动，能够检测出移动的前景对象和暂时停止的对象，通过高斯混合建模法构建全局前景模型估计出视频数据中每个像素点是属于前景还是背景，具体公式表示为：

其中，P(x|M_f)表示为在前景类别集合M_f下像素x属于前景的概率，K表示为前景模型中高斯分布的数量，k表示为前景模型中高斯分布的个数索引，W_k表示为第k个高斯分布的权重，x表示为像素块的特征向量，μ_k表示为第k个高斯分布的均值向量，M_f表示为前景类别集合，f表示为视频序列中帧数据的索引，N(x|μ_k)表示为以均值μ_k为中心的多变量高斯分布，描述了第k个高斯分布在特征空间中的形状，具体公式表示为：

其中，d表示为特征向量x的维度，Σ_k表示为第k个高斯分布的协方差矩阵，|·|表示为行列式运算，exp表示为指数函数，用于计算高斯密度函数的指数项，T表示为转置运算，通过构建的高斯混合模型构成全局前景建模方法的基础，用于在视频分析中检测和识别前景对象，包括与交通事故相关的异常运动，其次，通过对所有帧的前景掩模求和并除以总帧数来确定交通流的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，从构建的全局前景模型中得到的累积前景掩模来估计道路的边界，具体公式表示为：

其中，r_c表示为累积交通区域图，代表在所有帧中检测到的交通区域的平均强度，r_c是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，F表示为视频序列中的总帧数，用于估计交通区域的帧的总数，m_f表示为第f帧的前景掩模，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于前景表示车辆移动对象，值为0的像素表示属于背景，然后，通过对累积交通区域图r_c应用阈值τ来构建二值化交通区域图，高于阈值的区域被标记为交通区域，低于阈值的区域被标记为非交通区域，具体公式表示为：

其中，r_f表示为最终的交通区域二值图，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，τ表示为通过自动图像阈值分割技术计算的阈值，通过构建的累积交通区域图与最终的交通区域二值图自动检测交通区域的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，其次，通过对交通方向进行估计来确定交通流中车辆的移动方向，通过分析车辆在连续帧中的运动来估计交通方向，车辆速度向量分量计算的具体公式表示为：

v_z＝z_efront-z_elater,v_y＝y_efront-y_elater

其中，v_z表示为水平方向上的速度分量，v_y表示为垂直方向上的速度分量，z_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值z坐标，z_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值z坐标，y_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值y坐标，y_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值y坐标，elater表示为在考虑的帧序列中较远一半帧的车辆质心位置的均值，efront表示为在考虑的帧序列中较近一半帧的车辆质心位置的均值，车辆方向估计的具体公式表示为：

其中，d_i表示为车辆i的估计方向，代表车辆相对于水平轴的移动方向，arctan表示为反正切函数运算，最后，使用从前面步骤中获得的信息来构建一阶逻辑决策系统以实时检测交通事故，具体公式表示为：

其中，U表示为所有车辆的集合，u表示为车辆个数的索引，Vehicle表示为一个实际跟踪的车辆，Fast(u)表示为车辆u的速度高于所在交通单元的平均速度，Swerve(v)表示为判断车辆u的运动方向与所含交通单元的平均方向相差超过45度的事故迹象信息，ShortDistance(u)表示为判断车辆u的运动安全距离较小的事故迹象信息，ξ表示为避免由于小幅度运动造成的误报的权重系数，Rapid(u)表示为判断车辆u的进行了意外的快速侧移的事故迹象信息，∧表示为逻辑与操作，通过基于异常运动检测的实时交通事故识别算法进行车辆异常运动检测和实时交通事故识别，系统能够有效地减少交通事故的发生，并在事故发生时迅速响应。

优选的，所述蓝牙通讯模块通过蓝牙耳机实现司机单独语音提醒，确保司机能及时接收报警和提示信息，同时通过蓝牙技术将提醒信息传输给司机，减少对乘客的影响，保证车辆内的乘客安静环境不受干扰。

