一種行車用量數(shù)據(jù)的采集方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種行車用量數(shù)據(jù)的采集方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的不斷成熟，傳感器技術(shù)、移動通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能 計算技術(shù)等均開始與車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)深度融合。在市場需求的帶動下，車聯(lián)網(wǎng)的Telemaitcs終 端設(shè)備有望迎來爆發(fā)式的增長，其中，Telemaitcs指應(yīng)用無線通信技術(shù)的車載電腦系統(tǒng)，從 而為運(yùn)營商開拓數(shù)據(jù)服務(wù)模式帶來可觀的增值收入和持續(xù)增長的機(jī)遇。區(qū)別于傳統(tǒng)的智能 交通系統(tǒng)（ITS, Intelligent Transport System),車聯(lián)網(wǎng)更注重車與車、車與路、車與人之 間的交互通信，可W說車聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)重新定義車輛交通運(yùn)行方式。
[0003] 數(shù)據(jù)采集是實現(xiàn)對車輛交通運(yùn)行方式優(yōu)化和資源有效利用的重要基礎(chǔ)和前提。由 于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征本身是錯綜復(fù)雜、分口別類而且屬性各異的。因此，如何人、車、路"立 類信息為主體的資源數(shù)據(jù)有效采集，從而滿足車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)各方對該些資源數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)和服 務(wù)日益增長且強(qiáng)勁多變的需求就顯得尤為重要。該領(lǐng)域的研究尚處于起步階段，很多問題 都沒有得到解決。
[0004] 目前，車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集，重點(diǎn)關(guān)注如車輛內(nèi)部信息、車輛外部信息或交通環(huán)境信 息。車廠、Telemaitcs服務(wù)商（TSP, Telematics Service Provider)和商業(yè)車隊等行業(yè)的 系統(tǒng)主要關(guān)注車輛內(nèi)外部信息的采集，通過提取車輛行駛參數(shù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)保證車輛行駛安 全、規(guī)避道路擁塞及提高出行舒適度；而城市交通管部口更關(guān)注對交通環(huán)境信息的采集，通 過對交通環(huán)境狀態(tài)和參數(shù)分析，實現(xiàn)對城市交通狀況的整體分析和調(diào)控，而無法實現(xiàn)對車 聯(lián)網(wǎng)資源的統(tǒng)一調(diào)配和管理。
[0005] 經(jīng)歸納整理，可W得知，車聯(lián)網(wǎng)資源需求主要為：
[0006] 1)車輛內(nèi)外部信息的數(shù)據(jù)采集：針對車廠和TSP，通過對車輛行駛過程的狀態(tài) 數(shù)據(jù)的采集，該些狀態(tài)數(shù)據(jù)包括：行駛速度、軌跡、位置、發(fā)動機(jī)信息、車載自動診斷系統(tǒng) (0BD，化-Board Digamostics)等的采集，為后期提供諸如遠(yuǎn)程診斷、道路救援及事故報警 燈服務(wù)。針對商業(yè)車隊，將所采用的上述車輛行駛過程的狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送到監(jiān)控中也，W滿足 監(jiān)控中也對車輛信息全面掌控的需求。
[0007] 2)城市交通環(huán)境信息的數(shù)據(jù)采集；針對交通管理部口的需求，采集的數(shù)據(jù)類型主 要包括浮動車、攝像頭、地感線圈、微波或信號等設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，用W實現(xiàn)對城市整 體交通路況、車流量和交通事故信息的監(jiān)控和判定。
[0008] 目前的車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)π畔⒉杉姆椒ê拖到y(tǒng)雖然已經(jīng)較為成熟，但是要實現(xiàn)對 "人-車-路"H類信息主體的資源進(jìn)行優(yōu)化利用，仍然存在一些難題：首先，單一對車輛 內(nèi)外部信息或?qū)Νh(huán)境信息的數(shù)據(jù)采集，是面向各自功能和場景的單一架構(gòu)，數(shù)據(jù)存在較大 片面性；其次，對車內(nèi)外信息的數(shù)據(jù)采集的解決方法，并未充分考慮各數(shù)據(jù)主體間的關(guān)聯(lián)關(guān) 系，采集范圍缺乏針對性，數(shù)據(jù)兀余嚴(yán)重；最后，并未考慮對車輛交通運(yùn)行方式后續(xù)優(yōu)化和 分析，從而無法完成車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)資源的優(yōu)化利用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 有鑒于此，本發(fā)明提供一種行車用量數(shù)據(jù)的采集方法，該方法能夠?qū)嚶?lián)網(wǎng)中的 數(shù)據(jù)資源集中采集并分析，對分析后的數(shù)據(jù)資源優(yōu)化利用。
[0010] 本發(fā)明還提供一種行車用量數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)，該裝置能夠?qū)嚶?lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)資源 集中采集并分析，對分析后的數(shù)據(jù)資源優(yōu)化利用。
[0011] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實施的技術(shù)方案具體是該樣實現(xiàn)的：
[0012] 一種行車用量數(shù)據(jù)的采集方法，該方法包括：
[0013] 基于"人、車和路"H類信息主體提供的車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)，建立用量模型，該用量模 型包括不同信息主體的不同項目所對應(yīng)的行車用量關(guān)聯(lián)規(guī)則；
[0014] 根據(jù)所建立的用量模型將"人、車和路"H類信息主體提供的車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)，進(jìn) 行關(guān)聯(lián)采集。
