1、基于ICT技術的安全智能出行系統摘要：考慮到現代人們在自駕游當中，旅客的出行大多具有一定的盲目性，對旅游地的各方面信息缺乏了解，這都需要旅客自行查資料對旅游景點、路線、以及其他服務進行規劃，再加之在現代出行中，交通擁堵也會帶來不必要的時間損失，這些都大大降低了旅游的舒適性。在出行交通服務當中，減少旅客的出行阻抗，是提高旅游舒適度的重要手段。由于在一天不同時段中，道路狀態一直在不斷的變化，在早晚高峰中，明顯一些主干道會陷入擁堵，有時，一些偶發事故也會造成道路擁堵，這些都會給出行者帶來一些意外的麻煩，為了避免這些事件的影響，通過使用MashUp技術整合處理多方面數據信息，根據實時路況信息數據，用動

2、態最優路徑算法給旅客規劃出最優路徑，期間也會隨著交通狀態的變化對最優路徑進行不斷更新，從而，能夠極大程度的提高旅客出行便利度，同時也充分使用了這些道路基礎設施。此外，在手機終端網絡技術使用普遍的背景下，我們利用云計算、ICT(信息通訊技術)，針對不同人的不同的喜好與需求，通過對手機終端的歷史數據分析旅客的喜好，智能的給用戶提供旅行推薦，以實現個性化的服務。為方便駕駛員在駕車過程中的使用，我們借語音識別技術來更好的實現人機互動，以滿足智能化的需求。關鍵字：一、研究背景隨著重要節日全國收費公路免收7座以上小客車通行費正常的實施，自駕游呈井噴的態勢，成為全社會關注的焦點，更成為旅游屆最重要的話題。自

3、駕游已成為時尚生活的一種標志。自駕游始于20世紀那個被稱為建立在“輪子上的國家”美國，被旅游者視為自由和隨意的代名詞。自駕游是隨著私家車保有量的增加，人們生活水平的提高以及休閑觀念的轉變而發展起來的。從相關調查分析得知，我國自駕游還處在初級階段，在目的地選擇上比較傾向于短距離的風景名勝地。自駕游獨有的娛樂、消費、住宿以及度假方式在我國沒有很好的發揮出來。隨著人們旅游觀念的逐漸成熟，自駕游旅游者的旅游動機呈現出多元化趨勢。自駕車旅游大部分屬于自助游旅游的范疇，對旅游信息的需求更為廣泛和細致。并且氣象、交通路況、維修等一系列與安全相關信息則越發顯得不可或缺。但目前的軟件不能提供整合所有相關的信息服

4、務，更無法做到因人而異。因此更加智能化、人性化的全能出行指導軟件是市場發展的趨勢所在。二、設計原理 2.1 ICT技術2.1.1 ICT技術簡介ICT是信息、通信和技術三個英文單詞的詞頭組合(Information and Communication Technology，簡稱ICT)，它是信息技術與通信技術相融合而形成的一個新的概念和新的技術領域。ICT技術在現代交通的應用，實現了交通參與者各方之間進行全面信息溝通，進而使各方有效參與交通，就能夠實現交通基礎設施供給能力的最大化。2.1.2 ICT技術對出行行為的影響人們日常外出活動目的通常可分為以下三點：上下班通勤、參加商務活動；購買消費或

5、各種服務活動； 空閑時間內主動的活動。ICT技術涵蓋的信息，可以對人們出行提供一些出行指導性建議，從而對人們出行選擇產生巨大影響。其涵蓋內容包括以下三類，一是交通資源使用情況(例如：道路、碼頭、車站、機場、航線等)；二是交通工具的運營情況(例如：運營路線、時間、可用性、不同交通工具的聯結等)；三是交通參與主體的信息(交通主體例如行人、駕駛者、乘坐者、旅游團體等，信息例如目的地、時間要求、路徑偏好等)。ICT技術對人以上三種目的出行的影響：上下班通勤出行幾乎占到所有出行的13，利用ICT技術部分進行一些適當的遠程工作一定程度上可以減少工作出行，遠程工作有助于減少高峰期交通擁擠；受ICT技術的影響

