CN113793105A - 一种基于大数据的专用车辆运行监管*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的专用车辆运行监管***,涉及专用车辆运行监管技术领域,解决了现有技术中专用车辆运输危化品时无法进行全方位监管的技术问题,对专用运输车辆的行驶路线进行规划,实时根据具体目的地筛选出合适路线,防止出现路线规划不准确,导致运行成本升高同时增加了运行的安全风险;选择合适的车辆,降低危化品运输成本,同时增强运输安全性能,防止出现车辆故障导致运输进度降低,且避免车辆与实时运输危化品不适配,导致车辆的磨损增加从而间接降低了使用寿命;对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测,防止环境变化导致危化品储存存在影响,导致危化品对周边产生危害,且危化品运输的危害无法进行控制。
Description
技术领域
本发明涉及专用车辆运行监管技术领域,具体为一种基于大数据的专用车辆运行监管***。
背景技术
危化品是指具有毒害、腐蚀、***、燃烧、助燃等性质,对人体、设施、环境具有危害的剧毒化学品和其他化学品。危险品运输车是一种货箱顶部不封闭,排气管前置并装有防火花装置,运送石油化工、***、鞭炮等危险品的专用车辆。危险品运输车配备ABS***装置实行运输过程全程监控。配备防撞条、防静电等设施安全可靠。
但是在现有技术中,危化品在运输过程中无法对专用车辆进行监管,不能够在出发前进行路线规划和车辆选配,导致运输效率降低,同时不能够在出发后监测,导致运输过程中监管力度低,无法准确判断运输情况,增加了危化品运输的风险,降低了周边环境及人员的安全系数。
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的就在于提出一种基于大数据的专用车辆运行监管***,对专用运输车辆的行驶路线进行规划,实时根据具体目的地筛选出合适路线,从而提高了专属运输车辆的运输安全性能以及运行效率,防止出现路线规划不准确,导致运行成本升高同时增加了运行的安全风险;选择合适的车辆,降低危化品运输成本,同时增强运输安全性能,防止出现车辆故障导致运输进度降低,且避免车辆与实时运输危化品不适配,导致车辆的磨损增加从而间接降低了使用寿命;对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测,防止环境变化导致危化品储存存在影响,导致危化品对周边产生危害,且危化品运输的危害无法进行控制。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于大数据的专用车辆运行监管***,包括运行监管平台,运行监管平台内设置有规划端和监测端,规划端内设置有服务器,服务器通讯连接有路线分析规划单元和车辆出行分析单元,监测端内设置有控制器,控制器通讯连接有实时路况分析单元、环境监测单元以及车辆监测单元;
规划端用于对专用车辆运输进行分析规划,服务器生成路线规划信号并将路线规划信号发送至路线分析规划单元,通过路线分析规划单元对专用运输车辆的行驶路线进行规划,通过分析筛选出规划路线,并将规划路线发送至服务器,服务器接收到规划路线后,生成车辆分析信号并将车辆分析信号发送至车辆出行分析单元,通过车辆出行分析单元对危化品实时运输的车辆进行分析,通过分析获取到选中专用车,并将选用专用车发送至服务器;服务器接收到选中专用车后生成运行监管指令并将运行监测指令发送至监测端;
监测端接收到运行监管指令后,控制器生成环境监测信号并将环境监测信号发送至环境监测单元,环境监测单元用于对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测;通过车辆监测单元对选中专用车的运行监测;通过实时路况分析单元对选中专用车当前行驶路段进行路况分析。
进一步地,路线分析规划单元的规划过程如下:
采集到专用车辆的实时运输目的地,并根据专用车辆的实时始发位置采集到专用车辆的实时始发地,采集到实时运输目的地和实时始发地之间的路线,并将其标记为行驶路线,设置标号i,i为大于1的自然数;
采集到各个行驶路线的总行驶长度,并将行驶路线的总行驶长度标记为 XSi;采集到行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比,并将行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比标记为JGi;采集到各个行驶路线平均通行车流量,并将各个行驶路线平均通行车流量标记为PCi;通过分析获取到各个行驶路线的筛选分析系数Xi,将行驶路线的筛选分析系数Xi与筛选分析系数阈值进行比较:
若行驶路线的筛选分析系数Xi≥筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析异常,并将对应行驶路线标记为排除规划路线,将排除规划路线发送至服务器;若行驶路线的筛选分析系数Xi<筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析正常,并将对应行驶路线标记为规划路线,将规划路线发送至服务器。
进一步地,车辆出行分析单元的分析过程如下:
采集到空闲的专用车辆,并将空闲的专用车辆标记为待使用专用车,设置标号o,o为大于1的自然数;设置历史运行时间,采集到历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率,并将历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率分别标记为GSo和GPo;采集到待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长,并将待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长标记为PJo;通过分析获取到待使用专用车的分析检测系数Co,将待使用专用车的分析检测系数与分析检测系数阈值进行比较:
若待使用专用车的分析检测系数≥分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测不合格,并将对应待使用专用车标记为保养专用车;若待使用专用车的分析检测系数<分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测合格,并将对应待使用专用车标记为出行专用车;
采集到实时运输的危化品重量,并将实时运输的危化品重量与出行专用车的装载重量阈值进行分析:若出行专用车的装载重量阈值与实时运输的危化品重量差值未超过对应差值阈值,则将对应出行专用车标记为选中专用车,并将选中专用车发送至服务器。
进一步地,环境监测单元的监控过程如下:
实时采集运输的危化品对应影响特征数据,并分析影响特征数据与对应危化品的比例关系;采集到周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值标记为FDB;采集到周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值分别标记为FDZ;通过分析获取到环境内影响特征数据的分析比值M,将环境内影响特征数据的分析比值M与分析比值阈值进行比较:
若环境内影响特征数据的分析比值M≥分析比值阈值,则判定环境分析监测合格,生成环境合格信号并将环境合格信号发送至控制器;若环境内影响特征数据的分析比值M<分析比值阈值,则判定环境分析监测不合格,生成环境不合格信号并将环境不合格信号发送至控制器。
进一步地,车辆监测单元的运行监测过程如下:
获取到选中专用车的出发时刻,并将当前时刻与出发时刻进行比较获取到实时运行时长,采集到实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离,并将实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离分别标记为TCS和TXW;采集到选中专用车的实时行驶速度,根据选中专用车的实时行驶速度获取到实时运行时长内相邻时刻的速度浮动值,并将速度浮动值标记为XSV;通过分析获取到选中专用车的运行监测系数H,将选中专用车的运行监测系数H与运行监测系数范围阈值进行比较:
若选中专用车的运行监测系数H位于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车运行监测合格,生成运行监测合格信号并将运行监测合格信号发送至控制器;
若选中专用车的运行监测系数H大于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机存在疲劳驾驶,生成行驶时间调节信号并将行驶时间调节信号发送至控制器;
若选中专用车的运行监测系数H小于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机的行驶效率不合格,生成行驶效率增强信号并将行驶效率增强信号发送至控制器。
进一步地,实时路况分析单元的分析过程如下:
采集到选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量,并将选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量分别与平均行驶速度阈值和车流量阈值范围进行比较:
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度大于平均行驶速度阈值,且当前行驶路段的车流量位于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况正常,生成路况分析正常信号并将路况分析正常信号发送至控制器;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量大于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况存在堵车,生成堵车预警信号并将堵车预警信号发送至控制器,控制器接收到堵车预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为不使用路段;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量小于车流量阈值范围,则判定当前行驶路段禁止通行,生成禁行预警信号并将禁行预警信号发送至控制器;控制器接收到禁行预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为暂不使用路段。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中,对专用运输车辆的行驶路线进行规划,实时根据具体目的地筛选出合适路线,从而提高了专属运输车辆的运输安全性能以及运行效率,防止出现路线规划不准确,导致运行成本升高同时增加了运行的安全风险;选择合适的车辆,降低危化品运输成本,同时增强运输安全性能,防止出现车辆故障导致运输进度降低,且避免车辆与实时运输危化品不适配,导致车辆的磨损增加从而间接降低了使用寿命;
