CN105300402B - 一种车辆里程的统计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车辆里程的统计方法及装置，以解决现有里程统计精度较低的问题。所述方法包括：对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；基于第一预置算法按照所述采集信息对各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；按照节点树对正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定车辆在各区域内的行驶里程。本申请实现了一种精确的里程统计方法，可以将整个行驶轨迹划分成一个或多个区域的小里程，再依次统计各区域里程，实现了分区域统计，同样提高了整个里程统计的精准度。

Description

一种车辆里程的统计方法及装置

技术领域

本发明涉及车辆里程计算技术领域，特别是涉及一种车辆里程的统计方法和一种车辆里程的统计装置。

背景技术

传统的车辆里程统计是根据车辆行驶轨迹的经纬度信息，根据每个位置点上报的时间，计算每两个点间的距离，然后进行累加得出行驶里程。

在传统的车辆里程统计方法中，往往会因为一些统计误差比如漂移误差，或者在里程统计过程中只能对营运车辆从出发地到目的地进行一次全程的行驶轨迹统计，统计采样单元较大，导致在计算最终的里程统计中出现较大偏差，影响最终统计的精确度。

因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：提供一种车辆行驶里程的统计方法，以解决现有里程统计精度较低的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆里程的统计方法及装置，以解决现有里程统计精度较低的问题。

为解决上述问题，本发明公开了一种车辆里程的统计方法，包括：

对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；基于第一预置算法按照采集信息对各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；按照节点树对正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定车辆在各区域内的行驶里程。

优选的，服务器对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，包括：

按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分；依据第一级区域构建节点树的根节点；依据第一级区域下设的第二级区域构建根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数；将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，其中，区域信息包括：区域名称、区域编码和区域的边界静态位置数据。

优选的，基于第一预置算法对采集信息中各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点，包括：对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；其中，筛选条件包括：采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值。

优选的，按照节点树对正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息，包括：

针对每个正常采集点依次对节点树中的节点进行遍历；确定每个正常采集点所属的各级节点，获取各级节点记录的区域信息。

优选的，根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定车辆在各区域内的行驶里程，包括：

获取每个正常采集点区域信息的区域编码；按照第二预置算依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同；若两个相邻正常采集点的区域编码相同，则计算区域编码对应区域内两个正常采集点间的行驶距离；若两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定两个相邻采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定两个相邻采集点所属的两个区域的交界线；计算行驶轨迹和交界线之间的交点；将交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程；对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到车辆在各个区域内的行驶里程。

相应的，本发明实施例还提供了一种车辆里程的统计置，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明还公开了一种车辆里程的统计置，包括：

分区建树模块，用于对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；接收模块，接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；筛选模块，基于第一预置算法对所述采集信息中各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；分析模块，按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；统计模块，根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定所述车辆在各区域内的行驶里程。

优选的，分区建树模块包括：

区域划分子模块，用于按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分；建树子模块，依据第一级区域构建节点树的根节点；依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数；将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，其中，所述区域信息包括：区域名称、区域编码和区域的边界静态位置数据。

优选的，筛选模块包括：

对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；其中，筛选条件包括：采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值。

优选的，分析模块包括：

用于针对每个正常采集点依次对所述节点树中的节点进行遍历；确定每个正常采集点所属的各级节点，获取所述各级节点记录的区域信息。

优点的，统计模块包括：

获取子模块，用于获取每个正常采集点区域信息的区域编码；判断子模块，用于按照第二预置算依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同；计算子模块，若两个相邻正常采集点的区域编码相同，则计算区域编码对应区域内所述两个正常采集点间的行驶距离；若两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定两个相邻采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定两个相邻采集点所属的两个区域的交界线；计算所述行驶轨迹和所述交界线之间的交点；将所述交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将所述交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程；对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到所述车辆在各个区域内的行驶里程。