6、，不光能夠為用戶提供最近最方便的購物場所和交通方式路線選擇，也使網絡購物和實體購物結合起來，讓購物活動變得更加多樣；人們主動的出行，ICT可為根據歷史數據智能判斷用戶喜好，為用戶相對應的休閑方式，同時也可方便人們從事各類活動，如更好地安排節假日出行，使人們在有限時間或成本下進行更多有效的出行。2.2 MashUp技術2.2.1 MashUp簡介MashUp是指當今網絡上新出現的一種服務組合現象，即將2種或2種以上使用公共或者私有數據庫的Web應用加在一起，綜合搜索信息，創建全新的Web應用。2.2.2 MashUp在本系統中的應用Mashup這里指從不同的源獲取數據或業務能力，整合到一起而形成

7、的具有統一體驗的互聯網網站或應用。平臺、應用運營商將基本的服務進行封裝，并通過API開放給任何開發者，開放能力包括位置信息、用戶信息、語音、短消息等，如Google地圖API，新浪微博API，百度搜索API，語音識別及TTS API；資源型的內容還可以通過Web Service、RSS等方式開放各種IT數據和業務能力，如違章信息查詢、氣象服務、新聞服務、旅行服務等。各種交通基礎設施資源的使用情況、交通工具的運營情況、政府的公開信息、互聯網資源和加工后的社會資源等，通過Mashup進行內容和業務的聚合處理，獲得更加廣泛的服務。其主要以道路實時路況和公共交通服務為核心，逐步聚合各種成熟的服務和延伸

8、，最終提供豐富的出行內容信息服務。2.3 交通狀態的自動判別技術簡介為滿足社會公眾對實時交通狀態信息發布服務的需求，對城市快速路交通狀態自動判別解決方案的關鍵技術進行研究。在總結已有研究成果的基礎上，對快速路交通狀態判別指標、判別標準及空間對象進行分析，選取平均行程車速作為快速路交通狀態的判別指標。設計了交通狀態自動判別構架，對平均行程車速實時估計算法模塊進行了詳細分析。基于研究成果開發的快速路交通狀態自動判別系統軟件已經應用于上海市快速路監控中心。對軟件的實際運行效果進行評估，結果表明，道路交通狀態判別平均精度達到95以上。交通擁堵判斷，其基本思路都是針對檢測點的交通數據，分析流量、占有率與

9、速度等參數之間的關系，區分不同交通狀態所對應的交通流參數特征。圖2-2 交通狀態判別流程示意圖2.4 實時道路交通狀態下的最優路徑選擇在理想狀態下的最優路徑的選擇能夠為出行者帶來具有一定參考價值的道路信息。但是在理想狀態下選擇出的最優路徑沒有考慮到實時的道路交通狀態，比如堵車、交通意外等突發交通情況。這樣給出行者造成了許多不便，因此必須針對實時道路交通狀態來進行最優路徑的選擇，這種路徑的選擇被稱為動態最優路徑的選擇。動態最優路徑考慮了諸如堵車、交通意外等突發交通狀況,避免了給出行者造成的種種不便，具有較好實時性和參考價值。選擇動態最優路徑的前提是要獲得實時道路交通狀態信息。在獲得了必要的信息后

10、，就可以對在理想狀態下選擇出的最優路徑進行再次選擇，自動選擇出實時道路交通狀態較好的道路作為動態最優路徑。動態最優路徑是隨著實時道路交通狀態的改變而改變的。2.5 語音互動技術當司機在長時間汽車駕駛中，極其容易引起疲勞分心，這里采用語音互動檢索技術，一方面能夠對司機有一定的外部刺激，避免疲勞駕駛，另一方面，也更加智能的為用戶提供服務。語音互動的應用利用到語音識別和語音合成技術，語音識別ASR(automatic speech recognition)，語音合成包括TTS(textto speech)和語音轉換等。在語音識別中，當終端收到用戶語音或按鍵，通過語音識別模塊產生識別結果，返回給Voi