对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测,防止环境变化导致危化品储存存在影响,导致危化品对周边产生危害,且危化品运输的危害无法进行控制;对选中专用车当前行驶路段进行路况分析,防止行驶路段产生拥堵,导致选中专用车无法准时到达运输目的地,降低了运输的效率,同时增大危化品的路途放置时长,造成危化品对应周边环境的危害风险增加。
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为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于大数据的专用车辆运行监管***,包括运行监管平台,运行监管平台内设置有规划端和监测端,规划端内设置有服务器,服务器通讯连接有路线分析规划单元和车辆出行分析单元,监测端内设置有控制器,控制器通讯连接有实时路况分析单元、环境监测单元以及车辆监测单元;
规划端用于对专用车辆运输进行分析规划,专用车辆表示为危化品的专用运输车,服务器生成路线规划信号并将路线规划信号发送至路线分析规划单元,路线分析规划单元用于对专用运输车辆的行驶路线进行规划,实时根据具体目的地筛选出合适路线,从而提高了专属运输车辆的运输安全性能以及运行效率,防止出现路线规划不准确,导致运行成本升高同时增加了运行的安全风险,具体规划过程如下:
采集到专用车辆的实时运输目的地,并根据专用车辆的实时始发位置采集到专用车辆的实时始发地,采集到实时运输目的地和实时始发地之间的路线,并将其标记为行驶路线,设置标号i,i为大于1的自然数;
采集到各个行驶路线的总行驶长度,并将行驶路线的总行驶长度标记为 XSi;采集到行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比,并将行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比标记为JGi;采集到各个行驶路线平均通行车流量,并将各个行驶路线平均通行车流量标记为PCi;
通过公式获取到各个行驶路线的筛选分析系数Xi,其中,a1、a2以及a3均为预设比例系数,且a1>a2>a3>0;行驶路线的筛选分析系数是将行驶路线的参数进行归一化处理得到一个用于判定行驶路线作为规划路线概率的数值;通过公式可得行驶路线的总行驶长度、经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比以及平均通行车流量越大,行驶路线的筛选分析系数越大,表示行驶路线作为规划路线的概率越大;
将行驶路线的筛选分析系数Xi与筛选分析系数阈值进行比较:
若行驶路线的筛选分析系数Xi≥筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析异常,并将对应行驶路线标记为排除规划路线,将排除规划路线发送至服务器;
若行驶路线的筛选分析系数Xi<筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析正常,并将对应行驶路线标记为规划路线,将规划路线发送至服务器;
服务器接收到规划路线后,生成车辆分析信号并将车辆分析信号发送至车辆出行分析单元,车辆出行分析单元用于对危化品实时运输的车辆进行分析,选择合适的车辆,降低危化品运输成本,同时增强运输安全性能,防止出现车辆故障导致运输进度降低,且避免车辆与实时运输危化品不适配,导致车辆的磨损增加从而间接降低了使用寿命,具体分析过程如下:
采集到空闲的专用车辆,并将空闲的专用车辆标记为待使用专用车,设置标号o,o为大于1的自然数;设置历史运行时间,采集到历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率,并将历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率分别标记为GSo和GPo;采集到待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长,并将待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长标记为PJo;