与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例预先对区域按照预置级别进行分级，并构建相应的节点树，依次对每个正常采集点遍历节点树，以此判断每个正常采集点所属节点树的节点，根据所属节点确定该正常采集点所属的区域信息，这样就可以将整个行驶轨迹划分成一个或多个区域的小里程，再依次统计各区域里程，实现了分区域统计，同样提高了整个里程统计的精准度。

附图说明

图1是本发明的一个实施例的一种车辆里程的统计方法步骤流程图；

图2是本发明的另一个实施例的一种车辆里程的统计方法步骤流程图；

图3是本发明实施例的一种节点树示意图；

图4是本发明实施例的一种车辆行驶路径示意图；

图5是本发明的一个实施例的一种车辆里程的统计装置的结构框图；

图6是本发明的另一个实施例的一种车辆里程的统计装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例的核心构思之一在于，在传统里程统计方法中添加按照预置级别对区域进行划分和过滤算法，使整个里程统计中实现分区域统计的同时也能提高统计的精准度。

参照图1，示出了本发明的一个实施例的一种车辆里程的统计方法步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S102、对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域。

服务器可以与各车辆通信确定各车辆的行驶轨迹，例如在车辆监控系统中监控服务器监控车辆的行驶轨迹，又如在车辆运营系统中运营服务器统计车辆的行驶轨迹等。

为了准确的确定车辆的行驶轨迹，服务器可以预先划分区域，以按照区域统计行驶轨迹。因此，服务器可以按照设定的级别对区域信息进行分类，确定各区域的级别，其中区域的级别可以依据需求划分，例如按照实际距离范围，又如按照各国家的行政区域级别划分等，因此一种区域分类方式中区域级别依次包括但不限于全国、省(包含直辖市)、市等。然后按照区域的级别构建相应节点树，节点树中的每个节点对应一级区域，则节点可以对应该区域的区域信息。

步骤S104、接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息。

车辆通常是按照一定的线路行驶的，在其行驶过程中通过实时或定时采集信息即可确定行驶路线即行驶轨迹，则车辆的行驶轨迹可以通过至少两个采集点确定。本实施例中服务器可以接收车辆行驶中采集点的采集信息，例如按照一定的时间对行驶中的车辆进行数据采集，采集的数据包括该采集点的采集信息，且为了确定车辆的行驶轨迹以及距离等信息，需要至少接收两个采集点的采集信息，其中采集信息包括该采集点的经纬度信息，还可以包括时间等其他信息。

步骤S106、基于第一预置算法按照采集信息对各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点。

服务接收到各采集点采集信息后，对接收到的各采集点信息进行处理，其中，在采集过程中会出现无线电波干扰、计算过程异常等情况，上述情况会对整个里程计算产生较大偏差，为消除上述计算来带偏差，本发明实施例提出采用第一预置算法消除上述偏差。

基于第一预置算法对各个采集点进行筛选，其中筛选的条件包括位置筛选条件、时间筛选条件、速度筛选条件，筛除异常采集点后得到正常采集点。

步骤S108、按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息。

服务器可以对每个正常采集点依据节点树进行遍历，由此来确定每个正常采集点对应的区域信息，例如通过查找节点树进行分析，确定该采集点在节点树中所属的节点信息，从而确定每个正常采集点对应的区域信息。

步骤S110、根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定车辆在各区域内的行驶里程。

服务器确定每个采集点的所属的区域信息，再按照第二预置算法计算出车辆在各区域内的行驶里程。

例如，可以从整个车辆行驶里程的开始点起，对相邻两个采集点进行判断，依次对各区域里程进行累加。

又如依次比较相邻两采集点的区域信息，分别计算相同区域各采集点间的行驶距离。

本实施例中在计算车辆行驶里程中，预先对区域按照预置级别进行分级，并构建相应的节点树，依次对每个正常采集点遍历节点树，以此判断每个正常采集点所属节点树的节点，根据所属节点确定该正常采集点所属的区域信息，这样就可以将整个行驶轨迹划分成一个或多个区域的小里程，再依次统计各区域里程，实现了分区域统计，同样提高了整个里程统计的精准度。

