具体实施方式
本发明通过对车辆在各状态下的参数信息进行统计,能够分析出每一车辆的行为规律,从而当实时检测到的参数与该行为规律不匹配时,通过预警来避免可能发生的事故、意外等情况。
为对本发明进行进一步说明,提供下列实施例:
图1A示出了根据本发明的一个实施例的车辆参数信息的分析预警方法的示意流程图。
如图1A所示,根据本发明的一个实施例的车辆参数信息的分析预警方法中,分为信息采集终端对车辆参数信息的采集过程,以及信息处理服务器对于车辆参数信息的分析处理过程。
信息采集终端:
步骤S102,识别车辆的身份信息,并采集车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数。“车辆参数信息”可以包括其中的“身份信息”、“预定行驶参数”、“预定驻停参数”等。
信息处理服务器:
步骤S104,根据采集到的身份信息,对每一车辆与其对应的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行关联存储。
步骤S106,对存储的每一车辆对应的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行统计,以生成每一车辆对应的历史行驶统计信息和/或历史驻停统计信息。
步骤S108,判断信息采集终端当前采集到的任一车辆的预定行驶参数与其历史行驶统计信息是否匹配,和/或所述任一车辆的预定驻停参数与其历史驻停统计信息是否匹配。
步骤S110,若判断结果为预定行驶参数与其历史行驶统计信息不匹配,和/或预定驻停参数与其历史驻停统计信息不匹配,则向预定对象发送预警消息。
在该技术方案中,通过采集车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数,并生成相应的历史行驶统计信息和/或历史驻停统计信息,实际上就掌握了用户的日常驾驶习惯(包括行驶习惯和/或驻停习惯等),以便于对用户及其车辆进行有依据的监控,有助于提高交通管理的自动化程度,提高管理效率。
同时,通过将用户的当前驾驶行为与统计的日常驾驶习惯进行比较,则当两者不符时,说明车辆可能发生了如被盗、迷路等意外情况,则通过发送预警消息,有助于及时了解真实情况,并做出相应的处理。
其中,该“预定对象”具体可以为相应车辆的用户,则当车辆的确发生意外时,用户能够及时报警或求救,或者当车辆正常时,比如用户偶尔外出郊游,则能够反馈实时情况,解除警报。当然,管理人员或用户可以对该“预定用户”进行自由设置,比如还可以设置为报案中心,从而有助于警方尽快了解到案情,以便尽快处理。
在上述分析预警方法中,信息采集终端主要用于对车辆参数信息进行采集,而信息处理服务器则用于相应的数据分析处理过程,则对应于该数据分析处理过程,图1B示出了相应的信息处理服务器的示意框图。
如图1B所示,根据本发明的一个实施例的信息处理服务器200,包括:
参数存储单元202,用于接收信息采集终端100采集到的车辆的身份信息,以及车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数,并根据采集到的身份信息,将每一车辆与其对应的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行关联存储;
参数统计单元204,用于对存储的每一车辆对应的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行统计,以生成每一车辆对应的历史行驶统计信息和/或历史驻停统计信息;
预警处理单元206,用于在所述信息采集终端100当前采集到的任一车辆的预定行驶参数与其历史行驶统计信息不匹配,和/或所述任一车辆的预定驻停参数与其历史驻停统计信息不匹配的情况下,向预定对象发送预警消息。
相应地,图1C是图1A所示实施例对应的车辆参数信息的分析预警***的示意框图。
如图1C所示,根据本发明的一个实施例的车辆参数信息的分析预警***300包括:至少一个信息采集终端100,以及如图2所示的信息处理服务器200,此处不再赘述。
1、车辆参数信息
如上述内容的记载,车辆参数信息可以包括车辆的身份信息,比如车辆的车牌号码、车型、颜色等方面的信息,以用于区分不同的车辆;车辆参数信息还可以包括车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数,其中:
预定行驶参数是指车辆在行驶过程中的一项或多项参数,比如车辆的车速、实时位置、采集参数的时间、车辆行驶轨迹等;而预定驻停参数是指车辆在驻停时的一项或多项参数,比如车辆的驻停位置、驻停时刻、驻停时长等。
