一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统和算法

摘要

本发明公开了一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统和算法，包括服务器端和至少两个客户端，客户端设有驾驶路线记录模块、上传服务器模块；服务器端设有分析用户导航目的地模块和第二用户设置导航目的地模块；驾驶路线记录模块记录用户一段时间内的行走路线，寻找推荐路线存在道路行驶数据库，上传服务器模块将推荐路线传给服务器端的接收客户行驶路线模块并存在所有用户行驶路线数据库；第二用户设置导航目的地模块获取客户端提供的出发地、目的地发送给分析用户导航目的地模块，服务器端在所有用户行驶路线数据库寻找相应推荐线路传送给客户端的辅助导航模块。本发明学习有经验驾驶员的推荐路线，给路况不熟的驾驶员提供推荐路线。

说明书

技术领域

本发明涉及导航技术领域，特别是涉及一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统和算法。

背景技术

对于有车的用户来说，大家出行都喜欢开车，其中总是有一群人大家的出发地和目的地基本上一样，但是大家行驶的路线却有些不同，尤其是在避免交通拥堵以及封路情况下行走的路线却不一样，比如起大雾封住某段高速路段情况下；或者在市区繁华路段由于上下班的车辆多，红绿灯多的情况下；一些有经验的老司机知道如何避免拥堵，而一些新手或陌生人却不知道如何避免拥堵，从而浪费大量的时间卡在半路上。

因此，现有技术的缺陷是，现有的导航算法都是提供针对出发地点A到目的地点C的路线导航，他不会学习有经验的驾驶员或对路况熟悉的驾驶员自行选择的路线，或者是为了解决拥堵自行寻找的解决方案，从而导致一些好的解决拥堵的路线方案没有在导航算法中体现出来。

发明内容

有鉴于现有技术的至少一个缺陷，本发明的目的是提供一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统，学习有经验的驾驶员自行选择的路线作为推荐路线，给对路况不熟悉的驾驶员提供新的推荐路线用于辅助导航，从而排解道路拥堵压力节约行驶时间。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统，其关键在于，包括服务器端和至少两个客户端，所述客户端设置有驾驶路线记录模块、道路行驶数据库、上传服务器模块、第一用户设置导航目的地模块和辅助导航模块；所述服务器端设置有接收客户行驶路线模块、所有用户行驶路线数据库、分析用户导航目的地模块和第二用户设置导航目的地模块；

驾驶路线记录模块利用导航电子地图记录用户在一段时间内的行走路线、速度和时间，寻找推荐路线存储在道路行驶数据库，上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块，接收客户行驶路线模块将推荐路线存储在所有用户行驶路线数据库；

第二用户设置导航目的地模块获取第一用户设置导航目的地模块的出发地、目的地信息传送给分析用户导航目的地模块；分析用户导航目的地模块获取第二用户设置导航目的地模块的出发地、目的地信息在所有用户行驶路线数据库寻找相应的推荐线路传送给辅助导航模块。

所述驾驶路线记录模块还设置有用户设置模块，通过用户设置模块可以获取从出发地到目的地的行走路线，行走路线包括车行路径，车行路径通过导航电子地图记录或通过手动录入，再加上通过导航电子地图记录或通过手动录入的步行路径和/或骑车的骑行路径到达目的地作为推荐路线存储在道路行驶数据库，上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块，接收客户行驶路线模块将推荐路线存储在所有用户行驶路线数据库。

一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：包括客户端流程和服务器端流程；

客户端流程包括优化推荐线路上传流程；

优化推荐线路上传流程包括如下步骤：

步骤A1：客户端经驾驶路线记录模块利用导航电子地图记录用户在一段时间内的行走路线、速度和时间，并存储在在道路行驶数据库；

步骤A2：客户端经驾驶路线记录模块选择行走路线中两次以上相同行走路径的路段作为推荐路线，计算该推荐路线的速度、出发时间和停止时间，并根据出发时间和停止时间计算行驶时间；