因此实施上述本发明实施例，可以精确的计算出营运车辆行驶轨迹的总里程及在各个按级别分区域的里程。

参照图2，示出了本发明的另一个实施例的一种车辆里程的统计方法步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S202、按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分。

服务器可以与各车辆通信确定各车辆的行驶轨迹，例如在车辆监控系统中监控服务器监控车辆的行驶轨迹，又如在车辆运营系统中运营服务器统计车辆的行驶轨迹等。

为了准确的确定车辆的行驶轨迹，服务器可以预先划分区域以按照区域统计行驶轨迹。因此，服务器可以按照设定的级别对区域信息进行分类，确定各区域的级别，其中区域的级别可以依据需求划分，例如按照实际距离范围，又如按照各国家的行政区域级别划分等，因此一种区域分类方式中区域级别依次包括但不限于全国、省(包含直辖市)、市等。

对区域信息按照级别进行分类可以有多种方法，例如基于JTS拓扑套件(JTSTopology Suite)来实现，JTS是一个平面几何相关算法工具箱，它能够接收两个不同几何形状的数据，计算出它们的交点、包含关系等等。划分完成后，确定各级区域对应的区域边界静态位置数据、区域名称和区域编码信息。

步骤S204、依据划分的区域构建节点树。

依据第一级区域构建节点树的根节点；依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数。

节点树的一种示意图如图3所示，本实施例中以行政区域级别为例对区域进行划分。

依据第一级区域构建节点树的根节点；以中国的行政区域级别为例，则根节点对应区域为中国。

为根节点分配各第一级子节点，则依据所述第一级区域下设的各第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；则为该行政区域级别为省及直辖市，例如各第一级子节点分别为北京市、辽宁省、河北省等等。

针对每个第一级子节点，分别构建每个第一级子节点的各第二级子节点，则依据区域划分，将每个第二级区域对应的第三级区域作为其下设的第二级子节点，则为直辖市下设的区或各省下设的市，例如北京市作为第一级子节点其对应第二级子节点包括海淀区、昌平区等等；辽宁省作为第一级子节点其对应第二级子节点包括沈阳市、大连市等等；河北省作为第一级子节点其对应第二级子节点包括石家庄市、唐山市等等。

针对每个第二级子节点，分别构建每个第二级子节点的各第三级子节点；将每个第三级区域对应的第四区域作为其下设的第三级子节点，则为各省内的市下设的县镇，例如沈阳市作为第二级子节点其对应第三级子节点包括辽中县、法库县等等；大连市第二级子节点其对应第三级子节点包括瓦房店、普兰店等等；石家庄市作为第二级子节点其对应第三级子节点包括正定县、元氏县等等；唐山市作为第二级子节点其对应第三级子节点包括滦县、玉田县等等。

依据上述划分方式，构建相应的节点树。

其中，各级节点所属区域可以由一个封闭式不规则多边形构成，因此在确定每个区域的边界时可以采用提取边界经纬度信息，按照边界经纬度信息中每相邻三点连线夹角大于175°，过滤掉中间的点，取两边点的原则，多个点组成的连线构成该区域的边界。

步骤S206、将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息。

对区域已经完成分区以及划分的区域构建节点树，此时每一级区域对应一级节点，将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，该区域信息包括：区域边界静态位置数据、区域名称和区域编码信息，从而后续在遍历节点树时，可以直接找到区域信息。

通过对区域的分级，将一个完整区域划分成不同级别的N级子区域，依据划分的内容构建相应的节点树，并将对应级别的区域信息存储到对应级节点中。这样在营运车辆行驶轨迹里程统计中，实现了分区域的统计里程，将一个完整的行驶轨迹划分成一个或多个子轨迹，提高了整个里程统计的精准度。

