是对使用量的管理。从单一维度说，最熟悉的通过电表对电力使用的行为进行计量管理 就是用量管理的一个实例。如果将电力使用的行为扩展到W时间维度进行计量，通过掌握 电力使用量随时间的变化关系，进而调节定价和市场供需关系，可W达到对电力资源供给 和使用的优化，即苏伟的阶梯定价策略。可见，基于用量管理的模型设计资源供给和使用资 源的行为，两者之间的关系可w采用多维空间描述，描述的空间维度越高，可w用于资源配 置的变量越多，受益空间越大。在该里，行车用量是车联网平台中通过建立多方契约关系实 现产业协同的重要数据概念，其资源涉及多个行为主体，比如车主、车厂、交通管理及保险 等，针对车主而言，其对资源的使用行为又包括：车的折旧、交通事故的损失、车险保费的支 出、违章罚款和处罚等，随着资源项的增加，可W为行车用量带来新的语义和新的功能，进 而为车联网产业中的更多受益者服务。
[0049] 用量模型，车联网产业内的不同产业主体，因为不同的经营目标，关也行车过程中 不同的参数。因此，提供给该些不同主体的所需行车用量的过程，就是将行车用量通过一 定的数据处理在相应信息主体需求空间进行数据投影的过程，而该个数据模型即为用量模 型。举一个例子说明，比如；对于公安交通管理局，其主要职责包括道路交通管理控制和交 通安全安保，获取道路交通事故的行车用量，则成为W公安交通管理局为主体的需求投影； 对于保险公司，其从减少事故赔付率、降低投保风险及赚取盈利出发，提取投保车量驾驶评 估的行车用量，则成为W保险公司为主体的需求投影；对于车主，其从保障车辆行驶安全、 规避道路拥塞为主要诉求，获取交通通行能力的行车用量，则成为W车为主体的需求投影。
[0050] "人-车-路"信息主体间的关联关系
[0051] 图1为本发明实施例提供的"人-车-路"信息主体间的关联关系结构示意图，该 图形成了包含四个界面且彼此影响的闭环关系结构图，其中，
[0052] 人-车界面，即驾驶行为协同，涉及的信息主体为人和车，包括驾驶人通过加速踏 板、制动和转向盘，操纵方向，控制行车速度，实现对车辆的控制；
[0053] 人-路界面，即交通信息匹配协同，涉及的信息主体为人和路，包括驾驶人在行驶 过程中根据掌握车辆、道路及交通变化特征，不断作出正确的判断与反应，W适应道路环境 的变化；
[0054] 车-路界面，即车辆行驶协同，涉及的信息主体为车和路，包括通过车车、车路信 息交互和共享，实现车辆和道路基础设施之间协同与配合；
[00巧]人-车-路界面，即交通行为协同，涉及的信息主体为人、车和路，包括在驾驶人控 制车量按着预定目标，按照交通规则运行的动态过程中，同时车辆也受到道路和环境状况 的影响，共同完成交通行为事件。
[0056] 本发明按照图1所述的关联关系，采用图2所示的行车用量数据的采集过程示意 图，进行行车用量数据的采集，具体的说：
[0057] 第一步骤，获取车联网原始数据，该车联网原始数据由"人、车和路"H类信息主体 提供；
[0058] 第二步骤，根据车联网原始数据生成行车用量的影响属性集合；
[0059] 第H步骤，对行车用量的影响属性集合进行包括数据清理和格式化处理的预处理 过程；
[0060] 第四步骤，基于预处理后的行车用量的影响属性集合建立行车用量的概念层次 树；
[0061] 第五步骤，对行车用量的概念层次树中的每一概念层计算得到频繁项集，得到行 车用量的关联规则；
[0062] 第六步骤，建立用量模型，该用量模型包括不同信息主体的不同项目所对应的行 车用量关联规则；
[0063] 第走步骤，根据所建立的用量模型对车联网原始数据进行关联采集。
[0064] 图3为本发明实施例提供的行车用量数据的采集方法流程图，其具体步骤为：
[0065] 步骤301、基于"人、车和路"立类信息主体提供的车联网原始数据，建立用量模型， 该用量模型包括不同信息主体的不同项目所对应的行车用量关联规则；
[0066] 步骤302、根据所建立的用量模型将"人、车和路"立类信息主体提供的车联网原始 数据，进行关联采集。
[0067] 在图3中，如何建立该用量模型，W及如何根据所建立的该用量模型进行关联采 集，是实现本发明的关键所在，W下进行详细说明。
[0068] 建立该用量模型分为；数据准备阶段、数据预处理阶段、建立行车用量的概念层次 树阶段、行车用量的关联规则提取阶段、关联数据建模阶段和关联采集阶段。
[0069] 数据准备阶段