11、ceXML解析器處理。當然，其中需要調用VoiceXML文件中的語法輔助識別；在語音合成中，可以將文本轉換成語音數據流，或者直接調用已錄制好的語音文件對語音卡通道進行放音。三、設計思路在進行旅行規劃時，除了需要考慮旅行規劃能否讓用戶進行便捷高效地旅行以外，更需要考慮旅行的交通安全能否得到保證。綜合考慮這兩個因素，可以針對以下幾個方面來對系統進行設計：1.突發交通事故和氣象道路環境突變。主要指在行駛的前方突發的一些道路交通安全事故或者氣象及道路環境條件發生突變，導致無法繼續行車或者有較大的交通安全隱患。通過已有道路交通監測設施對路段進行實時監控，及時同步到云端數據庫，通過對實時交通信息進行判別，

12、評估前方的安全指數。安全保障過低時，建立動態最優路徑模型，通過及時優化路徑來避開危險路段，降低行駛風險。2.疲勞駕駛影響。疲勞駕駛是導致交通安全事故的一大主要原因，因此在進行線路規劃時應將避免疲勞駕駛作為考慮因素之一。通過監控用戶的連續駕駛時間，結合相關法規和人的正常生理機能習慣，設定一個合理的連續駕駛時間閾值，在駕駛過程中及時提醒用戶休息，并將休息的時間計入到全程規劃里面。3.不分散駕駛注意力。由于系統在行駛過程中會對線路進行實時規劃，部分地方還需要用戶進行操作，但用戶的注意力必須集中在行車駕駛上面。為了解決這個矛盾，可以通過語音互動技術來實現。用戶和手機終端之間通過語音對話就能進行互動，完

13、成相應的操作，而不影響駕駛的注意力。4.提高旅行效率，增加旅行時間價值。當只考慮到主要工作時，往往就忽略了沿線的其他活動，例如信息搜索，放松休閑，購物等。這些活動都會受到旅行替代性的影響，例如沿線不方便就不執行。這些活動的存在可以減少旅行的負效應，增加旅行時間的價值，從而提高旅行效率。同時，利用ICT技術可以在時間上和地點上重新整合活動，直接導致旅行行為的改變。5.根據用戶喜好進行規劃。即保證交通安全的前提下對用戶旅行規劃進行智能化定制。現有的設備都只能起到一個導航的作用，用戶還是要自己“糾結”到底去哪里旅行。而本系統可以通過數據庫對用戶的行為進行預測，推薦出比較符合用戶需求的旅行計劃。同時，

14、用戶在景點旅行的時候，系統能夠實時監控用戶的游覽情況，判斷出用戶對某一景點的喜好程度，及時提出更好的旅行建議。圖3-1 整體設計思路圖四、研究方法本研究先以采用數據分析及調查問卷的形式了解用戶需求，再將獲取的用戶信息、交通信息、氣象信息等數據通過Mashup技術抓取整合，行程系統的云端數據庫。通過分析路上危險發生的各個原因及結合用戶實際需求，建立一系列模型及算法來緩解或消除危險。圖4-1 Mashup技術系統構架4.2 數據庫的建立當用戶自駕旅行途中，本系統會時刻追蹤用戶的行車信息，系統數據庫中的交通信息、氣候及道路環境信息會實時更新，對這些的數據的運算也會時刻進行。當系統通過監測和計算出用戶

15、當前的行駛路線前方有較大的交通事故、交通擁堵，道路條件急劇變化、天氣狀況即將突變，對行車安全有較大威脅時，系統就會立刻自動警報。通過對交通事故處理時間、交通擁堵緩解時間、天氣和道路條件改善時間建模進行分析預測，決定用戶是否需要更改行車線路或者低速前行通過。如果行車線路發生改變就會在車載導航儀中立刻更新線路規劃，并語音告知用戶。行車線路重新規劃和行車速度與正常速度不完全相同，造成了實際行駛時間和原定時間規劃無法同步。云端系統實時計算出與原計劃的時間差，按照上一節的行程規劃計算方法計算出這個時間差是否對此后的景點線路到來影響（到達各個景點的時間不在開放時間范圍內）。如果沒有影響，那就可以繼續執行當

