车辆积碳情况的判定方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及汽车技术领域，特别是涉及一种车辆积碳情况的判定方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术：

在汽车使用过程中，积碳的产生是不可避免的，积碳累积到一定程度会造成发动机功率下降、油耗增加、排放超标，甚至零部件损坏等问题。

汽车的节气门是较容易产生积碳的部位，节气门积碳会使空气流量减少影响空燃比，从而影响汽车动力性、燃油经济性等，严重时还可能造成自动变速箱换挡过迟、发动机怠速不稳、汽车难以启动及怠速马达故障等问题。

在现有技术中，车主往往不能及时且准确地了解到车辆的节气门积碳情况，常常需要车主将汽车开至专门的车辆维修门店，通过让汽修人员对汽车节气门的积碳情况进行检测，进而判断该车辆的节气门积碳情况。

因此，现有技术存在不能高效地确定车辆积碳情况的问题。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效地确定车辆积碳情况的车辆积碳情况的判定方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种车辆积碳情况的判定方法，该方法包括：

获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

在其中一个实施例中，所述在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度，包括：

获取与所述车辆的车型对应的异常开度阈值；所述异常开度阈值为对与所述车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的；

在所述多个节气门开度中，将大于所述异常开度阈值的节气门开度作为所述异常节气门开度。

在其中一个实施例中，所述获取与所述车辆的车型对应的异常开度阈值，包括：

获取与所述车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为所述车型对应的样本节气门开度；

对多个所述样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据所述概率分布统计结果，计算出所述异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与所述多个所述样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。

在其中一个实施例中，所述根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常，包括：

获取预设的积碳判定阈值；

判断所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值是否大于所述积碳判定阈值；

若是，则判定所述车辆存在积碳情况异常。

在其中一个实施例中，所述获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，之前还包括：

获取所述车辆在所述预设时间段内的多个候选驾驶行程；

确定多个所述候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；

在多个所述候选驾驶行程中，将所述驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到所述车辆的多个驾驶行程。

在其中一个实施例中，单个驾驶行程对应的节气门开度为所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时的节气门开度，所述方法还包括：

当所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，计算所述单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；

将所述平均节气门开度，作为所述单个驾驶行程对应的节气门开度。

在其中一个实施例中，还包括：

当判定所述车辆存在积碳情况异常时，生成车辆积碳告警；所述车辆积碳告警用于提示用户所述车辆存在积碳情况异常。

一种车辆积碳情况的判定方法，其特征在于，所述方法包括：

采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

发送所述多个节气门开度至车联网后台；所述车联网后台在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种车辆积碳情况的判定装置，该装置包括：

获取模块，用于获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

确定模块，用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

判断模块，用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种车辆积碳情况的判定装置，该装置包括：

采集模块，用于采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

发送模块，用于发送所述多个节气门开度至车联网后台；所述车联网后台用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

发送所述多个节气门开度至车联网后台；所述车联网后台用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种车辆积碳情况的判定系统，所述系统包括：采集模块，发送模块，车联网后台，其中，

所述采集模块，用于采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

所述发送模块，用于发送所述多个节气门开度至车联网后台；

所述车联网后台，用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

发送所述多个节气门开度至车联网后台；所述车联网后台用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

上述车辆积碳情况的判定方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并在上述多个节气门开度确定出异常节气门开度；最后，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判断车辆的节气门积碳情况，实现了对一段时期内车辆在多次驾驶行程中的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

附图说明

图1为一个实施例中一种车辆积碳情况的判定方法的应用环境图；

图2为一个实施例中一种车辆积碳情况的判定方法的流程示意图；

图3为一个实施例中一种车型的节气门开度的概率密度函数的示意图；

图4为一个实施例中一种车辆积碳情况的判定方法的判断步骤的流程示意图；

图5为另一个实施例中一种车辆积碳情况的判定方法的流程示意图；

图6为一个实施例中一种车辆积碳情况的判定的逻辑流程图；

图7为另一个实施例中一种车辆积碳情况的判定的逻辑流程图；

图8为一个实施例中一种车辆积碳情况的判定装置的结构框图；

图9为另一个实施例中一种车辆积碳情况的判定装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车辆积碳情况的判定方法，包括以下步骤：

