CN108091138A - 一种车联网数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车联网数据处理方法，所述方法包括：获取所述行车历史数据，所述行车历史数据为指定时间段内车辆的行驶数据，所述行驶数据包括车辆的位置、速度和行驶方向；根据设定的业务模型，分析所述行车历史数据得到数据流分析函数；根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本；向终端发送所述程序脚本。利用本发明实施例，根据车辆网数据中的历史设置不同的业务模型，从而采用不同的处理方式，提高了车辆网数据的处理效率。

Description

一种车联网数据处理方法

技术领域

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种车联网数据处理方法。

背景技术

车联网***，是指通过在车辆仪表台安装车载终端设备，实现对车辆所有工作情况(静、动态数据)的采集、存储并发送。车载终端设备是车联网***中的重要组成部分，负责收集车联网数据，其中，车联网数据具体指，通过使用车载传感设备，如车载诊断***(On-BoardDiagnosticSystem，简称OBD)、加速度传感器等，收集车辆运动状态、油耗状态等信息。车联网的发展目标就是实现在信息网络平台上对所有车辆的各种属性信息进行提取，并根据不同的功能需求对车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。

现有技术中，首先获取所述行车历史数据，所述行车历史数据为指定时间段内车辆的行驶数据，所述行驶数据包括车辆的位置、速度和行驶方向，并根据设定的业务模型对分析行车数据得到分析函数，并生成程序脚本，并发送至终端，便于终端接收该程序脚本。根据车辆网数据中的历史设置不同的业务模型，从而采用不同的处理方式，提高了车辆网数据的处理效率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车联网数据处理方法，以解决提高车辆网数据的处理效率。具体技术方案如下：

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种车联网数据处理方法，所述方法包括：

获取所述行车历史数据，所述行车历史数据为指定时间段内车辆的行驶数据，所述行驶数据包括车辆的位置、速度和行驶方向；

根据设定的业务模型，分析所述行车历史数据得到数据流分析函数；

根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本；

向终端发送所述程序脚本。

本发明的优选实施方式中，所述获取所述行车历史数据的步骤，包括：

从各车辆的行车影像的历史数据中获取包含路标标识的图像帧；

解析所述路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；

并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息。

本发明的优选实施方式中，所述解析所述路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息，包括：

在行驶车辆中设置移动智能终端，所述移动智能终端具有定位和导航功能，具有话音通信和数据通信功能，所述移动智能终端周期性性采集车辆的路况信息，所述路况信息包括车辆的位置、速度和行驶方向；

在道路的旁边每间隔设定距离设置应用服务平台，所述移动智能终端和应用服务平台之间建立无线网络连接，所述移动智能终端通过无线网络周期性发送文字、图片、语音和/或视频形式的路况信息给应用服务平台，所述应用服务平台将接收到的路况信息进行归类和合并处理，得到各个车道对应的行驶速度信息。

本发明的优选实施方式中，所述方法还包括：向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。

本发明的优选实施方式中，所述获取所述行车历史数据，包括：

检测选定线路内某路段前后两次接收的时间段内没有交通工具通过时，调取数据库内历史数据，计算该路段在一定时间内交通工具的平均移动速度，以该路段在该一定时间内的平均移动速度对该选定线路内路段做出标记，补充具有标记的地图数据。

应用本发明实施例提供的一种车联网数据处理方法，智能抄表波特率控制软件能够有效的解决这种波特率不兼容问题，实现了不同波特率设备之间的正常通迅，也实现多套***共用通讯总线的***集成。应用本发明的实施例，根据车辆网数据中的历史设置不同的业务模型，从而采用不同的处理方式，提高了车辆网数据的处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的车联网数据处理方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种车联网数据处理方法，所述方法包括：

S101，获取行车历史数据，所述行车历史数据为指定时间段内车辆的行驶数据，所述行驶数据包括车辆的位置、速度和行驶方向。

本发明实施例中，行车历史数据可以从各车辆的行车影像的历史数据中获取包含路标标识的图像帧；解析所述路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息。

本发明实施例中，车辆网可以获得车辆传输过来的传感器上的数据信息例如，车辆上的传感器可以测量当前的车辆速度、与周边车辆的距离、个轮胎的转速信息等。

S102，根据设定的业务模型，分析所述行车历史数据得到数据流分析函数。

服务器会对从第三方数据服务器或终端收集到的行车历史数据进行训 练，得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本。其中，用户驾驶行为可以为用 户所行驶路段的危险指数、用户的行驶里程、用户行驶的油耗统计、用户行 驶地理位置信息等，本发明对用户驾驶行为不加以限制。

