车联网研究报告
车联网数据挖掘与应用分析研究
车联网数据挖掘与应用分析研究随着社会的发展和科技的进步，车联网已经逐渐成为了现代交通行业的主流趋势，其通过智能化和互联化的方式，将驾驶员、车辆和道路等各种元素联系在一起，为人们的生活和出行提供了更便捷和舒适的选择。
不过，面对如此庞大和复杂的车联网系统，如何有效地挖掘和分析数据，探寻其中隐藏的规律和价值，成为了业内专家和学者们共同面临的重要课题。
车联网数据的类型和特点车联网的数据主要来源于车辆和道路等多个环节，包括车载传感器、GPS定位系统、通讯设备等等。
这些数据类型包括但不限于车辆速度、位置、状态、车辆信息、道路路况、天气等信息，具有多层次、多维度、高时空分辨率和海量性的特点。
为了更好地利用这些数据，需要通过数据挖掘和分析技术，将其转化为可视化的信息和知识，以便于进行实时监控、预测和决策。
车联网数据的挖掘方法根据不同的目标和任务，车联网的数据挖掘方法可以分为以下几类：1. 统计分析法，即基于数据量的规律、趋势和频率的分析，比如交通流量统计、道路拥堵度分析等。
2. 机器学习算法，即通过构建模型、选择特征和分类器等方式，来进行数据的分类、聚类和预测，比如车辆碰撞预警、路线规划等。
3. 数据可视化方法，即将海量和复杂的数据可视化，形成更直观和易懂的图形和图表，方便用户进行数据分析、交互和决策，比如实时交通地图、车辆监测仪表盘等。
车联网数据的应用分析车联网数据的应用场景非常广泛，不仅可以用于智能出行、智能物流等领域，还可以为城市交通规划、交通安全管理等方面提供支持和帮助。
以下是几个具体的应用案例：1. 实时交通地图，通过车载GPS技术和云端大数据分析，可以对城市交通状况进行精准监控和实时显示，提供更精准的路线规划和交通预警。
2. 车辆状态监测，将车载传感器和数据采集技术应用于车辆状态的监测和分析，可以预测车辆故障、提高安全性和节省维修成本。
3. 智能停车，通过智能感应技术、车牌识别等技术手段，对停车位进行实时监测和调度，使停车场的利用率和效率得到提高。
车联网安全性能分析及优化研究
车联网安全性能分析及优化研究一、引言随着物联网技术的快速发展，车联网作为其中的重要分支也得到了广泛应用和发展。
然而，随着车联网应用范围和服务种类的增多，安全性问题也日益突出，车联网安全也逐渐成为全球关注的焦点。
本文旨在对车联网的安全性能进行分析，并提出相关的优化研究策略，以期为车联网的安全保障提供一些有益的参考。
二、车联网安全性现状分析1. 自身安全遭受“攻击泛滥”问题车联网内部硬件与系统的安全机制不断被攻击和破解，外部网络恶意攻击和攻陷车联网系统等问题不断增加，成为车联网安全保障的主要制约因素。
2. 对车主隐私的威胁与侵犯车联网所涉及到的个人、车辆、行驶及位置等信息被非法获取和利用，威胁车主的隐私安全，造成了严重的不良社会后果，引起了社会各界的高度关注。
3. 系统可靠性与稳定性问题车联网系统对数据的可靠性有着至关重要的影响，而系统出现故障和数据失真将会导致系统优化效果的适得其反，从而影响车联网的发展。
三、车联网安全性优化措施1. 安装物理保护措施车载信息威胁主要来自于网络攻击和窃听威胁，所以车联网应设置物理安全措施，例如：防护材料、密码锁、KVM开关、RFID识别、视频监控等手段。
2. 信息安全加密技术车联网可采用先进的安全技术，例如：可信身份识别、数据加密和消息完整性验证等方式来提升数据加密的可靠性，增强保密等级，建立一个安全通信机制。
3. 安全审计和防御机制对车联网各个部件的工作状态进行全面检测，借助用户日志、审计日志、配置文件、诊断日志等功能采用“3A”安全策略（身份认证、授权访问、审计跟踪），在第一时间根据异常报警采取防御措施，以达到控制和减小安全风险的目的。
四、优化研究的发展方向1. 建立完善的数据安全保障体系，加强密码学技术、身份认证技术、数据传输协议技术、网络行为分析技术等技术的研究。
2. 强化车联网的防御策略。
对车联网的攻击途径和攻击手段进行研究，研发新的防御技术，提高车联网安全防御能力。
车联网可行性研究报告
车联网可行性研究报告
摘要
汽车联网是将多种可共享的智能信息系统融入汽轑网络的一种技术，
目的是实现汽车周边环境及交通系统的无线互联。
本文从汽车联网的可行
性出发，综合考量技术支撑、商业模式及应用潜力等诸多因素，对汽车联