步骤A3：客户端经驾驶路线记录模块将推荐路线存储在在道路行驶数据库；

步骤A4：客户端经上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块；

服务器端流程包括存储优化推荐线路流程；

存储优化推荐线路流程包括如下步骤：

步骤B1：服务器端通过接收客户行驶路线模块获取推荐路线；

步骤B2：服务器端通过所有用户行驶路线数据库存储推荐路线；

客户端流程还包括客户端导航推荐流程；

客户端导航推荐流程包括如下步骤：

步骤C1：客户端通过第一用户设置导航目的地模块获取用户的出发地信息、目的地信息；

步骤C2：客户端通过第一用户设置导航目的地模块将出发地信息、目的地信息发送给第二用户设置导航目的地模块；

步骤C3：客户端通过辅助导航模块获取推荐线路；

服务器端流程还包括优化推荐线路下发导航流程；

优化推荐线路下发导航流程包括如步骤：

步骤D1：服务器端通过第二用户设置导航目的地模块获取用户出发地信息、目的地信息；

步骤D2：服务器端通过分析用户导航目的地模块获取第二用户设置导航目的地模块的用户出发地、目的地信息；

步骤D3：服务器端通过分析用户导航目的地模块在所有用户行驶路线数据库寻找相应的推荐线路；

步骤D4：服务器端通过分析用户导航目的地模块将推荐线路下发给辅助导航模块。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，所述目的地信息包括以目的地的地点C为中心点和相应半径R3所形成的圆包括的范围；

所述步骤D3：所述推荐线路包括以目的地的地点C为中心点和相应半径R3所形成的圆包括的范围为目的地信息所能找寻的推荐线路。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，所述出发地信息包括以出发地的地点A为中心点和相应半径R1所形成的圆包括的范围；

所述步骤D3：所述推荐线路包括以出发地的地点A为中心点和相应半径R1所形成的圆包括的范围为出发地信息所能找寻的推荐线路。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，客户端还通过第一用户设置导航目的地模块获取用户的必经地信息，必经地信息位于出发地和目的地之间；

所述步骤C2中，客户端通过第一用户设置导航目的地模块还将必经地信息发送给第二用户设置导航目的地模块；

所述步骤D1中，服务器端通过第二用户设置导航目的地模块还获取必经地信息；

所述步骤D2中，服务器端通过分析用户导航目的地模块还获取第二用户设置导航目的地模块的必经地信息；

所述步骤D3中，服务器端的推荐线路包括必经地信息；推荐线路经过必经地。

所述步骤D3中，服务器端的推荐线路包括必经地信息；推荐线路经过必经地；从出发地到必经地为车行路径，从必经地到目的地为步行路径和/或骑行路径。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述必经地信息包括以必经地的地点B为中心点，相应的半径R2形成的圆所包括的范围。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航算法，其关键在于：所述推荐线路包含所有导航线路中用时最短的推荐线路，并对该用时最短的推荐线路作上标记或进行提示。

显著效果:本发明提供了一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统，学习有经验的驾驶员自行选择的路线作为推荐路线，给对路况不熟悉的驾驶员提供新的推荐路线用于辅助导航，从而排解道路拥堵压力节约行驶时间。

附图说明

图1为本发明的系统结构图，

图2为本发明的导航推荐路线示意图。

图3为优化推荐线路上传流程的流程图；

图4为存储优化推荐线路流程的流程图；

图5为客户端导航推荐流程的流程图；

图6为优化推荐线路下发导航流程的流程图；

图7为辅助驾驶行为提醒系统的结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

如图1-图7所示，一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统，包括服务器端和至少两个客户端，所述客户端设置有驾驶路线记录模块、道路行驶数据库、上传服务器模块、第一用户设置导航目的地模块和辅助导航模块；所述服务器端设置有接收客户行驶路线模块、所有用户行驶路线数据库、分析用户导航目的地模块和第二用户设置导航目的地模块；

驾驶路线记录模块利用导航电子地图记录用户在一段时间内的行走路线、速度和时间，寻找推荐路线存储在道路行驶数据库，上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块，接收客户行驶路线模块将推荐路线存储在所有用户行驶路线数据库；该处的驾驶路线记录模块记录的是对路况熟悉的老司机的行走路线；驾驶路线记录模块记录经常在该路段行走的熟悉路况的老司机的行走路线；

第二用户设置导航目的地模块获取第一用户设置导航目的地模块的出发地、目的地信息传送给分析用户导航目的地模块，该处的出发地、目的地信息由对该处路况不熟悉的司机发出；分析用户导航目的地模块获取第二用户设置导航目的地模块的出发地、目的地信息在所有用户行驶路线数据库寻找相应的推荐线路传送给辅助导航模块。