步骤s210，获取车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度。

其中，驾驶行程可以是指车主发动并驾驶车辆行驶至目的地后熄火的过程。

其中，节气门可以是指用于控制空气进入发动机的阀门。

其中，节气门开度可以是指上述节气门的开启角度。

具体实现中，车辆110预先安装有用于采集车辆节气门开度的车联网设备。实际应用中，车联网设备可以通过汽车的obd(onboarddiagnostics，汽车故障诊断)接口中读取汽车每一个驾驶行程的节气门数据。然后，车联网设备会将节气门数据保存于车联网设备的存储介质中。同时，车联网设备会按照预设的数据上传周期，定时将该汽车的节气门数据上传到车联网后台120，供车联网后台120接收并永久保存。

车联网后台120判定车辆积碳情况的过程中，首先获取到车辆110在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度。

例如，车联网后台120可以获取车辆110最近20个驾驶行程所对应的20个节气门开度。

步骤s220，在多个节气门开度中，确定异常节气门开度。

其中，异常节气门开度可以是指车辆处于积碳异常情况时的节气门开度。

具体实现中，车联网后台120获取到车辆110多个驾驶行程对应的多个节气门开度后，车联网后台120将每一个驾驶行程对应的节气门开度与预设的异常判定阈值进行对比，进而确定上述多个节气门开度中的异常节气门开度。

步骤s230，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值，判定车辆存在积碳情况异常。

具体实现中，当车联网后台120在上述多个节气门开度中确定异常节气门开度后，车联网后台120统计异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量占多个驾驶行程的数量的比重，具体地，车联网后台120可以通过计算出异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的的数量的比值，并根据该比值与预设的判定阈值进行对比，根据对比结果判定车辆110的节气门存在积碳情况异常。

上述车辆积碳情况的判定方法中，通过获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并在上述多个节气门开度确定出异常节气门开度；最后，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判断车辆的节气门积碳情况，实现了对一段时期内车辆在多次驾驶行程中的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，在多个节气门开度中，确定异常节气门开度，包括：获取与车辆的车型对应的异常开度阈值；异常开度阈值为对与车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的；在多个节气门开度中，将大于异常开度阈值的节气门开度作为异常节气门开度。

其中，车型可以是指车辆型号。实际应用中，车型包括车辆的生产厂家、系列、代次、排量等信息，例如，广汽本田第十代雅阁2.0l。

具体实现中，车联网后台120在多个节气门开度中确定异常节气门开度的过程中，首先需要获取用于判定该节气门开度是否为异常节气门开度的异常开度阈值。具体地，车联网后台120可以获取与该车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度，例如，车联网后台120可以采集多台车辆在怠速状态下的节气门开度，作为上述车型对应的样本节气门开度。然后，车联网后台120对各个样本节气门开度进行大数据统计，得到大数据统计结果。最后，车联网后台120根据该大数据统计结果，确定与车辆的车型对应的异常开度阈值。在车联网后台120获取与车辆的车型对应的异常开度阈值之后，车联网后台120在多个节气门开度中，将大于异常开度阈值的节气门开度作为异常节气门开度。

本实施例的技术方案，通过获取与车辆的车型对应的异常开度阈值，并在多个节气门开度中，将大于异常开度阈值的节气门开度作为异常节气门开度；其中，该异常开度阈值为对与车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的，如此，在对车辆的积碳情况进行判断时，可以避免采用同一标准进行判定，可以实现针对车辆的车型，如厂家、系列、代次、排量，灵活地确定与该车辆对应的异常开度阈值，从而可以灵活且准确地结合车辆的车型在多个节气门开度中确定异常节气门开度，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，获取与车辆的车型对应的异常开度阈值，包括：获取与车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为车型对应的样本节气门开度；对多个样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据概率分布统计结果，计算出异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。

具体实现中，车联网平台120在获取与车辆的车型对应的异常开度阈值过程中，具体需要获取与车辆110的车型相同的若干台车辆对应的节气门开度，作为该车型对应的样本节气门开度。然后，车联网平台120对样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果。最后，车联网平台120再根据概率分布统计结果，计算出该车型对应的异常开度阈值，其中，小于异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。实际应用中，预设数量比值可以为0.8，即小于异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个样本节气门开度的数量之间的比值可以等于0.8。

