本发明涉及车辆监控领域，尤其是一种车辆行为预警系统。
背景技术：
：随着社会对车载监控认同度的增加，各种不同层次需求也随之出现。应用范围逐渐增大，不仅在城市BUS、长途大巴、货运车辆上被广泛应用，而且在火车、船舶、救护车、消防车、执法车、交管车、物资运输车、旅行车、机关专车、校车等领域都有十分重要的用途。车辆运行监控系统长久以来都是智能公共交通发展的重点领域。尤其针对汽车金融担保行业，企业需要随时监控车辆的状态和车主的用车行为，一旦发生不安全因素应及时向企业发出预警，避免不必要的经济损失。目前预警系统还处于发展阶段，还没很好的结合车辆行为和历史大数据进行综合分析，没有很好的达到更加智能的预警功能。技术实现要素：本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种车辆行为预警系统,通过GPS车载监控终端采集车辆数据并建立车辆行为数据库，通过预警算法实时分析车辆行为是否发生变化，若达到预警条件则自动触发预警，进行智能预警。本发明采用的技术方案如下：本发明一种车辆行为预警系统，包括GPS车载监控终端、GPS平台服务端、GPS车辆监控平台、预警系统服务端和客户端；所述GPS车载监控终端，用于采集车辆数据；所述GPS平台服务端，用于接收GPS车载监控终端采集的车辆数据，并进行解析同时将结果发送到GPS车辆监控平台和预警系统服务端；所述GPS车辆监控平台，用于展现车辆信息；所述预警系统服务端，用于接收GPS平台服务端发送的数据并存储，并计算车速和车辆状态；同时实时判断车辆数据是否达到预警条件，进行预警记录；所述客户端显示预警信息。本发明一种车辆行为预警系统，所述GPS平台服务端向预警系统服务端发送的数据包括车辆的ID标识、设备号、经度、纬度、车辆里程数、油量、定位类型和设备时间；所述GPS车辆监控平台连接警报装置和显示装置。本发明一种车辆行为预警系统，还包括车辆行为预警方法，其包括以下步骤：步骤一：GPS车载监控终端采集车辆数据发送到GPS平台服务端；步骤二：GPS平台服务端接收GPS车载监控终端采集的车辆数据，进行解析将结果发送到GPS车辆监控平台，同时根据数据传输规则将结果传输到预警系统服务端；步骤三:GPS车辆监控平台通过显示装置显示车辆信息，实时监控，若发现异常信息，通过警报装置，发出警报；步骤四：预警系统服务端接收数据并存储，通过经度和纬度计算车辆的速度和车辆状态；同时进行车辆数据预警判断，若达到预警条件，进行预警记录，并发出警报。本发明一种车辆行为预警系统，所述数据传输规则为：网络传输格式采用Json字符串；传输的元素数据存储到车辆位置状态表中；传输时间频率为10分钟一次。本发明一种车辆行为预警系统，所述步骤四中车辆数据预警判断的方法为：s1：对历史数据排序，并进行停车点出现次数统计；s2：采用经典topK排序方法找出停车次数最多的3个点；s3：计算安全范围，将车辆数据进行预警判断，若超出安全范围则触发预警；在安全范围内的停车数据，比对前7天的历史轨迹，如果停车点轨迹规律或者停车时间规律发生变化，触发预警并记录；s4：进行预警判断结果纠偏及容错处理。本发明一种车辆行为预警系统，所述停车点出现次数统计的方法：从数据库取出历史数据，根据服务器内存容量判断能否一次放入内存，若服务器内存容量足够容纳这批数据，采用直接排序算法；若内存无法一次装载所有数据，则采用外部排序算法；排序完成后再对有序数据进行遍历，统计出每个位置出现的次数并写入到字典中。假设排序的时间复杂度是O(NlgN)，而遍历的时间复杂度是O(N)，则该方法的总体时间复杂度就是O(N+NlgN)＝O(NlgN)，从而加快停车点出现次数统计。本发明一种车辆行为预警系统，所述经典topK排序的方法：采用堆数据结构，建立一个大小为3的堆，初始化放入3个查询并按照出现次数由大到小排序，然后遍历历史记录，与堆中最后一条数据对比，若小于该值，继续遍历，否则将数组中最后一条数据换成当前对比的记录；所有数据遍历完成后，堆中的三个数即为停车次数最多的三个点。