CN117292550B - 一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，本发明涉及限速预警功能技术领域。该面向车联网应用的限速预警功能检测方法在使用时通过自动监测用户日常行车轨迹的行驶频率，对达到预设的行驶频率值的行车轨迹，将该行车轨迹对应的道路及限速数据进行下载并建模缓存，在后续行车过程中，当用户再次行驶至行车轨迹模型所在的路段则自动调用缓存的道路及限速数据进行限速预警播报，而无需继续利用流量通过车联网模块进行实时传输播报，从而极大地节省了流量的使用量，实现了自适应播报的效果。

Description

一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法

技术领域

本发明涉及限速预警功能技术领域，具体为一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法。

背景技术

无论是手机导航还是车机自动导航均具有限速预警功能，二者均通过北斗或者GPS进行车辆自身定位，而手机导航则是通过定位通过算法计算得出车速，而车机导航则能够利用车身本身的速度传感器得到车速，而二者对于路况信息的获取手机则是通过手机联网，车辆则是通过车联网，但均需要利用网络得到服务器所存储的道路地图和限速信息；

在车辆行驶过程中，车机自身导航实时利用流量获取路况地图信息和限速信息，同时实时监测车身行车速度，将车速与路段限速信息进行对比，超速时自动进行播报，但是现有的车辆车机限速预警功能存在一定的局限性，具体如下：

不能够实现自适应播报的效果，即需要实时利用车联网进行行车轨迹所在地位置的地图和限速数据的传输，但是在日常使用过程中我们知道，日常行车过程中，人们出行轨迹的重复率较高，日常行车过程中多在固定的起始点之间往复行驶，而如此每次进行行驶在重复的路段上时都需要利用车机流量进行数据的传输，从而增加了数据流量的使用。

因此，有必要提供一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法解决上述技术问题。

发明内容

（一）解决的技术问题

为解决上述技术问题，本发明提供一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，具体包括以下步骤：

S1、首先定位模块实时采集车辆的行车轨迹并发送至执行模块，执行模块统计出行车轨迹的行驶频率，该行驶频率/>达到设定数值，则执行模块通过车联网模块连接至服务器，服务器将行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据发送至执行模块，执行模块依据行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据建立行车轨迹模型/>，其中E和W分别代表该行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹上的某一点位的经纬度值，V代表该点位上的限速数据，行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹上的多个连贯的点位组合构成行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的地图数据；

S2、将通过步骤S1进行建立的行车轨迹模型依次缓存至第一存储模块，形成模型集X=[/>、/>……/>]；

S3、在行车途中，实时采集车辆位置信息，得到不断变更的车辆点位，在该点位/>的经纬度值某个行车轨迹模型/>中的点位重合，执行模块则根据位置点位Y调取模型集X中具有该点位信息的一个行车轨迹模型/> 执行模块根据车速传感器提供的车速实时信息，将车辆所在点位的实时速度/>与该点位在行车轨迹模型/>中对应的点位的速度/>进行对比，在/>大于/>则控制报警模块进行报警，否则不进行报警；

S4、步骤S1、步骤S2以及步骤S3中的任一步骤在执行结束均会形成一个行为报告，并将行为报告反馈至第二缓存模块进行缓存，以备对限速预警APP的限速预警功能进行检测时调用查阅；

S5、对第二缓存模块内缓存的行为报告进行调取，从而完成对预警功能的检测工作。

优选的，所述步骤S2中，两个行车轨迹模型存在重叠路段，重叠路段占比达到设定数值C则将该两个行车轨迹模型/>进行拟合，形成新的一个行车轨迹模型/>。

优选的，所述步骤S2中模型集中行车轨迹模型/>建立后执行模块始终依据车辆行车轨迹信息对建立后的行车轨迹模型/>的行驶频率/>统计，依据统计得出的行驶频率实时对模型集/>内的行车轨迹模型/>进行增删。

优选的，所述步骤S4生成行为报告具体包括如下步骤：

1）定位模块采集路况信息并将信息发送至执行模块，执行模块成功接收信息完成统计后生成一份正确行为报告，报告名称为，执行模块未接收到路况信息则生成错误行为报告，报告名称为/>；