步骤S208、接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息。

车辆通常是按照一定的线路行驶的，在其行驶过程中通过实时或定时采集信息即可确定行驶路线即行驶轨迹，则车辆的行驶轨迹可以通过至少两个采集点确定。本实施例中服务器可以接收车辆行驶中采集点的采集信息，例如按照一定的时间对行驶中的车辆进行数据采集，采集的数据包括该采集点的采集信息，且为了确定车辆的行驶轨迹以及距离等信息，需要至少接收两个采集点的采集信息，其中采集信息包括该采集点的经纬度信息，还可以包括时间等其他信息。

步骤S210、对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点。

其中，筛选条件包括：采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值。

其中，采集点的采集信息包括：采集点的位置数据、时间数据和速度数据。

服务器接收到各采集点采集信息后，对接收到的各采集点信息进行处理，其中，在采集过程中会出现无线电波干扰、计算过程异常等等情况，上述情况对整个里程计算会出现较大偏差，为消除上述计算来带偏差，本发明实施例提出采用第一预置算法消除上述偏差。

其中，这里的第一预置算法包括但不限于位置异常分析算法，用于按照筛选条件筛除异常的采集点。

如：

采集点对应采集时间数据小于时间阈值，如时间异常点可以包括采集时间超过10分钟的采集点,时间阈值可以为10；

采集点对应速度数据小于速度阈值，如速度异常点可以包括速度超出240公里/小时的采集点，速度阈值可以为240；

采集点对应采集位置数据小于位置阈值，如位置异常点可以包括漂移点和不在统计区域内的点，在接收过程中受到其他无线电波干扰、计算过程异常等情况的话就会导致采集信息不准，也就是会出现所谓的“漂移点”，这种漂移点不是真实位置；还可以根据时间阈值和速度阈值求出一个行驶距离范围(240公里÷60分钟×10分钟＝40公里)，若两采集点距离超出40公里的也算作位置异常点。本实施例的异常位置分析算法可以将上述两种位置异常点直接筛除，其中位置阈值可以为根据实际情况进行设置。

本实施例的异常位置分析算法可以过滤掉位置、时间和速度三类异常的采集点得到正常采集点，在对正常采集点进行统计，这样提高了整个里程统计的精准度。

步骤S212、针对每个正常采集点依次对节点树进行遍历，确定每个正常采集点所属区域编码。

针对每个正常采集点依次对所述节点树中的节点进行遍历；确定每个正常采集点所属的各级节点，获取所述各级节点记录的区域信息。

所谓遍历是指对树中所有节点信息的访问，因此可以通过遍历节点数确定每个正常采集点的区域信息。依据对节点树的遍历可以确定每个采集点所在的对应级节点，相应的就可以确定对应区域的区域信息，进而得到对应区域的区域编码。针对每个正常采集点依次对节点树进行遍历，确定每个正常采集点所属区域编码。

如：某出租车起始位置为北京市昌平区某地，目的地为海淀区某地，则对开始位置采集点和终止位置采集点对节点树的遍历路径为：

中国/北京市/昌平区；

中国/北京市/海淀区；

因此可以分别获取中国、北京市、昌平区、海淀区的区域信息。

又如：某乘客从北京市大兴区某地打车到廊坊市固安县，则对开始位置采集点和终止位置采集点对节点树的遍历路径为：

中国/北京市/大兴区；

中国/河北省/廊坊市/固安县；

因此可以分别获取中国、北京市、大兴区，河北省、廊坊市、固安县的区域信息。

步骤S214、依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同。

服务器比较两个相邻正常采集点所属区域编码是否相同。

若是，即区域编码相同则执行步骤S216；若否，即区域编码不同则执行步骤S218。

步骤S216、计算区域编码对应区域内两个正常采集点间的行驶距离；

区域编码相同说明当前比较的两个正常采集点落在同一区域，则直接计算两个正常采集点间的行驶距离。

步骤S218、计算两个区域编码对应区域的行驶里程。

两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定两个相邻采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定两个相邻采集点所属的两个区域的交界线；计算所述行驶轨迹和所述交界线之间的交点；将所述交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将所述交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程。

