技术特征：
1.一种车辆时序事件挖掘方法，其特征在于，包括：基于异常事件，确定待挖掘处理的事件集；对所述待挖掘处理的事件集进行处理，获取处理结果；基于前缀投影算法对所述处理结果进行处理，确定频繁发生的时间序列集；将所述频繁发生的时间序列集，确定为所述异常事件的时序关联事件集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于异常事件，确定待挖掘处理的事件，包括：确定所述异常事件发生的时间；基于所述异常事件发生的时间，确定目标时间段；将所述目标时间段内发生的事件确定为所述待挖掘处理的事件集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待挖掘处理的事件集进行处理，获取处理结果，包括：对所述待挖掘处理的事件集进行时序分层排列，获取时序分层排列的结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待挖掘处理的事件集进行时序分层排列，获取时序分层排列的结果，包括：基于预设算法确定所述待挖掘处理的事件集中的任意两个待挖掘处理的事件是否为同时发生；若两个所述待挖掘处理的事件是同时发生，则两个所述待挖掘处理的事件的时间序列相同；基于时间序列，获取时序分层排列的结果；其中，所述时序分层排列的结果为时间序列集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括重合度算法或起始时间差值算法。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于前缀投影算法对所述处理结果进行处理，确定频繁发生的时间序列集包括：所述前缀投影算法基于支持度阈值对所述时间序列集进行处理；将支持度大于等于所述支持度阈值的所述时间序列，确定为目标时间序列；基于所述目标时间序列，获取所述频繁发生的时间序列集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述前缀投影算法基于预设的支持度阈值对所述时间序列集进行处理，包括：预设第i长度为一的前缀；其中，i为正整数；所述前缀投影基于所述第i长度为一的前缀，获取包含所述第i长度为一的前缀的第j子时间序列集；其中，j为正整数；所述前缀投影对所述第j子时间序列集基于所述支持度阈值进行处理。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将支持度大于等于所述支持度阈值的所述时间序列，确定为目标时间序列，包括：将所述第j子时间序列集的支持度大于等于所述支持度阈值的所述时间序列，确定为第j子目标时间序列。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述目标时间序列，获取所述频繁发
生的时间序列集，包括：基于所述第j子目标时间序列、第j+1子目标时间序列以及第j+2子目标时间序列，获取所述频繁发生的时间序列集。10.一种车辆时序事件挖掘装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于基于异常事件，确定待挖掘处理的事件集；获取模块，用于对所述待挖掘处理的事件集进行处理，获取处理结果；处理模块，用于基于前缀投影算法对所述处理结果进行处理，确定频繁发生的时间序列集；第二确定模块，用于将所述频繁发生的时间序列集，确定为所述异常事件的时序关联事件集。11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任意一项所述的方法。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至9中任意一项所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种车辆时序事件挖掘方法、装置、设备及存储介质，所述方法，包括：基于异常事件，确定待挖掘处理的事件集；对所述待挖掘处理的事件集进行处理，获取处理结果；基于前缀投影算法对所述处理结果进行处理，确定频繁发生的时间序列集；将所述频繁发生的时间序列集，确定为所述异常事件的时序关联事件集。本发明的技术方案，可以基于获取的异常事件的关联事件，对异常进行分析，无需对非关联事件进行分析，大大减小了计算量，同时，可以基于对关联事件的异常分析结果进行及时精准地报警，减小用户的损失。减小用户的损失。减小用户的损失。
技术研发人员：马瑞峰 曹斌
受保护的技术使用者：东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/5/25