本發(fā)明涉及車輛監(jiān)控領(lǐng)域，尤其是一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：隨著社會對車載監(jiān)控認(rèn)同度的增加，各種不同層次需求也隨之出現(xiàn)。應(yīng)用范圍逐漸增大，不僅在城市BUS、長途大巴、貨運車輛上被廣泛應(yīng)用，而且在火車、船舶、救護(hù)車、消防車、執(zhí)法車、交管車、物資運輸車、旅行車、機關(guān)專車、校車等領(lǐng)域都有十分重要的用途。車輛運行監(jiān)控系統(tǒng)長久以來都是智能公共交通發(fā)展的重點領(lǐng)域。尤其針對汽車金融擔(dān)保行業(yè)，企業(yè)需要隨時監(jiān)控車輛的狀態(tài)和車主的用車行為，一旦發(fā)生不安全因素應(yīng)及時向企業(yè)發(fā)出預(yù)警，避免不必要的經(jīng)濟損失。目前預(yù)警系統(tǒng)還處于發(fā)展階段，還沒很好的結(jié)合車輛行為和歷史大數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，沒有很好的達(dá)到更加智能的預(yù)警功能。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的發(fā)明目的在于：針對上述存在的問題，提供一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng),通過GPS車載監(jiān)控終端采集車輛數(shù)據(jù)并建立車輛行為數(shù)據(jù)庫，通過預(yù)警算法實時分析車輛行為是否發(fā)生變化，若達(dá)到預(yù)警條件則自動觸發(fā)預(yù)警，進(jìn)行智能預(yù)警。本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，包括GPS車載監(jiān)控終端、GPS平臺服務(wù)端、GPS車輛監(jiān)控平臺、預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端和客戶端；所述GPS車載監(jiān)控終端，用于采集車輛數(shù)據(jù)；所述GPS平臺服務(wù)端，用于接收GPS車載監(jiān)控終端采集的車輛數(shù)據(jù)，并進(jìn)行解析同時將結(jié)果發(fā)送到GPS車輛監(jiān)控平臺和預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端；所述GPS車輛監(jiān)控平臺，用于展現(xiàn)車輛信息；所述預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端，用于接收GPS平臺服務(wù)端發(fā)送的數(shù)據(jù)并存儲，并計算車速和車輛狀態(tài)；同時實時判斷車輛數(shù)據(jù)是否達(dá)到預(yù)警條件，進(jìn)行預(yù)警記錄；所述客戶端顯示預(yù)警信息。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述GPS平臺服務(wù)端向預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端發(fā)送的數(shù)據(jù)包括車輛的ID標(biāo)識、設(shè)備號、經(jīng)度、緯度、車輛里程數(shù)、油量、定位類型和設(shè)備時間；所述GPS車輛監(jiān)控平臺連接警報裝置和顯示裝置。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，還包括車輛行為預(yù)警方法，其包括以下步驟：步驟一：GPS車載監(jiān)控終端采集車輛數(shù)據(jù)發(fā)送到GPS平臺服務(wù)端；步驟二：GPS平臺服務(wù)端接收GPS車載監(jiān)控終端采集的車輛數(shù)據(jù)，進(jìn)行解析將結(jié)果發(fā)送到GPS車輛監(jiān)控平臺，同時根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則將結(jié)果傳輸?shù)筋A(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端；步驟三:GPS車輛監(jiān)控平臺通過顯示裝置顯示車輛信息，實時監(jiān)控，若發(fā)現(xiàn)異常信息，通過警報裝置，發(fā)出警報；步驟四：預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端接收數(shù)據(jù)并存儲，通過經(jīng)度和緯度計算車輛的速度和車輛狀態(tài)；同時進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)預(yù)警判斷，若達(dá)到預(yù)警條件，進(jìn)行預(yù)警記錄，并發(fā)出警報。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則為：網(wǎng)絡(luò)傳輸格式采用Json字符串；傳輸?shù)脑財?shù)據(jù)存儲到車輛位置狀態(tài)表中；傳輸時間頻率為10分鐘一次。