CN109766369A - 一种车联网大数据分析*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车联网大数据分析***，包括行业车辆和原始数据，所述原始数据的输出端电性连接有数据解析，所述数据解析的输出端电性连接有状态处理，所述状态处理的输出端电性连接有当前状态，所述当前状态的输出端电性连接有平台数据，所述原始数据的输出端电性连接有各类车型统计，所述各类车型统计包括安装了汽车黑匣子的汽车数量。本发明本发明涉及智能交通***、车联网数据分析、泛在通信及移动互联网等相关技术领域，通过智能感知车辆动态、静态数据，从而更好的做出正确的判断，避免了造成更大的堵塞，从而使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种车联网大数据分析***。
背景技术
随着社会经济的不断进步与发展，以及车辆的不断增加，极易造成交通拥挤，然而驾驶员在驾驶汽车时，无法预测到前方道路的交通状况，从而很难做出正确的判断，从而造成更大的堵塞，且无法对车辆的情况进行实时监控，从而出现了一种车联网大数据分析***，然而现有的车联网大数据分析***分析的内容不够具体，覆盖范围较为狭窄，容易出现误差，从而降低了车联网的使用效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车联网大数据分析***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种车联网大数据分析***，包括行业车辆和原始数据，所述原始数据的输出端电性连接有数据解析，所述数据解析的输出端电性连接有状态处理，所述状态处理的输出端电性连接有当前状态，所述当前状态的输出端电性连接有平台数据，所述原始数据的输出端电性连接有各类车型统计，所述各类车型统计包括安装了汽车黑匣子的汽车数量，所述各类车型统计的输出端电性连接有数据情况分析，所述数据情况分析的输出端电性连接有今日实时车辆数据，所述数据情况分析的输出端电性连接有今日APP行为数据，所述数据情况分析的输出端电性连接有行驶数据，所述平台数据的输出端电性连接有离线计算，所述离线计算包括报表分析和大数据挖掘，所述离线计算的输出端连接有计算机后台和手机，且手机上设置有相适应的APP。
优选地，所述平台数据包括今日产生数据量、百公里三急次数、今日行驶数据量、高速行驶用户数、百公里平均耗油量、日均行驶里程、日均耗油量，堵车用户、夜车用户、出城用户和两点一线用户。
优选地，所述今日实时车辆数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，今日实时车辆数据包括安装黑匣子的数量及新增数量、疲劳驾驶、超速车辆、故障车辆、碰撞车辆、待年审车辆、待保险车辆和三急行为数量。
优选地，所述今日APP行为数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，所述今日APP行为数据包括人车交互、新增用户、活跃用户、社交互动、处理中订单数和福利领取数量。
优选地，所述状态处理包括急转弯数据、急刹车数据和急踩油门数据，且状态处理与急转弯数据电性连接，所述状态处理与急刹车数据电性连接，所述状态处理与急踩油门数据。
优选地，所述行驶数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，所述行驶数据包括累计行驶时间、累计行驶里程、累计耗油量和累计CO2排放量。
优选地，所述平台数据的输出端与报表分析的输入端电性连接，所述平台数据的输入端与大数据挖掘的输出端电性连接。
优选地，所述行业车辆的输出端设置有网关，且行业车辆通过网关与原始数据连接。
优选地，所述三急行为数量包括紧急转弯、紧急加速和紧急制动。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过网关将行业车辆的信息导入原始数据内，然后通过数据解析对车辆的现状进行分析，并将结果导入平台数据内，然后通过各类车型统计对车辆进行统计，并对车辆进行数据情况分析，从而得出行驶数据、今日实时车辆数据和今日APP行为数据，并将结果导入平台数据，然后通过报表分析对其进行归整计算，然后将计算的结果导入手机内部的APP上，从而使驾驶员在驾驶汽车时，通过手机上的APP 能预测到前方道路的交通状况，从而更好的做出正确的判断，避免了造成更大的堵塞，且通过行驶数据、今日实时车辆数据、今日APP行为数据和状态处理对车辆的情况进行实时监控，从而使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果。
附图说明