网的可行性进行了深入的研究。
一、技术支撑
实现汽车联网的技术支撑包括：远程控制、定位、在线导航、语音交互、智能安全等几个重要模块。
其中，远程控制可分为远程终端控制和远
程车辆控制，主要实现远程车辆运行状态的监测和控制，以及远程终端对
车辆运行状态的影响；定位模块则可以实现车辆和相关设备的定位，以及
远程控制车辆和相关设备的位置；在线导航可以实现清晰的全局和本地导航，帮助驾驶员完成更安全、更及时的行驶路线；语音技术模块可以实现
驾驶员和车辆通信，以及语音对话识别和处理；智能安全可以监测车辆的
安全状况，在发生安全事故时及时发出警报。
二、商业模式
在商业模式方面，汽车联网可采取建立自有服务商户或代理商的方式，解决交通运输费用的支付问题，同时也为汽车联网技术商业化提供了可行
的商业模式。
车联网研究综述范文
车联网研究综述范文车联网（Connected Vehicle），是指基于通信技术和互联网技术，将汽车与外部环境、其他车辆以及交通基础设施进行全方位连接与信息共享，以提供更安全、更便捷、更智能的出行体验的一种技术。
车联网的发展将深刻改变人们的出行方式和交通管理方式，被视为智能交通的重要组成部分。
首先，车辆通信是车联网研究的核心。
通过车辆通信技术，车辆可以实现与周围车辆和交通基础设施的信息交互。
车辆通信主要涉及V2V通信和V2I通信。
V2V通信是车辆之间的通信，可以实现车辆之间的碰撞预警、交通拥堵信息分享等功能；V2I通信是车辆与交通基础设施的通信，可以获取交通信号灯信息、路况信息等，为驾驶员提供更准确的导航和出行建议。
其次，智能驾驶是车联网研究的重点。
智能驾驶技术可以帮助驾驶员进行辅助驾驶、自动驾驶等操作，提高行驶的安全性和舒适性。
智能驾驶的核心是感知、决策和控制。
感知模块通过各类传感器获取车辆周围的信息；决策模块通过算法和模型分析数据，做出相应的决策；控制模块将决策结果转化为实际的驾驶行为。
最后，交通信息服务是车联网研究的应用方向之一、通过车联网技术，车辆可以实时获取交通信息，如路况状况、附近的停车位情况等，驾驶员可以据此进行出行决策。
此外，交通信息服务还包括导航、广播电台、音乐服务等应用，为驾驶员提供更全面的交通出行服务。
车联网的研究面临一些挑战。
首先是车辆之间的通信技术，要实现车辆之间的高效、可靠的通信需要解决传输速度、抗干扰等问题；其次是数据隐私和安全问题，车辆传输的信息涉及个人隐私，如何保护用户数据安全成为研究的重点；再次是法律法规和标准的制定，车联网的发展需要与相关法律法规和标准相匹配。
总结来说，车联网研究的进展为智能交通的发展提供了巨大的机遇和挑战。
未来，车联网技术将进一步完善，为人们提供更安全、便捷、高效的出行体验。
车联网技术实训报告总结
一、引言随着我国经济的快速发展和科技的不断进步，车联网技术已成为智能交通系统的重要组成部分。
为了更好地掌握车联网技术，提高自身实践能力，我们参加了车联网技术实训课程。
本文将对实训过程进行总结，分析实训成果，并提出一些建议。
二、实训内容1. 车联网技术概述实训首先介绍了车联网技术的概念、发展历程、关键技术及其在智能交通系统中的应用。
通过学习，我们了解到车联网技术涉及多个领域，包括通信技术、传感技术、数据处理技术、控制技术等。
2. 车联网关键技术（1）通信技术：实训重点讲解了车联网中的通信技术，如LTE-V2X、DSRC等。
我们通过实验掌握了通信协议、通信模块的选择与配置等技能。
（2）传感技术：实训介绍了车联网中常用的传感器，如雷达、摄像头、GPS等。
我们学习了传感器的原理、特点及在实际应用中的注意事项。
（3）数据处理技术：实训讲解了车联网中的数据处理技术，如数据采集、传输、存储、分析等。
我们掌握了数据采集与处理的基本方法，提高了数据处理的实践能力。
（4）控制技术：实训介绍了车联网中的控制技术，如PID控制、模糊控制等。
我们通过实验掌握了控制算法的原理和应用，提高了控制系统的设计与调试能力。
3. 车联网系统设计与实现实训要求我们设计一个简单的车联网系统，实现车辆定位、信息交互、路径规划等功能。
我们分组讨论，分工合作，完成了以下任务：（1）需求分析：根据实训要求，我们分析了车联网系统的功能需求，确定了系统架构。
（2）系统设计：我们设计了车联网系统的硬件架构、软件架构、通信协议等。
