一种获取车辆以及交通状态的方法与流程

本发明涉及车辆交通领域，尤其是一种获取车辆以及交通状态的方法。

背景技术：

交通作为社会和经济发展进步的一个关键因素，它在人们的生活中扮演着一个非常重要的角色。随着交通的发展交通路线网络也变得越来越复杂，而交通的监测与管理也成了一个大的难题。城市作为人口聚集中心，其交通的状况能够反映其城市的现状，比如：生活节奏的快慢，是否拥堵等。由此，城市交通的监测与管理更是重中之重。

目前有大量的车辆投入使用，而且后面会有更多的车辆投入，投入使用的车辆越多交通的管制会更难。车辆作为交通的一种基本工具，其各方面参数可从一定程度上反映交通的状况。同时，越来越多的车辆投入使用，车辆的安全也是人们非常关注的一个问题。在车辆行驶中急转弯、急制动、急加速和急减速等,这些不正确或漫不经心的驾驶会使轮胎温度上升,加剧其异常磨损,造成车胎的变形、汽缸磨损等。

所以与需要有相关的技术实现车辆的监测管理，保证用车的安全。并且，通过对车辆的监测管理同时实现对交通状况的监测管理。

技术实现要素：

本发明的发明目的在于：针对上述现有技术中存在的问题，提供一种获取车辆以及交通状态的方法，可以通过对车辆的行驶状态的相关数据进行特定的数据处理，通过数据处理结果反映车辆以及交通的状况，实现对车辆状态的监测以及对交通状态的监测。

本发明采用的技术方案如下：

一种获取车辆以及交通状态的方法，所述方法包括以下步骤：s1：获取数据源的数据包，依次从数据包中获取速度数据v、加速度数据a、角速度数据r以及行驶里程数据s；s2：分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r以及行驶里程数据s进行预处理；s3：分别对预处理后的速度数据v、加速度数据a、角速度数据r进行数据处理；所述数据处理过程具体为：通过对加速度数据a进行数据处理判断加速度突变状态，通过对速度数据v进行数据处理获得行驶时间t，通过对速度数据v和角速度数据r进行数据处理判断急转弯状态；s4：对加速度突变状态结果进行计数，得到计数结果n1；对急转弯状态结果进行计数，得到结果数据n2；s5:根据从预设的至少一个处理要求中选择出的处理要求，选择步骤s1至步骤s4中对应的数据为处理对象进行数据处理，并按照预设判定规则对处理结果进行判定，得到判定结果。

所述步骤s2中预处理具体为：分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r、行驶里程数据s中数据缺失值进行填充；分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r、行驶里程数据s中数据异常值进行替换。

所述步骤s3中对加速度数据a的进行数据处理判断加速度突变状态的过程具体为：通过相邻时间点加速度的差值判断得到加速度突变状态；

所述通过相邻时间点加速度的差值判断得到加速度突变状态，对加速度突变状态结果进行计数的具体步骤为：在相邻时间点加速度值中，时间点在后的加速度值减去时间点在前的加速度值，得到加速度差值；若加速度差值为正，且加速度差值绝对值大于预设阈值x1，则判断出现急加速状态，对急加速状态结果进行计数，得到结果数据n1.1；若加速度差值为负，且其绝对这大于预设阈值x2，则判断出现急减速状态,对急减速状态结果进行计数，得到结果数据n1.2。

所述步骤s3中对速度数据v进行数据处理获得行驶时间的具体过程为：连续出现n个速度值不为零，开始统计行驶时间；连续出现m个速度值为零，结束统计行驶时间。

所述步骤s3中所述对速度数据v和角速度数据r进行数据处理判断急转弯状态的过程具体为：通过对一时间点对应的速度数据和角速度数据进行联合处理得到处理结果数据，若结果数据大于预设阈值x3，则判断出现急转弯状态。

