文杰，周文志，蔣良衛(wèi)

（南華大學計算機學院，衡陽 421001）

0 引言

對于每一個車主來說，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）加油等待時間長，手機掃碼支付存在安全隱患。

（2）缺乏個性化加油站推薦。每位車主對石油品牌、油的質(zhì)量、油站位置都會有不同的要求，選擇一個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)在的交通管理實行累積記分制度，車主對于自己的記分關注度越來越高。

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

為了解決上述問題，智能車聯(lián)網(wǎng)移動應用系統(tǒng)將汽車服務與互聯(lián)網(wǎng)整合起來，旨在構建智能化的“車聯(lián)網(wǎng)”應用系統(tǒng)：基于信息檢索和數(shù)據(jù)處理[1]，提供預約加油功能，減少線下支付時間，節(jié)省車主等待時間。提供交通違章查詢功能，隨時隨地方便用戶查看違章信息。提供車輛信息維護功能，當油量不足，公里數(shù)超過限額，或者設備故障，給用戶推送維護車輛的通知?；跈C器學習算法[2]，為用戶提供個性化加油站推薦，綜合多種因素為用戶推薦當前最優(yōu)的加油站。通過語音識別技術[3]，讓用戶通過語音操作系統(tǒng)，系統(tǒng)操作結果語音播報告知用戶，實現(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[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。但現(xiàn)有的服務仍然受很多方面的限制，比如交互技術的發(fā)展沒有明顯突破、底層技術架構同質(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，所用的技術沒有革命性突破，且針對上述方面自主車企的領先地位無法形成技術壁壘，車聯(lián)網(wǎng)未來競爭格局依舊會急劇變化。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航的區(qū)域，例如：車載音樂、車載電話、車載導航等，也尚未達到真正意義上的車聯(lián)網(wǎng)，各種車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)仍對車載系統(tǒng)信息收集反饋和駕駛員的操作性具有種種局限性。正如若要實現(xiàn)無人駕駛，其對各種信號的及時反饋要求非常高，3G、4G時代所提供的信息反饋很難達到其標準。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。

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)汽車市場將徹底變革，因為聯(lián)網(wǎng)成為道路安全和汽車革新的關鍵推動力，其作用不再僅僅局限于傳統(tǒng)的娛樂和輔助功能。驅(qū)動汽車變革的關鍵技術——自動駕駛、編隊行駛、車輛生命周期維護、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重要[5]，只有5G可以同時滿足這樣嚴格的要求。

車聯(lián)網(wǎng)市場是一個比較成熟的物聯(lián)網(wǎng)應用領域。曾有業(yè)界預測，2020年全球車聯(lián)網(wǎng)有望突破1000億歐元規(guī)模。而5G將成為實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)的重要條件，5G技術將是加速或完全實現(xiàn)自動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

從長遠角度來看，作為物聯(lián)網(wǎng)未來在汽車行業(yè)的應用，車聯(lián)網(wǎng)將充當極具代表性的角色。車聯(lián)網(wǎng)因為具有巨大的發(fā)展?jié)摿褪袌?，已?jīng)被國家列入了新的十三五規(guī)劃，同時由于能源使用的變革，中國政府對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)得到了相關政策強有力的支持。工業(yè)和信息化部正在從產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、技術標準等多方面著手，對智能車載服務支持力度加大，以此來推進車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。根據(jù)上述方面，我們可以預見，車聯(lián)網(wǎng)在相關政策的支持下，可以突破相關的束縛，整車聯(lián)網(wǎng)時代將很快到來。

3 系統(tǒng)設計

3.1 總體設計

智能車聯(lián)網(wǎng)移動應用系統(tǒng)總體基于不同技術點分為三大部分：信息檢索與數(shù)據(jù)處理、個性化推薦、語音識別。系統(tǒng)總體設計如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)總體設計示意圖

3.2 信息檢索與數(shù)據(jù)處理

通過對傳統(tǒng)加油方式進行分析，規(guī)避可能引起不必要時間浪費的因素，提供預約加油、線上支付的模式，車主可以通過移動終端查看到附近加油站的信息，在系統(tǒng)中預約之后，系統(tǒng)生成預定的二維碼，該二維碼可以事先保存在手機相冊，不需要再聯(lián)網(wǎng)加載，避免手機數(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、收取油費和積分登記的時間，同時也緩解了加油站顧客排隊加油的壓力。

