【技术实现步骤摘要】
分布式命名导航行人行车预警方法、系统和装置
[0001]本专利技术涉及智能安全导航
，特别涉及一种分布式命名导航行人行车预警方法、系统和装置。
技术介绍
[0002]目前，在自动驾驶、智能交通、军事演练、智能作业、工业生产、地形勘探、天文观测、应急救援等方面分布式命名导航行人行车预警技术应用广泛。
[0003]但是，现有技术中，多集中在GPS、北斗、图像分割技术等方面，在动态、复杂、不确定环境下，智能安全导航与预警技术文献较少，还很欠缺。
[0004]采用现有技术，并不能对行人行车进行精准预警以及实时预警。
技术实现思路
[0005]本专利技术针对现有技术的缺陷，提供了一种分布式命名导航行人行车预警方法、系统和装置。
[0006]本专利技术中分布式命名导航是利用摄像机、传感器、雷达、服务器等设备通过智能关联协同计算将时空地理位置及环境与语义信息相结合的对人、机、物的移动或飞行均可导航的智能导航模式，其中使用了多个服务节点来处理导航请求和提供导航结果。这可以提高导航的准确性和效率，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将道路分类分区分段，将不动产分类分片，将道路与周边不动产建立关联，构建地图和知识库；S2、建立分布式命名导航行人行车预警系统；S3、将行人行车分类分型分别包络化，将进入每段道路上的行人行车分别赋码和或命名；S4、每段道路上行人行车之间建立轨迹关联和建立关联度量参数和指标；S5、分布式命名导航行人行车预警系统实时计算并导航和或预警。2.根据权利要求1所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S1中将不动产分类分片，将道路与周边不动产建立关联，构建地图和知识库包括：S11、将道路的分类分区分段、将不动产分类分片进行编码和或命名，并用图像、视频流、文本描述进行数字化；S12、将各段道路与其周边不动产建立关联和建立关联度量参数和指标；所述建立关联是利用地理几何图形或文字语言描述建立关联；所述关联度量参数和指标，包括路程和或距离、方位、行人行车时空流量、行人行车出行频次、行人行车及行人行车集群的各种时空属性特征；S13、将各段道路与与其接续的各段道路建立关联和建立关联度量参数和指标；所述建立关联是利用地理几何图形或文字语言描述建立关联；所述关联度量参数和指标包括：接续方向、路程和或距离、行人行车时空流量、行人行车转移概率、行人行车出行频次、行人行车及行人行车集群的各种时空属性特征；S14、根据各段道路和不动产的关联关系和其时空变化更新状况以及交通工具预测计算构建地图并更新地图；构建地图和知识库还包括各段道路与其接续道路以及周边不动产和环境中存在的所有人、机、物互为参照物，根据相互关联和或参照多方协同构建地图和路径规划；S15、将道路和不动产的编码和或命名和特征信息进行加密处理和解密处理；S16、将道路和不动产及其时空变化状况进行可视化或仿真化，建立道路和不动产知识数据库或云。3.根据权利要求1所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S2中建立分布式命名导航行人行车预警系统包括：利用服务器、基站、网关、路由器、交换机、传感器、摄像机、雷达建立分布式命名导航行人行车预警系统；根据道路的分类分段，将分布式命名导航行人行车预警系统区块链化；根据道路的分类分段，分布式命名导航行人行车预警网络系统采用网关集群架构建立协同，还可采用命名与地址相结合的命名数据网络安全体系架构。4.根据权利要求3所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S2中所述分布式命名导航行人行车预警系统包括：输入模块、输出模块、安全计算处理模块、导航预警控制模块、导航预警事件管理模块、存储模块、地图模块、环境气象模块、道路环境模块、行人模块、行车模块、轨迹模块、关联模块、可视化模块、硬件管理模块、软件管理模块、语言图像知识库模块、导航语言翻译NaviT