16、前的行駛計劃；如果對原定游覽線路有影響，那就根據當前的實際時間對線路進行重新規劃，并重新推送到用戶移動終端，以語音提醒的形式告知用戶。這樣就完成了在旅行過程中的實時修正。本系統的所有預測分析都是基于云端的大數據綜合計算分析而做出的。因此首先需要建立起一個即時、全面、準確、個性化的數據庫。該數據庫主要由四部分信息組成。圖4-2 云端數據庫結構圖4.2.1 用戶信息為了系統能夠準確為用戶推薦提供旅行相關信息，用戶的數據庫應該是獨特個性定制的，可以通過微博、QQ、人人網等社交平臺的API接口來解決這個問題。用戶將本系統的個人帳號與社交帳號綁定，接入社交平臺，授予本系統讀取用戶在各社交網站上個人信息及

17、內容的權限。并從短信、通話、日程安排（google calendar）、購物（淘寶、京東商城）、搜索引擎（google search、百度）等軟件中實時提取關鍵詞，定位用戶特點及需求并及時同步更新用戶情況，以做到規劃安排滿足用戶特定需求。云端建立實時動態數據庫，包含交通狀況及氣象道路環境等多種因素。在用戶限定的范圍之內，依據用戶特征，合理建議符合用戶需求的服務項目。這樣，本系統就可以獲取用戶的詳細個人信息，并從用戶日常更新的社交內容中運用大數據運算手段統計分析出用戶的一些個人愛好、關注領域甚至性格特征等信息。同時，本系統還將記錄下用戶的每一次出門旅行，統計分析用戶的每一次旅行信息及反饋情況。通

18、過這種方法，本系統可以做到全方面、深層次地“認識用戶”，盡可能地了解用戶的旅行需求。根據系統數據庫中已經分析出的用戶的旅行頻率、時間、內容等信息，按照用戶的實際需求，提前智能地推薦用戶感興趣的旅行線路方案。4.2.2 景區信息該部分信息數據包含了所有旅游景點的詳細線路介紹信息以及與景點相關的各類周邊相關信息，涵蓋范圍極廣、數據量極大是該部分信息的突出特點。它是為用戶制定旅行規劃的原材料。景點信息的搜集主要來自各旅游景點的官方介紹、各大旅行社的旅行線路介紹等渠道。將所有景點信息都集中到云端后，根據熱門程度、以往游客的旅行習慣、景點的消費水平等，制定出滿足各層次游客需求的旅行初步計劃，儲存于數據庫

19、中以備推薦選用。景點周邊相關信息主要包括餐飲、酒店、娛樂、購物、加油站、停車場等旅游配套設施。這些信息主要來源于各大團購網站以及百度地圖等。全面詳細的景點周邊相關信息將很好解決用戶的各種后顧之憂，通過自動推薦、預定等手段讓用戶能夠在景點放心游玩，而不用擔心游玩之余的吃住行等問題。同時，以上的景點及周邊信息還涵蓋了各自的閃光點和不足之處，在為用戶推薦的時候可以一并呈現，讓用戶可以直觀了解并做出自己的選擇。4.2.3 交通信息交通信息主要為某一時刻某一路段的交通流量、密度、行使車速等，是進行旅行線路規劃的關鍵，能否及時、準確地掌握交通信息，對出行花費時間、出行安全具有重要意義。因此，交通信息是系統