所述驾驶路线记录模块还设置有用户设置模块，通过用户设置模块可以获取从出发地到目的地的行走路线，行走路线包括车行路径，车行路径通过导航电子地图记录或通过手动录入，再加上通过导航电子地图记录或通过手动录入的步行路径和/或骑车(主要是指骑电瓶车、摩托车、自行车等的路径)的骑行路径到达目的地作为推荐路线，上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块，接收客户行驶路线模块将推荐路线存储在所有用户行驶路线数据库。到达目的地。

车行路径可以是从目的地到必经地，步行路径和/骑行路径从必经地到达目的地。

比如2020年疫情严重期间，京津冀检查站非常拥堵，针对同一个小区的人采用了不同的方案提高出行效率或者说通过效率，在一个小区住的人(河北廊坊xxx小区)，有的人为了避免早高峰在北京检查站拥堵，选择把车晚上把车停在距离小区3KM外的北京路段上步行回小区，即使要穿过一段树林，有人选择把车停在北京检查站附近，骑车，骑电动车，步行回小区；从而改变了他以往的驾驶行为路线。本发明也针对这种情况提供更好的解决拥堵提高通过效率更好的导航习惯。

本发明是在现有导航系统的基础上作进一步的改进。

一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：包括客户端流程和服务器端流程；

客户端流程包括优化推荐线路上传流程；

优化推荐线路上传流程包括如下步骤：

步骤A1：客户端经驾驶路线记录模块利用导航电子地图记录用户在一段时间内的行走路线、速度和时间，并存储在在道路行驶数据库；

一段时间可以根据实际需要选择，比如半年；

步骤A2：客户端经驾驶路线记录模块选择行走路线中两次以上相同行走路径的路段作为推荐路线，计算该推荐路线的速度、出发时间和停止时间，并根据出发时间和停止时间计算行驶时间；

选择行走路线中两次以上，次数越多越好，相同行走路径的路段作为推荐路线，比如，在该线路上有出发点A和目的地C，如果用户半年内多次在出发点A和目的地C之间行走，并且走的是相同行走路径，则可以作为推荐路线，有多个熟悉路况的老司机行走并且路线相同的服务器端优先推荐，计算该推荐路线的速度、出发时间和停止时间，并根据出发时间和停止时间计算行驶时间，上传给服务器，供路况不熟悉的驾驶员选择使用；