更具体地，车联网平台120可以将节气门开度作为随机变量x；然后，通过对该车型对应的样本节气门开度进行统计，例如，统计小于x度的样本节气门开度的记录数占样本节气门开度的总记录数的比值p，作为该车型的车辆节气门开度小于x度的概率p，即统计随机变量x<x时的概率p。分别统计x取不同值时对应的概率p并拟合得到针对该车型的节气门开度的概率分布函数。然后，再对上述的概率分布函数进行求导，得到该车型的节气门开度的概率密度函数，如图3所示，图3在上述实施例中提供了一种车型的节气门开度的概率密度函数的示意图。

然后，可以设置某一车型对应的小于异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个样本节气门开度的数量之间的比值等于预设数量比值n时(其中，n的取值范围可以为n大于等于0且小于等于1)，对应到上述的概率密度函数，预设数量比值n即为某一车型对应的样本节气门开度小于异常开度阈值的概率的概率总和，车联网平台120在对上述的概率密度函数进行积分求取概率总和的计算过程中，由于新车出厂时节气门开度可以认为是最小的，因此将新车出厂值作为积分区间的一区间边界(如图3所示的积分区间的左边界)，然后车联网平台120计算出当积分值等于n时，计算出该积分区间的另一区间边界(如图3所示的积分区间的右边界)，最后将该另一区间边界所对应的节气门开度作为该车型对应的异常开度阈值a。实际应用中，n可以取0.8。如此，可以使该车型对应的小于异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个样本节气门开度的数量之间的比值可以等于0.8，同时，将新车出厂值作为积分区间的第一区间边界，进而计算得到积分区间的第二区间边界，即得到该车型对应的异常开度阈值a。

本实施例的技术方案，异常开度阈值为对与车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行分布概率进行统计得到的，如此，可以实现针对不同车型，例如按照不同厂家、不同系列、不同代次、不同排量对汽车划分为不同群体，分别确定每种型号车辆的异常开度阈值，使用这些异常开度阈值对汽车积碳情况进行精准判断,从而可以实现准确地结合车辆的车型在多个节气门开度中确定异常节气门开度，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值，判定车辆存在积碳情况异常，包括：获取预设的积碳判定阈值；判断异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值是否大于积碳判定阈值；若是，则判定车辆存在积碳情况异常。

具体实现中，在车联网后台120根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判定车辆存在积碳情况异常的过程中，具体可以通过计算出异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值；然后，将该比值与预设的积碳判定阈值进行比较，判断该比值是否大于预设的积碳判定阈值；若是，则判定车辆存在积碳情况异常。实际应用中，积碳判定阈值可以为60％。

本实施例的技术方案，通过计算异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值，并将比值与预设的积碳判定阈值进行对比；从而可以准确地判定当前车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，之前还包括：获取车辆在预设时间段内的多个候选驾驶行程；确定多个候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；在多个候选驾驶行程中，将驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到车辆的多个驾驶行程。

其中，候选驾驶行程可以是指未经过筛选的驾驶行程。

具体实现中，车联网后台120获取车辆在预设时间段内的多个候选驾驶行程，并确定多个候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；然后，车联网后台120在多个候选驾驶行程中，将驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到车辆的多个驾驶行程。具体地，车联网后台120可以在多个候选驾驶行程中，将驾驶行程时长小于10分钟的候选驾驶行程进行滤除，得到可以用于判断车辆110的节气门积碳情况的多个驾驶行程。

如此，可以准确地获取到用于表征车辆110当前节气门的积碳情况的节气门开度。因为有可能出现车辆还没进入平稳运行状况就已经熄火的情况而导致驾驶行程对应的驾驶行程时长过短，此种情况下采集到的节气门开度并不能准确地表征车辆的节气门积碳情况。例如，某一驾驶行程只有2分钟，其中原地热车20秒，行驶1分40秒。那么，在这个驾驶行程中，汽车的发动机转速很可能从未达到正常的怠速值，因为刚启动热车时发动机转速较高，行驶时发动机转速就更高，所以无法获取正常怠速时的节气门开度数据，因而无法获得可以准确地表征车辆的节气门积碳情况的节气门开度。