20、云端數據庫的最重要要組成部分，搜集分析道路信息是該系統的最核心的工作。從時間角度，交通信息可分為歷史交通信息、實時交通信息、未來交通信息；從空間角度，本系統交通信息可分為城市道路交通信息、高速公路交通信息、景區道路交通信息。根據信息分類的不同，可采取不同的信息獲取分析手段。4.2.4 氣象與道路環境信息對于以為用戶的旅行出行全方位進行服務的本系統來說，必須將用戶的生命安全作為首要的考慮對象，因此將氣象信息納入到旅行規劃中作為一個重要的考慮因素就顯得尤為重要。氣象的檢測項目主要有風速、風向、氣溫、相對濕度、能見度等，道路環境檢測項目有路面溫度、路面相對濕度、路面積雪深度、路面冰凍等。氣象和道路環

21、境變化超過一定范圍就會影響交通流的正常運行，對交通安全的影響不可忽視，如平均或瞬時橫向風速過高，易破壞行駛穩定性而出現交通事故，霧天下能見度過低將嚴重影響高速行駛的安全性，路面結冰將影響汽車的制動性能等。4.3 多任務處理算法通過把用戶所希望去的每一個地方所能利用的時間（如開門營業時間）考慮進來，做到使用戶所到的每一個地方都恰好能在該點的有效時間段之內，這樣才能保證景點得到游玩，否則該線路將不成立。首先，系統根據用戶選擇的景點及酒店的位置信息，運用排列組合的原理設計出所有可能的線路方案，并保證酒店都是作為起點出發的，分別命名為Line 1、Line 2、Line 3假設點P1、P2、P3、P4

22、、起始點P0終止點P0為例（本節內容均以此為例），由于旅行過程中通常起始點與終止點都為酒店，此處為簡便，記P0亦為P0。那么可能的線路有24條。但數據庫中查到P4由于天氣原因發生了地質災害，不在利用段，剩下三個可以點，這樣可能的線路就有以下6條：Line 1：P0P1P2P3； Line 2：P0P1P3P2；Line 3：P0P2P1P3； Line 4：P0P2P3P1；Line 5：P0P3P1P2； Line 6：P0P3P2P1。然后，通過系統歷史數據庫調取每兩個地點之間的預計行駛時間，記為Tij。在6.2.1小節中已經計算出了第一階段的全程行駛時間t，與出發時間相加即可得到從起始點

23、出發開始正式游玩的的時間T0。對Line 1來分析，從P0到P1的時間為T01，這樣到達P1的時間為T0+ T01，記為T，判斷T是否在P1的開放時間之內，如果在，用戶就可以在選擇先去P1。查詢得數據庫中P1的正常停留時間為Ts1，這樣游玩完P1之后到達P2的時間為T+ Ts1+T12，重新記為T，并判斷T是否在P2的開放時間段以內。如果在，繼續對下一點進行分析；如果超過了利用短，用戶返回起始點進行休息，將該景點及以后的游覽安排推遲到下一天，繼續按照這樣的方法進行判斷分析。計算出該條線路所需的總時間。對其他五條游覽線路采取同樣的分析方法，計算出各自的完成時間。將所需時間最短的線路安排推薦給用戶

24、，這就是多任務的路線規劃，能最有效的滿足用戶多個目標。4.4 動態最優路徑算法4.4.1 交通狀態判斷1)判別指標。描述交通流狀態的參數分為宏觀參數和微觀參數。宏觀參數用于描述交通流作為一個整體表現出的運行狀態特性。包括交通量、速度、交通流密度、時間占有率、排隊長度；微觀參數用于描述交通流中車輛之間的運行狀態特性，包括車頭時距和車頭間距。以重慶市快速路交通信息采集系統采用感應線圈進行信息采集為例，其獲得的數據反映固定檢測地點斷面的交通情況，檢測的主要交通參數包括20 s周期的交通量、時間占有率和速度。由于同一交通量水平可以對應兩種截然不同的交通狀態，因此交通量不能單獨作為判別指標。時間占有率為