步骤A3：客户端经驾驶路线记录模块将推荐路线存储在在道路行驶数据库；

步骤A4：客户端经上传服务器模块将推荐路线传送给接收客户行驶路线模块；

服务器端流程包括存储优化推荐线路流程；

存储优化推荐线路流程包括如下步骤：

步骤B1：服务器端通过接收客户行驶路线模块获取推荐路线；

步骤B2：服务器端通过所有用户行驶路线数据库存储推荐路线；

所有用户行驶路线数据库用于存储所有客户端上传的推荐路线，形成一个庞大的基于现有导航系统的推荐路线网络；

客户端流程还包括客户端导航推荐流程；

客户端导航推荐流程包括如下步骤：

步骤C1：客户端通过第一用户设置导航目的地模块获取用户的出发地信息、目的地信息；

步骤C2：客户端通过第一用户设置导航目的地模块将出发地信息、目的地信息发送给第二用户设置导航目的地模块；

步骤C3：客户端通过辅助导航模块获取推荐线路；

服务器端流程还包括优化推荐线路下发导航流程；

优化推荐线路下发导航流程包括如步骤：

步骤D1：服务器端通过第二用户设置导航目的地模块获取用户出发地信息、目的地信息；

步骤D2：服务器端通过分析用户导航目的地模块获取第二用户设置导航目的地模块的用户出发地、目的地信息；

步骤D3：服务器端通过分析用户导航目的地模块在所有用户行驶路线数据库寻找相应的推荐线路；

步骤D4：服务器端通过分析用户导航目的地模块将推荐线路下发给辅助导航模块。

首先本发明客户端设置有驾驶路线记录模块，会实时记录用户在行驶的过程中的行走路线，以及速度，以及出发时间和停止时间，然后本发明将这些将近半年的数据进行整理，将用户经常从出发地点A到目的地点C所走的习惯路线作为推荐线路上传到本发明的服务器端上；服务器端负责收集所有的驾驶员的客户端上传的推荐线路，从而在产生拥堵或者封路情况下，供那些对路况不熟悉的驾驶员查询其他对路况熟悉的司机所走的线路，如果对路况熟悉的司机所上传的推荐线路跟自己的目的地一致或者他的目的地与自己的目的地在一定范围内R3以内，并且他用的时间比现有导航系统提供的时间更为节省，那么可以使用该位司机的推荐线路作为行走路线，从未提高出行效率。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，所述目的地信息包括以目的地的地点C为中心点和相应半径R3所形成的圆包括的范围；R3指到地点C的距离，可由用户指定；

所述步骤D3：所述推荐线路包括以目的地的地点C为中心点和相应半径R3所形成的圆包括的范围为目的地信息所能找寻的推荐线路。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，所述出发地信息包括以出发地的地点A为中心点和相应半径R1所形成的圆包括的范围；R1指到地点A的距离，可由用户指定；

所述步骤D3：所述推荐线路包括以出发地的地点A为中心点和相应半径R1所形成的圆包括的范围为出发地信息所能找寻的推荐线路。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述步骤C1中，客户端还通过第一用户设置导航目的地模块获取用户的必经地信息，必经地信息位于出发地和目的地之间；

所述步骤C2中，客户端通过第一用户设置导航目的地模块还将必经地信息发送给第二用户设置导航目的地模块；

所述步骤D1中，服务器端通过第二用户设置导航目的地模块还获取必经地信息；

所述步骤D2中，服务器端通过分析用户导航目的地模块还获取第二用户设置导航目的地模块的必经地信息；

所述步骤D3中，服务器端的推荐线路包括必经地信息；推荐线路经过必经地。

所述导航系统的算法，其关键在于：所述步骤D3中，服务器端的推荐线路包括必经地信息；推荐线路经过必经地；从出发地到必经地为车行路径，从必经地到目的地为步行路径和/或骑行路径。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航系统的算法，其关键在于：所述必经地信息包括以必经地的地点B为中心点，相应的半径R2形成的圆所包括的范围。R2指到地点B的距离，可由用户指定。

所述的一种大数据以及统计解决道路拥挤的导航算法，其关键在于：所述推荐线路包含所有导航线路中用时最短的推荐线路，并对该用时最短的推荐线路作上标记或进行提示，方便用户识别。

本发明重点的部分是分析用户导航目的地模块，该模块首先接收用户输入的目的地(C)以及“必经地点”(B)；以及允许出发地(A)的半径R1{该半径R1表明相同出发地的司机}；以及必选的目的地C的半径R3{该半径表明目的地相同}；在接收到这些数据后，本发明将从所有用户行驶路线数据库中分析所有的符合条件的推荐行驶路线，并且将符合条件的推荐路线列举出来。

优选地，列且近期符合条件的推荐路线，比如1个星期内走的最多的推荐路线列举出来，供路况不熟悉的用户选择，从而形成最好的行车路线，减少拥堵，为用户节约驾驶时间。

本发明技术方案能有效利用几乎目的地方向一致(目的地C，半径R3范围内)的行驶路线上的老司机行车路线，节省时间，提高通过率；能有效利用几乎出发地一样的(出发地A，半径R1范围内)老司机的的行驶路线；能有效利用必经路线一样的(必经地B，半径R2的范围内)老司机的行车路线，从而提高通过率，节省时间；学习以往相同出发地，相同必经地，但是老司机解决拥堵所用的路线方案，从而节省到达“必经地B”的时间。

图2中A1为用户的实际出发地，E为用户的实际目的地。

如图7所示，客户端和服务器端还设置有辅助驾驶行为提醒系统，所述辅助驾驶行为提醒系统包括设置于客户端内的驾驶行为记录模块、记录分析模块、第一安全提醒数据库和安全提醒上传模块；所述辅助驾驶行为提醒系统还包括设置于服务器端的安全提醒接收模块、大数据分析模块、第二安全提醒数据库和安全提醒共享模块；

驾驶行为记录模块利用导航电子地图记录驾驶员的行驶路径、行驶速度和刹车情况数据；记录分析模块获取驾驶行为记录模块的数据，统计一段时间内用户在行驶路径上的驾驶行为，分析行驶路径上特定路段的驾驶行为数量、次数以及数据；传送给第一安全数据提醒数据库作为安全行驶提醒数据；