通过公式获取到待使用专用车的分析检测系数 Co,其中,b1、b2以及b3均为预设比例系数,且b1>b2>b3>0,β为误差修正因子,取值为1.23;待使用专用车的分析检测系数是将待使用专用车的参数进行归一化处理得到一个用于判定待使用专用车合格概率的数值;通过公式可得故障次数、故障频率以及维修故障的平均时长越大,待使用专用车的分析检测系数越大,表示待使用专用车检测合格的概率越小;
将待使用专用车的分析检测系数与分析检测系数阈值进行比较:
若待使用专用车的分析检测系数≥分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测不合格,并将对应待使用专用车标记为保养专用车;若待使用专用车的分析检测系数<分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测合格,并将对应待使用专用车标记为出行专用车;
采集到实时运输的危化品重量,并将实时运输的危化品重量与出行专用车的装载重量阈值进行分析:若出行专用车的装载重量阈值与实时运输的危化品重量差值未超过对应差值阈值,则将对应出行专用车标记为选中专用车,并将选中专用车发送至服务器;
服务器接收到选中专用车后生成运行监管指令并将运行监测指令发送至监测端,监测端接收到运行监管指令后,控制器生成环境监测信号并将环境监测信号发送至环境监测单元,环境监测单元用于对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测,防止环境变化导致危化品储存存在影响,导致危化品对周边产生危害,且危化品运输的危害无法进行控制,具体监控过程如下:
实时采集运输的危化品对应影响特征数据,并分析影响特征数据与对应危化品的比例关系,影响特征数据表示为危化品的影响因素,如温度和湿度等环境影响因素;比例关系表示为影响特征数据与危化品的影响程度的增长关系,若影响特征数据对应数值上升或者下降,危化品的影响程度增加,则将对应浮动标记为负浮动;影响特征数据对应数值上升或者下降,危化品的影响程度降低,则将对应浮动标记为正浮动;
采集到周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值标记为FDB;采集到周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值分别标记为 FDZ;通过公式M=α(FDB+FDZ)获取到环境内影响特征数据的分析比值M,其中,α为误差修正因子,取值为2.31;
将环境内影响特征数据的分析比值M与分析比值阈值进行比较:
若环境内影响特征数据的分析比值M≥分析比值阈值,则判定环境分析监测合格,生成环境合格信号并将环境合格信号发送至控制器;若环境内影响特征数据的分析比值M<分析比值阈值,则判定环境分析监测不合格,生成环境不合格信号并将环境不合格信号发送至控制器;控制器接收到环境不合格信号后,停止选中专用车的运输,并将选中专用车进行运输道路更换;
控制器接收到环境合格信号后,生成车辆监测信号并将车辆监测信号发送至车辆监测单元,车辆监测单元用于对选中专用车的运行监测,防止选中专用车运行异常到导致危化品无法及时进行转移,增加了危化品运输风险,具体运行监测过程如下:
获取到选中专用车的出发时刻,并将当前时刻与出发时刻进行比较获取到实时运行时长,采集到实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离,并将实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离分别标记为TCS和TXW;采集到选中专用车的实时行驶速度,根据选中专用车的实时行驶速度获取到实时运行时长内相邻时刻的速度浮动值,并将速度浮动值标记为XSV;
若选中专用车的运行监测系数H位于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车运行监测合格,生成运行监测合格信号并将运行监测合格信号发送至控制器;
若选中专用车的运行监测系数H大于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机存在疲劳驾驶,生成行驶时间调节信号并将行驶时间调节信号发送至控制器;控制器接收到行驶时间调节信号后对选中专门车行驶时间进行限定,设置限行时间;
若选中专用车的运行监测系数H小于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机的行驶效率不合格,生成行驶效率增强信号并将行驶效率增强信号发送至控制器;控制器接收到行驶效率增强信号后生成督促指令并将督促指令以手机短信的形式发送至对应司机的手机终端;
控制器接收到运行监测合格信号后,生成路况分析信号并将路况分析信号发送至实时路况分析单元,实时路况分析单元用于对选中专用车当前行驶路段进行路况分析,防止行驶路段产生拥堵,导致选中专用车无法准时到达运输目的地,降低了运输的效率,同时增大危化品的路途放置时长,造成危化品对应周边环境的危害风险增加,具体分析过程如下:
采集到选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量,并将选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量分别与平均行驶速度阈值和车流量阈值范围进行比较:
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度大于平均行驶速度阈值,且当前行驶路段的车流量位于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况正常,生成路况分析正常信号并将路况分析正常信号发送至控制器;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量大于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况存在堵车,生成堵车预警信号并将堵车预警信号发送至控制器,控制器接收到堵车预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为不使用路段;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量小于车流量阈值范围,则判定当前行驶路段禁止通行,生成禁行预警信号并将禁行预警信号发送至控制器;控制器接收到禁行预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为暂不使用路段。
本发明工作原理:一种基于大数据的专用车辆运行监管***,在工作时,通过规划端对专用车辆运输进行分析规划,通过路线分析规划单元对专用运输车辆的行驶路线进行规划,通过车辆出行分析单元对危化品实时运输的车辆进行分析,通过分析获取到选中专用车,并将选用专用车发送至服务器;服务器接收到选中专用车后生成运行监管指令并将运行监测指令发送至监测端;
监测端接收到运行监管指令后,控制器生成环境监测信号并将环境监测信号发送至环境监测单元,环境监测单元用于对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测;通过车辆监测单元对选中专用车的运行监测;通过实时路况分析单元对选中专用车当前行驶路段进行路况分析。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,包括运行监管平台,运行监管平台内设置有规划端和监测端,规划端内设置有服务器,服务器通讯连接有路线分析规划单元和车辆出行分析单元,监测端内设置有控制器,控制器通讯连接有实时路况分析单元、环境监测单元以及车辆监测单元;
规划端用于对专用车辆运输进行分析规划,服务器生成路线规划信号并将路线规划信号发送至路线分析规划单元,通过路线分析规划单元对专用运输车辆的行驶路线进行规划,通过分析筛选出规划路线,并将规划路线发送至服务器,服务器接收到规划路线后,生成车辆分析信号并将车辆分析信号发送至车辆出行分析单元,通过车辆出行分析单元对危化品实时运输的车辆进行分析,通过分析获取到选中专用车,并将选用专用车发送至服务器;服务器接收到选中专用车后生成运行监管指令并将运行监测指令发送至监测端;
监测端接收到运行监管指令后,控制器生成环境监测信号并将环境监测信号发送至环境监测单元,环境监测单元用于对选中专用车在行驶过程中的周边环境进行监测;通过车辆监测单元对选中专用车的运行监测;通过实时路况分析单元对选中专用车当前行驶路段进行路况分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,路线分析规划单元的规划过程如下:
采集到专用车辆的实时运输目的地,并根据专用车辆的实时始发位置采集到专用车辆的实时始发地,采集到实时运输目的地和实时始发地之间的路线,并将其标记为行驶路线,设置标号i,i为大于1的自然数;
采集到各个行驶路线的总行驶长度,并将行驶路线的总行驶长度标记为XSi;采集到行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比,并将行驶路线对应经过居民区的行驶长度与未经过居民区的行驶长度之比标记为JGi;采集到各个行驶路线平均通行车流量,并将各个行驶路线平均通行车流量标记为PCi;通过分析获取到各个行驶路线的筛选分析系数Xi,将行驶路线的筛选分析系数Xi与筛选分析系数阈值进行比较:
若行驶路线的筛选分析系数Xi≥筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析异常,并将对应行驶路线标记为排除规划路线,将排除规划路线发送至服务器;若行驶路线的筛选分析系数Xi<筛选分析系数阈值,则判定对应行驶路线分析正常,并将对应行驶路线标记为规划路线,将规划路线发送至服务器。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,车辆出行分析单元的分析过程如下:
采集到空闲的专用车辆,并将空闲的专用车辆标记为待使用专用车,设置标号o,o为大于1的自然数;设置历史运行时间,采集到历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率,并将历史运行时间内待使用专用车的故障次数和故障频率分别标记为GSo和GPo;采集到待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长,并将待使用专用车在历史运行时间内维修故障的平均时长标记为PJo;通过分析获取到待使用专用车的分析检测系数Co,将待使用专用车的分析检测系数与分析检测系数阈值进行比较:
若待使用专用车的分析检测系数≥分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测不合格,并将对应待使用专用车标记为保养专用车;若待使用专用车的分析检测系数<分析检测系数阈值,则判定待使用专用车检测合格,并将对应待使用专用车标记为出行专用车;
采集到实时运输的危化品重量,并将实时运输的危化品重量与出行专用车的装载重量阈值进行分析:若出行专用车的装载重量阈值与实时运输的危化品重量差值未超过对应差值阈值,则将对应出行专用车标记为选中专用车,并将选中专用车发送至服务器。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,环境监测单元的监控过程如下:
实时采集运输的危化品对应影响特征数据,并分析影响特征数据与对应危化品的比例关系;采集到周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动和负浮动的次数比值标记为FDB;采集到周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值,并将周边环境内影响特征数据的正浮动最大浮动值与负浮动最大浮动值的比值分别标记为FDZ;通过分析获取到环境内影响特征数据的分析比值M,将环境内影响特征数据的分析比值M与分析比值阈值进行比较:
若环境内影响特征数据的分析比值M≥分析比值阈值,则判定环境分析监测合格,生成环境合格信号并将环境合格信号发送至控制器;若环境内影响特征数据的分析比值M<分析比值阈值,则判定环境分析监测不合格,生成环境不合格信号并将环境不合格信号发送至控制器。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,车辆监测单元的运行监测过程如下:
获取到选中专用车的出发时刻,并将当前时刻与出发时刻进行比较获取到实时运行时长,采集到实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离,并将实时运行时长内选中专用车的停车次数与相邻停车位置对应间隔距离分别标记为TCS和TXW;采集到选中专用车的实时行驶速度,根据选中专用车的实时行驶速度获取到实时运行时长内相邻时刻的速度浮动值,并将速度浮动值标记为XSV;通过分析获取到选中专用车的运行监测系数H,将选中专用车的运行监测系数H与运行监测系数范围阈值进行比较:
若选中专用车的运行监测系数H位于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车运行监测合格,生成运行监测合格信号并将运行监测合格信号发送至控制器;
若选中专用车的运行监测系数H大于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机存在疲劳驾驶,生成行驶时间调节信号并将行驶时间调节信号发送至控制器;
若选中专用车的运行监测系数H小于运行监测系数范围阈值,则判定实时运行时长内选中专用车对应司机的行驶效率不合格,生成行驶效率增强信号并将行驶效率增强信号发送至控制器。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专用车辆运行监管***,其特征在于,实时路况分析单元的分析过程如下:
采集到选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量,并将选中专用车当前行驶路段内车辆的平均行驶速度以及当前行驶路段的车流量分别与平均行驶速度阈值和车流量阈值范围进行比较:
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度大于平均行驶速度阈值,且当前行驶路段的车流量位于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况正常,生成路况分析正常信号并将路况分析正常信号发送至控制器;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量大于车流量阈值范围,则判定当前行驶路况存在堵车,生成堵车预警信号并将堵车预警信号发送至控制器,控制器接收到堵车预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为不使用路段;
若当前行驶路段内车辆的平均行驶速度小于平均行驶速度阈值或者当前行驶路段的车流量小于车流量阈值范围,则判定当前行驶路段禁止通行,生成禁行预警信号并将禁行预警信号发送至控制器;控制器接收到禁行预警信号后对选中专用车的行驶路线进行更换,并将对应路段标记为暂不使用路段。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202111131112.7A CN113793105A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 一种基于大数据的专用车辆运行监管*** |
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