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述步驟四中車輛數(shù)據(jù)預(yù)警判斷的方法為：s1：對歷史數(shù)據(jù)排序，并進(jìn)行停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計；s2：采用經(jīng)典topK排序方法找出停車次數(shù)最多的3個點；s3：計算安全范圍，將車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警判斷，若超出安全范圍則觸發(fā)預(yù)警；在安全范圍內(nèi)的停車數(shù)據(jù)，比對前7天的歷史軌跡，如果停車點軌跡規(guī)律或者停車時間規(guī)律發(fā)生變化，觸發(fā)預(yù)警并記錄；s4：進(jìn)行預(yù)警判斷結(jié)果糾偏及容錯處理。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計的方法：從數(shù)據(jù)庫取出歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)服務(wù)器內(nèi)存容量判斷能否一次放入內(nèi)存，若服務(wù)器內(nèi)存容量足夠容納這批數(shù)據(jù)，采用直接排序算法；若內(nèi)存無法一次裝載所有數(shù)據(jù)，則采用外部排序算法；排序完成后再對有序數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷，統(tǒng)計出每個位置出現(xiàn)的次數(shù)并寫入到字典中。假設(shè)排序的時間復(fù)雜度是O(NlgN)，而遍歷的時間復(fù)雜度是O(N)，則該方法的總體時間復(fù)雜度就是O(N+NlgN)＝O(NlgN)，從而加快停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述經(jīng)典topK排序的方法：采用堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建立一個大小為3的堆，初始化放入3個查詢并按照出現(xiàn)次數(shù)由大到小排序，然后遍歷歷史記錄，與堆中最后一條數(shù)據(jù)對比，若小于該值，繼續(xù)遍歷，否則將數(shù)組中最后一條數(shù)據(jù)換成當(dāng)前對比的記錄；所有數(shù)據(jù)遍歷完成后，堆中的三個數(shù)即為停車次數(shù)最多的三個點。通常情況下經(jīng)典topK排序算法的時間復(fù)雜度是NlgN，如果采用大小為3的數(shù)組來存儲最終的數(shù)據(jù)，則算法的最壞時間復(fù)雜度是N*K(其中K是指top多少)，不適用數(shù)據(jù)而采用堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，最終的時間復(fù)雜度就降到了N*logK，提高查找停車次數(shù)最多點的速度。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述計算安全范圍的方法：將出現(xiàn)次數(shù)最多的三點為三角形的頂點并畫出其外接圓，此外接圓所在的范圍為車輛的安全范圍；由于車輛位置隨時可能發(fā)生變化，因此安全范圍需要定時根據(jù)之前的歷史數(shù)據(jù)重新計算，每天遞歸調(diào)用計算一次，動態(tài)維護(hù)和更新該區(qū)域范圍。對于在安全范圍內(nèi)的停車數(shù)據(jù)，比對前7天的歷史軌跡，如果停車點軌跡規(guī)律或者停車時間規(guī)律發(fā)生變化，也需要觸發(fā)預(yù)警并記錄。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述預(yù)警判斷結(jié)果糾偏及容錯處理的方法：取出前7天的車輛行駛軌跡進(jìn)行分析比對，若停車點和途徑點發(fā)現(xiàn)明顯變化則添加預(yù)警記錄；所述停車點在安全范圍內(nèi)外200公里為允許的誤差范圍。由于設(shè)備偏移誤差的存在，以及實際應(yīng)用是還需要分析其規(guī)律是否發(fā)生變化，從區(qū)域范圍和規(guī)律是否變化兩個緯度才能更準(zhǔn)確判斷車輛的行為，所以需要進(jìn)行預(yù)警判斷結(jié)果糾偏；每10分鐘收集一次車輛設(shè)備信息，隨著時間和接入車輛設(shè)備的增多，位置信息會越來越多，從而導(dǎo)致計算時間會延長，考慮到車輛一天的數(shù)據(jù)不會對車輛安全范圍計算產(chǎn)生太大影響，因此算法每天計算一次即可，同時分析服務(wù)采用分布式計算和處理，部署到4臺不同服務(wù)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)和計算以提供運算效率。實際情況車輛會存在位置偏移的情況，因此規(guī)定停車點在安全范圍內(nèi)外200公里為允許的誤差范圍。綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：1、通過設(shè)備采集到車輛設(shè)備數(shù)據(jù)，建立的車輛行為大數(shù)據(jù)庫和車輛行為分析模型，全自動智能化預(yù)警提示。