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申请/专利权人：贵州省第一测绘院(贵州省北斗导航位置服务中心)

摘要：本申请提出了一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统及方法，属于卫星导航应用技术领域。系统包括高精度定位与物联网基础模块，基于车辆安装的北斗定位终端实现高精度定位，通过物联网技术实时上传车辆数据，基于GIS提供实时人力资源监控、管理和可视化展示；智能预测与预警系统模块，基于收集的历史预警信息数据、交通流量数据、气象数据，利用深度学习建立预测模型，自动识别潜在交通拥堵区和事故高发地段，提前生成预警并调度人力待命；自适应调度与资源优化模块，实时分析交通状况、人力分布、工作人员状态和预警紧急程度，动态调整调度策略，采用优化算法确保资源配置最佳化。极大提高了人力使用的灵活性和突发事件的处理效率。

主权项：1.一种基于北斗导航的车辆指挥管理系统，与车辆智慧管理平台相连，其特征在于，系统包括：高精度定位与物联网基础模块，基于车辆安装的北斗定位终端实现高精度定位，通过物联网技术实时上传车辆数据，基于GIS提供实时人力资源监控、管理和可视化展示；智能预测与预警系统模块，基于收集的历史预警信息数据、交通流量数据、气象数据，提取关键特征，利用长短期记忆神经网络建立预测模型对预警发生概率或交通拥堵指数进行预测，ht＝tanhWhxxt+Whhht-1+bh，yt＝Wyhht+by，其中，ht为隐藏状态，xt为输入数据，即提取的关键特征，yt为预测值，Whx,Whh,Wyh为权重矩阵，bh,by为偏置项，tanh为激活函数，以自动识别潜在交通拥堵区和事故高发地段，提前生成预警并调度人力待命；自适应调度与资源优化模块，实时分析交通状况、人力分布、工作人员状态和预警紧急程度，动态调整调度策略，采用优化算法确保资源配置最佳化；协同作业与跨区域协作模块，内置多部门协同机制，根据预警信息需要自动协调不同区域、不同部门的人力资源，支持跨区域指挥调度，确保在突发事件中快速反应和协同作业；路径规划与规避系统模块，结合实时交通数据和道路状况信息，提供准确路况信息，进行路径规划，动态调整路线，提供实时导航；所述自适应调度与资源优化模块：通过实时分析包括交通状况、人力分布、工作人员状态和预警紧急程度的多源数据，提取关键特征用于决策支持，基于预定义的规则和实时数据，动态调整调度策略；利用遗传算法进行全局优化，生成初始解群，根据适应度函数选择优秀的解，通过交叉操作生成新的解，对新解进行变异，增加解的多样性，重复选择、交叉和变异，直到达到预定的收敛条件，以确保资源配置最佳化；所述调度策略的目标函数定义为： 其中，n为调度方案的数量；响应时间Ti，基于实时交通数据和路径规划算法计算每个调度方案中的人力从当前位置到达事件现场所需的时间；工作人员疲劳度Fi，通过工作时长、最近的休息时间因素综合评估每个调度方案中工作人员的疲劳状态；燃料消耗Di，基于车辆行驶的距离和车辆的燃油效率估算每个调度方案中车辆的燃料消耗量；wresponse、wfatigue和wfuel为权重参数，用于调整响应时间、工作人员疲劳度和燃料消耗在总成本中的相对重要性，根据具体应用场景和策略调整所述权重参数，以反映不同成本的优先级；约束条件包括响应时间约束，确保人力在最短时间内到达现场，Ti≤Tmax，Ti为第i个人力的响应时间，Tmax为允许的最大响应时间；工作人员状态约束：避免调度疲劳度高的工作人员，Fj≤Fmax，Fj为第j个工作人员的疲劳度，Fmax为允许的最大疲劳度；燃料水平约束，确保车辆燃料水平足够，Lk≥Lmin，Lk为第k辆车辆的燃料水平，Lmin为最低燃料水平；所述协同作业与跨区域协作模块：收集各区域的实时预警信息和人力资源数据，获取跨区域的地理边界数据和交通流量数据，确保跨区域调度的可行性；考虑包括工作人员状态、位置、装备的因素，计算资源与事件匹配度，建立区域间的协作机制，协调不同区域的人力资源；使用遗传算法综合匹配度和协作度，寻找最优的人力资源和协作的调度方案；将优化后的调度方案转化为具体的任务指令，分配给相应的人力资源，以自动协调不同区域、不同部门的人力资源，实现跨区域指挥调度；所述考虑包括工作人员状态、位置、装备的因素，计算资源与事件匹配度，具体为：MatchRj,Ei＝γProximityRj,Ei+δReadinessRj+ηEquipmentRj，其中，MatchRj,Ei是资源Rj与事件Ei的匹配度，ProximityRj,Ei是资源与事件的距离，ReadinessRj是资源的准备状态，EquipmentRj是资源的装备情况，γ、δ和η是权重系数；所述建立区域间的协作机制，协调不同区域的人力资源，具体为：CollaborationAk,Al＝λResourceAvailabilityAk,Al+μResponseTimeAk,Al+νCoordinationEfficiencyAk,Al，其中，CollaborationAk,Al是区域Ak与区域Al的协作度，ResourceAvailabilityAk,Al是区域间资源的可用性，ResponseTimeAk,Al是响应时间，CoordinationEfficiencyAk,Al是协作效率，λ、μ和ν是权重系数；所述使用遗传算法综合匹配度和协作度，寻找最优的人力资源和协作的调度方案，具体为： 其中，FitnessS表示方案S的适应度，n为待处理事件的数量，MatchRi,Ei是第i个事件与资源的匹配度，CollaborationAi1,Ai2是第i个事件涉及区域间的协作度；出现预警时，判断事件类型，当是普通事件时，动态调整人力调度策略，优先分配距离近、状态良好的人力资源；当事件是需要协同作业与跨区域协作的事件时，收集各区域的实时预警信息和人力资源数据，获取跨区域的地理边界数据和交通流量数据，考虑包括工作人员状态、位置、装备的因素，计算资源与事件匹配度，建立区域间的协作机制，协调不同区域的人力资源，使用遗传算法综合匹配度和协作度，寻找最优的人力资源和协作的调度方案，实现多部门之间的协同作业和跨区域协作；所述路径规划与规避系统模块：结合实时交通数据和道路状况信息，为车辆提供准确的路径规划和导航服务；获取每辆车辆的位置信息，整合城市交通监控系统、浮动车数据、预测交通流数据，形成实时交通状况图，接收预警信息，利用GIS系统提供的静态信息；计算道路的实时权重，目标函数为最小化行驶时间和行驶成本，确保车辆以最快速度到达目的地；同时运行多个路径选择算法，每种算法根据输入数据计算出一条或多条路径，根据权重对多个路径选择算法的结果进行融合，计算综合得分，选择综合得分最高的路径作为最终路径；根据实时数据变化，动态调整路径规划，定期重新计算路径。

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