优选的，所述远程监管模块通过北斗系统的高精度定位和稳定的通信功能，将车辆的行驶状态、事故信息实时传输到监管平台，确保监管平台能够即时获取车辆的运行信息和事故详情，为远程监控提供可靠保障，通过区块链技术的去中心化和不可篡改性增强车辆数据在传输和存储过程中的完整性和透明性，防止数据被篡改或丢失，且通过智能合约自动执行预设的操作，区块链的分布式架构使得车辆数据在监管平台、保险公司、维修机构多方之间安全共享，提升协同管理效率，为远程监控提供了可靠的保障与追溯机制。

优选的，所述司机反馈模块为车载终端增加了互动反馈功能，使得系统能够及时确认接收报警信息，确保报警信息被准确接收和处理，增强系统的用户体验和操作便捷性。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法，首先，通过建立ECU数据融合模型，该系统能够集中式整合来自多个传感器的原始ECU数据，包括发动机、传动系统、车辆动态、车身控制和环境感知各类数据，这种集中化的架构保证了所有ECU数据在一个统一平台上处理，使得数据的整合、优化更为高效，然后，通过卡尔曼滤波器对系统状态进行估计和预测，减少了传感器噪声对系统的影响，大大提高了数据的准确性，同时，卡尔曼滤波的动态预测模型能够基于历史数据和新的观测数据对系统状态进行更新，实现了对车辆实时状态的精准监控，其次，ECU数据优化整合的过程中，采用了多模态数据加权整合的方式，考虑了各类传感器数据的重要性和相关性，通过优化函数处理成对的传感器数据，从而提升了数据整合的精度和系统鲁棒性，最终，经过多模态数据的优化整合，该系统能够在决策级别进行车辆状态的判断，显著提高了监控系统的响应速度和准确性，同时，基于反馈的算法优化机制，确保了系统能够在不断变化的监控环境中保持高效的性能，适应不同的操作条件，综合而言，基于多模态数据融合的数据优化整合算法使得整个车辆监控系统在精确度、实时性和鲁棒性方面得到了提升，能够为车辆状态的监控和决策提供可靠的数据支持。

2、事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法，首先，系统通过构建全局前景模型，有效检测并识别出与交通事故相关的异常运动，该模型基于高斯混合建模法，能够区分视频数据中的前景和背景，准确定位移动和暂时停止的车辆，从而识别潜在的事故风险，通过对前景对象的像素进行多变量高斯分布计算，系统能够在复杂的交通场景中自动检测异常运动，其次，系统利用交通流的累积前景掩模，识别出已经偏离正常行驶路径并会潜在发生事故的车辆，通过在连续帧中分析车辆的运动轨迹，系统能够精确估算车辆的移动方向，进而监测其是否存在突然的转向和速度异常，该算法通过构建二值化交通区域图，有效地定义了交通流的边界，并结合自动图像阈值分割技术，增强了交通事故识别的准确性，最后，算法利用一阶逻辑决策系统，综合车辆的速度、方向变化和安全距离信息，实时做出事故预警决策，通过将车辆的速度、方向偏移以及短距离行为纳入逻辑推理，系统能够在车辆发生快速侧移和偏离正常路径时及时响应，减少事故发生的可能性，并为事故管理提供实时反馈，综合而言，基于异常运动检测的实时交通事故识别算法使得该系统不仅增强了车辆监控的智能性，还通过高效的事故识别能力，提高了交通安全管理的整体水平。