2、通過該系統(tǒng)可以全自動智能化對車輛行為進(jìn)行分析，節(jié)約人工成本。3、準(zhǔn)確分析車輛行為規(guī)律，為金融擔(dān)保、汽車4s店以及車主提供更精確和智能的預(yù)警服務(wù)。附圖說明本發(fā)明將通過例子并參照附圖的方式說明，其中：圖1是本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式本說明書中公開的所有特征，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。本說明書(包括任何附加權(quán)利要求、摘要)中公開的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個特征只是一系列等效或類似特征中的一個例子而已。如圖1，本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，包括GPS車載監(jiān)控終端、GPS平臺服務(wù)端、GPS車輛監(jiān)控平臺、預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端和客戶端；所述GPS車載監(jiān)控終端，用于采集車輛數(shù)據(jù)；所述GPS平臺服務(wù)端，用于接收GPS車載監(jiān)控終端采集的車輛數(shù)據(jù)，并進(jìn)行解析同時將結(jié)果發(fā)送到GPS車輛監(jiān)控平臺和預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端；所述GPS車輛監(jiān)控平臺，用于展現(xiàn)車輛信息；所述預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端，用于接收GPS平臺服務(wù)端發(fā)送的數(shù)據(jù)并存儲，并計算車速和車輛狀態(tài)；同時實時判斷車輛數(shù)據(jù)是否達(dá)到預(yù)警條件，進(jìn)行預(yù)警記錄；所述客戶端顯示預(yù)警信息。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述GPS平臺服務(wù)端向預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端發(fā)送的數(shù)據(jù)包括車輛的ID標(biāo)識、設(shè)備號、經(jīng)度、緯度、車輛里程數(shù)、油量、定位類型和設(shè)備時間；所述GPS車輛監(jiān)控平臺連接警報裝置和顯示裝置。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，還包括車輛行為預(yù)警方法，其包括以下步驟：步驟一：GPS車載監(jiān)控終端采集車輛數(shù)據(jù)發(fā)送到GPS平臺服務(wù)端；步驟二：GPS平臺服務(wù)端接收GPS車載監(jiān)控終端采集的車輛數(shù)據(jù)，進(jìn)行解析將結(jié)果發(fā)送到GPS車輛監(jiān)控平臺，同時根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則將結(jié)果傳輸?shù)筋A(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端；步驟三:GPS車輛監(jiān)控平臺通過顯示裝置顯示車輛信息，實時監(jiān)控，若發(fā)現(xiàn)異常信息，通過警報裝置，發(fā)出警報；步驟四：預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)端接收數(shù)據(jù)并存儲，通過經(jīng)度和緯度計算車輛的速度和車輛狀態(tài)；同時進(jìn)行車輛數(shù)據(jù)預(yù)警判斷，若達(dá)到預(yù)警條件，進(jìn)行預(yù)警記錄，并發(fā)出警報。車輛預(yù)警記錄表如下：字段VIDReciveTime類型經(jīng)度緯度備注車輛ID接收時間停車、超出范圍經(jīng)度經(jīng)度本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則為：網(wǎng)絡(luò)傳輸格式采用Json字符串；傳輸?shù)脑財?shù)據(jù)存儲到車輛位置狀態(tài)表中；傳輸時間頻率為10分鐘一次。車輛位置狀態(tài)表如下：字段備注VehicleID車輛IDGprsNum設(shè)備號Lng經(jīng)度Lat緯度Speed速度Mileage里程Oilvolume油量VehicleState0:停止,1:行駛PositionType定位類型(1:gps,2:lbs,3:不定位)Recvtime設(shè)備時間TransTime傳輸時間CumputeTime計算時間AddTime入庫時間本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述步驟四中車輛數(shù)據(jù)預(yù)警判斷的方法為：s1：對歷史數(shù)據(jù)排序，并進(jìn)行停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計；s2：采用經(jīng)典topK排序方法找出停車次數(shù)最多的3個點；s3：計算安全范圍，將車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警判斷，若超出安全范圍則觸發(fā)預(yù)警；在安全范圍內(nèi)的停車數(shù)據(jù)，比對前7天的歷史軌跡，如果停車點軌跡規(guī)律或者停車時間規(guī)律發(fā)生變化，觸發(fā)預(yù)警并記錄；要對一些特殊的預(yù)警規(guī)則進(jìn)行配置，比如停車超過5天也需要報警；s4：進(jìn)行預(yù)警判斷結(jié)果糾偏及容錯處理。