所述步骤s5中从预设的至少一个处理要求中选择出的处理要求，选择步骤s1至步骤s4中对应的数据包括行驶里程数据s、行驶时间t、结果数据n1、结果数据n2。

所述步骤s5中所述在数据处理过程中，包括通过对行驶里程数据s的处理得到平均行驶里程；通过对行驶时间t处理得到平均行驶时间；通过对结果数据n1处理获取平均加速度突变次数；所述平均加速度突变次数包括由结果数据n1.1获得平均急加速次数，由结果数据n1.2获取平均急减速次数；通过对结果数据n3处理获取平均急转弯次数。

所述步骤s5中所述按照预设判定规则获取判定结果具体为：由平均行驶里程、平均行驶时间、平均加速度突变次数和平均急转弯次数联合处理得到车辆磨损指数；若车辆磨损指数达到预设阈值则产生车辆检修提醒。

所述数据源为地域区域内多个数据源；所述方法包括进入步骤s1前，对获取的地域区域内多个数据源进行计数，得到数据源总数n；在步骤s5中所述处理的对象还包括数据源总数n。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明提供获取车辆以及交通状态的方法，使用实用参数，并通过有效的处理方法处理参数，保证结果的准确性。

2、本发明提供获取车辆以及交通状态的方法，通过对实时的车辆行驶数据，比如速度、加速度、角速度等参数进行特定的处理，得到其车辆的状态参数，实现对车辆的监测，有利于更好的实现对车辆的管理。

3、本发明提供获取车辆以及交通状态的方法，通过对区域范围内车辆相关参数的处理，通过车辆的行驶状态反映交通的状态，实现对交通的监测，有利于更好的对交通的管理。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是最火爆城市判断结果示例。

图2是最温和城市判断结果示例。

图3是最拥堵城市判断结果示例。

图4是最畅通城市判断结果示例。

图5是最低碳城市判断结果示例。

图6是最豪迈城市判断结果示例。

图7是安全指数与文明驾驶指数结果图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本发明的技术方案，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它类同实施例，都应当属于本申请保护的范围。

实施例1

一种获取车辆以及交通状态的方法，所述方法包括以下步骤：s1：获取数据源的数据包，依次从数据包中获取速度数据v、加速度数据a、角速度数据r以及行驶里程数据s；s2：分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r以及行驶里程数据s进行预处理；s3：分别对预处理后的速度数据v、加速度数据a、角速度数据r进行数据处理；所述数据处理过程具体为：通过对加速度数据a进行数据处理判断加速度突变状态，通过对速度数据v进行数据处理获得行驶时间t，通过对速度数据v和角速度数据r进行数据处理判断急转弯状态；s4：对加速度突变状态结果进行计数，得到计数结果n1；对急转弯状态结果进行计数，得到结果数据n2；s5:根据从预设的至少一个处理要求中选择出的处理要求，选择步骤s1至步骤s4中对应的数据为处理对象进行数据处理，并按照预设判定规则对处理结果进行判定，得到判定结果。

所述步骤s2中预处理具体为：分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r、行驶里程数据s中数据缺失值进行填充；分别对速度数据v、加速度数据a、角速度数据r、行驶里程数据s中数据异常值进行替换。

所述步骤s3中对加速度数据a的进行数据处理判断加速度突变状态的过程具体为：通过相邻时间点加速度的差值判断得到加速度突变状态；

所述通过相邻时间点加速度的差值判断得到加速度突变状态，对加速度突变状态结果进行计数的具体步骤为：在相邻时间点加速度值中，时间点在后的加速度值减去时间点在前的加速度值，得到加速度差值；若加速度差值为正，且加速度差值绝对值大于预设阈值x1，则判断出现急加速状态，对急加速状态结果进行计数，得到结果数据n1.1；若加速度差值为负，且其绝对这大于预设阈值x2，则判断出现急减速状态,对急减速状态结果进行计数，得到结果数据n1.2。所述n1由n1.1和n1.2组成。

所述步骤s3中对速度数据v进行数据处理获得行驶时间的具体过程为：连续出现n个速度值不为零，开始统计行驶时间；连续出现m个速度值为零，结束统计行驶时间。

所述步骤s3中所述对速度数据v和角速度数据r进行数据处理判断急转弯状态的过程具体为：通过对一时间点对应的速度数据和角速度数据进行联合处理得到处理结果数据，若结果数据大于预设阈值x3，则判断出现急转弯状态。