25、定點測量指標，體現了車輛在道路上的密集程度，在正常情況下時間占有率越高反映該地點的交通越擁堵，但這一指標不易為社會公眾接受。速度與交通狀態存在對應關系，即速度越高交通越通暢，速度越低交通越擁堵。固定檢測點獲得的速度是固定地點時間平均車速，與平均行程車速的概念不同，從面向社會公眾發布交通狀態信息的角度，平均行程車速能夠客觀表征交通狀態，且容易被公眾理解。因此，結合交通工程學原理與社會公眾的接受程度，采用平均行程車速作為快速路交通狀態的衡量指標。2)判別標準。在城市道路交通監控系統技術標準中，將交通狀態定義為四個級別：暢通、輕度擁擠、擁擠與阻塞。（1） 暢通：城市主干路上機動車的平均行程速度不低于

26、 30km/h；（2） 輕度擁擠：城市主干路上機動車的平均行程速度低于 30km/h，但高于20km/h；（3） 擁擠：城市主干路上機動車的平均行程速度低于20m/h，但高于10km/h；（4） 嚴重擁擠：城市主干路上機動車的平均行程速度低于 10km/h。4.4.2 確定Dijkstra算法權重人們在對出行旅游線路的選擇時，比較在意時間、距離、消費情況三個因素。因此，這里以時間因素、距離因素以及經濟因素作為決策準則，先采用層次分析法對各條可行線路進行綜合評價，以確定Dijkstra算法權重。圖4-3 層次分析圖其中，準則層的權重默認值分別為0.8:1.2:1，用戶可根據自己的實際情況在客戶端

27、中進行個性化設置。4.4.3 動態算法設置道路交通狀態比例系數。在傳統的Dijkstra算法中，路徑的長度是一個固定值。但是，由于道路交通狀態在不斷變化，使用一個固定值是無法描述道路交通狀態的動態特性。為了進行動態最優路徑的選擇，根據道路交通狀態的時變特點，設置了四個相對應的加權系數，即：a無窮大，代表嚴重擁擠狀態；b2，代表擁擠狀態；c1.5，代表輕度擁擠狀態；d1，代表暢通狀態。不同的加權系數，反應了在動態環境下的路徑長度是根據不同道路交通狀態而變化的，由此可獲取動態最優路徑。4.4.4 動態最優路徑的算法將道路網抽象為帶權有向圖，在這一帶權有向圖中，已知起點Vs終點Ve，要求一條Vs-V

28、e路徑，要求這條路徑上所有弧的權值的代數和在所有Vs-Ve的路徑中為最小，這就是最優路徑問題。最優路徑問題的解決方法很多，包括啟發式搜索A*、動態規劃方法、神經網絡方法等。其中以迪杰斯特拉（Dijkstra）算法在實際應用中最為廣泛，這種算法的思想是：由近及遠的尋找起點到其他所有節點的最短路徑，當剛好找到所求終點的最短路徑的時候，算法終止。道路網可簡化抽象為一個權值為正值的有向圖。在有向圖的最短路徑問題中，Dijkstra 算法是一種較好解決這一問題的方法。Dijkstra 算法的基本思路是：假設每個點都有一對標號ds,dj,其中是從di起源點到點的最短路徑的長度（從頂點到其本身的最短路徑是零

29、路，其長度等于零），ps則是從到的最短路徑中點的前一點。求解從起源點 s 到點的最短路徑算法的基本過程如下（1）初始化。起源點設置為：ds=0, ps為空。 所有其他點：dj=，對不同的點尋找最短路徑時，Pi不同。 標記起源點S，記S=K，其他所有點設為未標記的。（2）檢驗從所有已標記的點 k 到其直接連接的未標記的點j的距離設置: dj=mindj,dj+ljk式中，ljk是從點k到點j的直接連接距離。（3）選取下一個點。從所有未標記的結點中，選取dj中最小的一個j值dj=mindj,所有未標記的點j對應點 i就被選為最短路徑中的一點，并設為已標記的。（4）找到點i的前一點。從已標記的點中找