附图说明

利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供了一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，包括ECU数据读取模块、智能数据整合模块、蓝牙通讯模块、事故实时检测模块、远程监管模块、司机反馈模块，其特征在于：ECU数据读取模块用于实时获取车辆的运行状态数据，包括发动机数据、传动系统数据、车辆动态数据、车身控制数据以及环境感知数据，确保系统能持续监控并提供精确的车辆运行信息，智能数据整合模块包括ECU数据整合单元和数据智能管理单元，ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，通过将来自不同传感器的数据进行优化整合，提供全面的车辆运行状态信息，数据智能管理单元用于对整合后的ECU数据进行智能管理，分析车辆的维护需求与驾驶行为信息，确保车辆的长期高效运行，蓝牙通讯模块用于实现司机单独的语音提醒，及时提供车辆状态和事故预警信息，确保驾驶员专注于驾驶并获得必要的实时信息，事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法用于自动识别交通事故的发生，检测到事故时自动触发摄像头并保存现场视频，便于后续的分析和责任界定，远程监管模块用于将车辆的运行数据通过北斗系统实时传输到监管平台，确保车辆的安全和合规操作，司机反馈模块用于系统与司机之间的互动反馈，通过提供操作建议、实时数据报告和事故后处理方案，帮助司机高效地了解车辆的状态并提高驾驶安全性。

参阅图1，进一步的，所述ECU数据读取模块通过车辆的硬件接口实时获取车辆的运行状态数据，包括速度、发动机状态、燃油消耗数据，确保系统能够全面掌握车辆的运行状况，提供实时的车辆信息，支持后续的数据处理与监控功能。

参阅图1，进一步的，所述智能数据整合模块包括ECU数据整合单元，ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，确保不同类型的数据能被统一处理，提供全面的车辆运行状态信息。

参阅图1，进一步的，所述基于多模态数据融合的数据优化整合算法具体如下：首先，建立ECU数据融合模型，通过集中式ECU数据架构能够整合来自不同传感器的原始ECU数据，包括发动机ECU数据、传动系统ECU数据、车辆动态ECU数据、车身控制ECU数据以及环境感知ECU数据，确保所有传感器ECU数据能够在一个统一的平台上进行处理，以便进行后续的ECU数据优化整合，具体公式表示为：

Y＝HX+V

其中，Y表示为融合后的观测ECU数据，H表示为观测矩阵，代表不同传感器ECU数据到观测空间的映射，X表示为系统状态向量，包含所有传感器的状态信息，V表示为噪声矩阵，其次，利用卡尔曼滤波器进行状态估计和预测，以优化和整合来自不同传感器的ECU数据，构建的动态预测模型的具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的预测估计，代表先验状态估计，表示还没有接收到k时刻的观测ECU数据之前，对系统状态的最佳猜测，A表示为状态转移矩阵，代表系统状态随时间演变的矩阵，在k-1时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收到k时刻的观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，B表示为控制输入矩阵，将控制输入U_k与状态转移联系起来，U_k表示为在k时刻应用的控制输入信息，W表示为过程噪声矩阵，代表在状态转移过程中的随机变量，W是高斯分布的，并且具有零均值和协方差矩阵Q，k表示为离散时间索引，通过构建动态模型减少传感器噪声的影响，提高ECU数据的准确性，然后，对构建的动态预测模型进行更新，使用新的观测ECU数据来修正先前预测的状态估计，具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k时刻的观测ECU数据进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收并处理了k时刻之前的所有观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，K_k表示为卡尔曼增益矩阵，基于预测误差协方差和观测误差协方差的比率计算，用于平衡预测状态和观测ECU数据，以获得最佳的估计，Z_k表示为在k时刻获得的包含噪声的观测ECU数据，其次，通过融合不同传感器的ECU数据，进行ECU数据优化整合，以提高系统的鲁棒性和准确性，ECU数据优化整合的具体公式表示为：

其中，X_opt表示为优化整合后的ECU数据，X_i表示为第i个传感器的ECU数据，w_i表示为第i个传感器ECU数据的权重，反映了第i个传感器ECU数据在整合过程中的重要性，X_j表示为除了第i个传感器的ECU数据之外的剩余传感器的ECU数据，λ表示为调节参数，用于控制优化函数对最终整合结果的影响，表示为优化函数，用于处理来自不同传感器的成对ECU数据，i与j表示为传感器类型序号的索引，n表示为传感器类型序号的总数，通过整合来自各个传感器的数据，利用多模态ECU数据融合的优势智能整合以提高车辆监控系统的性能，然后，在得到优化整合的数据后，进行决策级融合，以实现对车辆状态的最终判断，具体公式表示为：