理論上取的停車點越多，計算的數(shù)據(jù)就越準(zhǔn)確，但考慮到服務(wù)器的性能以及除特殊車輛外大多數(shù)時候車輛一天的停車規(guī)律基本上是住家、公司、以及外出辦公或游玩3個點，所以取三個點就能大概確定車輛行駛活動范圍。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計的方法：從數(shù)據(jù)庫取出歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)服務(wù)器內(nèi)存容量判斷能否一次放入內(nèi)存，若服務(wù)器內(nèi)存容量足夠容納這批數(shù)據(jù)，采用直接排序算法；若內(nèi)存無法一次裝載所有數(shù)據(jù)，則采用外部排序算法；排序完成后再對有序數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷，統(tǒng)計出每個位置出現(xiàn)的次數(shù)并寫入到字典中。假設(shè)排序的時間復(fù)雜度是O(NlgN)，而遍歷的時間復(fù)雜度是O(N)，則該方法的總體時間復(fù)雜度就是O(N+NlgN)＝O(NlgN)，從而加快停車點出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述經(jīng)典topK排序的方法：采用堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建立一個大小為3的堆，初始化放入3個查詢并按照出現(xiàn)次數(shù)由大到小排序，然后遍歷歷史記錄，與堆中最后一條數(shù)據(jù)對比，若小于該值，繼續(xù)遍歷，否則將數(shù)組中最后一條數(shù)據(jù)換成當(dāng)前對比的記錄；所有數(shù)據(jù)遍歷完成后，堆中的三個數(shù)即為停車次數(shù)最多的三個點。通常情況下經(jīng)典topK排序算法的時間復(fù)雜度是NlgN，如果采用大小為3的數(shù)組來存儲最終的數(shù)據(jù)，則算法的最壞時間復(fù)雜度是N*K(其中K是指top多少)，不適用數(shù)據(jù)而采用堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，最終的時間復(fù)雜度就降到了N*logK，提高查找停車次數(shù)最多點的速度。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述計算安全范圍的方法：將出現(xiàn)次數(shù)最多的三點為三角形的頂點并畫出其外接圓，此外接圓所在的范圍為車輛的安全范圍；由于車輛位置隨時可能發(fā)生變化，因此安全范圍需要定時根據(jù)之前的歷史數(shù)據(jù)重新計算，每天遞歸調(diào)用計算一次，動態(tài)維護(hù)和更新該區(qū)域范圍。對于在安全范圍內(nèi)的停車數(shù)據(jù)，比對前7天的歷史軌跡，如果停車點軌跡規(guī)律或者停車時間規(guī)律發(fā)生變化，也需要觸發(fā)預(yù)警并記錄。本發(fā)明一種車輛行為預(yù)警系統(tǒng)，所述預(yù)警判斷結(jié)果糾偏及容錯處理的方法：取出前7天的車輛行駛軌跡進(jìn)行分析比對，若停車點和途徑點發(fā)現(xiàn)明顯變化則添加預(yù)警記錄；所述停車點在安全范圍內(nèi)外200公里為允許的誤差范圍。由于設(shè)備偏移誤差的存在，以及實際應(yīng)用是還需要分析其規(guī)律是否發(fā)生變化，從區(qū)域范圍和規(guī)律是否變化兩個緯度才能更準(zhǔn)確判斷車輛的行為，所以需要進(jìn)行預(yù)警判斷結(jié)果糾偏；每10分鐘收集一次車輛設(shè)備信息，隨著時間和接入車輛設(shè)備的增多，位置信息會越來越多，從而導(dǎo)致計算時間會延長，考慮到車輛一天的數(shù)據(jù)不會對車輛安全范圍計算產(chǎn)生太大影響，因此算法每天計算一次即可，同時分析服務(wù)采用分布式計算和處理，部署到4臺不同服務(wù)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)和計算以提供運算效率。實際情況車輛會存在位置偏移的情況，因此規(guī)定停車點在安全范圍內(nèi)外200公里為允許的誤差范圍。本發(fā)明并不局限于前述的具體實施方式。本發(fā)明擴展到任何在本說明書中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過程的步驟或任何新的組合。當(dāng)前第1頁1 2 3