本实施例的技术方案，通过在多个候选驾驶行程中，将驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，从而可以得到准确地获取到用于表征车辆当前节气门的积碳情况的节气门开度，进而可以准确地判定当前车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，单个驾驶行程对应的节气门开度为车辆在单个驾驶行程中发动机转速最小时的节气门开度，还包括：当车辆在单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，计算单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；将平均节气门开度，作为单个驾驶行程对应的节气门开度。

具体实现中，车辆110的车联网设备会将车辆在单个驾驶行程中发动机转速最小时测得的节气门开度，作为该驾驶行程对应的节气门开度。当车辆110在单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，车联网平台120则，计算单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；最后，将平均节气门开度，作为单个驾驶行程对应的节气门开度。

本实施例的技术方案，当车辆在单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，车联网后台通过计算单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，将该平均值作为单个驾驶行程对应的节气门开度，如此可以准确地获取到用于表征车辆在驾驶行程中节气门积碳情况的节气门开度，从而可以准确地判定当前车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在另一个实施例中，当判定车辆存在积碳情况异常时，生成车辆积碳告警；车辆积碳告警用于提示用户车辆存在积碳情况异常。

具体实现中，当车联网平台120判定车辆110的节气门存在积碳情况异常时，车联网平台120生成车辆积碳告警，从而用于提示用户(车主)车辆存在积碳情况异常。实际应用中，车联网平台120在生成车辆积碳告警后，可以通过手机短信、专门的车辆监控app(应用程序)、邮件和手机公众后等向用户推送该车辆积碳告警，进而及时提示用户车辆存在积碳情况异常。另外，车联网平台120也可以将车辆积碳告警下发至车辆110的车载终端或行车电脑等设备，从而使车辆110提示用户车辆110当前存在积碳情况异常。

本实施例的技术方案，通过在当判定车辆存在积碳情况异常时，生成用于提示用户车辆存在积碳情况异常的车辆积碳告警，从而可以实现及时提醒用户当前车辆存在积碳情况异常。

在另一个实施例中，如图4所示，提供了一种车辆积碳情况的判定方法，包括以下步骤：

s410，获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度。s420，获取与所述车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为所述车型对应的样本节气门开度。s430，对多个所述样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据所述概率分布统计结果，计算出所述车辆的车型对应的异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个所述样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。s440，在所述多个节气门开度中，将大于所述异常开度阈值的节气门开度作为所述异常节气门开度。s450，根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

需要说明的是，上述步骤的具体限定可以参见上文中对于车辆积碳情况的判定方法的限定，在此不再赘述。

本实施例的技术方案，通过获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并根据车辆的车型对应的异常开度阈值，在上述多个节气门开度确定出异常节气门开度；其中，该异常开度阈值为对该车型对应的样本节气门开度的概率分布进行统计得到的；最后，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判定车辆的节气门存在积碳情况异常；如此，可以实现了对车辆一段时期内的多次驾驶行程的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种车辆积碳情况的判定方法，该方法可以应用于图1所示的车辆110中的车联网设备，该方法包括以下步骤：

s510，采集车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度。

具体实现中，车辆110预先安装有用于采集车辆节气门开度的车联网设备。实际应用中，车联网设备可以通过汽车的obd(onboarddiagnostics，汽车故障诊断)接口中读取汽车每一个驾驶行程的节气门数据。然后，车联网设备会将车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度保存于车联网设备的存储介质中。

s520，发送多个节气门开度至车联网后台。

s530，车联网后台在多个节气门开度中，确定异常节气门开度；根据异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值，判定车辆存在积碳情况异常。

具体实现中，车辆110的车联网设备会按照预设的数据上传周期，定时将该车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度上传到车联网后台120，供车联网后台120接收并永久保存。同时，车联网后台120在接收到车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度后，确定异常节气门开度；并根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的行程数量比值，来判定车辆存在积碳情况异常。

上述车辆积碳情况的判定方法中，通过获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并将多个节气门开度上传至车联网后台，以供车联网后台在多个节气门开度中确定出异常节气门开度；并根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判断车辆的节气门积碳情况，实现了对一段时期内车辆在多次驾驶行程中的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