D＝g(X_opt)

然后，D表示为最终的决策输出，g表示为决策函数，基于优化整合后的数据X_opt进行信息识别，通过将融合后的数据用于实际的车辆监控决策，提高系统的响应速度和准确性，最后，根据系统的输出反馈，对算法进行调整和优化，以适应不断变化的监控环境，确保系统能够持续提供准确的监控数据，适应不同的操作条件，具体公式表示为；

A_new＝A_old+ΔA

其中，A_new表示为更新后的状态转移矩阵，A_old表示为更新前的状态转移矩阵，ΔA表示为根据系统反馈计算出的状态转移矩阵的调整量，基于多模态数据融合的数据优化整合算法使得系统能够有效地整合多模态数据，优化数据整合过程，提高车辆监控的准确性和鲁棒性。

参阅图1，进一步的，所述智能数据整合模块包括数据智能管理单元，数据智能管理单元通过对优化整合后的数据进行分析和管理，确保系统能有效处理海量数据，提供高效、精准的分析结果，用于后续的事故检测与监管操作。

参阅图1，进一步的，所述事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法通过自动识别交通事故，并实时保存现场视频，确保事故证据能够被第一时间记录下来，通过高效的事故识别技术和稳定的视频存储功能，确保在突发事故情况下能够迅速反应，保障事故数据的完整性和安全性。

参阅图1，进一步的，所述基于异常运动检测的实时交通事故识别算法具体如下：首先，构建全局前景模型来检测异常运动，通过利用在ECU数据中的视频数据识别出与交通事故相关的异常运动，能够检测出移动的前景对象和暂时停止的对象，通过高斯混合建模法构建全局前景模型估计出视频数据中每个像素点是属于前景还是背景，具体公式表示为：

其中，P(x|M_f)表示为在前景类别集合M_f下像素x属于前景的概率，K表示为前景模型中高斯分布的数量，k表示为前景模型中高斯分布的个数索引，W_k表示为第k个高斯分布的权重，x表示为像素块的特征向量，μ_k表示为第k个高斯分布的均值向量，M_f表示为前景类别集合，f表示为视频序列中帧数据的索引，N(x|μ_k)表示为以均值μ_k为中心的多变量高斯分布，描述了第k个高斯分布在特征空间中的形状，具体公式表示为：

其中，d表示为特征向量x的维度，Σ_k表示为第k个高斯分布的协方差矩阵，|·|表示为行列式运算，exp表示为指数函数，用于计算高斯密度函数的指数项，T表示为转置运算，通过构建的高斯混合模型构成全局前景建模方法的基础，用于在视频分析中检测和识别前景对象，包括与交通事故相关的异常运动，其次，通过对所有帧的前景掩模求和并除以总帧数来确定交通流的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，从构建的全局前景模型中得到的累积前景掩模来估计道路的边界，具体公式表示为：

其中，r_c表示为累积交通区域图，代表在所有帧中检测到的交通区域的平均强度，r_c是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，F表示为视频序列中的总帧数，用于估计交通区域的帧的总数，m_f表示为第f帧的前景掩模，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于前景表示车辆移动对象，值为0的像素表示属于背景，然后，通过对累积交通区域图r_c应用阈值τ来构建二值化交通区域图，高于阈值的区域被标记为交通区域，低于阈值的区域被标记为非交通区域，具体公式表示为：

