一种车辆安全状态监控预警方法及系统与流程

本发明涉及汽车安全监控技术领域，具体为一种车辆安全状态监控预警方法及系统。

背景技术：

随着科技的进步和人们对于出行需求的改变，汽车越来越多的走入千家万户，走上道路。随着车辆数量的越来越多，道路路况越来越复杂，汽车故障监测就成为对汽车安全行驶的一道保障。

目前，汽车故障检测只能基于4S店的检测，无法做到提前预警，只能故障发生后再处理，这种处理方式也很难评估出由于驾驶人操作习惯导致的故障问题，还是在正常使用年限中出现的故障问题。

技术实现要素：

为了克服上述所指出的现有技术的缺陷，本发明人对此进行了深入研究，在付出了大量创造性劳动后，从而完成了本发明。

具体而言，本发明所要解决的技术问题是：提供一种车辆安全状态监控预警方法，以解决现有技术中无法提前预警，只能故障发生后再处理维护的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

一种车辆安全状态监控预警方法，所述方法包括下述步骤：

预先生成车辆故障信息分类状态模型，所述车辆故障信息分类状态模型包含有车辆故障的若干个分类信息以及在每一个分类信息下发生该故障的概率；

实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数，所述车辆行驶状态参数从车辆OBD接口获取；

根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取所述车辆状态参数分类信息；

获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令；

将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒。

作为一种改进的方案，所述预先生成车辆故障信息分类状态模型，所述车辆故障信息分类状态模型包含有车辆故障的若干个分类信息以及在每一个分类信息下发生该故障的概率的步骤具体包括下述步骤：

获取所有用户车辆的各种车辆故障信息；

接收安装在各个发生车辆故障的用户车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数；

对所述车辆行驶状态参数进行分类打标，获取产生车辆故障所对应的车辆行驶状态参数的分类信息，以及在车辆行驶状态参数的各个参数阶段发生所述车辆故障的概率；

根据所述车辆故障、车辆行驶状态参数的分类信息以及在每一个分类信息下车辆故障发生概率，生成车辆故障信息分类状态模型。

作为一种改进的方案，所述车辆故障信息的获取方式包括终端设备检测到并自动上传的车辆故障信息、终端设备车主用户反馈的车辆故障信息以及第三方官方平台提供的车辆故障信息。

作为一种改进的方案，所述车辆行驶状态参数包括发动机转速、车辆行驶速度、车辆油耗、车辆最大功率转速、油压、水温、发动机温度、胎压、机油粘稠度、燃油效率和故障码。

本发明的另一目的在于提供一种车辆安全状态监控预警系统，所述系统包括：

分类状态模型生成模块，用于预先生成车辆故障信息分类状态模型，所述车辆故障信息分类状态模型包含有车辆故障的若干个分类信息以及在每一个分类信息下发生该故障的概率；

车辆行驶状态参数持续接收模块，用于实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数，所述车辆行驶状态参数从车辆OBD接口获取；

分类分析模块，用于根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取所述车辆状态参数分类信息；

预警指令生成模块，用于获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令；

预警指令推送提醒模块，用于将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒。

作为一种改进的方案，所述分类状态模型生成模块具体包括：

车辆故障信息获取模块，用于获取所有用户车辆的各种车辆故障信息；

车辆行驶状态参数接收模块，用于接收安装在各个发生车辆故障的用户车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数；

分类打标模块，用于对所述车辆行驶状态参数进行分类打标，获取产生车辆故障所对应的车辆行驶状态参数的分类信息，以及在车辆行驶状态参数的各个参数阶段发生所述车辆故障的概率；

模型建立模块，用于根据所述车辆故障、车辆行驶状态参数的分类信息以及在每一个分类信息下车辆故障发生概率，建立车辆故障信息分类状态模型。

作为一种改进的方案，所述车辆故障信息的获取方式包括终端设备检测到并自动上传的车辆故障信息、终端设备车主用户反馈的车辆故障信息以及第三方官方平台提供的车辆故障信息。

