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用于處理和分析車輛駕駛大數據的方法及其系統.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510080691.5

申請日:

2015.02.13

公開號:

CN105045788A

公開日:

2015.11.11

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20150213|||公開
IPC分類號: G06F17/30 主分類號: G06F17/30
申請人: 國民大學校產學協力團
發明人: 崔銀美; 趙源熙
地址: 韓國首爾
優先權: 10-2014-0053388 2014.05.02 KR; 10-2014-0053389 2014.05.02 KR
專利代理機構: 北京品源專利代理有限公司11332 代理人: 楊生平; 鐘錦舜
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510080691.5

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2017.04.12|||2015.11.11

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

提供了一種用于處理和分析車輛駕駛大數據的方法,該方法包括:提煉原始數據的車輛駕駛數據;基于所提煉的車輛駕駛數據獲取統計數據;并且基于所述提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據中的至少一個執行挖掘分析。

權利要求書

1.一種用于處理和分析車輛駕駛大數據的方法,包括:
提煉原始數據的車輛駕駛數據;
基于所提煉的車輛駕駛數據獲取統計數據;并且
基于所述提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據中的至少一個執行挖掘
分析。
2.如權利要求1所述的方法,其中:
所述車輛駕駛數據包括識別數據和感測數據,
所述識別數據包括車輛識別號碼、車輛類型、車輛注冊號碼、運輸業運營
商注冊號碼、和駕駛員識別碼、托運文件信息、托運人和商品名稱的字段的記
錄中的至少一個,并且
所述感測數據包括車輛的行駛距離、行駛時間、起始時間、數據獲取周期、
數據獲取時間、速度、RPM、中斷信號、位置、方位角、和加速度、位置、OBD-II
(車載診斷II)信息的字段的記錄中的至少一個。
3.如權利要求2所述的方法,其中:
所述提煉包括:
通過確定所述感測數據的每個字段的記錄是否具有在極限范圍之內的值來
檢測界外值;并且
當被檢測為界外值的記錄具有超出所述極限范圍的值時,去除該記錄或者
糾正該記錄以對應于所述極限范圍內的值。
4.如權利要求3所述的方法,其中:
所述提煉包括:
通過在所述糾正之后對所提煉的感測數據的每個字段的后續記錄進行偏差
比較來檢測界外值;并且
通過所述偏差比較去除被檢測為界外值的記錄。
5.如權利要求3所述的方法,其中:
所述提煉包括:
通過在所述糾正之后對所提煉的感測數據中具有關聯的字段的記錄進行比
較來檢測界外值;并且
通過關聯比較去除被檢測為界外值的記錄。
6.如權利要求1所述的方法,其中:
所獲取的統計數據包括駕駛統計數據和趨勢統計數據,
所述駕駛統計數據包括每日行駛距離、總駕駛時間、平均速度、最大速度
和最大RPM、英里里程、燃料消耗、能量消耗、廢氣排放、駕駛區域、車輛間
距的字段的記錄中的至少一個,并且
所述趨勢統計數據包括超速次數、危險超速次數、長期超速次數、快速加
速次數、快速減速次數、快速啟動次數、快速停止速度、超車次數、路線改變
次數、快速旋轉次數、怠速次數、高RPM次數、車輛間距的字段的記錄中的至
少一個。
7.如權利要求6所述的方法,其中:
獲取統計數據包括:
通過對所述提煉的車輛駕駛數據進行統計計算來生成所述統計數據;
在所生成的統計數據中確定是否在預定時間之內重復計算了每個字段的記
錄;并且
將確定被重復計算的記錄糾正為一個計算值。
8.如權利要求6所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
基于趨勢統計數據對每個類型的車輛駕駛員的駕駛趨勢進行分類;并且