[0015] 所述建立用量模型的過程為：
[0016] 根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)生成行車用量的影響屬性集合；
[0017] 對行車用量的影響屬性集合進(jìn)行包括數(shù)據(jù)清理和格式化處理的預(yù)處理過程；
[0018] 基于預(yù)處理后的行車用量的影響屬性集合建立行車用量的概念層次樹；
[0019] 對行車用量的概念層次樹中的每一概念層計算得到頻繁項集，得到行車用量的關(guān) 聯(lián)規(guī)則；
[0020] 基于行車用量的關(guān)聯(lián)規(guī)則確定所對應(yīng)的不同信息主體的不同項目，建立用量模 型。
[0021] 所述建立行車用量的概念層次樹為：
[0022] 基于預(yù)處理后的行車用量的影響屬性集合中的每一級屬性集合，從概念層次樹的 根部開始，從頂部向下，將每一級屬性集合形成每一概念層，形成行車用量的概念層次樹。
[0023] 所述每一概念層計算得到頻繁項集為：
[0024] 每一概念層計算得到該概念層的項集；
[00巧]設(shè)置設(shè)定支持度闊值和/或設(shè)置置信度闊值后，對每一概念層計算得到該概念層 的項集，判斷該概念層的項集的支持度或/和置信度是否大于等于設(shè)定支持度闊值和/或 設(shè)置置信度闊值，如果是，則作為頻繁項集；
[0026] 將所有頻繁項集作為行車用量的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
[0027] -種行車用量數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：提取單元、存儲單元、用量模單元及 關(guān)聯(lián)米集單兀，其中，
[0028] 提取單元，用于獲取車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)，得到行車用量的影響屬性集合存儲在存儲 單元中；
[0029] 存儲單元，用于存儲行車用量的影響屬性集合；
[0030] 用量模型單元，用于根據(jù)存儲單元存儲的行車用量的影響屬性集合建立用量模 型，該用量模型包括不同信息主體的不同項目所對應(yīng)的行車用量關(guān)聯(lián)規(guī)則；
[0031] 關(guān)聯(lián)采集單元，用于根據(jù)用量模型，關(guān)聯(lián)采集車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)。
[0032] 所述用量模型單元還包括預(yù)處理單元、建立行車用量的概念層次樹單元、行車用 量的關(guān)聯(lián)規(guī)則生成單元及用量模型生成單元，其中，
[0033] 預(yù)處理單元，用于對存儲單元存儲的行車用量的影響屬性集合進(jìn)行包括數(shù)據(jù)清理 和格式化處理的預(yù)處理過程；
[0034] 建立行車用量的概念層次樹單元，用于基于預(yù)處理后的行車用量的影響屬性集合 建立行車用量的概念層次樹；
[00巧]行車用量的關(guān)聯(lián)規(guī)則生成單元，用于對行車用量的概念層次樹中的每一概念層計 算得到頻繁項集，得到行車用量的關(guān)聯(lián)規(guī)則；
[0036] 用量模型生成單元，用于基于行車用量的關(guān)聯(lián)規(guī)則建立用量模型，該用量模型包 括不同信息主體的不同項目所對應(yīng)的行車用量關(guān)聯(lián)規(guī)則。
[0037] 由上述方案可W看出，本發(fā)明提供的方法及系統(tǒng)基于"人、車和路"H類信息主體 發(fā)送的車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)，建立用量模型，該用量模型包括不同信息主體的不同項目所對應(yīng) 的行車用量關(guān)聯(lián)規(guī)則；根據(jù)所建立的用量模型將"人、車和路"H類信息主體發(fā)送的車聯(lián)網(wǎng) 原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)采集。由于本發(fā)明在采集過程中，是根據(jù)所建立的用量模型進(jìn)行采集， 該用量模型為不同信息主體的不同項目所對應(yīng)的行車用量關(guān)聯(lián)規(guī)則，所W避免了單一對車 輛內(nèi)外部信息或?qū)Νh(huán)境信息的數(shù)據(jù)采集；而且在設(shè)置用量模型時，是基于"人、車和路"H 類信息主體發(fā)送的具備關(guān)聯(lián)性的車聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)設(shè)置的，充分考慮各數(shù)據(jù)主體間的關(guān)聯(lián)關(guān) 系，采集范圍有針對性，采集數(shù)據(jù)簡單，有利于后續(xù)分析和通過改進(jìn)用量模型優(yōu)化。因此，本 發(fā)明提供的系統(tǒng)及方法可W對車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)資源集中采集并分析，對分析后的數(shù)據(jù)資源 優(yōu)化利用。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發(fā)明實施例提供的"人-車-路"信息主體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系結(jié)構(gòu)示意圖；
[0039] 圖2為本發(fā)明實施例提供的行車用量數(shù)據(jù)的采集過程示意圖；
[0040] 圖3為本發(fā)明實施例提供的行車用量數(shù)據(jù)的采集方法流程圖；
[0041] 圖4為本發(fā)明提供的多維多層的行車用量的概念層次樹結(jié)構(gòu)示意圖；
[0042] 圖5為本發(fā)明實施例提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取方法流程圖；
[0043] 圖6為本發(fā)明實施例提供的面向行車用量數(shù)據(jù)的采集方法實施例的具體流程圖；
[0044] 圖7為本發(fā)明實施例提供的行車用量管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0045] 圖8為本發(fā)明實施例提供的關(guān)聯(lián)采集具體例子過程示意圖。
【具體實施方式】
[0046] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，W下參照附圖并舉實施例，對 本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0047] 為了解決本發(fā)明提供的方案，本發(fā)明提供了基于"人-車-路"H維主體間的關(guān)聯(lián) 數(shù)據(jù)模型，并提出了 "行車用量"的概念。
[0048] 行車用量，用量是使用量的簡稱，是一種對資源使用的行為計量，而用量管理規(guī)則 則