智能車聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)研究與分析

文杰，周文志，蔣良衛(wèi)

（南華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，衡陽 421001）

0 引言

對(duì)于每一個(gè)車主來說，行車過程中都希望能夠一路暢通無阻，加油方便快捷，安全到達(dá)目的地。在私家車日益普及的今天，車主卻不得不面臨這樣一些問題：

（1）加油等待時(shí)間長(zhǎng)，手機(jī)掃碼支付存在安全隱患。

（2）缺乏個(gè)性化加油站推薦。每位車主對(duì)石油品牌、油的質(zhì)量、油站位置都會(huì)有不同的要求，選擇一個(gè)適合自己的加油站加油是每位車主面臨的問題。

（3）交通違章?，F(xiàn)在的交通管理實(shí)行累積記分制度，車主對(duì)于自己的記分關(guān)注度越來越高。

（4）不了解汽車現(xiàn)狀。汽車在使用一段時(shí)間后，汽車相應(yīng)部件的性能會(huì)有一定的變化，而汽車工作臺(tái)可以顯示的參數(shù)有限，迫切需要便捷的汽車維護(hù)工具。

為了解決上述問題，智能車聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)將汽車服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)整合起來，旨在構(gòu)建智能化的“車聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用系統(tǒng)：基于信息檢索和數(shù)據(jù)處理[1]，提供預(yù)約加油功能，減少線下支付時(shí)間，節(jié)省車主等待時(shí)間。提供交通違章查詢功能，隨時(shí)隨地方便用戶查看違章信息。提供車輛信息維護(hù)功能，當(dāng)油量不足，公里數(shù)超過限額，或者設(shè)備故障，給用戶推送維護(hù)車輛的通知?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法[2]，為用戶提供個(gè)性化加油站推薦，綜合多種因素為用戶推薦當(dāng)前最優(yōu)的加油站。通過語音識(shí)別技術(shù)[3]，讓用戶通過語音操作系統(tǒng)，系統(tǒng)操作結(jié)果語音播報(bào)告知用戶，實(shí)現(xiàn)專心駕駛、安全駕駛的目的。

1 智能車聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀

文獻(xiàn)[4]表明車聯(lián)網(wǎng)的搭載潮流已然興起，供給端的集體覺醒將助推車聯(lián)網(wǎng)功能服務(wù)的飛速優(yōu)化，用戶將真正能從車聯(lián)網(wǎng)功能中獲得最佳的出行服務(wù)。但現(xiàn)有的服務(wù)仍然受很多方面的限制，比如交互技術(shù)的發(fā)展沒有明顯突破、底層技術(shù)架構(gòu)同質(zhì)化、車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要突破這些束縛，否則很難完全實(shí)現(xiàn)整車聯(lián)網(wǎng)化?，F(xiàn)有的車企提供的車聯(lián)網(wǎng)功能種類沒有本質(zhì)性的差別，所用的技術(shù)沒有革命性突破，且針對(duì)上述方面自主車企的領(lǐng)先地位無法形成技術(shù)壁壘，車聯(lián)網(wǎng)未來競(jìng)爭(zhēng)格局依舊會(huì)急劇變化。智能車聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀如圖1所示。

目前車聯(lián)網(wǎng)一般存在形式大致分布于偏重娛樂和導(dǎo)航的區(qū)域，例如：車載音樂、車載電話、車載導(dǎo)航等，也尚未達(dá)到真正意義上的車聯(lián)網(wǎng)，各種車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)仍對(duì)車載系統(tǒng)信息收集反饋和駕駛員的操作性具有種種局限性。正如若要實(shí)現(xiàn)無人駕駛，其對(duì)各種信號(hào)的及時(shí)反饋要求非常高，3G、4G時(shí)代所提供的信息反饋很難達(dá)到其標(biāo)準(zhǔn)。就目前車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀而言，車聯(lián)網(wǎng)仍存在巨大的可發(fā)展空間，車聯(lián)網(wǎng)正處于穩(wěn)步上升的趨勢(shì)。