图1为本发明的车数据分析***流程图；
图2为本发明今日实时数据的***流程图；
图3为本发明平台数据的***流程图；
图4为本发明今日APP行为数据的***流程图；
图5为本发明状态处理的***流程图；
图6为本发明行驶数据的***流程图。
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。
请参阅图1-6，本发明提供的一种实施例：一种车联网大数据分析***，包括行业车辆和原始数据，原始数据的输出端电性连接有数据解析，数据解析的输出端电性连接有状态处理，状态处理的输出端电性连接有当前状态，当前状态的输出端电性连接有平台数据，原始数据的输出端电性连接有各类车型统计，各类车型统计包括安装了汽车黑匣子的汽车数量，各类车型统计的输出端电性连接有数据情况分析，数据情况分析的输出端电性连接有今日实时车辆数据，数据情况分析的输出端电性连接有今日APP行为数据，数据情况分析的输出端电性连接有行驶数据，平台数据的输出端电性连接有离线计算，离线计算包括报表分析和大数据挖掘，离线计算的输出端连接有计算机后台和手机，且手机上设置有相适应的APP。
本发明通过状态处理、行驶数据、今日实时车辆数据和今日APP行为数据对车辆和APP上的使用情况进行统计，从而使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果，且通过报表分析对其进行归整计算，然后将计算的结果导入手机内部的APP上，从而使驾驶员在驾驶汽车时，通过手机上的APP能预测到前方道路的交通状况，从而更好的做出正确的判断，避免了造成更大的堵塞。
请着重参详附图1和3，平台数据包括今日产生数据量、百公里三急次数、今日行驶数据量、高速行驶用户数、百公里平均耗油量、日均行驶里程、日均耗油量，堵车用户、夜车用户、出城用户和两点一线用户。
该种车联网大数据分析***通过设置的平台数据，更好的对今日产生数据量、百公里三急次数、今日行驶数据量、高速行驶用户数、百公里平均耗油量、日均行驶里程、日均耗油量，堵车用户、夜车用户、出城用户和两点一线用户进行统计，使使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果。
请着重参详附图1和2，今日实时车辆数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，今日实时车辆数据包括安装黑匣子的数量及新增数量、疲劳驾驶、超速车辆、故障车辆、碰撞车辆、待年审车辆、待保险车辆和三急行为数量。
该种车联网大数据分析***通过今日实时车辆数据更好的对安装黑匣子的数量及新增数量、疲劳驾驶、超速车辆、故障车辆、碰撞车辆、待年审车辆、待保险车辆和三急行为数量进行实时监控，使驾驶员在驾驶汽车时，通过手机上的APP能预测到前方道路的交通状况，从而更好的做出正确的判断，避免了造成更大的堵塞。
请着重参详附图1和4，今日APP行为数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，今日APP行为数据包括人车交互、新增用户、活跃用户、社交互动、处理中订单数和福利领取数量。
该种车联网大数据分析***通过今日APP行为数据更好的对人车交互、新增用户、活跃用户、社交互动、处理中订单数和福利领取数量进行统计，从而增加了APP的使用性。
请着重参详附图1和5，状态处理包括急转弯数据、急刹车数据和急踩油门数据，且状态处理与急转弯数据电性连接，状态处理与急刹车数据电性连接，状态处理与急踩油门数据。
该种车联网大数据分析***通过状态处理更好的收集急转弯数据、急刹车数据和急踩油门数据，达到实时监控，从而能预测到前方道路的交通状况，从而更好的做出正确的判断，避免了造成更大的堵塞。
请着重参详附图1和6，行驶数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，行驶数据包括累计行驶时间、累计行驶里程、累计耗油量和累计CO2排放量，平台数据的输出端与报表分析的输入端电性连接，平台数据的输入端与大数据挖掘的输出端电性连接。
该种车联网大数据分析***通过行驶数据对车辆累计行驶时间、累计行驶里程、累计耗油量和累计CO2排放量进行统计，使驾驶员更直观的看到车辆行驶的情况，使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果。
请着重参详附图2，行业车辆的输出端设置有网关，且行业车辆通过网关与原始数据连接，三急行为数量包括紧急转弯、紧急加速和紧急制动。