其中，r_f表示为最终的交通区域二值图，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，τ表示为通过自动图像阈值分割技术计算的阈值，通过构建的累积交通区域图与最终的交通区域二值图自动检测交通区域的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，其次，通过对交通方向进行估计来确定交通流中车辆的移动方向，通过分析车辆在连续帧中的运动来估计交通方向，车辆速度向量分量计算的具体公式表示为：

v_z＝z_efront-z_elater,v_y＝y_efront-y_elater

其中，v_z表示为水平方向上的速度分量，v_y表示为垂直方向上的速度分量，z_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值z坐标，z_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值z坐标，y_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值y坐标，y_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值y坐标，elater表示为在考虑的帧序列中较远一半帧的车辆质心位置的均值，efront表示为在考虑的帧序列中较近一半帧的车辆质心位置的均值，车辆方向估计的具体公式表示为：

其中，d_i表示为车辆i的估计方向，代表车辆相对于水平轴的移动方向，arctan表示为反正切函数运算，最后，使用从前面步骤中获得的信息来构建一阶逻辑决策系统以实时检测交通事故，具体公式表示为：

其中，U表示为所有车辆的集合，u表示为车辆个数的索引，Vehicle表示为一个实际跟踪的车辆，Fast(u)表示为车辆u的速度高于所在交通单元的平均速度，Swerve(v)表示为判断车辆u的运动方向与所含交通单元的平均方向相差超过45度的事故迹象信息，ShortDistance(u)表示为判断车辆u的运动安全距离较小的事故迹象信息，ξ表示为避免由于小幅度运动造成的误报的权重系数，Rapid(u)表示为判断车辆u的进行了意外的快速侧移的事故迹象信息，∧表示为逻辑与操作，通过基于异常运动检测的实时交通事故识别算法进行车辆异常运动检测和实时交通事故识别，系统能够有效地减少交通事故的发生，并在事故发生时迅速响应。

参阅图1，进一步的，所述蓝牙通讯模块通过蓝牙耳机实现司机单独语音提醒，确保司机能及时接收报警和提示信息，同时通过蓝牙技术将提醒信息传输给司机，减少对乘客的影响，保证车辆内的乘客安静环境不受干扰。

参阅图1，进一步的，所述远程监管模块通过北斗系统的高精度定位和稳定的通信功能，将车辆的行驶状态、事故信息实时传输到监管平台，确保监管平台能够即时获取车辆的运行信息和事故详情，为远程监控提供可靠保障，通过区块链技术的去中心化和不可篡改性增强车辆数据在传输和存储过程中的完整性和透明性，防止数据被篡改或丢失，且通过智能合约自动执行预设的操作，区块链的分布式架构使得车辆数据在监管平台、保险公司、维修机构多方之间安全共享，提升协同管理效率，为远程监控提供了可靠的保障与追溯机制。

参阅图1，进一步的，所述司机反馈模块为车载终端增加了互动反馈功能，使得系统能够及时确认接收报警信息，确保报警信息被准确接收和处理，增强系统的用户体验和操作便捷性。

