变改通

为了提高车辆运行过程中的定位精度，提出了一种基于半监督学习的危险品运输车辆运行远程监控方法。危险货物运输车辆的行驶路线由二维网格划分。分类回归模型用于降低运输车辆行驶路线的计算误差，计算危险品运输车辆行驶路线的预测值，增加标签分类的概率置信度，并通过二维卷积核离散运算实时更新车辆远程定位数据。通过实例对比分析了基于半监督学习的车辆运行远程监控、北斗定位、5g通信技术和OBD系统的测试精度。实例测试结果表明，当采样点数为200时，与其他三种方法相比，基于半监督学习的车辆运行远程监控方法的行驶距离最小，监控的行驶距离与实际测量结果最接近，实时定位精度最高。