该种车联网大数据分析***通过以网关为通道，将行业车辆的现状导入原始数据中，然后通过车辆网大数据分析***对行业车辆的情况进行统计和分析，且通过车辆网大数据分析***对车辆的紧急转弯、紧急加速和紧急制动进行实时监测，使车联网大数据分析***分析的内容更为具体，覆盖范围更为广泛，从而减小了误差，提高了车联网的使用效果。
工作原理：使用时，通过网关将行业车辆的信息导入原始数据内，然后通过数据解析对车辆的现状进行解析，然后通过状态处理对车辆的当前状态进行实时监控，对车辆的急转弯数据、急刹车数据和急踩油门数据进行分析，并将解析的结果导入平台数据内，然后通过各类车型统计对安装了汽车黑匣子的汽车数量进行统计，并通过数据情况分析对统计的结果进行处理分析，然后通过行驶数据对车辆行驶过程中的累计行驶时间、累计行驶里程、累计耗油量和累计CO2排放量进行统计，并将统计的结果导入平台数据，然后通过今日APP行为数据对用户的人车交互、新增用户、活跃用户、社交互动、福利领取数量和处理中订单数进行依次统计，然后将统计的结果导入平台数据，且通过今日实时车辆数据对安装黑匣子的数量及新增数量、疲劳驾驶、超速车辆、故障车辆、碰撞车辆、待年审车辆、待保险车辆、紧急转弯、紧急加速和紧急制动进行统计，并将结果导入平台数据，然后通过大数据挖掘调取平台数据上的内容，通过报表分析进行离线计算，并将计算的结果导入计算机后台和手机上，然后通过手机上设置的相适应的APP，更直观的看到数据分析后的结果，从而使驾驶员在驾驶汽车时，通过手机上的APP能预测到前方道路的交通状况。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (9)
1.一种车联网大数据分析***，包括行业车辆和原始数据，其特征在于：所述原始数据的输出端电性连接有数据解析，所述数据解析的输出端电性连接有状态处理，所述状态处理的输出端电性连接有当前状态，所述当前状态的输出端电性连接有平台数据，所述原始数据的输出端电性连接有各类车型统计，所述各类车型统计包括安装了汽车黑匣子的汽车数量，所述各类车型统计的输出端电性连接有数据情况分析，所述数据情况分析的输出端电性连接有今日实时车辆数据，所述数据情况分析的输出端电性连接有今日APP行为数据，所述数据情况分析的输出端电性连接有行驶数据，所述平台数据的输出端电性连接有离线计算，所述离线计算包括报表分析和大数据挖掘，所述离线计算的输出端连接有计算机后台和手机，且手机上设置有相适应的APP。
2.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述平台数据包括今日产生数据量、百公里三急次数、今日行驶数据量、高速行驶用户数、百公里平均耗油量、日均行驶里程、日均耗油量，堵车用户、夜车用户、出城用户和两点一线用户。
3.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述今日实时车辆数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，今日实时车辆数据包括安装黑匣子的数量及新增数量、疲劳驾驶、超速车辆、故障车辆、碰撞车辆、待年审车辆、待保险车辆和三急行为数量。
4.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述今日APP行为数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，所述今日APP行为数据包括人车交互、新增用户、活跃用户、社交互动、处理中订单数和福利领取数量。
5.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述状态处理包括急转弯数据、急刹车数据和急踩油门数据，且状态处理与急转弯数据电性连接，所述状态处理与急刹车数据电性连接，所述状态处理与急踩油门数据。
6.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述行驶数据的输出端与平台数据的输入端电性连接，所述行驶数据包括累计行驶时间、累计行驶里程、累计耗油量和累计CO2排放量。
7.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述平台数据的输出端与报表分析的输入端电性连接，所述平台数据的输入端与大数据挖掘的输出端电性连接。
8.根据权利要求1所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述行业车辆的输出端设置有网关，且行业车辆通过网关与原始数据连接。
9.根据权利要求3所述的一种车联网大数据分析***，其特征在于：所述三急行为数量包括紧急转弯、紧急加速和紧急制动。
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