所述步骤s5中从预设的至少一个处理要求中选择出的处理要求，选择步骤s1至步骤s4中对应的数据包括行驶里程数据s、行驶时间t、结果数据n1、结果数据n2。

所述步骤s5中所述在数据处理过程中，包括通过对行驶里程数据s的处理得到平均行驶里程；通过对行驶时间t处理得到平均行驶时间；通过对结果数据n1处理获取平均加速度突变次数；所述平均加速度突变次数包括由结果数据n1.1获得平均急加速次数，由结果数据n1.2获取平均急减速次数；通过对结果数据n3处理获取平均急转弯次数。

所述平均行驶里程为日平均行驶里程或者月平均行驶里程，所述平均行驶时间为日平均行驶时间或者月平均行驶时间，所述平均加速度突变次数为日平均加速度突变次数或者月平均加速度突变次数，所述平均急加速次数为日平均急加速次数或者月平均急加速次数，所述平均急减速次数为日平均急减速次数或者月平均急减速次数，所述平均急转弯次数为日平均急转弯次数或者月平均急转弯次数。

所述步骤s5中所述按照预设判定规则获取判定结果具体为：由平均行驶里程、平均行驶时间、平均加速度突变次数和平均急转弯次数联合处理得到车辆磨损指数；若车辆磨损指数达到预设阈值则产生车辆检修提醒。

所述数据源为地域区域内多个数据源；所述方法包括进入步骤s1前，对获取的地域区域内多个数据源进行计数，得到数据源总数n；在步骤s5中所述处理的对象还包括数据源总数n。

本发明通过车辆行驶中急转弯、急加速和急减速等参数的判断实现对车辆状态的监测，保证车辆的用车安全。并且通过区域范围内大量车辆的急转弯、急加速、急减速以及行驶速度等状态反映特定区域的交通状态。

发明中数据源与车辆对应，即以一个数据源对应于一辆车。数据源以一定时间间隔采集相关数据，得到数据包，因此，由同一数据源得到的数据包是依时间顺序排列，从数据包中获取得到的速度数据v、加速度数据a、角速度数据r以及行驶里程数据s中的数据值同样是依时间排列。其数据包为通过车载设备实时获取的车载数据。

实施例2

本实施例结合

本发明中对多种车载设备采集数据采用统一的上传数据协议，为后续大量的数据处理提供好的基础。

首先我们定义数据有统一的起始位与结束位。统一的起始位：0x7878，一共两个字节。统一的结束位：0x0d0a，一共两个字节。定义数据包的总长：一共两个字节，即16位，最多65535。给点位信息定义一个协议号：如0x66，占一个字节。

在车载数据的基础上，在后续的处理中还涉及车载设备的各种参数，以反映车载设备的状态，从而避免因为车载设备的问题而导致后续对车辆和交通状态的判断出现问题。其中涉及车载设备的内部电压以及外部电压等。

1）、车辆状态的监测：

本发明会采集每一辆车、每一个数据包中的数据，并将其存储。统计数据包括：平均（日/月均）行驶里程（40公里以下、40~60公里、60公里以上），平均（日/月均）行驶时长（1小时以下、1~1.5小时、1.5小时以上），平均（日/月均）急刹车次数（0,0-24,24以上），平均（日/月均）急加速次数（0,0-24,24以上），平均急转弯次数。

急加速和急减速判断方法：两个相邻时间点的加速度差值的正负以及绝对值的大小来获取。其差值为时间点在后的加速度值减去时间点在前的加速值。急加速：两个相邻时间点的加速度差值为正，其绝对值大于预设急加速阈值则为急加速，其阈值可为4。急减速：两个相邻时间点的加速度差值为负，其绝对值大于预设急减速阈值则为急减速，其阈值可为3。