[0070] 将"人-车-路"H类信息主体提供的车联网原始数据，该数据实际可W为车联网 基础原始数据，生成行车用量的影响属性集合，传送给本发明提供的用量关系管理的存储 系统。原始数据如车辆信息、环境信息、互联网信息和行业渠道信息等。当提供车辆信息 时，通过汽车感知技术等提供；当提供环境信息时，通过交通感知技术等采集城市及道路等 相关数据；当提供互联网信息时，通过互联网技术得到用户及业务等相关数据；当提供行 业信息时，通过相关行业的传统方式和渠道采集地理及业务等数据。原始数据提供方式、原 始数据、所采用的技术手段及对应的形成用量的属性集合如表一所述：
[0071]
【主权项】
1. 一种行车用量数据的采集方法，其特征在于，该方法包括： 基于"人、车和路"三类信息主体提供的车联网原始数据，建立用量模型，该用量模型包 括不同信息主体的不同项目所对应的行车用量关联规则； 根据所建立的用量模型将"人、车和路"三类信息主体提供的车联网原始数据，进行关 联米集。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用量模型的过程为： 根据车联网原始数据生成行车用量的影响属性集合； 对行车用量的影响属性集合进行包括数据清理和格式化处理的预处理过程； 基于预处理后的行车用量的影响属性集合建立行车用量的概念层次树； 对行车用量的概念层次树中的每一概念层计算得到频繁项集，得到行车用量的关联规 则； 基于行车用量的关联规则确定所对应的不同信息主体的不同项目，建立用量模型。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立行车用量的概念层次树为： 基于预处理后的行车用量的影响属性集合中的每一级属性集合，从概念层次树的根部 开始，从顶部向下，将每一级属性集合形成每一概念层，形成行车用量的概念层次树。
4. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每一概念层计算得到频繁项集为： 每一概念层计算得到该概念层的项集； 设置设定支持度阈值和/或设置置信度阈值后，对每一概念层计算得到该概念层的项 集，判断该概念层的项集的支持度或/和置信度是否大于等于设定支持度阈值和/或设置 置信度阈值，如果是，则作为频繁项集； 将所有频繁项集作为行车用量的关联规则。
5. -种行车用量数据的采集系统，其特征在于，该系统包括：提取单元、存储单元、用 量模单元及关联采集单元，其中， 提取单元，用于获取车联网原始数据，得到行车用量的影响属性集合存储在存储单元 中； 存储单元，用于存储行车用量的影响属性集合； 用量模型单元，用于根据存储单元存储的行车用量的影响属性集合建立用量模型，该 用量模型包括不同信息主体的不同项目所对应的行车用量关联规则； 关联采集单元，用于根据用量模型，关联采集车联网原始数据。
6. 如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述用量模型单元还包括预处理单元、建立 行车用量的概念层次树单元、行车用量的关联规则生成单元及用量模型生成单元，其中， 预处理单元，用于对存储单元存储的行车用量的影响属性集合进行包括数据清理和格 式化处理的预处理过程； 建立行车用量的概念层次树单元，用于基于预处理后的行车用量的影响属性集合建立 行车用量的概念层次树； 行车用量的关联规则生成单元，用于对行车用量的概念层次树中的每一概念层计算得 到频繁项集，得到行车用量的关联规则； 用量模型生成单元，用于基于行车用量的关联规则建立用量模型，该用量模型包括不 同信息主体的不同项目所对应的行车用量关联规则。
【专利摘要】本发明公开了一种行车用量数据的采集方法及系统，包括：基于“人、车和路”三类信息主体发送的车联网原始数据，建立用量模型，该用量模型包括不同信息主体的不同项目所对应的行车用量关联规则；根据所建立的用量模型将“人、车和路”三类信息主体发送的车联网原始数据，进行关联采集。因此，本发明提供的方法及系统对车联网中的数据资源集中采集并分析，对分析后的数据资源优化利用。
【IPC分类】G06Q50-30, G06Q10-04
【公开号】CN104616066
【申请号】CN201310541217
【发明人】饶佳, 刘祎, 杨景
【申请人】中国移动通信集团公司
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2013年11月5日