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

3.3 個性化推薦加油站

基于機器學習算法，對用戶和加油站數(shù)據(jù)進行分析。根據(jù)當前用戶車輛所在的位置GPS精準定位，系統(tǒng)自動搜尋附近的加油站，并根據(jù)用戶的習慣、距離遠近、地段情況等多種因素，構建智能化的推薦模型，多維度地對附近加油站做推薦優(yōu)先級排序，最終為用戶提供最優(yōu)加油站推薦，盡可能滿足車主對加油站的需求，營造良好的加油體驗。具體推薦效果如圖4所示。

圖4 個性化推薦加油站示意圖

3.4 語音識別

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感，智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通過語音識別技術，讓車主通過語音下達操作終端的指令，而系統(tǒng)執(zhí)行指令的結果則通過語音播報的方式告知用戶。語音識別模擬效果如圖5所示。

圖5 語音識別示意圖

4 研究與分析

4.1 信息檢索與數(shù)據(jù)處理

改變，從預約開始。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，網(wǎng)絡與我們的關系越來越密切。通過調(diào)用運營商相關的信息檢索接口，將用戶所需信息進行數(shù)據(jù)處理，得出滿足用戶需求的預約加油單。

加油站可將預約服務分為加急預約、準時預約、延后預約等多種預約方式，客戶按照需求選擇服務方式，并通過即時通話軟件確定時間、地點以及其他重要信息，方便用戶加油。以片區(qū)形式進行預約加油服務，能夠?qū)崿F(xiàn)運距最優(yōu)、移動最快、服務最佳，從而滿足不同客戶需求。訂單結果如表1所示。

表1 預約訂單

交通違章查詢。通過調(diào)用相關API，根據(jù)用戶所輸入的查詢信息，顯示用戶最近違章結果，其中包含：車牌、違章行為、違章地址、違章時間、罰款金額、扣分、查詢時間屬性。API中不同省份之間違章信息以及驗證碼識別，需要針對不同省份請求調(diào)節(jié)參數(shù)。根據(jù)大量數(shù)據(jù)分析與測試，該查詢功能較為及時與準確，數(shù)據(jù)庫更新相對比較及時。

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

4.2 基于機器學習的個性化推薦

（1）加油站特征屬性表示

基于混合算法建立相關個性化推薦模型。首先數(shù)據(jù)源來源：通過調(diào)用高德地圖開源接口，獲取汽車當前位置GPS精準定位，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，同時主要結合7大特征屬性，如表2所示。

表2 符號與定義

（2）綜合排名PrbRank函數(shù)

為查詢得到的加油站進行排名（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表示各個影響因子的權重，計算公式如（1）所示。

（3）最終推薦處理

由于推薦指標能出現(xiàn)調(diào)整變化，因此對推薦信息采用多維度滑動窗口來維持區(qū)間內(nèi)最優(yōu)值。判斷不同用戶對不同推薦方法的滿意度sati來動態(tài)調(diào)整相應的推薦信息reci，以此來進一步修正推薦列表，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個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。個性化推薦效果得以提高，能夠?qū)崿F(xiàn)為用戶個性化推薦加油站的功能。

4.3 基于深度學習的語音識別

（1）基于深度學習的聲學模型訓練

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

圖6 基于DNN-HMM的語音識別系統(tǒng)

（2）基于深度學習的聲學模型效率優(yōu)化

基于大數(shù)據(jù)的深度學習語音識別聲學模型的訓練效率是語音識別模型訓練需要解決的一個難點。該部分的工作主要集中在兩大方面：

①利用神經(jīng)網(wǎng)絡的特性，設計并優(yōu)化更為簡潔的網(wǎng)絡，進而加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。

②利用多GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡進行并行化訓練。

文獻[8]的研究表明，DNN中有大量的權重閾值小于0.1，這些很小的權重可以強制置為0，不會對網(wǎng)絡性能產(chǎn)生很大的影響。相關實驗結果表明，可以將網(wǎng)絡中80%的權重置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[9]提出將原始數(shù)據(jù)平均分成N份，然后每份數(shù)據(jù)利用一臺機器單獨訓練一個子網(wǎng)絡，每次迭代后將這些子網(wǎng)絡求平均得到一個總模型，再分到各個機器上進行訓練。這種方式可以有效避免機器之間的通訊代價。

（3）基于深度學習的端到端語音識別

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

5 結語

智能車聯(lián)網(wǎng)移動應用系統(tǒng)，實現(xiàn)了通過線上預約加油，節(jié)省線下加油等待時間；提供交通違章查詢和車輛信息維護功能。為車主個性化推薦加油站，為用戶推薦當前最優(yōu)的加油站選擇。通過語音識別技術，減少用戶手動操作系統(tǒng)，保障行車安全。隨著5G時代的到來，車聯(lián)網(wǎng)將迎來大改革并成為一種新趨勢。