作为一种改进的方案，所述车辆行驶状态参数包括发动机转速、车辆行驶速度、车辆油耗、车辆最大功率转速、油压、水温、发动机温度、胎压、机油粘稠度、燃油效率和故障码。

采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：

预先生成车辆故障信息分类状态模型；实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数；根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取车辆状态参数分类信息；获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令；将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒，实现对行驶车辆潜在故障的提前预警，为车辆用户提供解决故障问题的指导性意见，给车辆用户提供便利。

附图说明

图1是本发明提供的车辆安全状态监控预警方法的实现流程图；

图2是本发明提供的预先生成车辆故障信息分类状态模型的实现流程图；

图3是本发明提供的车辆安全状态监控预警系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明进一步说明。但这些例举性实施方式的用途和目的仅用来例举本发明，并非对本发明的实际保护范围构成任何形式的任何限定，更非将本发明的保护范围局限于此。

图1示出了本发明提供的车辆安全状态监控预警方法的实现流程图，其具体包括下述步骤：

在步骤S101中，预先生成车辆故障信息分类状态模型，所述车辆故障信息分类状态模型包含有车辆故障的若干个分类信息以及在每一个分类信息下发生该故障的概率。

在步骤S102中，实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数，所述车辆行驶状态参数从车辆OBD接口获取。

在该步骤中，对于车辆行驶状态参数的获取是一个持续性实时的状态，例如每1秒采集一次，持续采集；

该信息采集是通过OBD接口来实现，然后在OBD接口安装终端设备，该终端设备即为与车辆相匹配的各种驾驶盒子，其主要用于通过OBD接口获取车辆行驶状态参数，然后通过约定的传输协议上传至云平台，完成车辆行驶状态参数的采集；

其中，车辆行驶状态参数包括但不限于发动机转速、车辆行驶速度、车辆油耗、车辆最大功率转速、油压、水温、发动机温度、胎压、机油粘稠度、燃油效率和故障码。

在步骤S103中，根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取所述车辆状态参数分类信息。

在该步骤中，将持续接收到的若干个车辆行驶状态参数进行分类算法分类分析，得到车辆行驶状态参数对应的分类信息。

在步骤S104中，获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令。

在该步骤中，预警指令包含车辆可能存在的故障信息以及发生该故障的概率。例如：**车主您好，您的车辆目前存在***故障，发生概率为**％，请您及时处理，谢谢。

在步骤S105中，将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒。

在该步骤中，将预警指令推送到终端设备或者用户终端上，及时提醒车主用户进行故障清除或检查或维修或保养事项。

图2示出了本发明实施例提供的预先生成车辆故障信息分类状态模型的实现流程图，其具体包括下述步骤：

在步骤S201中，获取所有用户车辆的各种车辆故障信息。

在该步骤中，车辆故障信息的获取方式包括但不限于终端设备检测到并自动上传的车辆故障信息、终端设备车主用户反馈的车辆故障信息以及第三方官方平台提供的车辆故障信息。

在步骤S202中，接收安装在各个发生车辆故障的用户车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数。

该车辆行驶状态参数获取方式如上述步骤S102中的方式相同，在此不再赘述。

在步骤S203中，对所述车辆行驶状态参数进行分类打标，获取产生车辆故障所对应的车辆行驶状态参数的分类信息，以及在车辆行驶状态参数的各个参数阶段发生所述车辆故障的概率。

在步骤S204中，根据所述车辆故障、车辆行驶状态参数的分类信息以及在每一个分类信息下车辆故障发生概率，生成车辆故障信息分类状态模型。

在该步骤中，该车辆故障信息分类状态模型唯一俄格实时更新，及时学习完善的模型，随着车辆行驶状态参数的不断采集，该车辆故障信息分类状态模型的完善程度和准确程度越强大，在此不再赘述。

在该实施例中，上述步骤S202中采集的车辆行驶状态参数的数量可以根据实际的需要进行选取和设置，例如1万个数据，或10万个数据，其作用前期车辆分类学习的基础数据，其具体实现为：