可选的，首先根据设定的业务模型，分析行车历史数据得到数据 流分析函数，然后分析数据流分析函数生成程序脚本。具体的，服务器根据设定的业务模型，将对从第三方数据服务器或终端 获取的行车历史数据进行训练，生成数据流分析函数，然后将生成的数据流 分析函数分析生成程序脚本，此程序脚本用来分析用户驾驶行为。

例如：在一个(x，y)的二维平面内，收集到了N个数值的(x，y)历 史数据，这些历史数据在二维平面内表示N个点。此时，定义一个模型，并 且定义此模型为圆，并希望，在此模型下，90％的点都可以包括在圆内，此 时就需要按照历史数据，判断模型的半径大小，也就是根据历史数据分析在 模型的半径为多少的时候，可以有90％的点落在圆内。因为半径不唯一，在 保证90％的点落在圆内的前提下，取半径最小的模型为最优的模型，然后将 得到的模型的半径以及模型的公式写入脚本中，此过程就为训练的过程。

S103，根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本。

服务器将训练生成的程序脚本发送给终端，以使终端根据程序脚本分析 用户驾驶行为。

S104，向终端发送所述程序脚本。

具体的，为了保证程序脚本传输过程中的安全性，防止其他服务器伪造 身份，向终端发送恶意的程序脚本，服务器在将训练行车历史数据生成的程 序脚本发送给终端之前，会使用预设的私钥对程序脚本进行加密，以保证终 端可以接收到安全的程序脚本，当终端接收到加密的程序脚本后，会使用预 设的公钥尝试对加密的程序脚本进行解密，如果解密成功，则证明此程序脚 本为安全的程序脚本，可以用来分析用户驾驶行为，如果解密不成功，则证 明此程序脚本非安全程序脚本，将其舍弃。

在对程序脚本加密的时候，可以采用耗费内存资源比较小且算法简单的 椭圆曲线算法，也可以采用比较复杂的其他加密算法，本发明不对加密算法 加以限制。

本发明的优选实施方式中，解析路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息，包括：在行驶车辆中设置移动智能终端，移动智能终端具有定位和导航功能，具有话音通信和数据通信功能，移动智能终端周期性性采集车辆的路况信息，路况信息包括车辆的位置、速度和行驶方向；在道路的旁边每间隔设定距离设置应用服务平台，移动智能终端和应用服务平台之间建立无线网络连接，移动智能终端通过无线网络周期性发送文字、图片、语音和/或视频形式的路况信息给应用服务平台，应用服务平台将接收到的路况信息进行归类和合并处理，得到各个车道对应的行驶速度信息。

具体的，所述方法还包括：向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。

优选的，所述获取所述行车历史数据，包括：检测选定线路内某路段前后两次接收的时间段内没有交通工具通过时，调取数据库内历史数据，计算该路段在一定时间内交通工具的平均移动速度，以该路段在该一定时间内的平均移动速度对该选定线路内路段做出标记，补充具有标记的地图数据。通过车辆的历史数据形成地图数据，便利对该路段或者该车辆进行统计分析，为车辆网的大数据分析提供依据。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种车联网数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取行车历史数据，所述行车历史数据为指定时间段内车辆的行驶数据，所述行驶数据包括车辆的位置、速度和行驶方向；

根据设定的业务模型，分析所述行车历史数据得到数据流分析函数；

根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本；

向终端发送所述程序脚本。

2.根据权利要求1所述的车联网数据处理方法，其特征在于，所述获取所述行车历史数据的步骤，包括：

从各车辆的行车影像的历史数据中获取包含路标标识的图像帧；

解析所述路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；

并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息。

3.根据权利要求2所述的车联网数据处理方法，其特征在于，所述解析所述路标标识，获得车辆所处地理位置信息，获得车辆的位置和行驶方向；并根据车辆网的预先接收到车辆上传的信息，获得车辆的速度信息，包括：

在行驶车辆中设置移动智能终端，所述移动智能终端具有定位和导航功能，具有话音通信和数据通信功能，所述移动智能终端周期性性采集车辆的路况信息，所述路况信息包括车辆的位置、速度和行驶方向；

在道路的旁边每间隔设定距离设置应用服务平台，所述移动智能终端和应用服务平台之间建立无线网络连接，所述移动智能终端通过无线网络周期性发送文字、图片、语音和/或视频形式的路况信息给应用服务平台，所述应用服务平台将接收到的路况信息进行归类和合并处理，得到各个车道对应的行驶速度信息。

4.根据权利要求1所述的车联网数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括

向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。

5.根据权利要求1所述的车联网数据处理方法，其特征在于，所述获取所述行车历史数据，包括：

检测选定线路内某路段前后两次接收的时间段内没有交通工具通过时，调取数据库内历史数据，计算该路段在一定时间内交通工具的平均移动速度，以该路段在该一定时间内的平均移动速度对该选定线路内路段做出标记，补充具有标记的地图数据。