（3）系统实现：我们利用所学知识，实现了车联网系统的各项功能。
（4）系统测试与优化：我们对系统进行了测试，发现问题并及时进行优化。
三、实训成果1. 提高了理论知识水平：通过实训，我们对车联网技术的理论知识有了更深入的了解，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
2. 增强了实践能力：实训过程中，我们学会了车联网技术的实际应用，提高了动手能力。
车联网数据分析及应用研究
车联网数据分析及应用研究随着汽车工业的发展，车联网已经成为汽车行业的重点发展方向之一。
车联网通过将车辆和互联网连接起来，实现了人与车、车与车、车与路灯等方面的互联，为我们的生活带来了巨大的变化。
而车联网所产生的数据量也是不可估量的，车联网数据的分析和应用已经成为汽车行业和互联网行业的重要课题。
本文将简要介绍车联网数据分析和应用的相关内容。
一、车联网数据分析概述车联网数据分析是对车联网数据的处理过程，其目的是发现其中的规律和价值。
车联网数据可以分为两类：一是车辆本身产生的数据，包括车速、油耗、发动机转速、行驶里程等；二是来自道路、其他车辆或者云端的数据，包括交通状况、道路状况、气象等。
车联网数据分析主要涉及以下方面：1.数据采集数据采集是车联网数据分析的第一步，它是通过传感器、行车记录仪、GPS等设备来收集车辆和周围环境的数据。
传感器可以收集车辆的运行状态信息，行车记录仪可以记录车辆动态和静态数据，GPS可以收集车辆的位置信息。
2.数据清洗数据清洗是指将采集到的车联网数据进行初步的处理，去除无用的信息、干扰信息等，以便后续的分析和应用。
3.数据分析数据分析是指将处理后的车联网数据进行深入分析，从中发现规律和价值，并提出相应的决策。
数据分析可以通过数据挖掘、机器学习等技术来实现。
4.数据可视化数据可视化是指将分析得到的结果以图形、表格等形式呈现出来，使得人们能够更加直观地了解数据的特征和规律。
二、车联网数据应用车联网数据的应用涵盖了车辆、交通管理、道路建设等多个领域。
车联网数据应用的主要目的是提高车辆的性能、提升交通效率、改进道路设计等。
1.车辆性能改进基于车联网数据分析，可以了解车辆运行中存在的瓶颈和问题，进而针对性地进行优化和改进。
例如，根据车联网数据，可以调整发动机控制程序，实现更为省油、更为高效的燃油经济性。
2.交通管理车联网数据的应用让交通管理变得更加智能化和高效化。
基于车联网数据分析，可以预测交通拥堵状况，提前调整路线规划，优化交通信号控制系统，提高交通运行效率。
《2024年车联网系统架构及其关键技术研究》范文
《车联网系统架构及其关键技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们生活水平的不断提高，车联网（Internet of Vehicles，IoV）已成为当今科技发展的重要方向之一。
车联网通过实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的信息交互，为智能交通系统提供了强大的技术支持。
本文将详细探讨车联网系统架构及其关键技术研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、车联网系统架构车联网系统架构主要包括感知层、网络层和应用层三个部分。
1. 感知层感知层是车联网系统的最底层，主要负责对车辆、道路、交通等环境信息的感知和采集。
这一层通过传感器、摄像头、雷达等设备，实时获取车辆周围的环境信息，包括道路状况、交通信号、行人动态等。
此外，还包括对车辆自身状态信息的感知，如车速、油耗、轮胎压力等。
2. 网络层网络层是车联网系统的核心部分，主要负责将感知层采集的信息进行传输和处理。
这一层通过无线通信技术（如4G/5G网络、Wi-Fi等）实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互。
同时，网络层还需要对传输的数据进行加密和安全处理，保障信息传输的可靠性和安全性。
3. 应用层应用层是车联网系统的最上层，主要负责将网络层处理后的信息提供给用户使用。
这一层包括智能导航、自动驾驶、交通管理等功能，可以根据用户需求进行定制化开发。
此外，应用层还可以对车联网系统进行远程监控和管理，提高系统的可靠性和稳定性。
