CN108282536A - 一种车辆共享救援*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车辆救援技术领域,具体为一种车辆共享救援***,包括云端服务器和用户终端,用户终端用于车主向云端服务器发送自己的位置数据和救援请求数据,用户终端还用于车主应答其他车主的救援请求数据;云端服务器包括接收推送模块、事故分析模块和判断模块,接收推送模块用于接收用户救援请求数据,事故分析模块和判断模块用于根据车主的救援请求数据判断该车辆事故采用企业救援方式还是车主救援方式,接收推送模块还用于将救援请求数据和车辆事故的位置推送给车辆事故周围区域内的其他车主的用户终端。本发明提供的一种车辆共享救援***,能够解决现有车辆救援速度慢、成本高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及车辆救援技术领域,具体而言,涉及一种车辆共享救援***。
背景技术
随着我国社会经济的发展,私家车、公务车、运营车、货车的保有量越来越大,与之共同发展的车辆救援服务行业也是日新月异,各大车辆维修公司、汽车4S店以及专业的车辆救援公司等都针对车辆推出了救援服务。车主在驾车出行的过程中,如果遇到故障,例如突然不能启动、熄火后无法启动、没油、没电、爆胎、甚至车祸等,都可以联系汽车救援服务公司,向专业的汽车救援技术人员求助,他们会询问判断汽车大概问题,再赶往现场进行救助。
有时候车主的车辆事故并不是特别严重,如车轮陷入沟里的情况,没电无法启动的情况等,这时只要有其他车辆帮忙就能脱困,然而由于车主与路上其他车主并不熟识,因而车主只能选择向车辆救援服务公司求助,现有的车辆救援***都是依靠于车辆救援公司提供的救援车辆和救援设备,车辆救援公司往往会派遣大型的拖车对车主车辆进行救援,一方面车辆救援公司有可能离车主距离较远,无法及时赶到现场,增加车主的等待时间;另一方面,拖车的价格比较高,这会增加车主支付的费用。
发明内容
本发明意在提供一种车辆共享救援***,能够解决现有车辆救援只能依靠车辆救援公司提供的救援车辆和设备而产生的救援速度慢、救援成本高的问题。
为了解决上述技术问题,本专利提供如下技术方案:
一种车辆共享救援***,包括云端服务器和用户终端,其中:
所述用户终端用于车主向云端服务器发送自己的位置数据和救援请求数据,所述用户终端还用于车主应答其他车主的救援请求数据;
所述云端服务器包括接收推送模块、事故分析模块和判断模块,所述接收推送模块用于接收用户救援请求数据,所述事故分析模块用于根据车主的救援请求数据生成车辆事故的事故等级,所述判断模块用于根据车主的车辆事故的事故等级判断该车辆事故采用企业救援方式还是车主救援方式,所述接收推送模块还用于在判断模块判断车辆事故采用车主救援方式后将救援请求数据和车辆事故的位置推送给车辆事故周围区域内的其他车主的用户终端。
本发明技术方案中,车主可以通过用户终端向云端服务器发送自己的位置数据和救援请求数据,云端服务器接收到用户终端的救援请求数据后通过事故分析模块对车主的救援请求数据进行分析,得出车主的车辆事故的事故等级,判断模块根据车辆事故的事故等级判断该事故的大小,对于等级较低的小事故,判断模块判断该车辆事故适合使用车主救援方式进行救援,即其他车主共同辅助救援的方式,此时接收推送模块根据发送救援请求数据的车主的位置,筛选出与其相距距离不超过一定范围的车主,并将该车辆事故的救援请求数据推送到这些车主的用户终端上,车主看到其他车主的救援请求数据后可以根据自己需要选择是否应答接单,应答后该车主便承担救援任务,其可以根据车辆事故的位置数据寻找待救援的车主,对其进行救援;对于等级较大的事故,则判定使用企业救援方式进行救援,由救援企业派车就行救援。
与现有技术相比,本发明技术方案中,通过事故分析模块和判断模块对车辆事故进行分级,按照等级将较小的事故推送给周围其他车主来处理,周围的车辆与待救援车主距离较近,可以快速抵达车辆事故现场,给予救援,减少车主的等待时间;周围的车辆进行援救,相比于救援公司派遣专门拖车等重型车辆,成本要小很多,可以有效减少车主支付的费用。