其中交点为上一区域的结束点，下一区域的开始点，此交点也可以叫做上一区域与下一区域的分割点，用来分割两个区域。

参照图4，示出了相邻两个正常采集点落在不同区域的情况。

如：某出租车的行驶轨迹de，其中整条轨迹de包括了四个正常采集点a、b、d和e，其中a和d落在区域402中，b和e落在区域404中，点c为区域402和区域404边界与行驶轨迹de的交点。

则点c为区域402和区域404的分割点，对于ab两相邻采集点的距离计算应为，距离ac为区域402的里程，距离cb为区域404的里程。

步骤S214、S216和S218，是对两相邻采集点的判断及其相应计算，其中步骤S218通过找到一交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，下一区域内轨迹行驶里程的开始点，实现了分区域统计。

步骤S220、对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到车辆在各个区域内的行驶里程。

上述步骤中，分别给出了两相邻采集点落在相同区域或者不同区域的两种计算方法，依据上述两种计算方法对整个行驶轨迹的每个区域分别进行累计，从而可以得到车辆在各个区域内的行驶里程。

如图4所示，某乘客打车从北京市大兴区某地打车到廊坊市固安县，现出租车想知道省内和省外的行驶里程，路线为de，其中区域402为北京市大兴区，区域404为廊坊市固安县。

通过图3构建的节点树，可确定：

a和d点的遍历路径为：中国/北京市/大兴区；

b和e点的遍历路径为：中国/河北省/廊坊市/固安县。

计算方法为，区域402的行驶里程为：(da+ac)的行驶距离，区域404的行驶距离为(cb+be)的行驶距离。

对于里程计算的还可以有其他的计算方法，如：

从第一个正常采集点起，依次对每相邻的两个正常点进行检测，判断其区域编码是否相同；若出现相邻两个正常采集点的区域编码不同的情况，按照步骤S218处理，然后在对相同区域内的采集点或交点进行累加，求出各区域内的行驶里程。

如：分别判断出正常采集点a、b、d和e的区域编码，其中相邻两采集点a和b落在不同区域，按照步骤S218的计算方法求出交点c，然后依次计算a、b和c及c、d和e的里程。

上述介绍了两种不同对整个区域里程分区域的计算方法，都可以计算出在整个行驶轨迹的分区域里程。

再如，某省物流公司对其公司营运车辆实行燃油补助，其中补助部分为不在本省范围内的营运车辆行驶里程，因此需要分区域来进行统计，依据本实施例可以精确的计算出营运车辆超出本省区域范围的行驶里程。

实施上述本发明实施例，首先在接收采集点后对采集点进行筛选，筛除掉异常的采集点，避免了因异常点对里程统计的误差，提高了整个里程统计的精准度；其次按照预置级别进行区域划分，并构建相应的节点树，实现了里程的分区域统计，将一条完整的行驶轨迹划分成多个子轨迹再去进行计算，也提高了整个里程统计的精准度。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图5，示出了本发明的一个实施例的一种车辆里程的统计装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

分区建树模块502，用于对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；接收模块504，接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；筛选模块506，基于第一预置算法对所述采集信息中各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；分析模块508，按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；统计模块510，根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定所述车辆在各区域内的行驶里程。

其中，在对行驶轨迹采集过程中往往会出现无线电波干扰、计算过程异常等情况，上述情况会对整个里程计算产生较大偏差，为消除上述计算来带偏差，本发明实施例提出通过筛选模块506采用第一预置算法消除上述偏差。