安全提醒接收模块收集所有用户通过安全提醒上传模块分享的安全行驶提醒数据；大数据分析模块将安全提醒接收模块收集到的安全行驶提醒数据进行合成分析得到路况提醒合成系统，存储到第二安全提醒数据库；安全提醒共享模块将路况提醒合成系统共享给各个客户端。

特定路段也可以称为容易出现事故的路段。

辅助驾驶行为提醒系统主要包含2大部分：客户端和服务器端，客户端就是单机部分，服务器端端的软件主要是收集愿意分享自己驾驶安全记录的人的驾驶行为，用户自愿上传驾驶安全记录的提醒信息，服务器端收集上来众多的安全行驶提醒数据后，进行整合，如果是众多人的公共路段，进行统计分析，并生成该路段的安全驾驶提醒信息，那么这样就能绘制出来庞大的路线图，得到路况提醒合成系统，该路线图上的路线有安全驾驶的提醒信息，对于未在该路段行驶过的陌生人来说这个数据非常有用。

所述客户端可以是智能手机或者导航设备。

客户端的驾驶行为记录模块：该模块主要记录驾驶员的速度和刹车情况，速度主要是统计部分地区有特殊限速；有些特定路段，有经验的司机知道路况能用低速行驶等等，有些特定路段，有经验司机会特定地点“潜意识”刹车，特定路段如行驶路径上没有斑马线但是隔离带有缺口的地点；或者是Y行路口但是只有一个路口有交通灯，但是Y行路口后有未标识斑马线又容易突然间出现人的地点，还包括急弯道、凹坑等路况。

比如，其中一种特定路段的实际情况是：从A地点到B地点都是国道，虽然双向车道中间有绿化带隔离，但是为了让绿化带两边的村民能通行，每间隔一段距离就有“绿化带缺口”供道路两边人直接通过，这就是一个容易经常发生“事故”的点，因为相对高速开车情况下，大家容易理所当然认为，中间没有豁口，如果时不时的冒出来一个车、人、动物从中间蹦出来，极其容易出现交通事故,所以这个地点必要的提醒驾驶人“适量减速刹车”很有必要。

客户端的记录分析模块：该分析模块主要是统计一段时间内用户的驾驶行为，分析特定路段的驾驶行为数量和次数，以及数据，驾驶行为主要是指减速或刹车等行为，数据主要是指减速后的行驶速度等，分析用户在一段时间内多次通过该路段的驾驶行为，如果多次，比如10次，在该地点都存在减速或刹车行为，则传送给第一安全数据提醒数据库作为安全行驶提醒数据。

客户端的驾驶行为设置模块：该驾驶行为设置模块用于接收用户输入的数据，利用导航电子地图，用户在导航电子地图上标识出来地点，然后设定该地点半径R内，R由用户设定，提醒司机作相应的安全驾驶动作，如速度多少、刹车、晚上要不要远近光、白天要不要轻声鸣笛等，前方有障碍物等，设置完成后可以通过安全提醒上传模块直接上传给服务器，也可以存储在第一安全数据提醒数据库；上述数据可以是语音数据。

客户端的安全提醒上传模块：安全提醒上传模块能够将安全行驶提醒数据上传给服务器端，该模块主要负责将第一安全数据提醒数据库的内容上传到服务器端上，供服务器端与其他人客户端共享的第一安全数据提醒数据库的内容进行合成，连接成完整的路况网络，生成完整的路况网络的安全行驶提醒数据，从而为所有的用户提供“提醒”。

客户端的第一安全数据提醒数据库：该模块主要负责存储安全行驶提醒数据。

服务器端的安全提醒接收模块：主要是负责收集所有用户共享的“第一安全数据提醒数据库”的内容。

服务器端的大数据分析模块：该模块主要负责将收集到的安全驾驶提醒数据进行合成分析，从而能形成一个庞大的路况提醒系统，为一个陌生人去一个地点能提供“整条的”安全提醒。

服务器端的安全提醒分享模块：该模块就是将大数据分析模块分析后的数据共享给各个客户端。

所述客户端还设置有驾驶行为设置模块，驾驶行为设置模块利用导航电子地图，在导航电子地图上标识出地点，然后设定该地点半径R内，提醒司机作相应的驾驶安全动作；传送给第一安全数据提醒数据库作为安全行驶提醒数据。