三、关键技术研究车联网系统的关键技术包括传感器技术、无线通信技术、云计算技术等。
1. 传感器技术传感器技术是车联网系统的重要组成部分，主要负责对车辆和环境信息的感知和采集。
目前，常见的传感器包括GPS、激光雷达、摄像头等。
随着传感器技术的不断发展，其精度和可靠性得到了极大的提高，为车联网系统的实时感知提供了强有力的支持。
2. 无线通信技术无线通信技术是实现车联网系统信息交互的关键技术。
目前，4G/5G网络和Wi-Fi是常用的无线通信技术。
车联网分析报告
车联网分析报告车联网项目调研与分析报告车联网定义车联网（Internet of Vehicles）概念引申自物联网（Internet of Things）。
车联网设备的人机界面，在现代互联网企业的经典教材《大数据时代》中，被Viktor Mayer-Sch?nberger称为继电视、电脑、手机之后的第四块屏。
依据车联网产业技术创新战略联盟的定义，车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，根据商定的通信协议和数据交互标准，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化掌握的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
宏观上看，IOV系统是一个?端管云?三层体系。
第一层（端系统）：端系统是位于汽车上的物理设备，负责采集与猎取车辆的智能信息，感知行车状态与环境；是具有车内通信、车间通信、车网通信的泛在通信终端；同时还是让汽车具备IOV寻址和网络可信标识等力量的设备。
也是与汽车使用者的交互终端。
传统的3G+GPS的?伪车联网?产品，往往只有信息采集与发送功能，缺少IOV系统中必要的交互力量。
第二层（管系统）：解决车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与网（V2I）、车与人（V2H）等的互联互通，实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体。
这一层系统涵盖计算、调度、监控、管理与应用，通常也是目前的3G+GPS的?伪车联网?产品的后台系统。
第三层（云系统）：车联网是一个云架构的车辆运行信息帄台，它的生态链包含了丰富的大数据概念，涵盖了ITS、车管、保险、紧急救援、O2O移动互联网、云支付等，是多源海量信息的汇聚，因此需要虚拟化、平安认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕车辆的数据汇聚、跨领域分析和生活消费以及互联网上能达成的绝大多数应用的复合体系。
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二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
该系统向出行者提供实时路况、动态导航、停车场智能指 引、多媒体服务、电子导游等与车主出行有关的信息服务 车主能及早了解路况与出游目的地信息，结合实时路况动 态导航， 实现智能引导、愉悦出行的新体验。
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统 总体架构
交通应急管理子系统 交通诱导子系统 应用子系统 交通信息云处理平台 交通信息发布平台
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
2.1.1 车联网环境下各级道路网的车流信息基础 数据平台
基于云计算技术实现各级道路网的车流信息的采集，并将 各种数据信息有机地整合为一体 该平台覆盖广东省全范围、全方位的各级道路网。可为广 东省交通业务管理、公众服务和规划决策提供基础数据。
采集车流信息，搭建车流信息基础数据平台，运用数据挖 掘算法，得到供决策者使用的各种模式和规则。 将数据挖掘的结果以模型的形式提供给智能决策系统进行 分析和评估，用以辅助决策。 及时预测、发现、分析突发事件的发生地点、规模及发展 趋势，提供应急救援以及交通诱导服务。 处理过的信息分别针对互联网和移动终端用户进行发布。
车联网研究报告