依据方法实施例部分实施本实施例的装置，不仅可以对每个采集点进行筛选，消除误差，提高里程统计的精准度，还可以通过区域的划分，实现分区域统计各区域的里程。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

参照图6，示出了本发明的另一个实施例的一种车辆里程的统计装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

区域划分子模块602，用于按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分；建树子模块604，依据第一级区域构建节点树的根节点；依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数；将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，其中，所述区域信息包括：区域名称、区域编码和区域的边界静态位置数据。

接收模块504，接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；筛选模块506，对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；其中，筛选条件包括：采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值；分析模块508，用于针对每个正常采集点依次对所述节点树中的节点进行遍历；确定每个正常采集点所属的各级节点，获取所述各级节点记录的区域信息。

获取子模块606，用于获取每个正常采集点区域信息的区域编码；判断子模块608，用于按照第二预置算依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同；计算子模块610，若两个相邻正常采集点的区域编码相同，则计算区域编码对应区域内所述两个正常采集点间的行驶距离；若两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定两个相邻采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定两个相邻采集点所属的两个区域的交界线；计算所述行驶轨迹和所述交界线之间的交点；将所述交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将所述交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程；对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到所述车辆在各个区域内的行驶里程。

其中，将区域划分子模块602和建树子模块604集成于分区建树模块502；获取子模块606、判断子模块608和计算子模块610集成于统计模块510。

区域划分子模块602，依据第一级区域构建节点树的根节点；依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数。

对区域信息按照级别进行分类可以有多种方法，例如基于JTS拓扑套件(JTSTopology Suite)来实现，JTS是一个平面几何相关算法工具箱，它能够接收两个不同几何形状的数据，计算出它们的交点、包含关系等等。划分完成后，确定各级区域对应的区域边界静态位置数据、区域名称和区域编码信息。

各级节点所属区域可以由一个封闭式不规则多边形构成，因此在确定每个区域的边界时可以采用提取边界经纬度信息，按照边界经纬度信息中每相邻三点连线夹角大于175°，过滤掉中间的点，取两边点的原则，多个点组成的连线为该区域的边界。

筛选模块506，对接收到的各采集点信息进行处理，其中，在采集过程中会出现无线电波干扰、计算过程异常等等情况，上述情况对整个里程计算会出现较大偏差，为消除上述计算来带偏差，本发明实施例提出采用第一预置算法消除上述偏差。

其中，这里的第一预置算法包括但不限于位置异常分析算法，用于按照筛选条件筛除异常的采集点。

如：

采集点对应采集时间数据小于时间阈值，如时间异常点可以包括采集时间超过10分钟的采集点,时间阈值可以为10；

采集点对应速度数据小于速度阈值，如速度异常点可以包括速度超出240公里/小时的采集点，速度阈值可以为240；

采集点对应采集位置数据小于位置阈值，如位置异常点可以包括漂移点和不在统计区域内的点，在接收过程中受到其他无线电波干扰、计算过程异常等情况的话就会导致采集信息不准，也就是会出现所谓的“漂移点”，这种漂移点不是真实位置；还可以根据时间阈值和速度阈值求出一个行驶距离范围(240公里÷60分钟×10分钟＝40公里)，若两采集点距离超出40公里的也算作位置异常点。本实施例的异常位置分析算法可以将上述两种位置异常点直接筛除，其中位置阈值可以为根据实际情况进行设置。

计算子模块610，除上述计算方法外还可以有多种计算方法，如：从第一个正常采集点起，依次对每相邻的两个正常点进行检测，判断其区域编码是否相同；若出现相邻两个正常采集点的区域编码不同的情况，按照上述处理方式处理，然后在对相同区域内的采集点或交点进行累加，求出各区域内的行驶里程。

