本技术涉及车辆管理领域,公开了一种基于北斗卫星的车辆管理方法及系统,所述方法包括获取车辆实施信息和道路交通流量信息,根据所述车辆实时信息,进行多元线性回归计算得到车辆预测信息,根据所述道路交通流量信息,进行第一参数计算,得到道路拥堵系数,根据所述道路交通流量信息,进行第二参数计算得到事故频率,根据所述车辆实时信息和车辆预测信息,进行车辆行驶权重计算,得到车辆行驶权重,根据所述道路拥堵系数和事故频率,进行道路状况权重计算,得到道路权重,根据所述车辆行驶权重和道路权重,进行调度权重计算,得到调度权重。所述方法能够优化车辆调度和路径规划,提升交通流动性,增强交通管理效率。
背景技术
车辆管理是智能交通系统的核心组成部分,旨在通过有效的监控与调度手段,提升交通系统的整体效率与安全性。传统的车辆管理主要依赖地面监控设施和无线通信技术,实时收集和传输车辆的位置信息、行驶速度及交通流量等数据。这些数据用于支持交通管理部门进行车辆调度、交通流量分析、事故预警和道路维护等工作。然而,随着车辆数量的快速增长和城市交通环境的日益复杂,传统的车辆管理方法在实时性、准确性和综合管理能力方面逐渐暴露出局限性。
尽管传统车辆管理方法在一定程度上实现了交通流量的监控与调度,但其依然存在多项显著不足。首先,传统方法主要依赖地面监控设施和单一的数据源,难以全面、实时地获取车辆的精准位置和动态状态,导致数据的实时性和准确性不足。其次,车辆调度多基于静态规则和历史数据,缺乏对实时交通状况的动态预测与调整能力,难以有效应对突发的交通拥堵和事故,降低了交通管理的反应速度和调度效率。此外,传统系统在数据分析与道路状况评估方面较为简化,无法深入挖掘车流量、拥堵程度和事故频率等关键指标,限制了交通管理决策的科学性和前瞻性。最后,传统系统缺乏全方位的车辆安全管理功能,如电子围栏和卫星求助系统,难以在紧急情况下提供及时的车辆保护与应急响应,影响了整体交通系统的安全性与可靠性。
综上,因此,现有车辆管理技术在数据全面性与实时性、动态管理能力、深度分析以及安全管理功能方面存在显著不足,无法完全满足现代智能交通系统对高效性和安全性的需求。
实现思路