进一步,还包括应答记录模块,所述应答记录模块用于检测车辆事故的救援请求数据是否有车主应答并记录救援请求数据已经推送的时长,所述应答记录模块能够在检测到推送的时长超过预设时长而没有车主应答时,取消推送并设置该车辆事故采用企业救援方式。
当救援请求数据被推送一定时长而没有人应答时,***设置该车辆使用采用企业救援方式进行救援,由企业派遣车辆进行救援,避免周围车辆无应答而导致车主无法被救援的情况出现。
进一步,所述云端服务器还包括数据存储模块和方案生成模块,所述数据存储模块中存储有事故模型数据和方案数据,所述事故分析模块还用于根据车主的救援请求数据和事故模型数据,选出与车主的车辆事故相匹配的事故模型,所述方案生成模块根据车主的车辆事故的事故模型和方案数据生成企业救援方案或车主救援方案,所述接收推送模块还用于在向其他车主推送救援请求数据的同时推送车主救援方案。
根据车主提供的救援请求数据生成与其相符的事故模型,并根据模型和方案数据生成企业救援方案和车主救援方案,便于企业或其他车主进行救援活动。
进一步,所述救援请求数据包括事故描述数据和车辆事故照片数据,所述事故分析模块包括图像识别子模块,所述图像识别子模块用于对车辆事故照片中的物体进行识别,所述事故分析模块根据事故描述数据、图像识别子模块的识别结果和事故模型数据,选出与用户车辆事故照片相匹配的事故模型。
根据事故描述数据和图像识别子模块的识别结果来确定车主的事故模型,更加客观真实,避免车主在焦急的状态下夸大或低估事故状态,有利于方案生成模块生成合适的救援方案。
进一步,所述救援请求数据还包括车辆事故的环境照片数据,所述图像识别子模块还用于对环境照片中的物体进行识别,所述云端服务器还包括方案筛选模块,数据存储模块中还存储有每个车主的车辆和设备信息,方案数据包括方案环境需求数据和方案设备需求数据,所述方案筛选模块用于根据环境照片的识别结果和方案环境需求数据对企业救援方案和车主救援方案进行过滤,所述方案筛选子模块还用于根据方案设备需求数据和车主的车辆和设备信息使接收推送模块向车辆事故周围区域内的车主推送与其车辆和设备信息相匹配的车主救援方案。
根据环境照片的识别结果和方案环境需求数据对企业救援方案和车主救援方案进行过滤,充分考虑了车辆事故周围环境的情况,确保救援方案可以顺利实施,根据不同的车主的车辆和设备的不同,为其推送不同的救援方案,保证应答接单的车主到达现场后可以完成救援任务。
进一步,所述事故模型数据包括事故种类和事故特征,所述事故分析模块通过将车辆事故图片的图像识别结果与事故模型数据的事故特征对比得到模型匹配度和事故等级,并选出模型匹配度最高的事故模型作为与用户车辆事故照片相匹配的事故模型。
根据图像识别子模块识别的照片中的关键元素与事故特征进行比对,得到模型匹配度,通过匹配度来确定与用户实际的车辆事故相匹配的事故模型;照片中的关键元素如伤痕的面积、车身的角度、沟壑的深度等可以用于评判事故等级。
附图说明
图1为本发明一种车辆共享救援***实施例中的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
如图1所示,本实施例一种车辆共享救援***,包括云端服务器和用户终端,其中:
用户终端用于车主向云端服务器发送自己的位置数据和救援请求数据,用户终端还用于车主应答其他车主的救援请求数据,救援请求数据包括事故描述数据、车辆事故照片数据和车辆事故周围的环境照片数据;本实施例中,用户终端可以为安装了相应APP的手机、平板或智能穿戴设备。其通过网络将采集到的图像、用户输入的事故描述数据和位置数据发送给云端服务器。
云端服务器包括数据存储模块、接收推送模块、事故分析模块、判断模块、应答记录模块、方案生成模块和方案筛选模块。
数据存储模块中存储有图像识别数据、事故模型数据、方案数据和每个车主的车辆和设备信息,事故模型数据包括事故种类、事故等级和事故特征,方案数据包括各种救援方案,每种方案均包括方案适用事故种类、方案环境需求数据、方案设备需求数据、方案预估处理时间、方案占用空间等数据。