30、到直接連接點i的點j*，作為前一點，設置:i=j*。（5）標記點i。如果所有點都已標記，則算法退出；否則，記k=i，轉到（2）再繼續。要在系統中實現對道路網進行最優路徑分析，首先必須將現實中的道路網絡實體進行抽象，使它成為網絡圖論中的權值為正值的有向網絡圖，然后通過圖論中的網絡分析理論來實現道路網絡的最優路徑分析。在實際應用中，道路網的表現形式一般為數字化的矢量地圖，其網絡空間特征中的交叉路口坐標和道路位置坐標是在地圖上借助圖形來識別和解釋的；為了能夠進行最優路徑分析，必須首先將道路網按結點和弧段的關系抽象為圖的結構。這就意味著需要對原始道路網絡進行處理，建立正確的網絡拓撲關系。處理工作主要有

31、：（1）對原始道路網進行基于點和線的拓撲檢查、打斷處理，生成正確的道路網絡圖，并定義道路的屬性特征，如里程、阻力系數等；（2）對道路網絡圖創建拓撲關系，生成相應的道路網絡拓撲數據集文件。經過上述處理后，當對道路網進行最優路徑分析操作時，系統將根據采用的最優路徑算法（Dijkstra 算法）直接從拓撲數據集文件中提取相應的最優路徑。具體工作流程圖如下：圖4-4 最優路徑分析流程圖在計算起點與剩余點之間最優路徑時，每條邊的長度需乘以比例系數（a、b、c、d），這樣得出的路徑長度能夠反映出該時刻的道路交通狀態。4.5 疲勞監測駕駛疲勞會帶來嚴重的安全隱患，我國道路交通安全法關于疲勞駕駛的規定為：駕駛

32、人不得連續駕駛機動車超過4小時未停車休息或者停車休息時間少于20分鐘。因此在計算第一階段行駛時間需要計上休息時間。為了駕駛人能夠得到充分的休息，使行車更加安全，這里將連續駕車時間上限設定為3小時，休息時間為半小時。那么，中途休息的次數n=t，累計休息時間為0.5n，第一階段全程時間t'=t+0.5n這樣設定之后，系統將自動檢測汽車的連續行駛時間，每隔3小時就會向用戶發出到前方服務區停車暫時休息的警報。用戶也可以在服務區休息時進行一些補充體能和補充水分的工作。4.6 語音提醒考慮到系統的通用性，在互動平臺集成中，采用微軟的語音處理引擎SpeechSDK51。經測試證明，基本滿足語音交互需

33、要。考慮到系統易維護性和日后的可擴展性，在語音卡集成的過程中，將三匯語音卡提供的API函數進行整合，并把它們封裝到不同的類中，各個類實現不同的功能，以供調用。其中，類CConnection完成對電話呼叫事件的捕捉和呼叫信息(如主叫號碼)與按鍵信息的實時采集；類CPrompt實現用戶預錄制或通過合成產生的語音數據的播放處理；類CTTS為平臺提供語音合成功能；類CRec實現錄音及按鍵識別功能。VoiceXML服務器通過這組類的方法同用戶進行交互。具體主動語音請求服務代碼如下：void Protocol:Request_SPEECH(QByteArray & a

34、udioData)  if (!Nt_SPEECH)  QNetworkRequest request; QString speechAPI = "request.setUrl(speechAPI);  request.setRawHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0");  request.setRawHeader("Content-Type",

35、 "audio/x-flac;rate=16000"); Nt_SPEECH = NetworkMGR.post(request, audioData);  connect(Nt_SPEECH, SIGNAL(readyRead(), this, SLOT(Read_SPEECH();4.7 預測用戶行為GPS后臺定位，當用戶到達某點開始活動時，開始記錄用戶行走里程及時間，當其行走里程達到數據庫大眾游客平均行走3/4時，將用戶所花時間與普通游客時間進行對比，80-120%之內