所述驾驶安全动作包括速度多少、刹车、晚上开或关远近光、白天要不要鸣笛、请不要占用左转车道、提醒道路极其狭窄，提前避让中的一项或多项。

针对一些客户端无法通过设备采集的行为，本发明允许客户端通过驾驶行为设置模块自己设置，比如设置此路口白天鸣笛，此路口急转弯，或者茂密树林遮挡此路口，家住建筑物遮挡公路，此路口晚上远近光交替并且鸣笛。传送给第一安全数据提醒数据库作为安全行驶提醒数据。

设置包含客户自己认为针对实际路况设置的安全驾驶提醒，如在特定地点打开远近光交替，特定路段打开远光灯，特定路段的鸣笛等，特定路段设定“提前远距离避让”,该记录也可以上传到服务器上作为行为记录的一部分。

所述驾驶行为设置模块设置有“谨慎/优秀驾驶员驾驶习惯”模式，获取“优秀驾驶员”的操作习惯，传送给第一安全数据提醒数据库作为安全行驶提醒数据。

因为安全驾驶员毕竟是少部分，所以当全部客户端上传的数据海量，可能会吞噬“优秀驾驶员”的操作习惯，所以本发明允许客户端选择“谨慎/优秀驾驶员驾驶习惯”，这些人的驾驶行为提醒会传到本客户端，从而起到在“陌生路段”减少事故。在陌生人的客户端会提示为“优秀驾驶员”的操作习惯。

所述客户端还设置有安全提醒分享模块，安全提醒分享模块将安全行驶行为数据以及提醒数据在客户端之间分享。

这个地方的意思是，我本人回家的路线以及各个路段的行驶速度，刹车地点，鸣笛地点…的行为数据，其实就是我咋开车的，来的客人原封不动的照着复制开就行，这样最大限度降低朋友对陌生路段的“粗心”和受到“惊吓”。

针对同事、朋友、或者公出等情况，邀请人客户端可以给被邀请人客户端发送到达目的地的路线，并且该路线上带有“邀请人”驾车的行为习惯，如每个路段的速录，刹车地点，刹车距离，道路行驶车道的车道位置，意思白天和夜晚的喇叭和远近光灯使用行为，这样能更好的让“被邀请人”知道该路段如何驾驶等。

前车的客户端连接有行车记录仪，客户端通过行车记录仪获取车前面的图像，如果车前没有人行道而又有人横穿马路，将提醒信息直接或通过服务器端间接发送给后车的客户端。

前车的客户端通过图像识别技术识别前面是否有人。

如果有人横穿马路而被前车挡住，往往容易被后车撞上，通过上述的结构设置，将将提醒信息直接或通过服务器端间接发送给后车的客户端，防止出现事故。前车和后车的位置通过卫星定位系统临时捕获。

所述驾驶行为设置模块还记录该路端发生的事故，通过服务器端共享该事故，警示陌生人在该路段小心开车，对于多发路段，将该多发路段用颜色标记，提醒车辆慢行。其它客户端获取事故信息后，可减缓车速，比如获取前方正在发生的事故可防止在高速上追尾。通过翻阅该路段历史事故内容，可以使陌生司机提高警惕性。

由于国道狭窄，会导致部分路段拥堵，比如直行车占用左转车道等等情况，所以，根据目的地不一样适当的提醒“避免拥堵，请不要占用左转车道”是必要的，能节省时间；还有就是，在夜晚开车情况下，国道一些T形路口会有一些电动车，汽车甚至是行人被建筑物遮挡，此时，如果有必要的针对这个地点提醒“交替闪烁关近光灯”或者“鸣笛”提醒很重要。

所述驾驶行为记录模块的行驶速度和刹车情况数据主要是指统计行驶路径上的特定路段的限速、低速行驶、潜意识刹车，特定路段包括没有斑马线但是隔离带有缺口的地点，或者是T形路口、或者是Y行路口但是只有一个路口有交通灯的地点。

最后，需要注意的是：以上列举的仅是本发明的具体实施例子，当然本领域的技术人员可以对本发明进行改动和变型，倘若这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，均应认为是本发明的保护范围。