圖1 智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)現(xiàn)狀

2 智能車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展前景

傳統(tǒng)汽車市場(chǎng)將徹底變革，因?yàn)槁?lián)網(wǎng)成為道路安全和汽車革新的關(guān)鍵推動(dòng)力，其作用不再僅僅局限于傳統(tǒng)的娛樂和輔助功能。驅(qū)動(dòng)汽車變革的關(guān)鍵技術(shù)——自動(dòng)駕駛、編隊(duì)行駛、車輛生命周期維護(hù)、傳感器數(shù)據(jù)眾包等都需要安全、可靠、低延遲和高帶寬的連接，這些連接特性在高速公路和密集城市中至關(guān)重要[5]，只有5G可以同時(shí)滿足這樣嚴(yán)格的要求。

車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)是一個(gè)比較成熟的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域。曾有業(yè)界預(yù)測(cè)，2020年全球車聯(lián)網(wǎng)有望突破1000億歐元規(guī)模。而5G將成為實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)的重要條件，5G技術(shù)將是加速或完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車效益的核心。智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)前景如圖2所示。

圖2 智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)前景

從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來看，作為物聯(lián)網(wǎng)未來在汽車行業(yè)的應(yīng)用，車聯(lián)網(wǎng)將充當(dāng)極具代表性的角色。車聯(lián)網(wǎng)因?yàn)榫哂芯薮蟮陌l(fā)展?jié)摿褪袌?chǎng)，已經(jīng)被國(guó)家列入了新的十三五規(guī)劃，同時(shí)由于能源使用的變革，中國(guó)政府對(duì)于智能化出行和新能源的推廣，以及全世界環(huán)保安全出行的呼吁，車聯(lián)網(wǎng)得到了相關(guān)政策強(qiáng)有力的支持。工業(yè)和信息化部正在從產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等多方面著手，對(duì)智能車載服務(wù)支持力度加大，以此來推進(jìn)車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。根據(jù)上述方面，我們可以預(yù)見，車聯(lián)網(wǎng)在相關(guān)政策的支持下，可以突破相關(guān)的束縛，整車聯(lián)網(wǎng)時(shí)代將很快到來。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 總體設(shè)計(jì)

智能車聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)總體基于不同技術(shù)點(diǎn)分為三大部分：信息檢索與數(shù)據(jù)處理、個(gè)性化推薦、語音識(shí)別。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)示意圖

3.2 信息檢索與數(shù)據(jù)處理

通過對(duì)傳統(tǒng)加油方式進(jìn)行分析，規(guī)避可能引起不必要時(shí)間浪費(fèi)的因素，提供預(yù)約加油、線上支付的模式，車主可以通過移動(dòng)終端查看到附近加油站的信息，在系統(tǒng)中預(yù)約之后，系統(tǒng)生成預(yù)定的二維碼，該二維碼可以事先保存在手機(jī)相冊(cè)，不需要再聯(lián)網(wǎng)加載，避免手機(jī)數(shù)據(jù)在加油站帶來的安全隱患，加油站工作人員通過掃描該二維碼進(jìn)行加油，大量節(jié)省車主等待油站工作人員輸入油量、收取油費(fèi)和積分登記的時(shí)間，同時(shí)也緩解了加油站顧客排隊(duì)加油的壓力。

交通違章查詢和車輛信息維護(hù)。用戶可以通過輸入行駛證上基本信息，隨時(shí)隨地查看違章信息，實(shí)現(xiàn)在線查詢違章信息、方便快捷。車輛信息維護(hù)是基于假設(shè)車輛中設(shè)備可以為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，當(dāng)油量不足，公里數(shù)超過限額，或者設(shè)備故障，系統(tǒng)給用戶推送維護(hù)車輛的通知。

