CN108665215A - 一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法 - Google Patents

一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，包括接收模块，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；数据分析模块，用于对所述接收数据进行大数据分析；信息提醒模块，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；显示模块，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。有益效果：提高了检测的效果，且进行速度和行驶的时间进行检测，实时的显示出车辆的状态，根据装载体积进行推断装载的状态，检测货运的产量，和车辆的状态。

Description

一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法
技术领域
本发明涉及货运车辆的大数据收集分析及其检测技术领域，具体来说，涉及一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法。
背景技术
数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是***工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。
货运的运输与检测需要通过数据的分析与处理进行检测，提高了对运煤车辆的控制和检测，同时对于车辆的状态检测，且计算货运的产量。
现阶段，在检测过程中对于车辆的运输量和车辆的装载的数量不能够准确的进行监控。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明的目的是提出一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
根据本发明的一方面，提供了实现货运车辆的大数据收集分析及其检测的***。
该货运车辆的大数据收集分析及其检测的***包括：
接收模块，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
数据分析模块，用于对所述接收数据进行大数据分析；
信息提醒模块，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
显示模块，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
其中，所述模块包括数据储存子模块、数据外部储存子模块和车载GPS子模块。
其中，数据储存子模块，用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；所述数据外部储存子模块，用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存，其中，车载GPS子模块用于收集车辆的行驶轨迹以及位置坐标。
其中，所述数据分析模块包括驾驶状态分析子模块、路线拥堵分析子模块和最优路线匹配子模块，其中，驾驶状态分析子模块，用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；所述路线拥堵分析子模块，用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估；最优路线匹配子模块，用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避。所述事故多发车辆分析子模块，用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估；所述事故多发原因分析子模块，用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因；所述产量分析、经济数据分析子模块，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
其中，所述信息提醒模块包括数据匹配子模块和异常数据提醒子模块，其中，所述特征数据匹配子模块，用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录；所述显示模块，用于客户端进行了解异常的数据，且进行具体显示。
其中，所述显示模块包括路线显示子模块和数据异常显示子模块，其中，所述路线显示子模块，用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；所述数据异常显示子模块，用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
根据本发明的另一方面，提供了一种货运车辆的大数据收集分析及其检测方法包括：
用于对用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
用于对所述接收数据进行大数据分析；
用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
其中，所述用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存，用于收集车辆的行驶轨迹以及位置坐标。
其中，所述用于对所述接收数据进行大数据分析；用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估；用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避；用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估；用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因。用于产量分析、经济数据分析子模块，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
其中，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒：用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录；用于客户端进行了解异常的数据，且进行具体显示。
其中，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示：用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
本发明的有益效果：接收模块，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；数据分析模块，用于对所述接收数据进行大数据分析；信息提醒模块，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；显示模块，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示提高了检测的效果，且进行速度和行驶的时间进行检测，实时的显示出车辆的状态，根据装载体积进行推断装载的状态，检测货运的产量，和车辆的状态。
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是根据本发明实施例的货运车辆的大数据收集分析及其检测***的框图；
图2是根据本发明实施例的货运车辆的大数据收集分析及其检测方法的流程示意图。
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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***。
如图1所示，根据本发明实施例的货运车辆的大数据收集分析及其检测***包括：
接收模块S101，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
数据分析模块S111，用于对所述接收数据进行大数据分析；
信息提醒模块S119，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
显示模块S201，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
此外，在上述方案中，所述接收模块S101包括数据储存子模块(未示出)和数据外部储存子模块(未示出)，其中，所述数据储存子模块(未示出)，用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；所述数据外部储存子模块(未示出)，用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存，所述车载GPS子模块(未示出)，用于收集车辆的行驶轨迹以及位置坐标。
此外，在上述方案中，所述数据分析模块S101包括驾驶状态分析子模块S105、路线拥堵分析子模块S107和最优路线匹配子模块S109，其中，所述驾驶状态分析子模块S105，用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；所述路线拥堵分析子模块S107，用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估；所述最优路线匹配子模块S109，用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避；所述事故多发车辆分析子模块S113，用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估；所述事故多发原因分析子模块S115，用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因；所述产量分析、经济数据分析子模块S117，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
