用于處理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法及其系統(tǒng)的制作方法
【專利說明】
[0001] 相關(guān)申請的奪叉引用
[0002] 本申請基于35 U.S.C. § 119(a)要求2014年5月2日遞交的韓國專利申請?zhí)?10-2014-0053388和2014年5月2日遞交的韓國專利申請?zhí)?0-2014-0053389的優(yōu)先權(quán)， 其整體通過引用的方式并入本文。
技術(shù)領(lǐng)域
[0003] 本發(fā)明涉及用于處理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法，并且更具體地，涉及一種能 夠通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)提煉和數(shù)據(jù)挖掘程序來從關(guān)于車輛駕駛的大數(shù)據(jù)獲取有用信息以用于處 理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0004] 大數(shù)據(jù)意味著通用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以采集、存儲和分析的大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的一個 實例可以包括社交媒體、從社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)生成的社交數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量日志、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器或應(yīng) 用程序的網(wǎng)絡(luò)日志以及由感測設(shè)備日志獲取的感測數(shù)據(jù)和日志等等，并且在時序數(shù)據(jù)如網(wǎng) 絡(luò)流量日志的情況中，數(shù)據(jù)隨著時間累積并且要處理的數(shù)據(jù)的大小爆發(fā)式地增長。
[0005] 時序數(shù)據(jù)的一個實例包括車輛駕駛數(shù)據(jù)。車輛駕駛數(shù)據(jù)提供給管理者例如運輸組 織、運輸安全局（例如NHTSA (國家高速公路交通安全局）等等）、車輛銷售業(yè)和/或租賃業(yè) 運營商，以便用于駕駛歷史管理、事故發(fā)生期間的事故起因建立、事故預防、節(jié)能管理等等。
[0006] 最近，對車輛加大了車輛駕駛記錄儀的安裝和提供。由于時序數(shù)據(jù)的特征，處理和 分析所需要的車輛駕駛數(shù)據(jù)的數(shù)量快速增長，并且結(jié)果導致有必要開發(fā)一種處理和分析車 輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法，以便系統(tǒng)地分析大量車輛駕駛數(shù)據(jù)并且允許管理者或用戶有效地使 用通過分析所獲取的有用信息。
[0007] 該【背景技術(shù)】部分中公開的以上信息僅用于增強對于本發(fā)明的背景的理解并且因 此其可以包括不構(gòu)成本國的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明力圖提供一種用于處理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法及其系統(tǒng)，其具有系 統(tǒng)地分析車輛駕駛的大數(shù)據(jù)并且允許管理者或用戶有效地使用通過分析所獲取的結(jié)果信 息的優(yōu)點。
[0009] 在一個優(yōu)選實施方式中，一種用于處理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的方法，包括：提煉 原始數(shù)據(jù)的車輛駕駛數(shù)據(jù)；基于所提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)；并且基于提煉的車 輛駕駛數(shù)據(jù)和所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的至少一個執(zhí)行挖掘分析。
[0010] 車輛駕駛數(shù)據(jù)可以包括識別數(shù)據(jù)和感測數(shù)據(jù)，
[0011] 識別數(shù)據(jù)可以包括車輛識別號碼、車輛類型、車輛注冊號碼、運輸業(yè)運營商注冊號 碼（例如承運人名稱）、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
[0012] 感測數(shù)據(jù)可以包括車輛的行駛距離、行駛時間、起始時間、數(shù)據(jù)獲取周期、數(shù)據(jù)獲 取時間、速度、RPM、中斷信號、位置、方位角、和加速度、位置（例如GNIS(地理名稱信息系 統(tǒng)）等等）、OBD-II信息。
[0013] 提煉可以包括：通過確定感測數(shù)據(jù)的每個字段的記錄是否具有在極限范圍之內(nèi)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極限范圍的值時，去除該記錄或 者糾正該記錄以對應(yīng)于極限范圍內(nèi)的值。
[0014] 提煉可以包括：通過在糾正之后對所提煉的感測數(shù)據(jù)的每個字段的后續(xù)記錄進行 偏差比較來檢測界外值；并且通過偏差比較去除被檢測為界外值的記錄。
[0015] 提煉可以包括：通過在糾正之后對所提煉的感測數(shù)據(jù)中具有關(guān)聯(lián)的字段的記錄進 行比較來檢測界外值；并且通過關(guān)聯(lián)比較去除被檢測為界外值的記錄。
[0016] 所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括駕駛統(tǒng)計數(shù)據(jù)和趨勢統(tǒng)計數(shù)據(jù)，
[0017] 駕駛統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括每日行駛距離、總駕駛時間、平均速度、最大速度和最大 RPM、英里里程（即燃料效率）、燃料消耗、能量消耗、廢氣排放、駕駛區(qū)域、車輛間距的字段 的記錄中的至少一個，并且
[0018] 趨勢統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括超速次數(shù)、危險超速次數(shù)、長期超速次數(shù)、快速加速次數(shù)、 快速減速次數(shù)、快速啟動次數(shù)、快速停止速度、超車次數(shù)、路線改變次數(shù)、快速旋轉(zhuǎn)次數(shù)、怠 速次數(shù)、高RPM次數(shù)、車輛間距的字段的記錄中的至少一個
[0019] 獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括：通過對提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算來生成統(tǒng)計數(shù) 據(jù)；在所生成的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中確定是否在預定時間之內(nèi)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。