另外，通过使用车辆的车联网设备对车辆的节气门数据进行收集和上报至车联网后台不但大大扩展了每台汽车存储数据的能力，也为使用大数据统计方法确定节气门阈值奠定了基础。

应该理解的是，虽然图2、图4和图5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、图4和图5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

为了便于本领域技术人员的理解，在一个实施例中，如图6所示，提供了一种车辆积碳情况的判定的逻辑流程图；其中，车联网设备读取并处理车辆的节气门数据和转速数据；车联网设备上传数据到车联网后台；车联网后台判断该车辆的积碳情况，积碳情况是否严重；具体地，车联网后台获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，然后，在多个节气门开度中，确定异常节气门开度；最后，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判定车辆是否存在积碳情况异常，如节气门积碳严重。若车辆存在积碳情况异常，车联网后台则通知车主。

如此，可以实现了对车辆一段时期内的多次驾驶行程的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果，并及时通知车主。

为了便于本领域技术人员的理解，在另一个实施例中，如图7所示，提供了一种车辆积碳情况的判定的逻辑流程图；其中，车联网后台获取到车联网设备发送的多个候选行程对应的节气门数据后，过滤行程时间小于10min的候选行程；得到筛选后的多个行程内转速最小时对应的节气门开度；然后，车联网后台将行程对应的节气门开度与预设的异常开度阈值进行对比；统计节气门开度超过异常开度阈值的行程占多个行程的行程数量比值；最后，根据该行程数量比值，生成积碳情况判断结果。

如此，可以实现了对车辆一段时期内的多次驾驶行程的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，进而提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果，并及时通知车主。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种车辆积碳情况的判定装置，包括：

获取模块810，用于获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

确定模块820，用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

判断模块830，用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

上述车辆积碳情况的判定装置中，通过获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并在上述多个节气门开度确定出异常节气门开度；最后，根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判断车辆的节气门积碳情况，实现了对一段时期内车辆在多次驾驶行程中的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

在其中一个实施例中，上述的确定模块820，包括：获取子模块，用于获取与所述车辆的车型对应的异常开度阈值；所述异常开度阈值为对与所述车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的；异常开度确定子模块，在所述多个节气门开度中，将大于所述异常开度阈值的节气门开度作为所述异常节气门开度。

在其中一个实施例中，获取子模块，具体还用于获取与所述车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为所述车型对应的样本节气门开度；对多个所述样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据所述概率分布统计结果，计算出所述异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个所述样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。

在其中一个实施例中，上述的判断模块830，包括：阈值获取子模块，用于获取预设的积碳判定阈值；判断子模块，用于判断所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值是否大于所述积碳判定阈值；判定子模块，用于若是，则判定所述车辆存在积碳情况异常。

在其中一个实施例中，上述的车辆积碳情况的判定装置，包括：候选行程获取模块，用于获取所述车辆在所述预设时间段内的多个候选驾驶行程；时长确定模块，用于确定多个所述候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；滤除模块，用于在多个所述候选驾驶行程中，将所述驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到所述车辆的多个驾驶行程。

在其中一个实施例中，单个驾驶行程对应的节气门开度为所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时的节气门开度，上述的车辆积碳情况的判定装置，还包括：均值计算模块，用于当所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，计算所述单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；节气门开度确定模块，用于将所述平均节气门开度，作为所述单个驾驶行程对应的节气门开度。

在其中一个实施例中，上述的车辆积碳情况的判定装置，还包括：告警模块，用于当判定所述车辆存在积碳情况异常时，生成车辆积碳告警；所述车辆积碳告警用于提示用户所述车辆存在积碳情况异常。

在另一个实施例中，如图9所示，提供了一种车辆积碳情况的判定系统，包括：

采集模块910，用于采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

发送模块920，用于发送所述多个节气门开度至车联网后台；所述车联网后台用于在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程占所述多个驾驶行程的比重，判定所述车辆存在积碳情况异常；

车联网后台120，用于在多个节气门开度中，确定异常节气门开度；还用于根据异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与多个驾驶行程的数量的比值，判定车辆存在积碳情况异常。

