一种车辆实时监控与预警的方法和系统与流程

本发明涉及车辆监控，具体涉及一种车辆实时监控与预警的方法和系统。

背景技术：

1、随着交通运输业的快速发展，车辆的数量急剧增加，车辆运行安全问题日益凸。对车辆的实时监控与预警技术变得重要，尤其是在处理和传输大量车联网数据方面。现有的车辆实时监控与预警的方法采用固定频率数据采集策略对数据进行收集和反馈，可能无法及时捕捉关键状态变化，或在低速场景中产生冗余数据，导致资源和通信带宽的浪费；并且随着车联网数据量的急剧增加，传统的数据存储策略可能无法有效处理和存储大量、高频的车联网数据，特别是在资源有限的车载系统中。因此，亟需一种车辆实时监控与预警的方法和系统解决现有技术问题。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆实时监控与预警的方法和系统。

2、为了解决上述技术问题，本技术实施例公开了如下技术方案：

3、第一方面，本发明实施例公开了一种车辆实时监控与预警的方法，包括：

4、s100.接收车辆状态采集指令，对车辆状态数据进行实时采集；

5、s200.对所述车辆状态数据进行校验，校验成功后为所述车辆状态数据添加时间戳和序列号，将所述车辆状态数据发送给云端；

6、s300.云端对所述车辆状态数据按预设规则进行识别和处理，对处理完成后的数据按类型进行储存；

7、s400.对存储后的车辆状态数据进行分析，根据分析结果对车辆进行预警；接收用户车辆状态数据查询指令，将所述车辆状态数据展示给用户。

8、进一步地，s100中，当用户解锁车辆时，自动向车辆发送车辆状态采集指令，对车辆状态数据进行实时采集，所述车辆状态数据至少包括：车辆远程控制与监视数据、车辆动力与能源数据、车辆运行状态数据、车辆舒适与便利数据、车辆环境与健康数据、车辆娱乐信息数据和车辆警告与故障数据。

9、进一步地，s200中，对所述车辆状态数据进行校验，校验的具体方法包括：在车辆端对每个车辆状态数据采集点生成校验和，并与车辆状态数据一起发送到云端；云端收到数据后，重新计算校验和并与传输的校验和进行比较，当重新计算校验和与传输的校验和相同时，则所述车辆状态数据校验成功。

10、进一步地，s200中，校验成功后为所述车辆状态数据添加时间戳和序列号，具体方法包括：在车辆端，每当产生一个新的数据点时，将分配一个新的序列号；将序列号与数据点打包成为数据包一起发送到云端，每个数据包可能包含一个或多个数据点和相应的序列号；在云端检查接收到的数据点的序列号，根据序列号之间的缺失值判断所述数据点是否按正确的顺序到达，并识别任何丢失的序列号；如果识别到丢失的数据，云端发送重传请求，请求车辆端重新发送丢失的数据点，直到序列号之间没有任何缺失值，则确认车辆端所有数据都已成功接收。

11、进一步地，s300中，云端对所述车辆状态数据按预设规则进行识别，具体方法包括：对所述车辆状态数据的范围进行检查、对所述车辆状态数据的类别进行检查、对所述车辆状态数据的连续性进行检查和对所述车辆状态数据的组合性进行检查。

12、进一步地，s300中，云端对所述车辆状态数据按预设规则进行处理，具体方法包括：

13、记录和标记车辆状态数据异常值；记录所有检测到的车辆状态数据异常值及其相关信息，至少包括车辆状态数据采集时间、位置和产生异常值的原因；

14、通知和警报车辆状态数据异常值；如果车辆状态数据的异常值表示严重问题或风险，则立即发出通知或警报给相关人员或系统；

15、分析和诊断车辆状态数据异常值；对车辆状态数据异常值进行深入分析以确定其原因，至少包括与其他数据或系统的比较、时间序列分析、或者与专家进行讨论；

16、对车辆状态数据异常值进行修正、替换和删除；则可以确定车辆状态数据异常值的原因，并且存在可靠的方法来修正它，可以进行数据修正；若无法对异常值进行修正，则选择用中位数、平均值或其他合理值替换异常值，或者使用插值方法来估计一个合理的值；如果车辆状态数据异常值无法修正或替换，并且可能影响分析结果的质量，则需要删除所述异常值。

17、进一步地，s300中，对处理完成后的数据按类型进行储存，所述理完成后的数据包括热数据和冷数据，所述热数据表示频繁访问的数据，所述冷数据表示不常访问的数据；当处理完成后的数据为热数据时，使用高性能、低延迟的数据库系统或高性能的关系数据库进行存储；当处理完成后的数据为冷数据时，使用成本效益高、可扩展的存储的数据库进行存储。

18、进一步地，s400中，基于存储后的车辆状态数据，对车辆状态数据中参数变化频率进行分析，计算每个参数的变化频率，所述变化频率计算公式为：

19、

20、其中，f为变化频率，n为总变化次数，t为总时间；使用指数加权移动平均算法动态调整采集频率，实时对车辆状态数据采集进行修正。

21、进一步地，使用指数加权移动平均算法动态调整采集频率，具体方法计算公式为：

22、fnew＝α·frecent+(1-α)·fold

23、其中，fnew为新采集频率，frecent为一周的变化频率，fold为旧采集频率，α为平滑因子。

24、第二方面，本发明实施例公开了一种车辆实时监控与预警的系统，包括：车辆状态数据采集单元、车辆状态数据校验单元、车辆状态数据存储单元和车辆状态数据展示单元；其中：

25、车辆状态数据采集单元，用于接收车辆状态采集指令，对车辆状态数据进行实时采集；

26、车辆状态数据校验单元，用于对所述车辆状态数据进行校验，校验成功后为所述车辆状态数据添加时间戳和序列号，将所述车辆状态数据发送给云端；

27、车辆状态数据存储单元，用于云端对所述车辆状态数据按预设规则进行识别和处理，对处理完成后的数据按类型进行储存；

28、车辆状态数据展示单元，用于对存储后的车辆状态数据进行分析，根据分析结果对车辆进行预警；接收用户车辆状态数据查询指令，将所述车辆状态数据展示给用户。

29、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

30、本发明实施例公开了一种车辆实时监控与预警的方法，包括：接收车辆状态采集指令，对车辆状态数据进行实时采集；对所述车辆状态数据进行校验，校验成功后为所述车辆状态数据添加时间戳和序列号，将所述车辆状态数据发送给云端；云端对所述车辆状态数据按预设规则进行识别和处理，对处理完成后的数据按类型进行储存；对存储后的车辆状态数据进行分析，根据分析结果对车辆进行预警；接收用户车辆状态数据查询指令，将所述车辆状态数据展示给用户。本发明通过动态调整数据采集频率，能够在不同的驾驶场景中保证数据采集的实时性，同时优化系统资源和通信带宽的利用，降低冗余数据的产生。本发明混合冷热数据存储技术使得数据的存储和管理更为高效，保证了实时监控的需要，同时也满足了长期数据分析和回溯的需求。

31、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。