基于车联网大数据的故障预警方法及系统与流程

1.本发明涉及车联网技术领域，具体而言，涉及一种基于车联网大数据的故障预警方法及系统。


背景技术：

2.在运行异常活动溯源过程中，如何提高运行异常活动溯源的准确性是进行运行异常活动溯源的重要技术分支。


技术实现要素：

3.鉴于以上内容，本发明提供一种基于车联网大数据的故障预警方法及系统，通对在线网络云平台进行运行异常活动溯源，从而确定发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，以用于根据车联网引用组件信息来对发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据进行调整。
4.根据本发明的一个方面，提供一种基于车联网大数据的故障预警方法，应用于车联网服务系统，所述方法包括：获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵；根据所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据所述目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息；根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，并根据所述车联网引用组件信息对车联网节点产生的目标运行异常活动进行运行异常活动溯源，所述目标运行异常活动为未完成的运行异常活动。
5.详细地，所述根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息的步骤，包括：根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签；根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于
各所述车联网节点的车联网引用组件信息。
6.所述根据所述目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息的步骤，包括：根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，在运行异常活动的运行异常轨迹中确定对应于各所述车联网节点的目标运行异常活动的运行异常轨迹；使用各所述目标异常向量矩阵分别确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息；分别确定各所述车联网溯源属性信息所在的车联网溯源属性信息的溯源属性标签； 根据确定的车联网溯源属性信息分区中包含的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息。
7.根据本发明的另一方面，提供一种基于车联网大数据的故障预警系统，应用于车联网服务系统，所述系统包括：获取模块，用于获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵；确定模块，用于根据所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据所述目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息；溯源模块，用于根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息以进行运行异常活动溯源。
8.如此，本发明提供的基于车联网大数据的故障预警方法及系统，通过获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵，然后根据发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，接着根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息。如此，通对在线网络云平台进行运行异常活动溯源，从而确定发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，以用于根据车联网引用组件信息来对发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据进行跟踪，可以实现不同车联网节点的物流订单跟踪，同时可提升物流订单跟踪的准确性。
9.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下面将结合实施例，并配合所
附附图，作详细说明。
附图说明
10.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
11.图1是本发明所提供的基于车联网大数据的故障预警方法的流程示意图；图2是本发明所提供的基于车联网大数据的故障预警系统的功能模块框图。
具体实施方式
12.为了使本技术领域的学员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。根据本发明中的实施例，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，都相对应本发明保护的范围。
13.图1示出了本发明提供的基于车联网大数据的故障预警方法的流程示意图，该基于车联网大数据的故障预警方法可由车联网服务系统执行。所述车联网服务系统可以包括基于车联网大数据的故障预警系统、机器可读存储介质和处理器。示例性地，本实施例中，机器可读存储介质与处理器可以相互通信连接，由处理器通过总线接口来访问。运行异常活动溯源系统可以包括存储在机器可读存储介质的软件功能模块。当处理器执行运行异常活动溯源系统中的软件功能模块时，可以实现本发明实施例提供的方法。
14.其中，本实施例中的机器可读存储介质可以包含高速随机存取存储器(英文：randomaccess memory；简称：ram)，也可以还包括非不稳定的存储器(英文：non
‑
volatile memory；简称：nvm)，例如至少一个磁盘存储器。本实施例中，机器可读存储介质存储了处理器执行上述方法所需要的程序。
15.本实施例中的总线可以是isa总线(英文：industry standard architecture；简称：工业标准体系结构)、pci总线(英文：peripheral component interconnect；简称：外设部件互连标准)或eisa总线(英文：extended industry standard architecture；简称：扩展工业标准结构)等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本实施例中的处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。该处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(英文：central processing unit、简称：cpu)、网络处理器(英文：network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(英文：digital signal processing、简称：dsp)、或是专用集成电路(英文：application specific integrated circuit、简称：asic)、或是现成可编程门阵列(英文：field－programmable gate array、简称：fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器
中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。
16.本发明实施例任意实施例揭示的流程或定义的系统所执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器在接收到执行指令后，通过总线调用存储在机器可读存储介质中的程序后，处理器则可以执行方法的流程。
17.所述方法包括以下步骤。
18.步骤11，获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵；步骤12，根据所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据所述目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息；步骤13，根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，并根据所述车联网引用组件信息对车联网节点产生的目标运行异常活动进行运行异常活动溯源，所述目标运行异常活动为未完成的运行异常活动。
19.基于上述步骤，本发明通过获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵，然后根据发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，接着根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息。如此，通对在线网络云平台进行运行异常活动溯源，从而确定发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，以用于根据车联网引用组件信息来对发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据进行跟踪，可提升物流订单跟踪的准确性。
20.详细地，在步骤13，本发明可以根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签，然后根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，并根据所述车联网引用组件信息对车联网节点产生的目标运行异常活动进行运行异常活动溯源，所述目标运行异常活动为未完成的运行异常活动。
21.详细地，在步骤12，可首先根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所
述车联网节点的车联网溯源属性信息，在运行异常活动的运行异常轨迹中确定对应于各所述车联网节点的目标运行异常活动的运行异常轨迹； 然后，使用各所述目标异常向量矩阵分别确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息； 其次，分别确定各所述车联网溯源属性信息所在的车联网溯源属性信息的溯源属性标签；最后，根据确定的车联网溯源属性信息分区中包含的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息。
22.图2示出了本发明提供的基于车联网大数据的故障预警系统的功能模块图，该基于车联网大数据的故障预警系统实现的功能可以对应上述方法执行的步骤。设备的处理器，也可以理解为独立于上述车联网服务系统或处理器之外的在车联网服务系统的控制下实现本发明功能的组件，下面分别对该基于车联网大数据的故障预警系统的各个功能模块的功能进行详细阐述。
23.获取模块210，用于获取发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据和运行异常活动的运行异常轨迹，并获取运行异常活动的运行异常属性分布与所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的运行异常活动的运行异常属性分布对应的目标异常向量矩阵；确定模块220，用于根据所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，并根据所述目标异常向量矩阵的异常修复活动确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息；溯源模块230，用于根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息和各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息，确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息，并根据所述车联网引用组件信息对车联网节点产生的目标运行异常活动进行运行异常活动溯源，所述目标运行异常活动为未完成的运行异常活动。
24.详细地，所述溯源模块230具体用于：根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息确定各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签；根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹关联于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述发生车辆运行异常活动的运行异常活动数据对应于各所述车联网节点的车联网引用组件信息。
25.详细地，所述确定模块220具体用于：根据各所述运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息，在运行异常活动的运行异常轨迹中确定对应于各所述车联网节点的目标运行异常活动的运行异常轨迹；使用各所述目标异常向量矩阵分别确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的车联网溯源属性信息；分别确定各所述车联网溯源属性信息所在的车联网溯源属性信息的溯源属性标
签； 根据确定的车联网溯源属性信息分区中包含的车联网溯源属性信息的溯源属性标签确定所述目标运行异常活动的运行异常轨迹对应于各所述车联网节点的目标车联网溯源属性信息。
26.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
27.在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的根据硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
28.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以模块集成形成一个独立的部分。
29.可以替换的，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程系统。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（dsl））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质（例如固态硬盘solid state disk (ssd)）等。
30.需要说明的是，在本文中，术语"包括"、"包含"或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含，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它要素，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。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个
……
"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
31.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图进销存确认视为限制所涉及的权利要求。