1.基于车联网的智慧城市网外运算系统，其特征在于，包括网外运算中心，其中网外运算中心内设置有预先运算端、实时运算端以及预测运算端；

将车联网覆盖的汽车标记为覆盖对象，设置标号i，i为大于1的自然数，根据覆盖对象的实时运行状态将覆盖对象划分为待出行对象、实时通行对象以及拥堵对象；

预先运算端对待出行对象进行道路路线分析，将待出行对象的始发地与目的地进行确定，并根据始发地和目的地进行互联网地图截取，并将截取地图标记为路线规划区，根据路线规划区内通行道路获取到待出行对象的可行驶路线，并将可行驶路线进行数据采集计算，通过数据采集计算确定实时通行路线；

在确定实时通行路线后，实时通行对象根据车载终端显示路线进行通行，实时运算端在通行过程中将实时通行路线进行数据采集计算，分析当前通行路线的实时车况，并根据实时车况分析判断当前路段是否存在拥堵风险；

当实时通行路线车况存在拥堵时，预测运算端对拥堵对象所处路段进行车况预测，通过数据采集计算对当前所处路段的实时车况进行预测，根据预测结果进行拥堵对象行驶规划；

实时运算端的运行过程如下：

将当前实时通行对象的通行路段进行监测，将通行路段各区域平均通行速度进行获取并在平均通行速度降低时将对应区域标记为拥堵风险区域，获取到实时通行对象对应通行路段内拥堵风险区域的车速度降低持续时长以及拥堵风险区域内车速降低过程中实时通行对象所处区域速度同步降低的缓冲时长，并将实时通行对象对应通行路段内拥堵风险区域的车速度降低持续时长以及拥堵风险区域内车速降低过程中实时通行对象所处区域速度同步降低的缓冲时长分别标记为VJC和HCS；获取到实时通行对象当前所处区域远离拥堵风险区域对应区域内车辆数量增加量，并将实时通行对象当前所处区域远离拥堵风险区域对应区域内车辆数量增加量标记为ZJL；

通过公式 获取到实时通行对

象的所处路段实时车况分析系数H，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞

0将实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H与实时车况分析系数阈值进行比较：

若实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H超过实时车况分析系数阈值，则判定实时通行对象的所处路段实时车况分析存在拥堵风险，生成拥堵高风险信号并将拥堵高风险信号发送至实时通行对象的车载终端，车载终端在获取到拥堵高风险信号后，将对应实时通信对象进行道路重新规划；若实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H未超过实时车况分析系数阈值，则判定实时通行对象的所处路段实时车况分析不存在拥堵风险，生成拥堵低风险信号并将拥堵低风险信号发送至实时通行对象的车载终端。

2.根据权利要求1所述的基于车联网的智慧城市网外运算系统，其特征在于，预先运算端的运行过程如下：

获取到可行驶路线内通行红绿灯中右转路口的数量占比以及可行驶路线内各路段需要通行需变道的频率，并将可行驶路线内通行红绿灯中右转路口的数量占比以及可行驶路线内各路段需要通行需变道的频率分别与数量占比阈值和需变道频率阈值进行比较；

若可行驶路线内通行红绿灯中右转路口的数量占比超过数量占比阈值，且可行驶路线内各路段需要通行需变道的频率未超过需变道频率阈值，则将对应可行驶路线标记为首选待通行路线；反之若可行驶路线内通行红绿灯中右转路口的数量占比未超过数量占比阈值，或者可行驶路线内各路段需要通行需变道的频率超过需变道频率阈值，则将对应可行驶路线标记为备选待通行路线。

3.根据权利要求2所述的基于车联网的智慧城市网外运算系统，其特征在于，将首选待通行路线进行实时路况分析，获取到首选待通行路线中汇入路口车辆通行速度对应降低跨度以及首选待通行路线红绿灯设定路口处变道通行车速的降低速度，并将首选待通行路线中汇入路口车辆通行速度对应降低跨度以及首选待通行路线红绿灯设定路口处变道通行车速的降低速度分别与速度降低跨度阈值和速度降低速度阈值进行比较；