[0020] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于趨勢統(tǒng)計數(shù)據(jù)對每個類型的車輛駕駛員的駕駛趨勢 進行分類；并且關(guān)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。
[0021] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：在索引之后，生成用于指示對于所分類的類型所索引的 結(jié)果的索引信息；并且分析趨勢統(tǒng)計數(shù)據(jù)字段和索引信息字段中的至少一個字段的關(guān)聯(lián)。
[0022] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于具體周期，基于提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和獲取的統(tǒng)計 數(shù)據(jù)的字段，分析重復模式；并且基于重復模式，分析車輛駕駛員在具體周期的駕駛趨勢。
[0023] 所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進一步可以包括歷史數(shù)據(jù)，其可以包括事故歷史和維修歷史字 段的記錄，并且
[0024] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，生成用 于預測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。
[0025] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：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(jié)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。
[0026] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，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(tǒng)計數(shù)據(jù)的字段，分析增加事故風險 并且增加空氣污染的空間。
[0027] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，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(tǒng)計數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)，針對每個管轄區(qū) 域，分析駕駛員的駕駛趨勢。
[0028] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：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；并且基于提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)的運輸業(yè)運營商注冊號碼字段，分析所生成的索引信息 的分布狀態(tài)。
[0029] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：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，以檢測生成的索引 信息、提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的改變，并且基于檢測結(jié)果，分析車輛駕駛員 的駕駛趨勢的改變。
[0030] 在提煉車輛駕駛數(shù)據(jù)之前，所述方法可以進一步包括采集從車輛駕駛記錄儀或傳 感器獲取的車輛駕駛數(shù)據(jù)。
[0031] 所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括與燃料消耗和廢氣排放中的至少一個相關(guān)的統(tǒng)計數(shù) 據(jù)，并且
[0032] 分別根據(jù)駕駛員、運輸業(yè)運營商、區(qū)域、道路中的至少一個，對所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù) 進行分類，并且
[0033] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于與燃料消耗和廢氣排放中的至少一個相關(guān)的統(tǒng)計數(shù) 據(jù)，生成駕駛員的節(jié)能（ECO)駕駛信息和車輛的預測超載信息中的至少一個。
[0034] 所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以包括與OBD-II (車載診斷II)的診斷代碼相關(guān)的統(tǒng)計數(shù) 據(jù)，并且
[0035] 分別根據(jù)駕駛員、運輸業(yè)運營商、車輛型號、車輛型年中的至少一個，對所獲取的 統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分類，并且
[0036] 執(zhí)行挖掘分析可以包括：基于與診斷代碼相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，生成關(guān)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。
[0037] 在另一個優(yōu)選實施方式中，一種用于處理和分析車輛駕駛大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，包括：通 過使用車輛駕駛數(shù)據(jù)來處理和分析大數(shù)據(jù)的所述系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)存儲單元，其被配置為存儲 原始數(shù)據(jù)的車輛駕駛數(shù)據(jù)；以及大數(shù)據(jù)處理單元，其被配置為提煉存儲在所述大數(shù)據(jù)存儲 單元中的原始數(shù)據(jù)的車輛駕駛數(shù)據(jù)，基于所提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并且基于 所述提煉的車輛駕駛數(shù)據(jù)和所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的至少一個執(zhí)行挖掘分析。
[0038] 根據(jù)本發(fā)明的實施方式，當分析由所采集的車輛駕駛數(shù)據(jù)配置的大數(shù)據(jù)時，通過 對于原始數(shù)據(jù)執(zhí)行兩步驟的提煉，從所提煉的原始數(shù)據(jù)提取統(tǒng)計數(shù)據(jù)并且在短期的觀點和 長期的觀點上執(zhí)行復雜數(shù)據(jù)挖掘，能夠降低分析誤差并且改善分析性能。
[0039] 進一步地，通過向用戶提供通過對由采集的車輛駕駛數(shù)據(jù)所配置的大數(shù)據(jù)進行分 析所提取的結(jié)果信息，車輛駕駛員的安全駕駛感應(yīng)、車輛燃料有效改善感應(yīng)、預維修感應(yīng)和 事故預防是有可能的，可以改善運輸業(yè)運營商的管理效率，并且可以有效地改善導致事故 風險的管轄區(qū)域、道路等等以及公共機構(gòu)如運輸安全局中的環(huán)境惡化。
【附圖說明】
[0040] 將參考附圖中僅通過實例的方式而不是為了限制本發(fā)明所示出的本發(fā)明的特定 示例性實施方式來詳細描述本發(fā)明的以上以及