具体使用时，首先，ECU数据读取模块用于实时获取车辆的运行状态数据，包括发动机数据、传动系统数据、车辆动态数据、车身控制数据以及环境感知数据，确保系统能持续监控并提供精确的车辆运行信息，其次，智能数据整合模块包括ECU数据整合单元和数据智能管理单元，ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，通过将来自不同传感器的数据进行优化整合，提供全面的车辆运行状态信息，数据智能管理单元用于对整合后的ECU数据进行智能管理，分析车辆的维护需求与驾驶行为信息，确保车辆的长期高效运行，然后，蓝牙通讯模块用于实现司机单独的语音提醒，及时提供车辆状态和事故预警信息，确保驾驶员专注于驾驶并获得必要的实时信息，其次，事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法用于自动识别交通事故的发生，最后，检测到事故时自动触发摄像头并保存现场视频，便于后续的分析和责任界定，远程监管模块用于将车辆的运行数据通过北斗系统实时传输到监管平台，确保车辆的安全和合规操作，司机反馈模块用于系统与司机之间的互动反馈，通过提供操作建议、实时数据报告和事故后处理方案，帮助司机高效地了解车辆的状态并提高驾驶安全性。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，包括ECU数据读取模块、智能数据整合模块、蓝牙通讯模块、事故实时检测模块、远程监管模块、司机反馈模块，其特征在于：所述ECU数据读取模块用于实时获取车辆的运行状态数据，包括发动机数据、传动系统数据、车辆动态数据、车身控制数据以及环境感知数据，确保系统能持续监控并提供精确的车辆运行信息，所述智能数据整合模块包括ECU数据整合单元和数据智能管理单元，所述ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，通过将来自不同传感器的数据进行优化整合，提供全面的车辆运行状态信息，所述数据智能管理单元用于对整合后的ECU数据进行智能管理，分析车辆的维护需求与驾驶行为信息，确保车辆的长期高效运行，所述蓝牙通讯模块用于实现司机单独的语音提醒，及时提供车辆状态和事故预警信息，确保驾驶员专注于驾驶并获得必要的实时信息，所述事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法用于自动识别交通事故的发生，检测到事故时自动触发摄像头并保存现场视频，便于后续的分析和责任界定，所述远程监管模块用于将车辆的运行数据通过北斗系统实时传输到监管平台，确保车辆的安全和合规操作，所述司机反馈模块用于系统与司机之间的互动反馈，通过提供操作建议、实时数据报告和事故后处理方案，帮助司机高效地了解车辆的状态并提高驾驶安全性。

2.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于：所述ECU数据读取模块通过车辆的硬件接口实时获取车辆的运行状态数据，包括速度、发动机状态、燃油消耗数据，确保系统能够全面掌握车辆的运行状况，提供实时的车辆信息，支持后续的数据处理与监控功能。

3.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于：所述智能数据整合模块包括ECU数据整合单元和数据智能管理单元，ECU数据整合单元提出基于多模态数据融合的数据优化整合算法用于智能整合从ECU读取的多模态数据信息，确保不同类型的数据能被统一处理，提供全面的车辆运行状态信息；数据智能管理单元通过对优化整合后的数据进行分析和管理，确保系统能有效处理海量数据，提供高效、精准的分析结果，用于后续的事故检测与监管操作。

4.根据权利要求3所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于：首先，建立ECU数据融合模型，通过集中式ECU数据架构能够整合来自不同传感器的原始ECU数据，包括发动机ECU数据、传动系统ECU数据、车辆动态ECU数据、车身控制ECU数据以及环境感知ECU数据，确保所有传感器ECU数据能够在一个统一的平台上进行处理，以便进行后续的ECU数据优化整合，具体公式表示为：

Y＝HX+V

其中，Y表示为融合后的观测ECU数据，H表示为观测矩阵，代表不同传感器ECU数据到观测空间的映射，X表示为系统状态向量，包含所有传感器的状态信息，V表示为噪声矩阵，其次，利用卡尔曼滤波器进行状态估计和预测，以优化和整合来自不同传感器的ECU数据，构建的动态预测模型的具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的预测估计，代表先验状态估计，表示还没有接收到k时刻的观测ECU数据之前，对系统状态的最佳猜测，A表示为状态转移矩阵，代表系统状态随时间演变的矩阵，在k-1时刻基于k-1时刻的信息进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收到k时刻的观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，B表示为控制输入矩阵，将控制输入U_k与状态转移联系起来，U_k表示为在k时刻应用的控制输入信息，W表示为过程噪声矩阵，代表在状态转移过程中的随机变量，W是高斯分布的，并且具有零均值和协方差矩阵Q，k表示为离散时间索引，通过构建动态模型减少传感器噪声的影响，提高ECU数据的准确性，然后，对构建的动态预测模型进行更新，使用新的观测ECU数据来修正先前预测的状态估计，具体公式表示为：