2）执行模块成功接收通过车联网模块发送的道路及限速数据则生成一份正确行为报告，未成功接收则生成错误行为报告/>；

3）执行模块对每一次接收行车路段的道路及限速数据成功建立行车轨迹模型则生成一份正确行为报告/>，未生成则形成错误行为报告/>；

4）成功调取模型集X中的行车轨迹模型生成正确行为报告/>，未成功则生成错误行为报告/>；

5）发出限速预警播报指令后生成正确行为报告，反之则生成错误行为报告/>。

优选的，所述执行模块调取模型集X中的行车轨迹模型具体步骤包括：

L1、复制模型集X中的对应行车轨迹模型

L2、将复制成功的行车轨迹模型进行解析得到路段的道路及限速数据。

优选的，所述步骤S5中对于预警功能的检测具体为，在预警功能出现故障时，调取第二缓存模块内的错误行为报告，进而对该报告进行读取。

优选的，步骤S1中行车轨迹的行驶频率达到设定数值则进行行车轨迹模型的建立，其中设定数值用户根据自身日常行车习惯进行设置调整。

优选的，对于模型集X内的行车轨迹模型的增删具体为：

P1、在第二缓存模块容量未达到存储上限时，直接将建立的行车轨迹模型存储于第二缓存模块；

P2、在第二缓存模块内存储达到上限后，将模型集X内的行车轨迹模型根据行驶频率/>的数值的大小进行由大致小的排列，新建立的行车轨迹模型/>的行驶频率/>大于模型集X内的排列在末尾的一个行车轨迹模型/>的行驶频率/>时，则采用新建立的行车轨迹模型/>替换掉模型集X内排列在末尾的一个行车轨迹模型/>；

P3、在第二缓存模块未达到存储上限之前，模型集X内某一行车轨迹模型的行驶频率/>数值为0且持续为0时间达到设定时长后，执行模块自动删除行驶频率/>数值为0且持续为0时间达到设定时长后的行车轨迹模型/>。

优选的，对于行驶频率的计算公式如下：

；

H为设用户设定的统计的周期，N为在统计周期内车辆在被统计的路段上行驶的次数。

（三）有益效果

本发明提供了一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法。与现有技术相比具备以下有益效果：

本发明提供的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法在使用时通过自动监测用户日常行车轨迹的行驶频率，对达到预设的行驶频率值的行车轨迹，将该行车轨迹对应的道路及限速数据进行下载并建模缓存，在后续行车过程中，当用户再次行驶至模行车轨迹模型/>所在的路段则自动调用缓存的道路及限速数据进行限速预警播报，而无需继续利用流量通过车联网模块进行实时传输播报，从而极大的节省了流量的使用量，实现了自适应播报的效果。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图；

图2为本发明逻辑示意图；

图3为本发明实施例一示意图；

图4为本发明路线轨迹示意图；

图5为本发明出行轨迹频率表示例图。

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。

实施例一

请参阅图3，本发明实施例提供一种技术方案，一种车联网限速预警***，包括定位模块、车速传感器、车联网模块、限速预警APP、服务器以及报警模块，限速预警APP安装在车机上，通过车联网模块连接服务器，二者进行数据交流，通过上传位置信息获得位置所在路线的地图以及限速信息，定位模块对车辆位置进行实时定位并将数据给到限速预警APP，车速传感器将测得的车速给到限速预警APP，限速预警APP经过计算判定车辆是否超速，超速则发出指令控制报警模块工作。

实施例二

请参阅图1至图5，本发明实施例提供一种技术方案：一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，具体包括以下步骤：

S1、首先定位模块实时采集车辆行车轨迹信息并发送至执行模块，执行模块统计出行车轨迹的行驶频率，对于行车轨迹的行驶频率/>的计算公式如下：

H为设用户设定的统计的周期，N为在统计周期内车辆在被统计的路段上行驶的次数；

统计得到的某一行车轨迹的行驶频率达到设定数值，其中设定数值用户根据自身日常行车习惯进行设置调整，如用户可设定H为一周，N为5次，在某一行车轨迹日常行驶频率/>达到每周5次的设定值，则执行模块通过车联网模块连接至服务器，服务器将行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据发送至执行模块，执行模块依据行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据建立出行轨迹模型，其中E和W分别代表该行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹上的某一点位的经纬度值，V代表该点位上的限速数据，该行驶频率达到设定数值的行车轨迹上的多个连贯的点位组合构成该行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹地图数据；