模块、网络连接控制模块、道路和不动产关联知识数据库或云模块、Web交互操作系统模块；上述模块之间互联互通，模块能够分成多个不同处理单元，通过物理隔离和或虚拟隔离，模块和单元能够分布在网络不同服务器或云中，模块和单元能够集成在同一设备中，各模块和单元根据效率和数据状况分别设置缓存区，输入模块、输入单元、输出模块、输出单元能够嵌入集成到其他模块中，也可与其他模块互联互通；所述的分布式命名导航行人行车预警系统的各模块功能如下：输入模块：负责采集各类导航预警所用信息，包括各类传感器、雷达、摄像机、网络接口和智能设备；输出模块：负责将处理之后的各类导航预警信息传输给相应用户、终端、设备、接口；安全计算处理模块：负责根据各种智能学习和或智能计算处理技术进行轨迹对比计算，道路环境避障避险计算，气象预测计算，路径规划计算，事件时空变化规律逻辑计算，关联学习计算，视频流压缩编码计算，网络传输处理，各类互联互通安全协议设计，各类信息和数据安全处理和加解密计算；导航预警控制模块：负责各模块之间的相互通信，并根据交互信息、规则规范标准、计算结果形成导航信息指令和预警信息指令，并评估分类分级，向行人和或行车发布导航指令和或预警指令；导航预警事件管理模块：负责将具体导航事件和预警事件评估分类分级，建立事件数据逻辑模型的关联流动空间，形成事件映射数据库并计算统计，以备各种学习计算；存储模块：负责存储各模块数据、规则、算法、模型、策略，分级分块分对象存储，并根据使用情况和重要程度设定有效期限及时刷新清除无效数据；地图模块：负责计算生成和更新地图、路线、路标信息，负责计算推理生成每行人每行车的实时动态路径规划信息、导航路线调度信息，包括各量级的电子地图、虚拟现实地图和混合现实地图以及关联匹配映射数据信息；环境气象模块：负责采集检测识别分类规范化表示处理环境气象实时信息数据，预测计算环境气象信息；道路环境模块：负责采集检测识别分类规范化表示处理道路环境实时信息数据，道路分类分段分区，预测规划计算移动路线；行人模块：负责行人识别分类标注，行人赋码和消码，命名和消除命名，行人统计计算，行人时空流量变化规律计算以及注册，身份认证，用户与系统的交互，其中所述行人识别分类标注包括根据行人赋码、命名、服装、面貌、年龄、外型、动作的特征属性的识别分类标注，还包括根据行人集群结构、密度、人数、行为、服装、年龄以及集群组队活动类型的人群特征属性的识别分类标注，还包括根据人、机、物交互关系特征属性的行人识别分类标注；行车模块：负责行车识别分类标注，行车赋码和消码，命名和消除命名，行车统计计算，行车时空流量变化规律计算以及注册，车辆认证，用户与系统的交互，其中所述行车识别分类标注包括根据行车赋码、命名、颜色、品牌、车牌号、外型、移动或飞行速度的特征属性的识别分类标注，还包括根据行车集群结构、密度、车数、移动或飞行速度以及集群组队活动类型的车队特征属性的识别分类标注，还包括根据人、机、物交互关系特征属性的识别分类标注，所述车辆认证包括车辆身份认证、车辆所有者认证和车辆所用者认证以及各种认证数据信息与车辆的关联；
轨迹模块：负责采集行人行车实时移动轨迹，形成行人行车轨迹图；关联模块：负责将道路、气象、环境、地图、行人、行车、轨迹建立关联，根据关联度量参数和指标以及交通规则、导航规则、预警规则进行关联计算，实时获得各种关联数据结果，同时建立数据深度感知认知关联流动流程和知识图谱，存储和更新关联数据、关联逻辑、关联模型信息；可视化模块：负责将地图，路况，气象，轨迹，行人，行车，关联状况进行可视化并显示在各种屏幕上或现实空气中，虚实协同匹配映射；硬件管理模块：负责导航预警系统各硬件的调整、检查、维修和智能计算安全预警；软件管理模块：负责导航预警系统各软件的调整、检查、维修和智能计算安全预警；语言图像知识库模块：负责分类分度存储导航和预警信息数据及其关联信息数据的各类语言、语音、文本、图像、符号、曲线、结构、逻辑知识，且语言、语音、文本、图像、符号、曲线、结构、逻辑之间相互匹配关联映射；导航语言翻译NaviT模块：根据语言图像知识库，联合Transformer模型和或CNN模型和或穿越学习和或强化学习和或统计学习和或对比学习的智能技术方法，负责多模态导航信息数据的语言相互翻译和相互转化，负责生成导航指令、预警指令、地图信息、路径规划信息、标注信息和参数信息；网络连接控制模块：负责各模块和各单元的网络连接，接口管理，网络检测，网络状况计算，连接协议设计，网络信息加解密计算，安全预警；道路和不动产关联知识数据库或云模块：负责将道路和不动产及其时空变化状况进行数字化和可视化或仿真化，并表示计算生成道路和不动产的关联关系、关联度量参数和指标，形成各段道路和其接续各段道路和周边不动产的时空关联逻辑范式和模型，并计算构建并更新各种量级的地图；Web交互操作系统模块：主要负责行人行车与所述系统各模块之间的安全信息交互，和负责行人行车之间的安全信息交互，和负责各道路路段上行人行车之间的安全信息交互，也包括负责人、机、物各类用户之间的交互以及各类用户与分布式命名导航行人行车预警系统的交互。