以安装有终端设备的车辆为关键中心，将该车辆的故障信息和车辆行驶状态参数进行匹配关联，将属于同一类故障的车辆行驶状态参数划分到一类中，然后对同一类中的不同阶段的车辆行驶状态参数所对应的车辆状态进行分析确认，确认出车辆行驶状态参数所对应的车辆故障和车辆发生故障的概率，然后建立上述车辆故障信息分类状态模型，存储到平台上。

在本发明实施例中，在执行完上述步骤S103之后，步骤S104之前，还有个时间判断的过程，即当检测到车辆行驶状态参数出现异常时，不会在第一时间直接提醒用户，而且经过一个延迟时间，后续继续对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，如果还是故障状态，则执行步骤S104，否则则继续接收车辆行驶状态参数，继续分类分析。

在本发明实施例中，为了进一步的对车主用户提供更好的预警和维护服务，可以进行如下设置：

(1)在采集到车辆行驶状态参数后，对车辆行驶状态参数分类分析过程中，还额外形成驾驶习惯参数，该驾驶习惯参数表征出驾驶员驾驶车辆的低效习惯，包含在上述预警指令中一并推送给用户，实现对用户驾驶习惯的认识和调整；

(2)在采集到车辆行驶状态参数后，对车辆行驶状态参数分类分析过程中，还额外形成车辆行驶环境参数，该车辆行驶环境参数用于表征车辆当前一段时间行驶的路况等，包含在上述预警指令中一并推送给用户，起到提示的作用；

(3)在采集到车辆行驶状态参数后，对车辆行驶状态参数分类分析过程中，还额外形成维修检查区域信息，该维修检查区域信息一并包含在上述预警指令中，提示用户当前最近的或较便利的车辆检查区域，以便车主对车辆进行故障排除和维护。

上述仅给出几种用于对车主起到提前预警的内容，在此不再赘述。

图3示出了本发明提供的车辆安全状态监控预警系统的结构框图，为了便于说明，图中仅给出了与本发明实施例相关的部分。

分类状态模型生成模块11用于预先生成车辆故障信息分类状态模型，所述车辆故障信息分类状态模型包含有车辆故障的若干个分类信息以及在每一个分类信息下发生该故障的概率；

车辆行驶状态参数持续接收模块12用于实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数，所述车辆行驶状态参数从车辆OBD接口获取；

分类分析模块13用于根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取所述车辆状态参数分类信息；

预警指令生成模块14用于获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令；

预警指令推送提醒模块15用于将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒。

其中，所述分类状态模型生成模块11具体包括：

车辆故障信息获取模块16用于获取所有用户车辆的各种车辆故障信息；

车辆行驶状态参数接收模块17用于接收安装在各个发生车辆故障的用户车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数；

分类打标模块18用于对所述车辆行驶状态参数进行分类打标，获取产生车辆故障所对应的车辆行驶状态参数的分类信息，以及在车辆行驶状态参数的各个参数阶段发生所述车辆故障的概率；

模型建立模块19用于根据所述车辆故障、车辆行驶状态参数的分类信息以及在每一个分类信息下车辆故障发生概率，建立车辆故障信息分类状态模型

其中，上述各个模块的具体实现如上述方法实施例所记载，在此不再赘述。

在本发明实施例中，预先生成车辆故障信息分类状态模型；实时持续接收安装在各个车辆上的终端设备发送的车辆行驶状态参数；根据预先生成的车辆故障信息分类状态模型，对接收到的车辆行驶状态参数进行分类分析，获取车辆状态参数分类信息；获取所述车辆状态参数分类信息对应的车辆故障信息以及发生该故障的概率，并以此生成预警指令；将生成预警指令推送给安装在车辆上的终端设备或车主用户手机终端上，进行预警提醒，实现对行驶车辆潜在故障的提前预警，为车辆用户提供解决故障问题的指导性意见，给车辆用户提供便利，同时也可改变用户的驾驶习惯，提高汽车的使用寿命。

应当理解，这些实施例的用途仅用于说明本发明而非意欲限制本发明的保护范围。此外，也应理解，在阅读了本发明的技术内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动、修改和/或变型，所有的这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的保护范围之内。