接收推送模块用于接收用户救援请求数据、位置数据以及应答数据,接收推送模块还用于在车辆事故采用车主救援方式后将救援请求数据、车辆事故的位置和车主救援方案推送给车辆事故周围区域内的其他车主的用户终端。
事故分析模块包括图像识别子模块,图像识别子模块能够根据图像识别数据对车辆事故照片和事故周围的环境照片进行分析处理,识别照片中的关键元素和特征,如车辆、沟壑、车胎、车辆上的痕迹、周围的树木、周围空间大小、天气等,本实施例中图像识别子模块采用现有的图像识别算法。
事故分析模块用于根据车主的救援请求数据生成车辆事故的事故等级,事故分析模块还用于根据车主的救援请求数据和事故模型数据,选出与车主的车辆事故相匹配的事故模型。具体的,事故分析模块还包括相似度计算子模块、等级评估子模块和事故模型筛选子模块,相似度计算子模块用于根据图像识别的结果,将识别到的关键元素与每一个事故模型的事故特征数据进行比对得到模型匹配度,每一种关键元素在不同的事故模型中具有不同的相似度权重,例如,对于翻车的事故模型,车辆、车辆的角度等特征占有较大的权重,而车辆所处位置的地面状态等相似度权重较低,对于车辆陷入沟壑的事故模型,地面状态的相似度权重较高,相似度计算子模块计算模型匹配度时,对每一个事故模型,将从照片中获取的每一个关键元素或特征带入,根据权重加权求和计算总的评分作为模型匹配度;等级评估子模块用于根据图像识别的结果,提取关键元素的特征数据,如车辆的角度、沟壑的深度、痕迹的大小等,并根据这些特征数据计算出事故级别,如针对于车辆陷入沟壑的事故模型,其事故等级则依据于沟壑的深度进行计算;事故模型筛选子模块用于根据模型匹配度筛选出模型匹配度最高的事故模型作为该车辆事故的事故模型。
判断模块用于根据车主的车辆事故的事故等级判断该车辆事故采用企业救援方式还是车主救援方式。
方案生成模块根据判断模块的判断结果生成企业救援方案或者车主救援方案,具体的方案生成模块根据车辆事故的事故模型的事故种类和方案的适用事故种类,从方案数据中筛选出所有与事故模型的事故种类相同的方案作为救援方案;方案筛选模块用于根据环境照片的识别结果和方案环境需求数据对企业救援方案和车主救援方案进行过滤,例如环境照片中车辆事故位于丛林中,不方便体积较大的车辆通过,那么方案筛选模块就会将需要用到大型车辆的方案筛除,方案筛选模块还能够根据方案设备需求数据和车主的车辆和设备信息使接收推送模块向车辆事故周围区域内的车主推送与其车辆和设备信息相匹配的车主救援方案,对于同一个事故,可以有很多种救援方案,对不同的车主推送不同的车主救援方案可以保证车主顺利实施救援行动,方案筛选模块还可以使接收推送模块仅仅只向满足方案设备需求的车主推送救援请求,例如需要事故车辆没电了需要搭电,则向有导线的车主进行救援任务的推送,确保其可以完成救援任务。
以车辆陷入路边沟壑为例,用户在车辆陷入沟壑后可以通过手机拍摄陷入沟壑的车轮的照片,以及周围的环境照片,并将这些照片、自己的位置数据和事故描述一起发送给云端服务器,云端服务器的图像视频模块对照片中的物体进行识别,如沟壑、车轮、车型、周围树木、砖头、店铺,事故分析模块根据地面类型(泥土、水泥地面、沥青路)、车轮被遮挡的情况以及车主的描述将该车辆事故与每一个事故模型的事故特征数据进行比对得到模型匹配度,例如得到与翻车事故的模型匹配度为0.1,与陷入泥地的模型匹配度为0.9,与陷入水泥沟壑的模型匹配度为0.7,则最终将陷入泥地的事故模型作为车主的事故模型,然后根据车型获取车轮的大小并根据被沟壑遮挡的面积估算车轮陷入深度,生成事故等级。判断模块根据事故等级判断是选择企业救援方式还是车主救援方式,假设车轮陷入深度较浅,事故等级较低,判断模块判断该事故使用车主救援方式,然后向事故位置周围10KM范围内的车主的用户终端推送该车主的救援请求数据,方案生成模块从数据存储模块中搜索与陷入沟壑相关的救援方案,例如针对陷入泥地的救援方案有手工铲土、车轮下填垫物体、使用辅助履带、使用车辆进行牵引等方案,然后根据车主的环境照片中的环境数据进行筛选,对于车轮析填充物体的方案,则周围应该有砖头、木板等物品,使用车辆牵引则周围地形应当确保车辆可以到达现场等等,根据附近车主的车辆和设备信息,对不同的车主推送不同的救援方案,例如对于手工铲土,则要求车主应该具有铲子,对于使用车辆牵引的方案则车主应该具备相应的绳索。