其中，表示为在k时刻基于k时刻的观测ECU数据进行的系统状态的估计，代表后验状态估计，表示在接收并处理了k时刻之前的所有观测ECU数据之后，对系统状态的最佳猜测，K_k表示为卡尔曼增益矩阵，基于预测误差协方差和观测误差协方差的比率计算，用于平衡预测状态和观测ECU数据，以获得最佳的估计，Z_k表示为在k时刻获得的包含噪声的观测ECU数据，其次，通过融合不同传感器的ECU数据，进行ECU数据优化整合，以提高系统的鲁棒性和准确性，ECU数据优化整合的具体公式表示为：

其中，X_opt表示为优化整合后的ECU数据，X_i表示为第i个传感器的ECU数据，w_i表示为第i个传感器ECU数据的权重，反映了第i个传感器ECU数据在整合过程中的重要性，X_j表示为除了第i个传感器的ECU数据之外的剩余传感器的ECU数据，λ表示为调节参数，用于控制优化函数对最终整合结果的影响，表示为优化函数，用于处理来自不同传感器的成对ECU数据，i与j表示为传感器类型序号的索引，n表示为传感器类型序号的总数，通过整合来自各个传感器的数据，利用多模态ECU数据融合的优势智能整合以提高车辆监控系统的性能，然后，在得到优化整合的数据后，进行决策级融合，以实现对车辆状态的最终判断，具体公式表示为：

D＝g(X_opt)

然后，D表示为最终的决策输出，g表示为决策函数，基于优化整合后的数据X_opt进行信息识别，通过将融合后的数据用于实际的车辆监控决策，提高系统的响应速度和准确性，最后，根据系统的输出反馈，对算法进行调整和优化，以适应不断变化的监控环境，确保系统能够持续提供准确的监控数据，适应不同的操作条件，具体公式表示为；

A_new＝A_old+ΔA

其中，A_new表示为更新后的状态转移矩阵，A_old表示为更新前的状态转移矩阵，ΔA表示为根据系统反馈计算出的状态转移矩阵的调整量，基于多模态数据融合的数据优化整合算法使得系统能够有效地整合多模态数据，优化数据整合过程，提高车辆监控的准确性和鲁棒性。

5.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于，所述蓝牙通讯模块通过蓝牙耳机实现司机单独语音提醒，确保司机能及时接收报警和提示信息，同时通过蓝牙技术将提醒信息传输给司机，减少对乘客的影响，保证车辆内的乘客安静环境不受干扰。

6.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于，所述事故实时检测模块提出基于异常运动检测的实时交通事故识别算法通过自动识别交通事故，并实时保存现场视频，确保事故证据能够被第一时间记录下来，通过高效的事故识别技术和稳定的视频存储功能，确保在突发事故情况下能够迅速反应，保障事故数据的完整性和安全性。

7.根据权利要求6所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于：首先，构建全局前景模型来检测异常运动，通过利用在ECU数据中的视频数据识别出与交通事故相关的异常运动，能够检测出移动的前景对象和暂时停止的对象，通过高斯混合建模法构建全局前景模型估计出视频数据中每个像素点是属于前景还是背景，具体公式表示为：

其中，P(x|M_f)表示为在前景类别集合M_f下像素x属于前景的概率，K表示为前景模型中高斯分布的数量，k表示为前景模型中高斯分布的个数索引，W_k表示为第k个高斯分布的权重，x表示为像素块的特征向量，μ_k表示为第k个高斯分布的均值向量，M_f表示为前景类别集合，f表示为视频序列中帧数据的索引，N(x|μ_k)表示为以均值μ_k为中心的多变量高斯分布，描述了第k个高斯分布在特征空间中的形状，具体公式表示为：

