Resumen

Basándose en el sistema de identificación de infracciones de conducción autónoma de la red de sensores inalámbricos, este artículo se centra en la aplicación de la tecnología de minería de datos y la tecnología de máquinas de estados, y diseña e implementa un conjunto de medidas prácticas y eficaces. Los coches autónomos pueden reducir la frecuencia de los accidentes de tráfico, aliviar la congestión del tráfico urbano, mejorar la eficiencia de los desplazamientos de las personas y reducir el umbral de conducción y otros valores sociales. Se proporciona el programa de procesamiento de datos y una serie de algoritmos, y se propone un conjunto completo de procedimientos y algoritmos de procesamiento de datos, incluida la recogida de datos brutos de sensores, el preprocesamiento de los datos recogidos y la extracción de características de los datos procesados. En el experimento, se diseñó en primer lugar la red de supervisión de infracciones de conducción no tripulada para llevar a cabo la supervisión en tiempo real de las infracciones de conducción no tripulada durante el transporte y la aplicación. Teniendo en cuenta las características de las infracciones de conducción no tripulada, se diseñó una plataforma de red de supervisión para el control remoto y la supervisión a gran escala. En segundo lugar, de acuerdo con las características de la red de sensores de supervisión de infracciones de tráfico no tripulada, se diseña el terminal de supervisión del nodo de infracciones de tráfico no tripulado. La parte del terminal de monitorización diseña principalmente el módulo sensor, el módulo de comunicación inalámbrica, el módulo de alimentación del módulo de advertencia de pantalla y el módulo de procesamiento de minería de datos. Los módulos sensores incluyen, respectivamente, sensores de temperatura, humedad y concentración, y el modo de comunicación en el módulo de comunicación adopta principalmente Wi-Fi. Al mismo tiempo, la investigación se basa en la red de sensores inalámbricos, combinada con la tecnología de minería de datos, propone un modelo de sistema de visualización de datos sensoriales basado en la tecnología de minería de datos, y lleva a cabo un análisis en profundidad del modelo de sistema de visualización de datos sensoriales, incluyendo el nivel lógico del sistema, la arquitectura del sistema y los módulos funcionales. Por último, se centra en la aplicación específica de la tecnología de minería de datos en el análisis y la predicción de información medioambiental, utiliza programación JAVA y realiza un sistema de análisis y visualización de datos basado en una red de sensores inalámbricos, y verifica la precisión del algoritmo de minería de datos. Los resultados experimentales analizan la aplicación de la tecnología de minería de datos en el sistema de determinación de infracciones de conducción sin conductor y utilizan un gran número de infracciones de conducción sin conductor para analizar las reglas de determinación, a fin de hacer realidad la interacción entre personas activas y automóviles sin conductor.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:tecnología de minería de datos, infracciones en la conducción sin conductor, red inalámbrica de sensores, modelo de sistema de visualización de datos sensoriales, aplicación, módulo de procesamiento de minería de datos, sistema de determinación de infracciones sin conductor, red de sensores de supervisión de infracciones, terminal de supervisión de nodos de infracción, algoritmo de minería de datos
• Keywords:data mining technology, unmanned driving infringements, wireless sensor network, sensory data display system model, application, data mining processing module, driverless infringement determination system, infringement monitoring sensor network, infringement node monitoring terminal, data mining algorithm