实施本实施例装置，首先在接收采集点后对采集点进行筛选，筛除掉异常的采集点，避免了因异常点对里程统计的误差，提高了整个里程统计的精准度；其次按照预置级别进行区域划分，并构建相应的节点树，实现了里程的分区域统计，将一条完整的行驶轨迹划分成多个子轨迹再去进行计算，也提高了整个里程统计的精准度。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种车辆里程的统计方法和一种车辆里程的统计装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车辆里程的统计方法，其特征在于，包括：

对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；

接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；

基于第一预置算法按照所述采集信息对各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；具体包括：对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；

按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；

根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定所述车辆在各区域内的行驶里程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，包括：

按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分；

依据第一级区域构建节点树的根节点；

依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；

依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数；

将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，其中，所述区域信息包括：区域名称、区域编码和区域的边界静态位置数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；其中，筛选条件包括：

采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息，包括：

针对每个正常采集点依次对所述节点树中的节点进行遍历；

确定每个正常采集点所属的各级节点，获取所述各级节点记录的区域信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定所述车辆在各区域内的行驶里程，包括：

获取每个正常采集点区域信息的区域编码；

按照第二预置算依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同；

若两个相邻正常采集点的区域编码相同，则计算区域编码对应区域内所述两个相邻正常采集点间的行驶距离；

若两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定所述两个相邻正常采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定所述两个相邻正常采集点所属的两个区域的交界线；计算所述行驶轨迹和所述交界线之间的交点；将所述交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将所述交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程；

对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到所述车辆在各个区域内的行驶里程。

6.一种车辆里程的统计装置，其特征在于，包括：

分区建树模块，用于对区域信息按照级别进行分类，对各级区域信息构建节点树，其中每一个节点对应一级区域；

接收模块，接收车辆行驶中至少两个采集点的采集信息；

筛选模块，基于第一预置算法按照所述采集信息对各采集点进行筛选，筛选得到正常采集点；具体包括：用于对每个采集点，分别基于第一预置算法中的位置筛选条件、时间筛选条件和速度筛选条件进行筛选，确定正常采集点；

分析模块，按照所述节点树对所述正常采集点进行分析，确定每个正常采集点对应的区域信息；

统计模块，根据各正常采集点对应的区域信息按照第二预置算法确定所述车辆在各区域内的行驶里程。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分区建树模块，包括：

区域划分子模块，用于按照预置的级别对各区域信息对应区域进行划分；

建树子模块，依据第一级区域构建节点树的根节点；依据所述第一级区域下设的第二级区域构建所述根节点的各第一级子节点；依此类推，针对每个第N-1级区域下设的第N级区域，分别构建相应的第N-1级子节点，其中N>2，N为正整数；将每个区域的区域信息记录作为相应节点的节点信息，其中，所述区域信息包括：区域名称、区域编码和区域的边界静态位置数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述筛选模块，其中，筛选条件包括：采集点对应采集位置数据小于位置阈值、采集点对应采集时间数据小于时间阈值、采集点对应速度数据小于速度阈值。

9.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，

所述分析模块，用于针对每个正常采集点依次对所述节点树中的节点进行遍历；确定每个正常采集点所属的各级节点，获取所述各级节点记录的区域信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述统计模块，包括：

获取子模块，用于获取每个正常采集点区域信息的区域编码；

判断子模块，用于按照第二预置算依次检测两个相邻正常采集点的区域编码是否相同；

计算子模块，若两个相邻正常采集点的区域编码相同，则计算区域编码对应区域内所述两个相邻正常采集点间的行驶距离；若两个相邻正常采集点的区域编码不同，则确定所述两个相邻正常采集点之间的行驶轨迹，以及根据边界静态位置数据确定所述两个相邻正常采集点所属的两个区域的交界线；计算所述行驶轨迹和所述交界线之间的交点；将所述交点作为上一区域内轨迹行驶里程的结束点，并将所述交点作为下一区域内轨迹行驶里程的开始点，分别计算两个区域的行驶里程；对每个区域的各行驶距离分别进行累计，得到所述车辆在各个区域内的行驶里程。