随着车辆保有量越来越多,我国的道路交通拥堵、事故多发、尾气污染等问题越来越严峻。智能交通系统与车联网技术的飞速发展,在一定程度上保障了人们的出行质量及出行安全。论文基于车载设备收集车辆和道路信息,实现了用户通过前端网页用户页面对车辆运行状态实时监控的功能。论文研究设计的基于车联网的车辆运行状态实时监控系统数据采集部分包括:OBD信息采集模块、定位信息采集模块、车道偏离信息采集模块以及激光测距模块。数据采集部分和服务器后端处理部分使用TCP/IP协议和Web Socket协议实现连接,将数据采集部分的数据传输到服务器后端进行处理。服务器后端处理部分实现了客户端的注册、登录及验证,并将系统中数据采集部分发来的数据进行解析、存储到My SQL数据库、调用算法评判车辆运行状态、推送数据至前端网页用户页面等功能。评判车辆运行状态部分使用遗传算法改进的K-means聚类算法。完成了对准则函数和遗传操作的设计,将数据库中已有的部分数据集利用改进算法将数据集分类为“安全状态”、“不安全状态”数据子集以及得到各数据子集的最佳聚类中心。当服务器后端处理部分接收到新数据后,再使用K-means聚类算法将新数据归类到不同的子集,实现对车辆运行状态的评判。前端网页用户界面使用服务器后端处理好的数据,利用高德地图Java Script API和High Chart动态图表库实现了车辆定位、路径跟踪、监控车辆运行状态、得到预警信息等功能。论文最后,将数据采集设备安装至车上,对车辆运行状态实时监控系统的各项功能进行验证。通过实验表明:系统的数据采集部分能够实时地将定位信息、车辆运行信息等数据发送至服务器后端;服务器后端处理部分实现了对数据的接收、分析、存储及推送等操作;前端网页用户页面能够按照设计要求,实现数据的可视化。