5.根据权利要求4所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S2中所述的分布式命名导航行人行车预警系统各模块内部根据关联历史数据信息形成各模块的时空神经网络学习机制小模型，各模块相互连接组网，形成时空导航NaviGPT或导航智能体和各类导航预警API；根据各模块相应神经网络模型设计开发相应可编程和或可软件定义的芯片和或处理器。6.根据权利要求1所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：所述S3的子步骤包括：行人行车由相应路段的摄像传感设备实时采集并传输到分布式命名导航行人行车预警系统的各需求模块，和或行人行车各自带摄像传感手机平板设备实时采集并传输到分布式命名导航行人行车预警系统的各需求模块，和或某种第三方观察或观测设备实时采集并传输到分布式命名导航行人行车预警系统的各需求模块，和或行人行车各自在分布式命名导航行人行车预警系统的显示页面，包括网页或APP上统一注册；
行人行车包络化是根据行人行车各自形状、体积特征，采用几何形体图像将行人行车分别包络，包络的几何图形图像外观形状上、体积大小上一般不小于行人行车各自的整体实际形状和体积大小；根据道路分段状况，道路分段包括可用特殊分割线分开或特殊路标分开或分布式命名导航行人行车预警系统中道路环境模块中道路分段机制的依据分开；将进入每段道路上的行人行车立即分别分类赋码和或命名，在该段道路上统一使用该段道路上的赋码和或命名，行人行车移动出该段道路时，赋码和或命名自动失效和清除；进入另一段道路时，又被重新赋码和或命名，移动出该段道路时，赋码和或命名又自动失效和清除。7.根据权利要求6所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S3中每行人每行车在多段连续道路上使用一个命名和或一个或多个赋码，或使用多个命名和或多个赋码。8.根据权利要求7所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S3中赋码和或命名在行人行车进入某段道路之前的一段时间内预赋码，也就是允许该段道路上的赋码和或命名与接续道路上的赋码和或命名一段时间的同时存在，赋码和或命名包括按照有序编码规则赋码和或命名，按照无序编码规则赋码和或命名，和按照加密解密编码的规则赋码和或命名；S3中每段道路使用同样的赋码和或命名机制，或采用不同的赋码和或命名机制，同一段道路上根据入口不同，移动方向不同采用设置多套赋码和或命名机制；S3中赋码和或命名是分布式命名导航行人行车预警系统根据采集到的行人行车实时信息实时自动完成的，行人行车自身无法修改或调整赋码和或命名；S3中分布式命名导航行人行车预警系统将行人行车每段道路上的赋码和或命名与行人行车的注册信息和或历史关联信息相互关联和匹配映射；S3中分布式命名导航行人行车预警系统通过行人行车特征检测识别行人行车，通过道路各路段之间的行人行车信息互联互通和共享识别行人行车，建立每行人每行车与各路段与所述赋码和或命名的关联和匹配映射。9.根据权利要求8所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S3中各段道路上的每次赋码和或命名包括道路空间中的部分或全部人、机、物；各段道路及其空间中的对人、机、物的赋码和或命名以一段时间为周期进行周期性地重新循环赋码和或命名，或周期性地采用不同规则不同机制的赋码和或命名方式对相应道路空间中的人、机、物进行重新赋码和或命名；各段道路及其空间中赋码和或命名的时间周期长度根据道路环境状况、道路流量状况因素及时调整更新；通过长时间学习计算道路环境状况、道路流量状况、道路不确定因素发生情况，形成各段道路环境状况时空变化规律逻辑范式和模型，形成各段道路流量状况时空变化规律逻辑范式和模型，形成各段道路不确定因素发生情况时空变化规律逻辑范式和模型，形成各段道路空间中对人、机、物赋码和或命名的时空变化规律逻辑范式和模型，形成各段道路空间的交通、导航和预警的管理规则、规范和标准的更新范式和模型；根据各段道路空间中对人、机、物赋码和或命名的时空变化规律逻辑范式和模型进行