Telematics 带动跨行业（汽车 / 交通 / 通讯 /…）的融合，为 打造广东车联网服务平台提供了行业服务基础及用户基础。
图1 中国Telematics用户的发展趋势
中国移动互联网用户的迅猛发展和 Telematics向手机化、互 联网化趋势发展，为打造广东车联网服务平台提供了必要的 信息通讯环境基础。
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
2.2.3 基于车联网的自驾游服务系统
个性化旅游线路规划与 车辆服务
实现自驾游车辆的识别、游客定位及其所处情景的 感知。为游客提供旅游线路规划服务，满足游客的 需求。为自驾游车辆提供特殊服务或优先处理。实 现自驾游车辆监管与服务的功能集成和资源共享。 当游客在确定行程路线后，可根据既定行程路线为 自驾游游客提供智能语音导航服务，在经过关键的 路段时候进行语音提示，并可以根据整个车流的信 息，进行合理的提示。 当自驾游车辆行驶至旅游目的地城市时，可以通过 对该城市地图信息的搜索，提供包括旅游目的地的 风土人情、历史文化、地方特产等
基于云计算技术， 实现车流信息的实 时采集
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
2.1.2 交通路网基础数据平台发布系统
整个智能交通系统的信息出口，具有与外界物理连接、 数据传输、信息发布等通信和业务 为最终用户的使用和增值业务服务商提供基本的交通信 息和业务信息。 采用基于云发布技术的互联网发布方式和移动通信发布 方式，为终端设备提供接入服务和各种业务应用服务。
基于车联网的智能自驾出行公共服务平台是集位置服务、智 能交通、通信服务、车辆服务、景区旅游、休闲消费、便捷 支付于一体的综合性的智能自驾出行公共服务平台。
平台具备广阔的市场应用前景，能产生巨大的经济效益和社 会效益。
LOGO
（4）实现面向自驾出行的一体化、个性化的智能服务
整合交委和公路业主的交通信息资源 , 基于车联网和云计算平台的智能交通系 统进行动态分析，通过对车流信息的监 测及时发现、分析和预测突发事件的发 生地点、规模及发展趋势，提供应急救 援和交通诱导服务
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
基于车联网和云计算平台的智能交通系统总体架构
顺畅
GPS卫星定 位系统
缓慢
通过无线移动网络上传汽车所在位 置（经度、纬度、高度）及速度
云通流量分析子系统 交通智能辅助决策子系统
智能挖掘 地图引擎与可视化处理
2.1.5基于车联网的智能交通诱导服务系统
基于实时动态交通信息的停 车诱导系统 对需要停泊的车辆进行诱导 建立基于实时动态交通信息 的约束型停车选择模型， 对驾驶者首选停车场中起重 要作用的可定量因素进行优化 建立停车场诱导系统的评价 体系 基于平行系统方法的智能 交通控制与诱导集成系统 采用人工交通系统与平行系 统的思想 通过人工交通系统的“计算 试验”对交通控制方案和诱导 方案进行试验和评估 研究交通控制与诱导的集成 研究车辆的可导率
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
2.2.2 基于和移动终端的智能导航服务
智能决策子系统 反馈子系统 地图服务子系统
综合运用数据库、模型库、知识库、范例库、人工 神经网络等技术，提供多种分析、预测、决策方法 ，支持定性与定量分析相结合的科学决策。 采用一键操作即可实现信息采集与反馈，及时发现 计划和决策执行中的偏差，并且对组织进行有效地 控制和调节。 依托互联网在线地图在手机上的扩展应用，及时丰 富POI 信息和路况信息，满足移动平台在线地图的 用户需求。
车流信息处理模块
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
2.1.4基于车联网技术的应急交通管理系统
实现对车流信息的监测，及时预测、发现、分析突发事 件的发生地点、规模及发展趋势。 对已发生的交通事件进行报警，并进行定位和救援。 提供紧急救援分析、智能联动的控制管理以及救援路径 引导等服务。
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