通常情况下经典topK排序算法的时间复杂度是NlgN，如果采用大小为3的数组来存储最终的数据，则算法的最坏时间复杂度是N*K(其中K是指top多少)，不适用数据而采用堆数据结构，最终的时间复杂度就降到了N*logK，提高查找停车次数最多点的速度。本发明一种车辆行为预警系统，所述计算安全范围的方法：将出现次数最多的三点为三角形的顶点并画出其外接圆，此外接圆所在的范围为车辆的安全范围；由于车辆位置随时可能发生变化，因此安全范围需要定时根据之前的历史数据重新计算，每天递归调用计算一次，动态维护和更新该区域范围。对于在安全范围内的停车数据，比对前7天的历史轨迹，如果停车点轨迹规律或者停车时间规律发生变化，也需要触发预警并记录。本发明一种车辆行为预警系统，所述预警判断结果纠偏及容错处理的方法：取出前7天的车辆行驶轨迹进行分析比对，若停车点和途径点发现明显变化则添加预警记录；所述停车点在安全范围内外200公里为允许的误差范围。由于设备偏移误差的存在，以及实际应用是还需要分析其规律是否发生变化，从区域范围和规律是否变化两个纬度才能更准确判断车辆的行为，所以需要进行预警判断结果纠偏；每10分钟收集一次车辆设备信息，随着时间和接入车辆设备的增多，位置信息会越来越多，从而导致计算时间会延长，考虑到车辆一天的数据不会对车辆安全范围计算产生太大影响，因此算法每天计算一次即可，同时分析服务采用分布式计算和处理，部署到4台不同服务器上进行数据收发和计算以提供运算效率。实际情况车辆会存在位置偏移的情况，因此规定停车点在安全范围内外200公里为允许的误差范围。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、通过设备采集到车辆设备数据，建立的车辆行为大数据库和车辆行为分析模型，全自动智能化预警提示。2、通过该系统可以全自动智能化对车辆行为进行分析，节约人工成本。3、准确分析车辆行为规律，为金融担保、汽车4s店以及车主提供更精确和智能的预警服务。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是本发明一种车辆行为预警系统的结构示意图。具体实施方式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。如图1，本发明一种车辆行为预警系统，包括GPS车载监控终端、GPS平台服务端、GPS车辆监控平台、预警系统服务端和客户端；所述GPS车载监控终端，用于采集车辆数据；所述GPS平台服务端，用于接收GPS车载监控终端采集的车辆数据，并进行解析同时将结果发送到GPS车辆监控平台和预警系统服务端；所述GPS车辆监控平台，用于展现车辆信息；所述预警系统服务端，用于接收GPS平台服务端发送的数据并存储，并计算车速和车辆状态；同时实时判断车辆数据是否达到预警条件，进行预警记录；所述客户端显示预警信息。本发明一种车辆行为预警系统，所述GPS平台服务端向预警系统服务端发送的数据包括车辆的ID标识、设备号、经度、纬度、车辆里程数、油量、定位类型和设备时间；所述GPS车辆监控平台连接警报装置和显示装置。本发明一种车辆行为预警系统，还包括车辆行为预警方法，其包括以下步骤：步骤一：GPS车载监控终端采集车辆数据发送到GPS平台服务端；步骤二：GPS平台服务端接收GPS车载监控终端采集的车辆数据，进行解析将结果发送到GPS车辆监控平台，同时根据数据传输规则将结果传输到预警系统服务端；步骤三:GPS车辆监控平台通过显示装置显示车辆信息，实时监控，若发现异常信息，通过警报装置，发出警报；步骤四：预警系统服务端接收数据并存储，通过经度和纬度计算车辆的速度和车辆状态；同时进行车辆数据预警判断，若达到预警条件，进行预警记录，并发出警报。车辆预警记录表如下：字段VIDReciveTime类型经度纬度备注车辆ID接收时间停车、超出范围经度经度本发明一种车辆行为预警系统，所述数据传输规则为：网络传输格式采用Json字符串；传输的元素数据存储到车辆位置状态表中；传输时间频率为10分钟一次。