应答记录模块用于检测车辆事故的救援请求数据是否有车主应答并记录救援请求数据已经推送的时长,应答记录模块能够在检测到推送的时长超过预设时长而没有车主应答时,取消推送并设置该车辆事故采用企业救援方式,使救援企业派车救援。
以上的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (6)
1.一种车辆共享救援***,包括云端服务器和用户终端,其特征在于:
所述用户终端用于车主向云端服务器发送自己的位置数据和救援请求数据,所述用户终端还用于车主应答其他车主的救援请求数据;
所述云端服务器包括接收推送模块、事故分析模块和判断模块,所述接收推送模块用于接收用户救援请求数据,所述事故分析模块用于根据车主的救援请求数据生成车辆事故的事故等级,所述判断模块用于根据车主的车辆事故的事故等级判断该车辆事故采用企业救援方式还是车主救援方式,所述接收推送模块还用于在判断模块判断车辆事故采用车主救援方式后将救援请求数据和车辆事故的位置推送给车辆事故周围区域内的其他车主的用户终端。
2.根据权利要求1所述的一种车辆共享救援***,其特征在于:还包括应答记录模块,所述应答记录模块用于检测车辆事故的救援请求数据是否有车主应答并记录救援请求数据已经推送的时长,所述应答记录模块能够在检测到推送的时长超过预设时长而没有车主应答时,取消推送并设置该车辆事故采用企业救援方式。
3.根据权利要求1所述的一种车辆共享救援***,其特征在于:所述云端服务器还包括数据存储模块和方案生成模块,所述数据存储模块中存储有事故模型数据和方案数据,所述事故分析模块还用于根据车主的救援请求数据和事故模型数据,选出与车主的车辆事故相匹配的事故模型,所述方案生成模块根据车主的车辆事故的事故模型和方案数据生成企业救援方案或车主救援方案,所述接收推送模块还用于在向其他车主推送救援请求数据的同时推送车主救援方案。
4.根据权利要求3所述的一种车辆共享救援***,其特征在于:所述救援请求数据包括事故描述数据和车辆事故照片数据,所述事故分析模块包括图像识别子模块,所述图像识别子模块用于对车辆事故照片中的物体进行识别,所述事故分析模块根据事故描述数据、图像识别子模块的识别结果和事故模型数据,选出与用户车辆事故照片相匹配的事故模型。
5.根据权利要求4所述的一种车辆共享救援***,其特征在于:所述救援请求数据还包括车辆事故的环境照片数据,所述图像识别子模块还用于对环境照片中的物体进行识别,所述云端服务器还包括方案筛选模块,数据存储模块中还存储有每个车主的车辆和设备信息,方案数据包括方案环境需求数据和方案设备需求数据,所述方案筛选模块用于根据环境照片的识别结果和方案环境需求数据对企业救援方案和车主救援方案进行过滤,所述方案筛选子模块还用于根据方案设备需求数据和车主的车辆和设备信息使接收推送模块向车辆事故周围区域内的车主推送与其车辆和设备信息相匹配的车主救援方案。
6.根据权利要求5所述的一种车辆共享救援***,其特征在于:所述事故模型数据包括事故种类和事故特征,所述事故分析模块通过将车辆事故图片的图像识别结果与事故模型数据的事故特征对比得到模型匹配度和事故等级,并选出模型匹配度最高的事故模型作为与用户车辆事故照片相匹配的事故模型。
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Application publication date: 20180713 |
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