上述车辆积碳情况的判定装置，通过获取车辆的多个驾驶行程对应的多个节气门开度，并将多个节气门开度上传至车联网后台，以供车联网后台在多个节气门开度中确定出异常节气门开度；并根据异常节气门开度所对应的驾驶行程占多个驾驶行程的比重，判断车辆的节气门积碳情况，实现了对一段时期内车辆在多次驾驶行程中的节气门开度进行综合判断和分析，从而可以及时且准确地判定车辆是否存在积碳情况异常，提高了对车辆存在积碳异常情况的判定效果。

关于一种车辆积碳情况的判定装置的具体限定可以参见上文中对于一种车辆积碳情况的判定方法的限定，在此不再赘述。上述一种车辆积碳情况的判定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储车辆积碳情况的判定数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆积碳情况的判定方法。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

步骤s210，获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

步骤s220，在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

步骤s230，根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取与所述车辆的车型对应的异常开度阈值；所述异常开度阈值为对与所述车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的；在所述多个节气门开度中，将大于所述异常开度阈值的节气门开度作为所述异常节气门开度。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取与所述车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为所述车型对应的样本节气门开度；对多个所述样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据所述概率分布统计结果，计算出所述异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个所述样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取预设的积碳判定阈值；判断所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值是否大于所述积碳判定阈值；若是，则判定所述车辆存在积碳情况异常。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取所述车辆在所述预设时间段内的多个候选驾驶行程；确定多个所述候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；在多个所述候选驾驶行程中，将所述驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到所述车辆的多个驾驶行程。

在一个实施例中，单个驾驶行程对应的节气门开度为所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时的节气门开度，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，计算所述单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；将所述平均节气门开度，作为所述单个驾驶行程对应的节气门开度。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当判定所述车辆存在积碳情况异常时，生成车辆积碳告警；所述车辆积碳告警用于提示用户所述车辆存在积碳情况异常。

在另一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

步骤s510，采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

步骤s520，发送所述多个节气门开度至车联网后台；

步骤s530，所述车联网后台在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

步骤s540，根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤s210，获取所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

步骤s220，在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

步骤s230，根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取与所述车辆的车型对应的异常开度阈值；所述异常开度阈值为对与所述车辆的车型相同的多台车辆所对应的节气门开度进行统计得到的；在所述多个节气门开度中，将大于所述异常开度阈值的节气门开度作为所述异常节气门开度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取与所述车辆的车型相同的多台车辆对应的节气门开度，作为所述车型对应的样本节气门开度；对多个所述样本节气门开度的概率分布进行统计，得到概率分布统计结果；并根据所述概率分布统计结果，计算出所述异常开度阈值；其中，小于所述异常开度阈值的样本节气门开度的数量与多个所述样本节气门开度的数量之间的比值满足预设数量比值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取预设的积碳判定阈值；判断所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值是否大于所述积碳判定阈值；若是，则判定所述车辆存在积碳情况异常。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取所述车辆在所述预设时间段内的多个候选驾驶行程；确定多个所述候选驾驶行程对应的驾驶行程时长；在多个所述候选驾驶行程中，将所述驾驶行程时长小于预设的时长阈值的候选驾驶行程进行滤除，得到所述车辆的多个驾驶行程。

在一个实施例中，单个驾驶行程对应的节气门开度为所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时的节气门开度，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当所述车辆在所述单个驾驶行程中发动机转速最小时具有多个节气门开度时，计算所述单个驾驶行程的多个节气门开度的平均值，得到平均节气门开度；将所述平均节气门开度，作为所述单个驾驶行程对应的节气门开度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当判定所述车辆存在积碳情况异常时，生成车辆积碳告警；所述车辆积碳告警用于提示用户所述车辆存在积碳情况异常。

在另一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤s510，采集所述车辆在预设时间段内的多个驾驶行程对应的多个节气门开度；

步骤s520，发送所述多个节气门开度至车联网后台；

步骤s530，所述车联网后台在所述多个节气门开度中，确定异常节气门开度；

步骤s540，根据所述异常节气门开度所对应的驾驶行程的数量与所述多个驾驶行程的数量的比值，判定所述车辆存在积碳情况异常。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。