一种车辆告警系统及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及车辆报警的技术领域，具体地涉及一种车辆告警系统及方法，主要用于对行驶中的车辆可能出现的危险情况发出警报。
【背景技术】
[0002]随着人类社会的发展和进步，人们越来越多地采用汽车作为交通工具，道路上的汽车增长迅猛，交通事故也随之快速增长。
[0003]目前，市场上出现了一些车辆告警方法，但是，这些车辆告警方法都是通过事先固定好告警规则进行告警的，有以下几个缺点:
[0004]1.事先固定好的告警规则，遇到未知的场景时，无法发出告警。
[0005]2.不能智能学习驾驶员驾驶习惯和行为来通过经验来发出告警给驾驶员。
【发明内容】
[0006]本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足，提供一种车辆告警系统，其能够对行驶中的车辆可能出现的危险情况发出警报，尤其在该车遇到未知的场景时，也能通过经验数据给出相应告警。
[0007]本发明的技术解决方案是:这种车辆告警系统，其包括车载终端、云平台服务、驾驶经验训练模块，云平台服务包括分布式计算单元、分布式存储单元、分布式共享缓存、实时流式计算单元，驾驶经验训练模块包括数据归类器、经验叠加器、未知场景构建器、自然语言构建器、未知警告决策器、经验广播器，车载终端采集的车辆数据通过全国各地CDN加速及Socket通信协议将车辆数据传输给云平台服务，经过云平台服务处理后汇总至驾驶经验训练模块，驾驶经验训练模块将实时位置及训练后的经验数据存储到云平台服务，经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果，将该结果发送给车载终端。
[0008]本发明的车载终端采集的车辆数据通过全国各地⑶N加速及Socket网络将车辆数据传输给云平台服务，经过云平台服务处理后汇总至驾驶经验训练模块，驾驶经验训练模块将实时位置及训练后的经验数据存储到云平台服务，经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果，将该结果发送给车载终端，所以能够对行驶中的车辆可能出现的危险情况发出警报，尤其在该车遇到未知的场景时，也能通过经验数据给出相应告警。
[0009]还提供了一种车辆告警方法，该方法包括以下步骤:
[0010](I)通过车载终端对车辆数据进行采集；
[0011](2)通过全国各地⑶N加速及Socket通信协议将车辆数据传输给云平台服务；
[0012](3)通过云平台服务的分布式计算单元和实时流式计算单元将车辆数据加工处理，将加工处理后的数据汇总至驾驶经验训练模块；
[0013](4)驾驶经验训练模块经由内部智能算法形成多维度驾驶行为经验数据，实时汇聚每一次采集的实时位置及训练后的经验数据，将其存储到云平台服务；
[0014](5)步骤(4)的实时位置及训练后的经验数据经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果；
[0015](6)将多维度业务分析结果发送给车载终端。
【附图说明】
[0016]图1为根据本发明的车辆告警系统的结构示意图。
[0017]图2为根据本发明的车辆告警方法的流程图。
【具体实施方式】
[0018]如图1所示，这种车辆告警系统，其包括车载终端、云平台服务、驾驶经验训练模块，云平台服务包括分布式计算单元、分布式存储单元、分布式共享缓存、实时流式计算单元，驾驶经验训练模块包括数据归类器、经验叠加器、未知场景构建器、自然语言构建器、未知警告决策器、经验广播器，车载终端采集的车辆数据通过全国各地CDN加速及Socket通信协议将车辆数据传输给云平台服务，经过云平台服务处理后汇总至驾驶经验训练模块，驾驶经验训练模块将实时位置及训练后的经验数据存储到云平台服务，经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果，将该结果发送给车载终端。
[0019]如图2所示，还提供了一种车辆告警方法，该方法包括以下步骤:
[0020](I)通过车载终端对车辆数据进行采集；
[0021](2)通过全国各地⑶N加速及Socket通信协议将车辆数据传输给云平台服务；
[0022](3)通过云平台服务的分布式计算单元和实时流式计算单元将车辆数据加工处理，将加工处理后的数据汇总至驾驶经验训练模块；
[0023](4)驾驶经验训练模块经由内部智能算法形成多维度驾驶行为经验数据，实时汇聚每一次采集的实时位置及训练后的经验数据，将其存储到云平台服务；
[0024](5)步骤(4)的实时位置及训练后的经验数据经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果；
[0025](6)将多维度业务分析结果发送给车载终端。
[0026]本发明的车载终端采集的车辆数据通过全国各地⑶N加速及Socket网络将车辆数据传输给云平台服务，经过云平台服务处理后汇总至驾驶经验训练模块，驾驶经验训练模块将实时位置及训练后的经验数据存储到云平台服务，经过云平台服务处理后得到该车辆的多维度业务分析结果，将该结果发送给车载终端，所以能够对行驶中的车辆可能出现的危险情况发出警报，尤其在该车遇到未知的场景时，也能通过经验数据给出相应告警。
[0027]另外，所述车辆数据包括偏移经度、偏移玮度、GPS时间、GPS速度、正北方向夹角、车辆状态、报警编码、经度、玮度、海拔、里程、累计油耗、发动机运行总时长、引擎转速、位置基本信息状态位、区域/线路报警、冷却液温度、蓄电池电压、瞬时油耗、行驶记录仪速度、机油压力、大气压力、发动机扭矩百分比、车辆信号状态、车速来源、油量、超速报警附加信息、路线行驶时间不足/过长、油门踏板位置、终端内置电池电压、发动机水温、发动机水温、进气温度、开门状态、需要人工确认报警事件的ID、系统时间。
[0028]另外，所述步骤(4)中驾驶经验训练模块将加工处理后的数据与历史数据汇总，采用聚类算法与神经网络算法混合运算形成经验数据模型，通过神经网络模型的多维度算法结合新数据以及经验数据模型不断扩展及刷新各新维度的经验数据模型。
[0029]经验智能进化是指将已有经验变的更加丰富，指所有车辆所积累的经验智能共享，例如多个车在某路段上发出碰撞报警数据，新叠加的经验数据将被共享给所有即将行驶到某路段的车辆和该路段附近的车辆，该经验是通过车机行驶时遇到的各情况