S2、将通过步骤S1进行建立的行车轨迹模型依次缓存至第一存储模块，形成模型集X=[/>、/>……/>]，当新建立的行车轨迹模型/>与模型集X中某一行车轨迹模型/>存在重复路段，重叠路段占比达到设定数值C则将该两个行车轨迹模型/>进行拟合，形成新的一个行车轨迹模型/>，拟合过程为将两个行车轨迹模型/>内重叠路段的模型数据保留，并将两个行车轨迹模型/>内差异化路段模型数据与保留的模型数据拟合形成新的行车轨迹模型/>，以下对此过程进行具体介绍：

第一个行车轨迹模型

第二个行车轨迹模型

则拟合后的新的行车轨迹模型为如下

而设定数值C的计算公式如下：

其中L为具有重叠路段的两个行车轨迹模型所重叠部分对应的路段的长度值，J表示该两个行车轨迹模型/>中路段最长的一个行车轨迹模型/>所对应路段的长度值，当设定数值C大于60%则将该两个行车轨迹模型/>进行拟合；

参阅图4进行示例说明：

模型集X内存在第一个行车轨迹模型，其在图中表示由A点经过T点到达Q点的路线轨迹；

模型集X内存在第二个行车轨迹模型，其在图中表示由A点经过T点到达M点的路线轨迹；

而由于行车轨迹模型所在路线轨迹与行车轨迹模型/>所在行车轨迹重叠部分小于设定数值C设定的60%，故而两个行车轨迹模型/>不进行重合；

而新建立的第三个行车轨迹模型，其在图中表示由A点经过T点到达I点的路线轨迹，该行车轨迹模型/>所在的路线轨迹与行车轨迹模型/>所在的路线轨迹的重叠部分大于设定数值C设定的60%，故而将两个行车轨迹模型/>进行重合，以节省第二存储模块的存储内存；

模型集X中行车轨迹模型建立后执行模块始终依据车辆行驶轨迹信息对建立后的行车轨迹模型/>的行驶频率/>统计，依据统计得出的行驶频率/>实时对模型集X内的行车轨迹模型/>进行增删；

对于模型集X内的行车轨迹模型的增删步骤具体为：

P1、在第二缓存模块容量未达到存储上限时，直接将建立的行车轨迹模型存储于第二缓存模块；

P2、在第二缓存模块内存储达到上限后，将模型集X内的行车轨迹模型根据行驶频率/>的数值的大小进行由大致小的排列，新建立的行车轨迹模型/>的行驶频率/>大于模型集X内的排列在末尾的一个行车轨迹模型/>的频率/>时，则采用新建立的行车轨迹模型/>替换掉模型集X内排列在末尾的一个行车轨迹模型/>；

根据行驶频率的数值大小对模型集X内的行车轨迹模型/>进行排序，排序所参照的规则为依据出行频率值由大至小进行排序，排序具体采用现有技术中的排序算法进行排序，此为现有技术，在此不做赘述，在第二存储模块存储到达上限后继续建立的新的行车轨迹模型/>，将其行驶频率/>与模型集X内行驶频率/>数值最小的一个行车轨迹模型的行驶频率/>进行对比，在/></>，则删除新建立的该行车轨迹模型/>，在/>>时，则将新行车轨迹模型/>在模型集X中替换出行车轨迹模型/>；

P3、在第二缓存模块未达到存储上限之前，模型集X内某一行车轨迹模型的行驶频率/>数值为0且持续为0时间达到设定时长后，执行模块自动删除行驶频率/>数值为0且持续为0时间达到设定时长后的行车轨迹模型/>，模型集X内某一行车轨迹模型/>所在的路线轨迹在设定的时间范围内从未经过，该行车轨迹模型/>被删除，设定时间范围根据用户需要进行设定，例如用户设定在一个月内从未行驶过某一行车轨迹模型/>所对应的路线时，则删除该行车轨迹模型/>，也可设定在两个月等其他时间范围，此数值根据用户自身需求由用户自行设定；

S3、在行车途中，实时采集车辆位置信息，得到不断变更的车辆点位，在该点位的经纬度值某个行车轨迹模型/>中的点位重合，执行模块则根据位置点位Y调取模型集X中具有该点位信息的一个行车轨迹模型/>，而执行模块调取模型集X中的行车轨迹模型/>具体包括如下：