各段道路空间中人、机、物的赋码和或命名；联合各段道路空间中对人、机、物赋码和或命名的时空变化规律逻辑范式和所述人、机、物的其他特征属性对所述人、机、物进行时空追踪识别和身份认证，联合各段道路空间中对人、机、物赋码和或命名的时空变化规律逻辑范式和所述人、机、物的其他特征属性对所述人、机、物集群的复杂场景进行所述人、机、物的追踪识别分类流量统计以及每行人每行车每物体的时空追踪识别、身份认证和关系识别认证；所述各段道路流量状况时空变化规律逻辑范式和模型，所述各段道路不确定因素发生情况时空变化规律逻辑范式和模型，所述各段道路空间中对人、机、物赋码和或命名的时空变化规律逻辑范式和模型，所述各段道路空间的交通、导航和预警的管理规则、规范和标准的更新范式和模型，均属于事件时空变化规律逻辑范式和模型；存储实时导航预警关联信息，删除过期无效存储信息。10.根据权利要求1所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S4所述每段道路上行人行车之间建立轨迹关联和建立关联度量参数和指标包括：建立每段道路上行人行车信息和或其所赋码和或命名与其移动轨迹的关联，形成行人行车轨迹映射数据库；行人行车轨迹由相应路段的摄像传感设备实时采集和或行人行车各自带摄像传感手机平板设备实时采集上传所述分布式命名导航行人行车预警系统；所述分布式命名导航行人行车预警系统包括利用GPS导航定位、北斗导航定位、基站定位、网络信号定位、视觉定位、传感器定位获得相应道路路段的行人行车移动轨迹和实时定位信息；每行人每行车多种方式获得的移动轨迹区分表示；每段道路上，每行人每行车的赋码和或命名，及其包络，和移动轨迹建立关联，形成行人行车轨迹匹配映射数据库；所述行人行车关联度量参数和指标包括但不限于轨迹时间和地点、轨迹线长度、轨迹线变化速度、轨迹线变化加速度、多轨迹线之间相对距离、多轨迹线之间相对速度、多轨迹线之间相对加速度、多轨迹时空关联数、多轨迹时空关联连接结构、多轨迹时空关联连接结构密度，多轨迹时空关联道路连接结构密度，多轨迹时空关联连接结构变化趋势，多轨迹时空关联连接结构变化速度，多轨迹时空关联连接结构变化加速度；所述数据关联的关联方式和关联结构采用决策树方式、矩阵方式、知识图谱方式、流形关联、流动空间关联。11.根据权利要求10所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S4中将进入每段道路的所有行人行车建立关联，用连接线连接各行人行车的包络，每行人每行车连接该路段上的所有行人行车，或仅连接其周围相近的其他行人行车；连接线根据行人行车的移动状况延长或缩短，连接线长度形成行人行车之间或行人行车轨迹之间的相对距离量化度量值，连接线长度及其变化根据环境视频流图像上面的连接线长度直接测定，或根据所关联的行人行车的相对运动速度、相对加速度、相对位置和相对移动轨迹进行计算和预测；S4中连接线长度代表时空轨迹的实时相对距离，连接线延长或缩短的速度和加速度代表相关联双方之间的相对速度和相对加速度，连接线长度及其变化根据环境视频流图像上
面的连接线长度直接测定，或根据关联双方的实际相对速度、相对加速度、相对位置和相对移动轨迹进行计算和预测。12.根据权利要求11所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S4中分布式命名导航行人行车预警系统会自动为行人行车建立度量连接线，用户也可根据自身周边环境，调整选择与周围行车、行人建立度量连接线，每行人或每行车的连接线数为该行人或该行车的连接度；S4中行人行车用户实时与分布式命名导航行人行车预警系统交互信息，实现最佳个性化预警需求；S4中连接线显示存在或隐式存在。13.根据权利要求12所述的一种分布式命名导航行人行车预警方法，其特征在于：S4中某行人或某行车与其所有相连接的其他行人行车总数目与该行人或该行车与其所有相连接的其他行人行车中最外围行人行车闭环连接起来所占用道路的面积或空间体积的比值为该行人或该行车的连接结构密度；关...
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