车辆位置状态表如下：字段备注VehicleID车辆IDGprsNum设备号Lng经度Lat纬度Speed速度Mileage里程Oilvolume油量VehicleState0:停止,1:行驶PositionType定位类型(1:gps,2:lbs,3:不定位)Recvtime设备时间TransTime传输时间CumputeTime计算时间AddTime入库时间本发明一种车辆行为预警系统，所述步骤四中车辆数据预警判断的方法为：s1：对历史数据排序，并进行停车点出现次数统计；s2：采用经典topK排序方法找出停车次数最多的3个点；s3：计算安全范围，将车辆数据进行预警判断，若超出安全范围则触发预警；在安全范围内的停车数据，比对前7天的历史轨迹，如果停车点轨迹规律或者停车时间规律发生变化，触发预警并记录；要对一些特殊的预警规则进行配置，比如停车超过5天也需要报警；s4：进行预警判断结果纠偏及容错处理。理论上取的停车点越多，计算的数据就越准确，但考虑到服务器的性能以及除特殊车辆外大多数时候车辆一天的停车规律基本上是住家、公司、以及外出办公或游玩3个点，所以取三个点就能大概确定车辆行驶活动范围。本发明一种车辆行为预警系统，所述停车点出现次数统计的方法：从数据库取出历史数据，根据服务器内存容量判断能否一次放入内存，若服务器内存容量足够容纳这批数据，采用直接排序算法；若内存无法一次装载所有数据，则采用外部排序算法；排序完成后再对有序数据进行遍历，统计出每个位置出现的次数并写入到字典中。假设排序的时间复杂度是O(NlgN)，而遍历的时间复杂度是O(N)，则该方法的总体时间复杂度就是O(N+NlgN)＝O(NlgN)，从而加快停车点出现次数统计。本发明一种车辆行为预警系统，所述经典topK排序的方法：采用堆数据结构，建立一个大小为3的堆，初始化放入3个查询并按照出现次数由大到小排序，然后遍历历史记录，与堆中最后一条数据对比，若小于该值，继续遍历，否则将数组中最后一条数据换成当前对比的记录；所有数据遍历完成后，堆中的三个数即为停车次数最多的三个点。通常情况下经典topK排序算法的时间复杂度是NlgN，如果采用大小为3的数组来存储最终的数据，则算法的最坏时间复杂度是N*K(其中K是指top多少)，不适用数据而采用堆数据结构，最终的时间复杂度就降到了N*logK，提高查找停车次数最多点的速度。本发明一种车辆行为预警系统，所述计算安全范围的方法：将出现次数最多的三点为三角形的顶点并画出其外接圆，此外接圆所在的范围为车辆的安全范围；由于车辆位置随时可能发生变化，因此安全范围需要定时根据之前的历史数据重新计算，每天递归调用计算一次，动态维护和更新该区域范围。对于在安全范围内的停车数据，比对前7天的历史轨迹，如果停车点轨迹规律或者停车时间规律发生变化，也需要触发预警并记录。本发明一种车辆行为预警系统，所述预警判断结果纠偏及容错处理的方法：取出前7天的车辆行驶轨迹进行分析比对，若停车点和途径点发现明显变化则添加预警记录；所述停车点在安全范围内外200公里为允许的误差范围。由于设备偏移误差的存在，以及实际应用是还需要分析其规律是否发生变化，从区域范围和规律是否变化两个纬度才能更准确判断车辆的行为，所以需要进行预警判断结果纠偏；每10分钟收集一次车辆设备信息，随着时间和接入车辆设备的增多，位置信息会越来越多，从而导致计算时间会延长，考虑到车辆一天的数据不会对车辆安全范围计算产生太大影响，因此算法每天计算一次即可，同时分析服务采用分布式计算和处理，部署到4台不同服务器上进行数据收发和计算以提供运算效率。实际情况车辆会存在位置偏移的情况，因此规定停车点在安全范围内外200公里为允许的误差范围。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。当前第1页1 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