L1、复制模型集X中的对应行车轨迹模型；

L2、将复制成功的行车轨迹模型利用现有的解析算法进行解析得到路段的道路及限速数据，解析算法为现有技术，在此不做赘述；

在调取后，执行模块根据车速传感器提供的车速实时信息，将车辆所在点位的实时速度与该点位在行车轨迹模型/>中对应的点位的速度/>进行对比，在/>>/>则控制报警模块进行报警，否则不进行报警；

通过将用户日常高频出行的路段的地图和限速数据进行行车轨迹模型构建并存储在限速预警APP中，故而在用户后续重复行走该路段时则能够自动从存储中调出该限速信息进行限速预警的播报，无需再次利用流量通过车联网进行在线的数据的获取，极大的节省了流量的使用；

S4、步骤S1、步骤S2以及步骤S3中的任一步骤在执行结束均会形成一个行为报告，报告生成步骤如下：

1）定位模块采集路况信息并将信息发送至执行模块，执行模块成功接收信息完成统计后生成一份正确行为报告，报告名称为，执行模块未接收到路况信息则生成错误行为报告，报告名称为/>；

2）执行模块成功接收通过车联网模块发送的道路及限速数据则生成一份正确行为报告，未成功接收则生成错误行为报告/>；

3）执行模块对每一次接收行车路段的道路及限速数据成功建立行车轨迹模型则生成一份正确行为报告/>，未生成则形成错误行为报告/>；

4）成功调取模型集X中的行车轨迹模型生成正确行为报告/>，未成功则生成错误行为报告/>；

5）发出限速预警播报指令后生成正确行为报告，反之则生成错误行为报告/>；

所有报告生成后均反馈至第二缓存模块进行缓存，以备对限速预警APP的限速预警功能进行检测时调用查阅；

S5、对第二缓存模块内缓存的行为报告进行调取，从而完成对预警功能的检测工作，检测具体为：在预警功能出现故障时，调取第二缓存模块内的错误行为报告，进而对该报告进行读取，实现对预警功能进行检测的作用。

上述步骤S2中对于具有重复路段的两个行车轨迹模型进行拟合的目的在于缩小对于第一存储模块的存储空间的占用，如果两个行车轨迹模型/>重复路段信息数量较大，则第一存储模块需要存储大量的重复数据，进而极大地降低了空间的利用率，不利于存储更多的行车轨迹模型/>，故而设定重复路段行车轨迹模型/>的拟合作用，进而实现降低空间浪费率的效果；

本发明提供的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法在使用时通过自动监测用户日常行车轨迹的行驶频率，对达到预设的行驶频率/>值的行车轨迹，将该行车轨迹对应的道路及限速数据进行下载并建模缓存，在后续行车过程中，当用户再次行驶至行车轨迹模型/>所在的路段则自动调用缓存的道路及限速数据进行限速预警播报，而无需继续利用流量通过车联网模块进行实时传输播报，从而极大地节省了流量的使用量，实现了自适应播报的效果。

在具体实施过程中，限速预警APP安装至车机上，用户操作限速预警APP，根据自身日常行车习惯，具体如下：

用户可设定出行轨迹频率表的统计周期H为一个月，限速预警APP在用户行车过程中，能够依据对车辆行车轨迹的行驶频率/>的统计，提供出行轨迹频率表给到用户进行查阅，参阅图5所示的表格；

通过限速预警APP对用户日常行驶频率进行统计，通过计算得到统计表给到用户，同时将被统计的行车轨迹模型/>所在的行车轨迹的起始点信息同步显示，更便于用户进行了解；

且市面上多数车辆的车机具有远程手机连接功能，如安装有安吉星功能的车辆，车子的实时信息状况能够通过车联网模块反馈到手机终端的安吉星APP内，从而能够实现车况信息远程终端分享，而同样的，对于统计的出行轨迹频率表，用户通过操作手机终端的安吉星APP获取，发出获取指令后车机限速预警APP将表格通过车联网模块发送至手机终端，供给用户查阅。

同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、首先定位模块实时采集车辆的行车轨迹并发送至执行模块，执行模块统计出行车轨迹的行驶频率，该行驶频率/>达到设定数值，则执行模块通过车联网模块连接至服务器，服务器将行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据发送至执行模块，执行模块依据行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的道路及限速数据建立行车轨迹模型/>，其中E和W分别代表该行驶频率达到设定数值的行车轨迹上的某一点位的经纬度值，V代表该点位上的限速数据，行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹上的多个连贯的点位组合构成行驶频率/>达到设定数值的行车轨迹的地图数据；