3.3 個(gè)性化推薦加油站

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)用戶和加油站數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)當(dāng)前用戶車輛所在的位置GPS精準(zhǔn)定位，系統(tǒng)自動(dòng)搜尋附近的加油站，并根據(jù)用戶的習(xí)慣、距離遠(yuǎn)近、地段情況等多種因素，構(gòu)建智能化的推薦模型，多維度地對(duì)附近加油站做推薦優(yōu)先級(jí)排序，最終為用戶提供最優(yōu)加油站推薦，盡可能滿足車主對(duì)加油站的需求，營(yíng)造良好的加油體驗(yàn)。具體推薦效果如圖4所示。

圖4 個(gè)性化推薦加油站示意圖

3.4 語音識(shí)別

在行車過程中，觸摸操作終端是不安全的，為了充分保障行車安全，給車主良好的終端體驗(yàn)感，智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通過語音識(shí)別技術(shù)，讓車主通過語音下達(dá)操作終端的指令，而系統(tǒng)執(zhí)行指令的結(jié)果則通過語音播報(bào)的方式告知用戶。語音識(shí)別模擬效果如圖5所示。

圖5 語音識(shí)別示意圖

4 研究與分析

4.1 信息檢索與數(shù)據(jù)處理

改變，從預(yù)約開始。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)與我們的關(guān)系越來越密切。通過調(diào)用運(yùn)營(yíng)商相關(guān)的信息檢索接口，將用戶所需信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得出滿足用戶需求的預(yù)約加油單。

加油站可將預(yù)約服務(wù)分為加急預(yù)約、準(zhǔn)時(shí)預(yù)約、延后預(yù)約等多種預(yù)約方式，客戶按照需求選擇服務(wù)方式，并通過即時(shí)通話軟件確定時(shí)間、地點(diǎn)以及其他重要信息，方便用戶加油。以片區(qū)形式進(jìn)行預(yù)約加油服務(wù)，能夠?qū)崿F(xiàn)運(yùn)距最優(yōu)、移動(dòng)最快、服務(wù)最佳，從而滿足不同客戶需求。訂單結(jié)果如表1所示。

表1 預(yù)約訂單

交通違章查詢。通過調(diào)用相關(guān)API，根據(jù)用戶所輸入的查詢信息，顯示用戶最近違章結(jié)果，其中包含：車牌、違章行為、違章地址、違章時(shí)間、罰款金額、扣分、查詢時(shí)間屬性。API中不同省份之間違章信息以及驗(yàn)證碼識(shí)別，需要針對(duì)不同省份請(qǐng)求調(diào)節(jié)參數(shù)。根據(jù)大量數(shù)據(jù)分析與測(cè)試，該查詢功能較為及時(shí)與準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)庫(kù)更新相對(duì)比較及時(shí)。

車輛信息維護(hù)。車輛信息維護(hù)是基于假設(shè)車輛中設(shè)備可以為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，當(dāng)油量不足，公里數(shù)超過限額，或者設(shè)備故障，系統(tǒng)給用戶推送維護(hù)車輛的通知。該部分功能對(duì)車輛本身硬件條件要求較為苛刻。本系統(tǒng)在該部分實(shí)現(xiàn)時(shí)，使用的參數(shù)為模擬產(chǎn)生的參數(shù)。

4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦

（1）加油站特征屬性表示

基于混合算法建立相關(guān)個(gè)性化推薦模型。首先數(shù)據(jù)源來源：通過調(diào)用高德地圖開源接口，獲取汽車當(dāng)前位置GPS精準(zhǔn)定位，并以該車輛為中心以5公里或者更大距離為輻射半徑R，查詢附近正規(guī)加油站，同時(shí)主要結(jié)合7大特征屬性，如表2所示。

表2 符號(hào)與定義

（2）綜合排名PrbRank函數(shù)

為查詢得到的加油站進(jìn)行排名（PrbRank）[6]，經(jīng)主成分分析后將上述各特征屬性引入作為PrbRank函數(shù)影響因子，其中wi表示各個(gè)影響因子的權(quán)重，計(jì)算公式如（1）所示。