急转弯：使用向心加速度判断。公式为：a=ω·v，其中ω为角速度，v为速度，当其值大于预设急转弯阈值即可认定为急转弯，其阈值可为6。

将平均行驶里程、平均行驶时长、平均急刹车次数、平均急加速次数以及平均急转弯次数进行加权计算，得到反映车辆磨损状态的参数。

以上数据可按个人或按城市等进行排行。用处：可将数据提供给4s店，如月均行驶里程或急加减速多的可提前与用户进行预约保养。

2）、城市交通状态的监测:

通过各个城市大量车辆的车载数据进行处理,对城市车辆的急加速、急减速、急转弯次数以及行驶速度、行驶里程等对城市的交通状态进行监测，并且反映城市的节奏快慢等特性。

其涉及的具体判断特性及方法为：

最火爆城市（每小时更新）：统计日当天平均三急次数最高的前5城市（正序前5），计算方法：统计日当天，各城市车辆（急加速+急减速+急转弯次数）/各城市行驶车辆数。其处理结果如附图1所示。

最温和城市（每小时更新）：统计日当天平均三急次数最少的前5城市（倒序前5），计算方法：统计日当天，各城市车辆（急加速+急减速+急转弯次数）/各城市行驶车辆数。其处理结果如附图2所示。

最拥堵城市（每天更新）；统计日当天07:00~10:00及17:00~19:00时段内，平均时速较低的前5城市（倒序前5），计算方法：统计日当天，两个时间段内各个城市，（车辆速度总和/7小时）÷各城市行驶车辆总数。乘以30，则为月度平均值。其处理结果如附图3所示。

最畅通城市（每天更新）：统计日当天07:00~10:00及17:00~19:00时段内，平均时速较高的前5城市（正序前5），计算方法：统计日当天，两个时间段内各个城市，（车辆速度总和/7小时）÷各城市行驶车辆总数。乘以30，则为月度平均值。其处理结果如附图4所示。

最低碳城市（每小时更新）：统计日当天平均行驶里程数较低的前5城市（倒序前5），计算方法：统计日当天，各城市车辆行驶里程/各城市行驶车辆数。其处理结果如附图5所示。

最豪迈城市（每小时更新）：统计日当天行驶速度峰值较高的前5城市（正序前5），计算方法：统计日当天，各城市车辆速度最大值的进行比较。其处理结果如附图6所示。

此结果数据可以提供给大众，给选择旅游方向作参考等。

3）、日出行指数:

该统计以车辆厂商为单位，也可改为按城市或个人等。

统计该厂商所属的车辆驾驶数据，按周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日分别展示数据，其数据反映车辆的出行状况。

当以车辆厂商或城市为单位时其计算方法为：单日驾驶：展示周一至周日，平均每辆车的驾驶里程和时长。最多保留1位小数点。计算方法：统计该厂商或城市所属的车辆，周一（二/…日）累计行驶里程÷该厂商（或城市）车辆周一（二/…日）产生里程的车辆数；每周一（二/…日）累计行驶时长÷该厂商（或城市）车辆产生里程的车辆数。

4)、获取安全指数与文明驾驶指数：

1、安全驾驶指数：统计该厂商所属的车辆在固定时间的车载数据状况，通过对车载数据的处理判断得到其是否发生碰撞，通过对车载数据的处理判断得到其是否发生被盗，并对发生碰撞以及发生被盗进行记录。计算每月无碰撞报警/无被盗记录的车辆在该厂商总车辆数中的占比。

2、文明驾驶指数：统计该厂商所属的车辆，统计在固定时间，每月（车速峰值低于100公里/小时的车辆+连续行驶4小时以下）的车辆在该厂商总车辆数中的占比。指数为百分值。

其处理结果如附图2所示，该统计以车辆厂商为单位，也可改为按城市或个人等。

如按城市地区排名，可将该判定结果交给交通部门参考，适当增减当地人员配置等。

本发明中设备里程为设备记录的汽车当前行驶的里程数，此数据是设备根据每一次经纬度的变化计算得到。其中加速度数据通过加速度传感器得到。

其中所有的预设参数或阈值由数据库中的数据处理得出来的经验值或者可以实现自定义。

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。