S2、将通过步骤S1进行建立的行车轨迹模型依次缓存至第一存储模块，形成模型集X=[/>、/>……/>]；

S3、在行车途中，实时采集车辆位置信息，得到不断变更的车辆点位，在该点位/>的经纬度值与某个行车轨迹模型/>中的点位重合，执行模块则根据位置点位Y调取模型集X中具有该点位信息的一个行车轨迹模型/>，执行模块根据车速传感器提供的车速实时信息，将车辆所在点位的实时速度/>与该点位在行车轨迹模型/>中对应的点位的速度/>进行对比，在/>大于/>则控制报警模块进行报警，否则不进行报警；

S4、步骤S1、步骤S2以及步骤S3中的任一步骤在执行结束均会形成一个行为报告，并将行为报告反馈至第二缓存模块进行缓存，以备对限速预警APP的限速预警功能进行检测时调用查阅；

S5、对第二缓存模块内缓存的行为报告进行调取，从而完成对预警功能的检测工作；

所述步骤S2中，两个行车轨迹模型存在重叠路段，重叠路段占比达到设定数值C则将该两个行车轨迹模型/>进行拟合，形成新的一个行车轨迹模型/>，而设定数值C的计算公式如下：

其中L为具有重叠路段的两个行车轨迹模型所重叠部分对应的路段的长度值，J表示该两个行车轨迹模型/>中路段最长的一个行车轨迹模型/>所对应路段的长度值；

所述步骤S2中模型集中行车轨迹模型/>建立后执行模块始终依据车辆行车轨迹信息对建立后的行车轨迹模型/>的行驶频率/>统计，依据统计得出的行驶频率/>实时对模型集/>内的行车轨迹模型/>进行增删；

对于模型集X内的行车轨迹模型的增删具体为：

P1、在第二缓存模块容量未达到存储上限时，直接将建立的行车轨迹模型存储于第二缓存模块；

P2、在第二缓存模块内存储达到上限后，将模型集X内的行车轨迹模型根据行驶频率的数值的大小进行由大至小的排列，新建立的行车轨迹模型/>的行驶频率/>大于模型集X内的排列在末尾的一个行车轨迹模型/>的行驶频率频率/>时，则采用新建立的行车轨迹模型/>替换掉模型集X内排列在末尾的一个行车轨迹模型/>；

P3、在第二缓存模块未达到存储上限之前，模型集X内某一行车轨迹模型的行驶频率数值为0且持续为0时间达到设定时长后，执行模块自动删除行驶频率/>数值为0且持续为0时间达到设定时长后的行车轨迹模型/>。

2.根据权利要求1所述的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于：所述步骤S4生成行为报告具体包括如下步骤：

1）定位模块采集路况信息并将信息发送至执行模块，执行模块成功接收信息完成统计后生成一份正确行为报告，报告名称为，执行模块未接收到路况信息则生成错误行为报告，报告名称为/>；

2）执行模块成功接收通过车联网模块发送的道路及限速数据则生成一份正确行为报告，未成功接收则生成错误行为报告/>；

3）执行模块对每一次接收行车路段的道路及限速数据成功建立行车轨迹模型则生成一份正确行为报告/>，未生成则形成错误行为报告/>；

4）成功调取模型集X中的行车轨迹模型生成正确行为报告/>，未成功则生成错误行为报告/>；

5）发出限速预警播报指令后生成正确行为报告，反之则生成错误行为报告/>。

3.根据权利要求1所述的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于：所述执行模块调取模型集X中的行车轨迹模型具体步骤包括：

L1、复制模型集X中的对应行车轨迹模型；

L2、将复制成功的行车轨迹模型进行解析得到路段的道路及限速数据。

4.根据权利要求2所述的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于：所述步骤S5中对于预警功能的检测具体为，在预警功能出现故障时，调取第二缓存模块内的错误行为报告，进而对该报告进行读取。

5.根据权利要求1所述的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于：步骤S1中行车轨迹的行驶频率达到设定数值则进行行车轨迹模型的建立，其中设定数值用户根据自身日常行车习惯进行设置调整。

6.根据权利要求5所述的一种面向车联网应用的限速预警功能检测方法，其特征在于：对于行驶频率的计算公式如下：

；

H为设用户设定的统计的周期，N为在统计周期内车辆在被统计的路段上行驶的次数。