（3）最終推薦處理

由于推薦指標(biāo)能出現(xiàn)調(diào)整變化，因此對(duì)推薦信息采用多維度滑動(dòng)窗口來維持區(qū)間內(nèi)最優(yōu)值。判斷不同用戶對(duì)不同推薦方法的滿意度sati來動(dòng)態(tài)調(diào)整相應(yīng)的推薦信息reci，以此來進(jìn)一步修正推薦列表，具體公式如（2）所示。

根據(jù)最終推薦出來的加油站TopK分析得出，基于混合算法建立相關(guān)個(gè)性化推薦模型的能夠有效的推薦用戶感興趣的加油站，模型推薦在一定程度上能滿足用戶的需求。個(gè)性化推薦效果得以提高，能夠?qū)崿F(xiàn)為用戶個(gè)性化推薦加油站的功能。

4.3 基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別

（1）基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型訓(xùn)練

以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾科夫（Deep Neural Network-Hidden Markov Model，DNN-HMM）為主的聲學(xué)模型建模技術(shù)相對(duì)傳統(tǒng)的GMM-HMM語音識(shí)別框架，無論在準(zhǔn)確性和魯棒性上都用明顯的優(yōu)勢(shì)[7]。本系統(tǒng)以基于DNN-HMM的語音識(shí)別聲學(xué)模型框架討論基于深度學(xué)習(xí)的智能車聯(lián)網(wǎng)語音識(shí)別，該框架如圖6所示。

圖6 基于DNN-HMM的語音識(shí)別系統(tǒng)

（2）基于深度學(xué)習(xí)的聲學(xué)模型效率優(yōu)化

基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)語音識(shí)別聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率是語音識(shí)別模型訓(xùn)練需要解決的一個(gè)難點(diǎn)。該部分的工作主要集中在兩大方面：

①利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，設(shè)計(jì)并優(yōu)化更為簡(jiǎn)潔的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

②利用多GPU對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行并行化訓(xùn)練。

文獻(xiàn)[8]的研究表明，DNN中有大量的權(quán)重閾值小于0.1，這些很小的權(quán)重可以強(qiáng)制置為0，不會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生很大的影響。相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，可以將網(wǎng)絡(luò)中80%的權(quán)重置0，從而幾乎不損失性能。該做法可以有效地減小模型的參數(shù)。

文獻(xiàn)[9]提出將原始數(shù)據(jù)平均分成N份，然后每份數(shù)據(jù)利用一臺(tái)機(jī)器單獨(dú)訓(xùn)練一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，每次迭代后將這些子網(wǎng)絡(luò)求平均得到一個(gè)總模型，再分到各個(gè)機(jī)器上進(jìn)行訓(xùn)練。這種方式可以有效避免機(jī)器之間的通訊代價(jià)。

（3）基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音識(shí)別

上述基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別聲學(xué)模型建模技術(shù)采用的聲學(xué)模型框架仍然類似于DNN-HMM的語音識(shí)別模型框架，如：將聲學(xué)模型和語言模型的訓(xùn)練分離，之后通過后端的解碼將兩者進(jìn)行融合。同時(shí)在模型訓(xùn)練方面仍依賴于基于DNN-HMM語音識(shí)別技術(shù)。端到端的語音識(shí)別的方法是基于編碼和解碼（encoder-decoder）模型以及注意（attention）模型[10]，直接實(shí)現(xiàn)從語音聲學(xué)特征序列到最終句子級(jí)的音素序列、字符序列或詞序列的輸出。該方法同樣不需要進(jìn)行分幀以及得到幀級(jí)別的標(biāo)注。

5 結(jié)語

智能車聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了通過線上預(yù)約加油，節(jié)省線下加油等待時(shí)間；提供交通違章查詢和車輛信息維護(hù)功能。為車主個(gè)性化推薦加油站，為用戶推薦當(dāng)前最優(yōu)的加油站選擇。通過語音識(shí)別技術(shù)，減少用戶手動(dòng)操作系統(tǒng)，保障行車安全。隨著5G時(shí)代的到來，車聯(lián)網(wǎng)將迎來大改革并成為一種新趨勢(shì)。