其中，d表示为特征向量x的维度，Σ_k表示为第k个高斯分布的协方差矩阵，|·|表示为行列式运算，exp表示为指数函数，用于计算高斯密度函数的指数项，T表示为转置运算，通过构建的高斯混合模型构成全局前景建模方法的基础，用于在视频分析中检测和识别前景对象，包括与交通事故相关的异常运动，其次，通过对所有帧的前景掩模求和并除以总帧数来确定交通流的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，从构建的全局前景模型中得到的累积前景掩模来估计道路的边界，具体公式表示为：

其中，r_c表示为累积交通区域图，代表在所有帧中检测到的交通区域的平均强度，r_c是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，F表示为视频序列中的总帧数，用于估计交通区域的帧的总数，m_f表示为第f帧的前景掩模，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于前景表示车辆移动对象，值为0的像素表示属于背景，然后，通过对累积交通区域图r_c应用阈值τ来构建二值化交通区域图，高于阈值的区域被标记为交通区域，低于阈值的区域被标记为非交通区域，具体公式表示为：

其中，r_f表示为最终的交通区域二值图，是一个二值图像，其中值为1的像素表示属于交通区域，值为0的像素表示不属于交通区域，τ表示为通过自动图像阈值分割技术计算的阈值，通过构建的累积交通区域图与最终的交通区域二值图自动检测交通区域的边界，以识别已经偏离正常行驶路径并发生事故的车辆，其次，通过对交通方向进行估计来确定交通流中车辆的移动方向，通过分析车辆在连续帧中的运动来估计交通方向，车辆速度向量分量计算的具体公式表示为：

v_z＝z_efront-z_elater,v_y＝y_efront-y_elater

其中，v_z表示为水平方向上的速度分量，v_y表示为垂直方向上的速度分量，z_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值z坐标，z_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值z坐标，y_efront表示为在考虑的帧序列中较近的一半帧中车辆质心的均值y坐标，y_elater表示为在考虑的帧序列中较远的一半帧车辆质心的均值y坐标，elater表示为在考虑的帧序列中较远一半帧的车辆质心位置的均值，efront表示为在考虑的帧序列中较近一半帧的车辆质心位置的均值，车辆方向估计的具体公式表示为：

其中，d_i表示为车辆i的估计方向，代表车辆相对于水平轴的移动方向，arctan表示为反正切函数运算，最后，使用从前面步骤中获得的信息来构建一阶逻辑决策系统以实时检测交通事故，具体公式表示为：

其中，U表示为所有车辆的集合，u表示为车辆个数的索引，Vehicle表示为一个实际跟踪的车辆，Fast(u)表示为车辆u的速度高于所在交通单元的平均速度，Swerve(v)表示为判断车辆u的运动方向与所含交通单元的平均方向相差超过45度的事故迹象信息，ShortDistance(u)表示为判断车辆u的运动安全距离较小的事故迹象信息，ξ表示为避免由于小幅度运动造成的误报的权重系数，Rapid(u)表示为判断车辆u的进行了意外的快速侧移的事故迹象信息，∧表示为逻辑与操作，通过基于异常运动检测的实时交通事故识别算法进行车辆异常运动检测和实时交通事故识别，系统能够有效地减少交通事故的发生，并在事故发生时迅速响应。

8.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于，所述远程监管模块通过北斗系统的高精度定位和稳定的通信功能，将车辆的行驶状态、事故信息实时传输到监管平台，确保监管平台能够即时获取车辆的运行信息和事故详情，为远程监控提供可靠保障，通过区块链技术的去中心化和不可篡改性增强车辆数据在传输和存储过程中的完整性和透明性，防止数据被篡改或丢失，且通过智能合约自动执行预设的操作，区块链的分布式架构使得车辆数据在监管平台、保险公司、维修机构多方之间安全共享，提升协同管理效率，为远程监控提供了可靠的保障与追溯机制。

9.根据权利要求1所述的一种基于ECU数据整合与智能管理的车辆监控系统，其特征在于，所述司机反馈模块为车载终端增加了互动反馈功能，使得系统能够及时确认接收报警信息，确保报警信息被准确接收和处理，增强系统的用户体验和操作便捷性。