36、，則沒事，小于80%，詢問是否不好玩，尋求是否需要增加旅行點，大于120%，詢問是否太好玩，縮減后面行程。時間也是一樣。具體流程圖如下：圖4-5 偏好預測流程圖4.8 實例以“重慶成都都江堰”線路為例。 用戶基本信息為：男，170cm，60kg，月薪8000-10000元，工程專業，有車，愛自駕旅行。現居地：重慶南岸區。從google calendar抓取到用戶生活習慣，平日6點起床，7點出發上班，晚上11點睡。從google search中抓取到用戶經常搜索各類名山大川與各類文物古跡的相關資料。從微信中抓取到用戶加入了很多關于文物古跡方面的公共賬號。另外從QQ中抓取到用戶加入了很多自駕游群。

37、從GPS后臺中發現用戶周末經常有去北碚縉云山的路線，依據行駛速度判斷為駕車，爬山速度約為3km/h。第二步，國慶假期前一星期，在google calendar中抓取到用戶在國慶七天在10月6、7兩日有值班安排，前5天空閑。根據之前所累計的用戶特點：爬山、文物古跡、自駕游。從所在地半徑450km范圍內選擇主要景點。搜得有5A級景點的城市成都251.8km，安順市410.8km，張家界394.8km，西安566.8km，進一步根據旅游特點，有山、有文物古跡排除張家界和安順市。得到最終結果四川成都與西安。再從距離長短先問成都，于是推送如下：親，假期去四川玩玩不？四川譽為天府之國，離重慶車程約318.

38、6km/4小時29分鐘，擁有多達12處國家5A級旅游景區和5處世界遺產。用戶點擊該消息后，手機自動打開客戶端，然后進入“猜你喜歡”欄目，將之前搜集到用戶感興趣的旅游的景點首先排列出來，供用戶進一步篩選，界面如下： 圖4-6左圖：右拉菜單界面 右圖：“猜你喜歡”界面此時用戶只選擇了青城山、都江堰、錦里、武侯祠、杜甫草堂、春熙路，系統后臺依據多任務處理模型計算大致游玩時間為兩天，而實際可利用假期為五天，于是推送建議消息：親，您的游玩時間預計兩天，但您有天假期，是否添加其余沿線熱門景點？用戶選擇同意，于是在原定線路各點半徑為3km范圍內尋找其余熱門景點，界面底部增加天氣一欄，供用戶選擇最合理的出行時

39、間，界面如圖4-7左圖。 圖4-7 左圖：行程規劃界面 右圖：初始導航界面并依據用戶偏好進行加權排序，于是用戶追加了四川博物館、杜甫草堂、寬窄巷子及大熊貓基地。得到初步旅游線路，并在手機界面上顯示，當用戶點擊后，給出詳細方案，并供用戶選擇更改，選擇住宿餐飲及旅游景點的修改。當用戶選定后，進行酒店、旅游景點等地門票的預定。用戶定于10月2日酒店入住三日。此時第一界面為如圖所示簡單行程， Day1 重慶>成都入住>四川博物館>寬窄巷子>人民廣場>春熙路>回Day2 成都>都江堰>青城山>成都Day3 成都>杜甫草堂>武侯祠>錦

40、里>大熊貓基地>重慶當用戶點擊后，可進入詳細分布計劃旅行單，9月29日時，抓取到天氣預報10月2日預計有小雨但10月3日天晴。推送消息建議用戶推遲一天，10月3日出發。當用戶同意后，進入賓館預定界面，并自動聯系酒店終端，更改入住時間。10月2日上午6時，客戶端抓取到交通管制信息：高速公路有霧封道，預計持續至少一小時三十分，于是推送消息，有霧，高速公路封閉，建議8點出發，您可以再睡1小時。8:00，用戶出發，進入初始導航界面。界面如圖4-7右圖。8:20，客戶端抓取到在原有線路上4.8km處有起車禍，根據前文算法，主動切換道路，并語音提示用戶：前方道路有車禍，建議前方繞道行駛。11:50，客戶端記錄得用戶在路上累