關于所分類的類型中的每一個類型索引車輛駕駛員的趨勢程度。
9.如權利要求8所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
在所述索引之后,生成用于指示對于所分類的類型所索引的結果的索引信
息;并且
分析趨勢統計數據字段和索引信息中的至少一個字段的關聯。
10.如權利要求6所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
基于具體周期,基于所述提煉的車輛駕駛數據和所述獲取的統計數據的字
段,分析重復模式;并且
基于所述重復模式,分析所述車輛駕駛員在所述具體周期的駕駛趨勢。
11.如權利要求6所述的方法,其中:
所獲取的統計數據進一步包括歷史數據,其包括事故歷史和維修歷史字段
的記錄,并且
執行挖掘分析包括:
基于所述提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據,生成用于預測所述事
故歷史和維修歷史字段中的至少一個的改變的學習模式;并且
通過使用學習模型來分析事故風險和車輛維修時間中的至少一個。
12.如權利要求11所述的方法,其中,執行挖掘分析包括:在分析事故風
險和維修時間中的至少一個之后,基于分析結果,生成通過索引事故風險的程
度以及維修時間是否到來所指示的索引信息。
13.如權利要求6所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
基于所述提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據,提取車輛位置信息;
并且
基于所提取的車輛位置信息和趨勢統計數據的字段,分析增加事故風險并
且增加空氣污染的空間。
14.如權利要求6所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
基于所述提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據,提取車輛位置信息;
并且
基于所提取的車輛位置信息、趨勢統計數據和地圖數據,針對每個管轄區
域,分析駕駛員的駕駛趨勢。
15.如權利要求8所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
生成通過索引所分類的種類的趨勢程度所指示的索引信息;并且
基于所述提煉的車輛駕駛數據的運輸業運營商注冊號碼字段,分析所生成
的索引信息的分布狀態。
16.如權利要求8所述的方法,其中:
執行挖掘分析包括:
生成通過索引所分類的種類的趨勢程度所指示的索引信息;并且
在車輛的駕駛員識別所生成的索引信息之前和之后進行分類,以檢測所述
生成的索引信息、所述提煉的車輛駕駛數據和所述獲取的統計數據的改變,并
且基于檢測結果,分析車輛駕駛員的駕駛趨勢的改變。
17.如權利要求1所述的方法,進一步包括:
在提煉所述車輛駕駛數據之前,采集從車輛駕駛記錄儀或傳感器獲取的車
輛駕駛數據。
18.如權利要求1所述的方法,其中:
所獲取的統計數據包括與燃料消耗和廢氣排放中的至少一個相關的統計數
據,并且
分別根據駕駛員、運輸業運營商、區域、道路中的至少一個,對所獲取的
統計數據進行分類,并且
執行挖掘分析包括:基于與燃料消耗和廢氣排放中的至少一個相關的統計
數據,生成駕駛員的節能ECO駕駛信息和車輛的預測超載信息中的至少一個。
19.如權利要求1所述的方法,其中:
所獲取的統計數據包括與OBD-II(車載診斷II)的診斷代碼相關的統計數
據,并且
分別根據駕駛員、運輸業運營商、車輛型號、車輛型年中的至少一個,對
所獲取的統計數據進行分類,并且
執行挖掘分析包括:基于與診斷代碼相關的統計數據,生成關于車輛異常、
事故風險和車輛維修的預測信息中的至少一個。
20.一種用于處理和分析車輛駕駛大數據的系統,包括:
通過使用車輛駕駛數據來處理和分析大數據的所述系統,
大數據存儲單元,其被配置為存儲原始數據的車輛駕駛數據;以及
大數據處理單元,其被配置為提煉存儲在所述大數據存儲單元中的原始數
據的車輛駕駛數據,基于所提煉的車輛駕駛數據獲取統計數據,并且基于所述
提煉的車輛駕駛數據和所獲取的統計數據中的至少一個執行挖掘分析。

關 鍵 詞:
用于 處理 分析 車輛 駕駛 數據 方法 及其 系統
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