管理人员或用户可以根据实际需求,选择一种或多种车辆参数信息。当车辆参数信息对应的参数类型较多时,有助于获得更加准确的分析结果;而当车辆参数信息对应的参数类型较少时,有助于减少参数采集部件(比如集成在信息采集终端内)的类型和数量,并且降低信息处理服务器的分析处理过程的复杂性。
2、采集车辆参数信息
实施例一:对每一车辆进行独立采集
图2示出了根据本发明的一个实施例的采集车辆参数信息的示意图。
如图2所示,当通过信息采集终端100对车辆参数信息进行采集时,比如对图2所示的车辆1、车辆2等分别进行采集,并上传至信息处理服务器200进行分析处理。
在上述过程中,基于不同类型的采集方式和硬件结构,对车辆参数信息进行采集的过程也存在相应的差异,下面以其中几种具体类型为例进行说明。
实施方式一
在一种较为具体的实施方式中,可以由信息采集终端100自行完成对车辆参数信息的采集和识别过程,并将其上传至信息处理服务器200,以供数据分析处理。
具体地,图3A是图2所示实施例对应的一种实施方式下的信息采集终端的示意框图。
如图3A所示,当信息采集终端100对车辆的身份信息进行识别时,该信息采集终端100可以包括:图像采集单元102,用于在被触发的情况下,对相应车辆进行图像获取;图像分析单元104,用于分析所述图像采集单元102获取的图像,以确定车辆的身份信息。
而当信息采集终端100对预定行驶参数和/或预定驻停参数进行采集时,该信息采集终端100可以包括:参数采集单元106,用于在被触发的情况下,对相应车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行采集。
进一步地,为了实现对车辆的身份信息的采集和识别,信息采集终端100可以具体为卡口、电警等***或设备,通过对车辆的图像采集和识别技术,从而自动获取车辆的身份信息。
为了实现对车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数的获取,信息采集终端100可以具体为上述的卡口、电警等***或设备,也可以为相应的测速仪等专门设备。
比如当需要获取车辆的车速时,可以通过测速仪进行测速;也可以通过在某路段的两端通过上述的卡口、电警等***或设备识别车辆,并通过该路段的长度和车辆经过其两端的时间差,从而计算出车辆的平均行驶速度。
再比如当需要获取车辆的位置时,由于卡口、电警等***或设备的安装位置是已知且固定的,则当识别到某车辆时,即可得知其实时位置。
再比如当需要获取车辆的行驶轨迹时,可以通过在各路口、路段等处建立多个节点,且每个节点设置一套上述的卡口、电警等***或设备,则按照识别到某车辆的先后顺序,将所有相应的节点依次连接,即可得到该车辆的行驶轨迹。
实施方式二
在另一种较为具体的实施方式中,可以由信息采集终端100自行完成对车辆参数信息的采集过程,并将其上传至信息处理服务器200,以供其实现对车辆参数信息的具体识别以及后续的数据分析处理。
具体地,图3B是图2所示实施例对应的另一种实施方式下的信息采集终端和信息处理服务器的示意框图。
如图3B所示,当信息采集终端100对车辆的身份信息进行采集、信息处理服务器200对其进行具体识别时,该信息采集终端100可以包括:图像采集单元102,用于在被触发的情况下,对相应车辆进行图像获取;相应地,信息处理服务器200可以包括:图像分析单元208,用于分析所述图像采集单元102获取的图像,以确定车辆的身份信息。
而当信息采集终端100对预定行驶参数和/或预定驻停参数进行采集时,该信息采集终端100可以包括:参数采集单元106,用于在被触发的情况下,对相应车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数进行采集。
进一步地,在该实施方式中,对于车辆的各项车辆参数信息的识别方式与实施方式一相类似,此处不再赘述。
实施方式三
在另一种较为具体的实施方式中,可以由车辆采集自身的车辆参数信息,并上传至信息采集终端100,然后由信息采集终端100按照预设方式(比如定时传输、定量传输或实时传输)转发至信息处理服务器200,以供其执行数据分析处理。
具体地,图3C是图2所示实施例对应的又一种实施方式下的信息采集终端的示意框图。