2.2.2 基于和移动终端的智能导航服务
智能决策子系统 反馈子系统 地图服务子系统
综合运用数据库、模型库、知识库、范例库、人工 神经网络等技术，提供多种分析、预测、决策方法 ，支持定性与定量分析相结合的科学决策。 采用一键操作即可实现信息采集与反馈，及时发现 计划和决策执行中的偏差，并且对组织进行有效地 控制和调节。 依托互联网在线地图在手机上的扩展应用，及时丰 富POI 信息和路况信息，满足移动平台在线地图的 用户需求。
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
2.2.1面向自驾车的公共信息泛在服务系统
由RFID和传感器网络平台、CAM（Context Awareness Management)平台、协同服务平台等模块组成。 RFID平台和传感器网络平台对读写器、传感器以及使用 人进行认证和访问控制。 CAM平台为车主提供更加智能化和个性化的服务。 协同服务平台以泛在服务的方式向出行者提供出行相关 的公共信息。
二、研究内容
(2)基于车联网和云基于车联网的自驾出行服务系统
2.2.2 基于约束反馈和移动终端的智能导航服务
利用公共数据平台发布的信息如交通流量、流速以及路 况信息为车主提供高度智能化的决策支 智能终端通过无线通讯网络将决策信息上传回馈给服务 中心，从而构成一个完整的闭环系统。 利用GPS、GIS、GSM、3G、Wi-Fi等技术，在车辆的智能 终端上，实现导游、导览、导航的全智能导航服务。
广深线
基于位置 热点管理 抢唛
智能服务区、 智能4s店服务
群组管理
好友管理
场景（高 速） 高速
基于 LBS 的社 区互 动和 共享 服务
车辆安防服务 紧急事件管理与 应急救援服务
车辆通行 景区停车服务 RFID系统 语音导航 景区推荐 游客智能手机
场景（购 物）
场景（旅 游）
其它基于车 联网的服务
基于车联网的自 驾游服务系统
发布日志管理、统 计分析与流量管理、 权限控制、发布进 程监控、重新发布 支持等模块。
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
2.1.3 基于云计算的交通流量的智能分析与辅助 决策系统
通过对历史数据的分析，获得供决策者使用的各种 模式和规则。 将数据挖掘的结果提供给交通智能辅助决策子系统 子系统用以辅助决策过程，同时提供给问题领域专 家，修正已有的知识体系。
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
应急交通事件检测与报警子 系统 可视化展示应急检测信息： 先进的报警技术 应急交通事件救援子系统 提供自动定位服务 紧急救援分析 智能联动的控制管理 救援路径引导服务
车流信息处理模块
二、研究内容
(1)基于车联网和云计算平台的智能交通系统
图2 项目实施相关的统计数据分析
出行者（车主）在出行过程中遇到的六大难题，为打造广东 车联网服务平台提供了最直接必要的市场用户需求基础。
图3 自驾出行车主所面临的六大难题
（3）建设以车联网为特色的广东智能自驾出行公共服务平台
由“物联网”衍生的“车联网”，将成为未来智慧城市的重 要标志。
未来具备了“车联网DNA”的汽车不仅高效、环保、智能，还 可以提供前所未有的交通安全保障，甚至可以将汽车司机发 生交通事故的概率降低为零。 “十二五”规划中明确提出要大力推动基于车载信息化的物 联网战略向纵深发展。
二、研究内容
基于车联网和 云计算平台的 智能交通系统
基于车联网 的自驾出行 服务系统
基于一卡通 的智能支付 系统与网上 电子商务交 易平台
二、研究内容
基于车联网的智能自驾出行公共服务平台
基于车联网的智能自驾出行公共服务平台
基于车联网和云计算平台的智能交通系统 基于车联网的自驾出行服务系统 基于一卡通的智能支付系统与网上电子商 务交易平台
智能交通
移动导航 地图服务
行车中心 社区互动共享 公共信息服务
智能支付
数据
3G 网络 网关
数据
4S 店 云处理平台
交通信息发布
车联网服务体系
娱乐中心
数据 实时交通信息 美容保养 智能一卡通管理
Internet
数据
智能一卡通支付
交通流量分析 交通应急管理
交通智能辅助决策 交通诱导
自驾游服务 智能服务区 智能停车场 车辆安防
二、研究内容