算法服务通过路侧设备与 MQTT 通信接收各种硬件厂商和设备的原始数据，目前经过数据适配与转化和 AI 数据融合与强化可插拔算法实现交叉路口碰撞预警，逆向超车预警，弱势交通参与者碰撞预警，感知数据共享，协作式变道的典型应用场景算法。目前算法服务设计支持各类算法横向扩展，为后期多种应用场景算法的添加奠定基础。 现整体结构分为四大部分：MQTT 通信，数据适配与转化，AI 数据融合与强化算法，复杂场景应用算法。

1.MQTT通信篇（v2xai_server/app.py）

1. 目前整体基于路侧设备与 MQTT 通信。
2. 算法服务通过 MQTT 的主题通配符方式来订阅各类主题。
3. 用路由分发和正则匹配的方式获取各主题的数据。
4. 通过 create_task 创建任务实例。

2.数据适配与转化篇（v2xai_server/adaptors.py）

1. 算法服务⽀持⾮标准 RSM(Road Side Message) 数据的接⼊，各厂商和设备可根据自己的原始数据格式（原始数据指多样化⾮标准新四跨格式交通⽬标检测数据）。
2. 算法服务内置了对应⼚家的⾮标准数据转RSM函数，以⼚家英⽂名或中⽂拼写为函数名。应⽤时依据接收数据的 MQTT 主题的关键字段，⾃动匹配内置的适配函数，统一转换成标准数据格式。
3. 当原始数据缺少新四跨协议必要字段时，会将具体的缺少字段返回，并不在进行后续操作。
4. 当原始数据缺少新四跨协议非必要字段时，会将具体的缺少字段返回，可继续进行后续操作。

3.AI数据融合与强化篇 （v2xai_server/processing.py;v2xai_server/pipelines）：

1. 算法服务默认调用 AI 数据融合与强化算法。
2. 算法服务使用数据库替各算法保存各自的历史数据，各厂商和设备只需传最新帧数据即可满足算法需求。
3. 算法服务已实现各类算法可插拔，可根据自己的实际需求添加或减少各类算法的调用。
4. 算法服务调用一系列算法后，会将处理过得数据通过 MQTT 发送给路侧设备。
5. 算法服务将路况的最新情况（车辆数，是否拥堵等），通过 API 发送给后端，后端获取后传给前端用于云控大屏展示。
6. 算法服务将处理后的数据通过 MQTT 发送给前端，用于云控大屏的展示。
7. 算法服务将场景应用算法所需数据存入数据库，用于场景应用算法使用。

4.复杂场景应用篇（v2xai_server/service.py; v2xai_server/svc）：

1. 算法服务启动时，会自动从数据库读取所有注册的 RSU 的经纬度信息，并进行坐标处理。
2. 算法服务通过 MQTT 获取车辆请求数据，分析车辆请求数据来判断属于哪种应用场景。
3. 算法服务会判断此请求。
4. 算法服务从数据库将场景算法所需数据取出，传入各场景算法。
5. 算法服务将场景算法返回的数据，经过相应转换后通过 MQTT 分别传给车辆和云控大屏。

附：

1. 算法服务架构图

2. 数据流通示意图

1. RSM（Road Side Message）:路侧单元消息(标准新四跨格式交通⽬标检测数据)
2. AID（Algorithm Internal Data）:算法内部流通数据，从存储逻辑的角度可区分为两类(不参与 Redis 存储的即时数据，参与 Resdis 存储的历史数据)
3. CWM（Collision Warning Message ）:车辆间碰撞预警及弱势交通参与者碰撞预警算法输出的预警信息
4. RSC（Road Side Coordination ）:换道引导和逆向超车预警输出的信息
5. SSM（Sensor Sharing Message）:多源感知数据共享输出的信息