此外，在上述方案中，所述信息提醒模块S119包括数据匹配子模块(未示出)和异常数据提醒子模块(未示出)，其中，所述特征数据匹配子模块(未示出)，用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录。
此外，在上述方案中，所述显示模块S201包括路线显示子模块(未示出)和数据异常显示子模块(未示出)，其中，所述路线显示子模块(未示出)，用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；所述数据异常显示子模块(未示出)，用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
根据本发明的实施例，提供了一种货运车辆的大数据收集分析及其检测方法包括：
如图2所示，根据本发明实施例的货运车辆的大数据收集分析及其检测方法包括：
步骤S203，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度，车辆的行驶轨迹以及位置坐标；
步骤S211，用于对所述接收数据进行大数据分析；
步骤S205，用于根据所述分析车辆行驶时间和装载量进行驾驶状态分析；
步骤S207，用于根据所述数据进行路线拥堵分析；
步骤S209，用于根据所述数据进行最优路线匹配；
步骤S213，用于根据所述车辆数据进行事故分析；
步骤S215，用于根据所述数据进行事故原因分析；
步骤S217，用于根据所述车辆装载量和运输次数进行产量分析；
步骤S219，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
步骤S221，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
另外，在上述方案中，对所述用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存。
另外，在上述方案中，所述用于对所述接收数据进行大数据分析；用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估；用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避；用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估；用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因；用于产量分析、经济数据分析子模块，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
另外，在上述方案中，所述用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒：用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录；用于客户端进行了解异常的数据，且进行具体显示。
另外，在上述方案中，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示：用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
综上，接收模块，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；数据分析模块，用于对所述接收数据进行大数据分析；信息提醒模块，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；显示模块，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示提高了检测的效果，且进行速度和行驶的时间进行检测，实时的显示出车辆的状态，根据装载体积进行推断装载的状态，检测货运的产量，和车辆的状态。
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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
数据分析模块，用于对所述接收数据进行大数据分析；
信息提醒模块，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
显示模块，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
2.根据权利要求1所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述接收模块包括数据储存子模块、数据外部储存子模块和车载GPS子模块，其中，
所述数据储存子模块，用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；
所述数据外部储存子模块，用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存；
所述车载GPS子模块，用于收集车辆的行驶轨迹以及位置坐标。
3.根据权利要求1所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述数据分析模块包括驾驶状态分析子模块、路线拥堵分析子模块和最优路线匹配子模块，其中，
所述驾驶状态分析子模块，用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；
所述路线拥堵分析子模块，用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估。
所述最优路线匹配子模块，用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避。
所述事故多发车辆分析子模块，用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估。
所述事故多发原因分析子模块，用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因。
所述产量分析、经济数据分析子模块，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
4.根据权利要求1所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述信息提醒模块包括数据匹配子模块和异常数据提醒子模块，其中，
所述特征数据匹配子模块，用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录。
5.根据权利要求1所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述显示模块包括路线显示子模块和数据异常显示子模块，其中，
所述路线显示子模块，用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；
所述数据异常显示子模块，用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
6.一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，包括以下步骤：
用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
用于对所述接收数据进行大数据分析；
用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒；
用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示。
7.根据权利要求6所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述用于接收车辆行驶路线记录行驶时间，检测车辆的体积，以及车辆行驶的速度；
用于对数据进行接收，且进行数据内部储存；
用于数据外部备份储存，将接收数据进行数据外部储存；
用于收集车辆的行驶轨迹以及位置坐标。
8.根据权利要求6所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，所述用于对所述接收数据进行大数据分析；
用于对驾驶员驾驶持续驾驶时间分析，且进行驾驶员疲劳程度评估；
用于路线的拥堵车辆的分析，将车辆的数量通过以及时间的分析进行路线拥堵的评估。
用于路线最优匹配的分析和匹配，将车辆行驶的路线进行规划，根据所述拥堵的路线进行有效的规避。
用于车辆多发的车辆分析，将车辆的运输时间以及车辆的磨损程度进行分析评估。
用于事故多发原因分析，将车辆的运输时间和磨损度，以及车辆的车龄进行数据分析，评估车辆事故的原因。
用于产量分析、经济数据分析子模块，用于产量的分析和经济的预测，将运输的产量进行分析，根据产量预测经济的发展趋势。
9.根据权利要求6所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，用于根据所述分析的异常数据进行信息提醒：
用于根据分析的数据与正常数据进行比较，且对于数据异常进行记录；
用于客户端进行了解异常的数据，且进行具体显示。
10.根据权利要求6所述的一种货运车辆的大数据收集分析及其检测***和方法，其特征在于，用于根据路线匹配进行路线的显示和行驶时间的显示和行驶时间的显示，速度与体积的显示：
用于所匹配路线进行显示，且进行根据车辆的行驶的路线进行显示；
用于数据异常的提醒，且对于数据异常的数据进行异常的颜色提醒。
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