若首选待通行路线中汇入路口车辆通行速度对应降低跨度超过速度降低跨度阈值，或者首选待通行路线红绿灯设定路口处变道通行车速的降低速度超过速度降低速度阈值，则将对应首选待通行路线不作为实时通行路线；若首选待通行路线中汇入路口车辆通行速度对应降低跨度未超过速度降低跨度阈值，且首选待通行路线红绿灯设定路口处变道通行车速的降低速度未超过速度降低速度阈值，则将对应首选待通行路线作为实时通行路线，并将实时通行路线通过车联网发送至待通行对象的车载终端。

4.根据权利要求1所述的基于车联网的智慧城市网外运算系统，其特征在于，预测运算端的运行过程如下：

获取到拥堵对象所处路段的拥堵区域，并将对应拥堵区域进行分析，获取到拥堵对象所处路段拥堵区域内可通行区域面积占比的增加量以及拥堵区域内可通行区域车辆通行速度的增加跨度，并将拥堵对象所处路段拥堵区域内可通行区域面积占比的增加量以及拥堵区域内可通行区域车辆通行速度的增加跨度分别与面积占比增加量阈值和速度增加跨度阈值进行比较；

若拥堵对象所处路段拥堵区域内可通行区域面积占比的增加量超过面积占比增加量阈值，或者拥堵区域内可通行区域车辆通行速度的增加跨度超过速度增加跨度阈值，则判定拥堵对象当前所处路段拥堵预测缓解，生成拥堵缓解信号并将拥堵缓解信号发送至拥堵对象的车载终端；

若拥堵对象所处路段拥堵区域内可通行区域面积占比的增加量未超过面积占比增加量阈值，且拥堵区域内可通行区域车辆通行速度的增加跨度未超过速度增加跨度阈值，则判定拥堵对象当前所处路段拥堵预测加剧，生成拥堵加剧信号并将拥堵加剧信号发送至拥堵对象的车载终端，车载终端接收到拥堵加剧信号后，为当前拥堵对象重新规划路线并将下一最近出口进行车道指引。

5.基于车联网的智慧城市网外运算方法，其特征在于，网外运算方法具体步骤如下：

步骤一、预先运算，对待出行对象进行道路路线分析，在城市道路通行过程中，通过数据采集计算对城市道路路线进行车况监测，并根据车况监测结果进行路线规划；

步骤二、实时运算，在完成路线规划后，实时通行对象根据车载终端显示路线进行通行，在通行过程中将实时通行路线进行数据采集计算，分析当前通行路线的实时车况，通过数据采集计算对实时通行路线进行车况监测，判断实时通行路线是否存在拥堵风险；

将当前实时通行对象的通行路段进行监测，将通行路段各区域平均通行速度进行获取并在平均通行速度降低时将对应区域标记为拥堵风险区域，获取到实时通行对象对应通行路段内拥堵风险区域的车速度降低持续时长以及拥堵风险区域内车速降低过程中实时通行对象所处区域速度同步降低的缓冲时长，并将实时通行对象对应通行路段内拥堵风险区域的车速度降低持续时长以及拥堵风险区域内车速降低过程中实时通行对象所处区域速度同步降低的缓冲时长分别标记为VJC和HCS；获取到实时通行对象当前所处区域远离拥堵风险区域对应区域内车辆数量增加量，并将实时通行对象当前所处区域远离拥堵风险区域对应区域内车辆数量增加量标记为ZJL；

通过公式 获取到实时通行对象

的所处路段实时车况分析系数H，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞0；

将实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H与实时车况分析系数阈值进行比较：

若实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H超过实时车况分析系数阈值，则判定实时通行对象的所处路段实时车况分析存在拥堵风险，生成拥堵高风险信号并将拥堵高风险信号发送至实时通行对象的车载终端，车载终端在获取到拥堵高风险信号后，将对应实时通信对象进行道路重新规划；

若实时通行对象的所处路段实时车况分析系数H未超过实时车况分析系数阈值，则判定实时通行对象的所处路段实时车况分析不存在拥堵风险，生成拥堵低风险信号并将拥堵低风险信号发送至实时通行对象的车载终端；

步骤三、预测运算，当实时通行路线车况存在拥堵时，对拥堵对象所处路段进行车况预测，通过数据采集计算对当前所处路段的实时车况进行预测。