如图3C所示,车辆对其自身的身份信息,以及预定行驶参数和/或预定驻停参数等进行采集,并通过车辆上的通信装置传输至信息采集终端100;而信息采集终端100可以包括:数据传输单元108,用于在车辆上安装的通信装置处于所述数据传输单元108的通信范围内的情况下,直接接收或在请求后接收来自所述通信装置的身份信息,以及预定行驶参数和/或预定驻停参数。
进一步地,车辆上可以设置通信装置,该通信装置内部预存储有该车辆的身份信息等静态参数,同时可以定时或实时获取该车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数等动态参数,然后通过该通信装置传输给信息采集终端100。
其中,比如对于车速,可以通过在车辆上安装测速仪等装置来进行参数获取;对于位置信息,可以通过如卫星定位模块来进行获取,该卫星定位模块可以支持如GPS(Global Positioning System,全球定位***)、北斗导航***、伽利略定位***(Galileo Positioning System)、GLONASS(GlobalNavigation Satellite System,全球卫星导航***)等;对于当前时间,可以通过时钟来获取;对于行驶轨迹,可以通过对车辆的位置信息的连续获取,并将所有位置信息按照获取顺序依次连接,即可得到车辆的行驶轨迹。
具体地,车辆上的通信装置与信息采集终端100进行交互时,可以通过多种方式,比如RFID(Radio Frequency Identification,射频识别技术)、WIFI、移动通信(如2G、3G或4G等不同制式)等方式;对应于车辆上的通信装置所采用的通信方式,信息采集终端100也应当配置有相应的信息接收装置(比如支持RFID、WIFI或移动通信等技术)。
实施例二:车辆之间相互采集
在如图2所示的实施例中,无论是由信息采集终端100或是车辆对车辆参数信息进行采集,都仅涉及同一车辆;而作为另一种实施例,还可以通过车辆之间的直接通信,从而在车辆之间实现车辆参数信息的相互(或单方向)采集。
具体地,图4示出了根据本发明的另一个实施例的采集车辆参数信息的示意图。
如图4所示,根据本发明的另一个实施例,比如在车辆1和车辆2之间可以通过其配置的通信装置(比如图中所示为WIFI模块,或其他任一类型的通信模块),实现相应的车辆参数信息的交互。
具体地,比如车辆1将自身的车辆参数信息传输至车辆2,则车辆2可以将其转发至信息采集终端100,从而实现了信息采集终端100对车辆1的车辆参数信息的间接采集,并上传至信息处理服务器200,以实现后续的数据分析处理过程。
作为一种具体的实施方式,比如在图4中的车辆1仅安装了WIFI通信模块,而信息采集终端100仅支持4G通信模块,则可以通过同时安装了WIFI通信模块和4G通信模块的车辆2,实现对车辆1的车辆参数信息的转发和采集。
当然,即便是车辆1、车辆2和信息采集终端100均安装了如WIFI通信模块,假定车辆1未处于信息采集终端100的通信范围内,便可以由同时处于车辆1的通信范围以及信息采集终端100的通信范围内的车辆2,实现对车辆1的车辆参数信息的获取和转发。
3、信息转发
如图1B所示的信息采集终端100不仅采集车辆的车辆参数信息,还可以将信息转发至车辆。具体地,比如对于来自信息处理服务器200的车辆导航路径信息、实时道路状况信息和/或天气信息,都可以被信息采集终端100转发至车辆上的通信装置,从而向车辆用户告知相应的消息。
当然,本领域技术人员应该理解的是,通过相同的通信手段,信息采集终端100显然能够将任意类型的消息或数据转发至车辆;管理人员或用户可以根据需求进行具体设置。
4、对车辆参数信息的分析处理算法
可以为每一车辆建立对应的行为规律方程,并基于该方程来具体计算相应车辆的行驶规律。作为一种较为优选的实施例,比如该行为规律方程可以为:
其中,对照于图5所示的车辆路径信息,Behaviors即车辆的行为规律,nodem即第m个节点(即路口),nodem(name)即经过的第m个节点的标识,nodem(event)即当前车辆在第m个节点处发生的事件,nodem(s_t)即该事件发生的起始时间、nodem(e_t)即该事件发生的终止时间,nodem(c_f)表示上述事件发生时的干扰因子(比如道路拥堵状况等);而edgen即第n个路段,每个用于路口的变量同样适用于各个路段,比如edgen(event)即当前车辆在第n个路段处发生的事件,其他变量不再赘述。当然,以上行为规律方程以及其中涉及到的各种变量仅用于举例说明,本领域技术人员可以根据实际需求来设置更多或更少的变量,同样能够实现对车辆的行为规律的统计分析。
