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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳彥廷
研究生(外文):CHEN,YAN-TING
論文名稱:以深度學習為基礎的節能駕駛行為分析及 OBD-II之行車資料蒐集系統
論文名稱(外文):Analyzing of Eco-driving behavior based on Deep learning and OBDII data collection system
指導教授:陳啟鈞
指導教授(外文):CHEN,CHI-CHUN
口試委員:蔡錦福黃譯興謝長倭
口試委員(外文):TSAI,CHIN-FUHUANG,YI-XINGHSIEH,CHANG-WEI
口試日期:2020-07-30
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:電子工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:37
中文關鍵詞:車聯網車上診斷系統深度學習
外文關鍵詞:Internet of Vehicles‎On-Board DiagnosticsDeep learning
相關次數:
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在世界各國都在倡導減碳、環保議題的時空下,「節能駕駛」成了熱門的議題,良好的駕駛行為不僅能節省燃油上的支出,更能在促進在交通方面的公共安全。
本研究提出了一個創新的車聯網(Internet of Vehicles‎)系統,透過OBD-II模組讀取車上診斷系統(On-Board Diagnostics)的即時行車資訊,以智慧型型手機為媒介,傳送至伺服器進行資料的分析並結合深度學習(Deep Learning)去改進駕駛行為以及達到節能駕駛的成效。
本研究將分成三個階段進行,第一階段是藉由相關文獻的駕駛行為的方法去分析資料庫中的行車資訊,第二階段則是結合第一階段的結果去訓練神經網絡,第三階段將對比前兩者的結果去分析,並套用在駕駛行為的分析及警示上。
In this era of highly developed transportation technology, although there are many alternative fuel vehicles have been coming out one after another, fossil fuel vehicles are still the mainstream of land transportation market. Now, the whole world is promoting energy saving and carbon reduction. Eco-driving becomes a famous environmental issue. Better driving behavior makes less fuel cost and safer traffics.
Therefore, this study will develop a new system, that combines IOV (Internet of Vehicles‎) and OBD-II (On-Board Diagnostics). This system uses mobile phone to transport vehicles’ real-time driving information to server, and server will analyze and combine deep learning to improve the driving behavior and the effect of eco-driving.
This research will be divided into three phases .First ,analyze the driving behavior in the database with related literature’s method .Second ,Combine the results of first stage to training the neural network .In the last ,combine first and second stage to analyze the effect ,and use in driving alert and analyze.

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 viii
一、緒論 1
1.1 前言 1
1.2文獻回顧 2
1.2.1 行車參數定義 4
1.2.2 相關論文介紹與比較 6
1.3 動機與目的 7
二、研究方法 8
2.1 系統介紹 8
2.2 硬體資訊 9
2.3 OBD-II模組流程 11
2.4 手機應用 13
2.4.1 通訊協議 13
2.5 伺服器結構 16
2.5.1 UDP Socket 16
2.5.2 MySQL 17
2.5.3 Apache Web Server 18
2.6 深度學習方法與架構 19
三、實驗流程 21
3.1系統測試 21
3.1.1 客戶端模擬 21
3.1.2 封包傳輸壓力測試 24
3.2 實車驗證 25
3.3 節能駕駛預測 29
3.4.1 行車數據分析 29
3.4.2 應用深度學習方法分析結果 30
四、結論 36
五、 參考文獻 37
[1]蘭虹, (2015),財產與責任保險, 第三版,元華文創
[2] Jason E. Bordoff, Pascal J. Noel “Pay-As-You-Drive Auto Insurance: A Simple Way to Reduce Driving-Related Harms and Increase Equity” (2008)
[3] Malintha A., Sasikala K., A. L. Arachchi, S. Muramudalige, H. M. N. Dilum Bandara and A. Azeez. “CloudBased Driver Monitoring and Vehicle Diagnostic with OBD2 Telematics,” International Conference on
Advances in ICT for Emerging Regions, pp. 243-249 (2015)
[4] 林炅, 陳世昌, 石育岑, 陳璽煌, “整合 OBD、GPS 與 3G 技術於車輛遠端診斷系統之研究” (2008)
[5] Xiaomeng Li, Atiyeh Vaezipour, Andry Rakotonirainy, Sebastien Demmel. “Effects of an in-vehicle eco-safe driving system on drivers’ glance behaviour”(2019).
[6] Alexandr Zavalko, ”Applying energy approach in the evaluation of eco-driving skill and eco-driving training of truck drivers“(2018)
[7] San-Fu Wang, Yan-Ting Chen, Cheng-Wei Yang, Wei-Xuan Chang, Yi-Hua Liang, Chi-Chun Chen,” High-performance vehicle diagnostic information collection device for vehicle big data “( 2019).

電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20250826)
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