车联网作为汽车物联网的简称,它是信息技术与通信技术的有机结合体,是由单个或多个车辆具有的所有信息构成的巨大的交互型网络,车辆的具体信息可以通过互联网技术将其信息传输汇聚到中央处理器并进行信息处理,通过传感器(WSN)等装置则可完成自身环境以及状态信息的采集与监控。最终解决人、车、路及环境的协同交互,实现智能交通。本论文将对在车联网环境下的交通信息采集和处理方法进行深入研究,首先在搭建车联网信息系统服务平台的同时,可以对“人-车-路-环境”之间的数据通信和信息交互提供实时高效的服务,组成一个可以基本上支持车联网的车载信息系统服务平台。本系统主要实现对道路实时数据的采集与监控,车载终端根据路边布设的无线传感器网络和车内4G无线网络及传感器节点,基于Zigbee协议具有自组网的能力,实时传送采集到的数据,并将数据传送到服务终端平台。服务平台会根据与终端平台事先约定好的通信协议,并且依据通信协议的格式进行数据的解析,在解析出的数据中,提取有用的和关键的数据,需要重新打包,打包的格式需要满足服务中心规定的数据通信格式,最后通过Internet发送到处理中心中,而处理中心则根据返回的结果实现对车载终端的远程监控等实时操作。综上所述,本文主要在经过分析车联网现状和智能路侧系统布设之后,提出一种新的基于PSO优化的神经网络集成算法和基于摄像头的视频监控系统的设计与实现。本论文的主要研究成果包括以下内容:1.车联网系统的总体设计框架内容。2.提出路侧单元布设及调度方案内容。3.对在车联网的环境下进行信息采集与监控方法的研究。4.介绍了车联网服务平台的开发工具和整体结构等信息,并且对服务平台的性能和功能进行了测试。