假定某车辆在某个路口处发生的事件为:经过路口。若在绿灯时经过该路口,则起始时间等于结束时间;若在路口处等待红灯,则结束时间稍大于起始时间;若由于拥堵,此时结束时间远大于起始时间(即对应于拥堵因子(c_f));若该车辆停靠某个停车点,则结束时间远远大于开始时间,同时速度为零。
其中,当车辆出现违规事件时,可以通过对event的定义来进行标示。具体地,使用宏定义时举例如下:
#define R_EVENT0 0x00000000 //没有事件发生
#define R_EVENT1 0x00000001 //闯红灯
#define R_EVENT2 0x00000002 //压双黄线
#define R_EVENT3 0x00000004 //超速
#define R_EVENT4 0x00000008 //违停
通过将车辆经过的所有路口和路段进行组合,即可得到相应的行驶路径;若该车辆总是在相同(或相近)的时间段内,形成相同的行驶路径,则统计为该车辆的历史行驶路径信息。具体地,在该历史行驶路径信息中,还包括该车辆的行驶速度、经过各个路口/路段的时间等信息。
如图5所示,比如某个车辆每天都规律性地从家(图中所示为A点)到单位(图中所示为B点)地上下班,则从家到单位之间的所有路口、路段相连接而形成相应的一条路径path1,长时间位于家中的一条路径path2,以及长时间处于单位的一条路径path3;其中,图5所示的统计得到的整条历史行驶路径为sum_path,且sum_path=pat1h+pat2h+pa3t。h然后,可以分别对该车辆处于各条路径的概率进行统计,包括:
如图6所示,若某个时刻内,检测到该车辆不处于相应的历史统计路径sum_path中,比如该车辆在周末时外出游玩、被外借或发生盗窃事件,均应当向相应的预设对象(如车主或警方)发出预警,以确认实际情况。此处,可以根据预设对象的反馈信息,确定相应的事件是否为违法事件(如被盗窃),若是则直接报警,否则将其考虑至该车辆对应的历史统计路径中。
5、违规事件的预警
在上文中提及了对于车辆违规事件的检测和统计。具体地,参考如图1B所示的信息采集终端100和信息处理服务器200,则:所述信息采集终端100还用于:采集车辆的违规事件;所述参数存储单元202还用于:将违规事件与相应的车辆进行关联存储;所述参数统计单元204还用于:统计每一车辆在一项或多项预定行驶参数和/或预定驻停参数下发生违规事件的概率;以及所述预警处理单元206还用于:在所述概率的数值大于或等于预设阈值的情况下,向预定对象发送预警消息。
在该技术方案中,通过对每一车辆在各种情况下发生每种违规事件时的概率进行统计,若概率较高则进行预警,则对车主进行提示或警告,有助于降低违规事件的发生概率。具体地,“各种情况”对应于车辆的预设行驶参数和/或预定驻停参数,通过对一项或多项参数的组合,即可得到各种不同情况。
进一步地,所述信息采集终端100在所述概率的数值大于或等于预设阈值的情况下,实时采集所述概率对应的车辆的预定行驶参数和/或预定驻停参数;所述预警处理单元206还用于:在所述信息采集终端100实时采集到的预定行驶参数和/或预定驻停参数与所述概率对应的所述一项或多项预定行驶参数和/或预定驻停参数相匹配的情况下,向预定对象发送预警消息。
在该技术方案中,通过对违规事件在各种情况下的发生概率的统计,则当该车辆再次置身于相同的情况下时,表明该车辆在较高概率下会形成违规,因而通过相应的预警消息对车主或乘车人进行提示,以避免车辆再次发生违规行为。
具体地,可以为每一车辆建立诚信档案,记录其违法次数和相应的违法类型。比如对每次违法时的车速v、路径path、拥堵因子c_f、时间time等进行统计,由此得出每种违法事件的联合概率模型。作为一种优选形式,该计算模型可以为:
pevent_i>pThreshold_i
其中event_i表示某种违法事件,a为在某条路径path上出现的该种违法事件的概率因子,β为在某种速度下出现该种违法事件的概率因子,γ为某种拥堵情况下出现该种违法事件的概率因子,λ为某段时间t内出现该种违法时间的概率因子,pThreshold_i为该种事件告警的联合概率阈值。当某种事件出现概率过高(比如pevent_i>pThreshold_i)时,将作出告警;其中,可以具体给出告警相关的path、速度、拥堵情况、时间段等信息。
因此,本发明通过对车辆在各状态下的参数信息进行统计,能够分析出每一车辆的行为规律,从而若当前检测到的参数与该行为规律不匹配,则可以通过预警来避免可能发生的事故、意外等情况。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。