CN105719359A - 车辆信息的获取方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆信息的获取方法和装置。该方法包括:获取车辆的发动机的振动频率;判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;当所述振动频率大于所述第一预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。本发明提供的方法,无需用户手动记录发动机的消耗摩托小时数,提高了消耗摩托小时数获取效率,并使得消耗摩托小时数记录的更加准确。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术,尤其涉及一种车辆信息的获取方法和装置。
背景技术
现有通用装甲车辆或轮式车辆是集机、电、液、电子、光电等技术于一体的复杂武器装备,随着信息技术的快速发展,其功能不断强大,设备种类不断增加,故障机理日趋复杂,需要检测的状态信息也不断增加。
以装甲车辆为例,为了全面掌握一个单位所有装甲车辆的技术状况,除了需要及时获取装甲车辆的行驶里程数、动力装置工况参数、传动装置工况参数、操纵装置工况参数和行动装置工况参数等装甲车辆工况状态之外,还需要掌握装甲车辆发动机的消耗摩托小时。但是现有技术中,装甲车辆的消耗摩托小时数均是通过手动的方式进行记录的,其存在效率低、自动化程度不高和记录准确性差等问题。
发明内容
本发明提供一种车辆信息的获取方法和装置,用以解决现有技术中的装甲车等车辆在获取发动机的消耗摩托小时数时仍然采用手动记录的方式,造成获取发动机的消耗摩托小时数效率不高、自动化程度较低以及记录不准确的技术问题。
第一方面,本发明提供一种车辆信息的获取方法,包括:
获取车辆的发动机的振动频率;
判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;
当所述振动频率大于所述第一预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
进一步地,所述方法还包括:
通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
进一步地,所述方法还包括:
将所述消耗摩托小时数、所述行程里程数以及所述车辆的其它状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
进一步地,所述车库与所述车辆数据中心之间为有线连接。
进一步地,所述获取车辆的发动机的振动频率,包括:
通过振动传感器获取所述发动机的振动频率。
第二方面,本发明提供一种车辆信息的获取装置,包括:
振动频率获取模块,用于获取车辆的发动机的振动频率;
判断模块,用于判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;
确定模块,用于在所述振动频率大于所述预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
进一步地,所述装置还包括:
里程确定模块,用于通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
进一步地,所述装置还包括:
通信模块,用于将所述消耗摩托小时数、所述行程里程数以及所述车辆的其它状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
进一步地,所述车库与所述车辆数据中心之间为有线连接。
进一步地,所述振动频率获取模块,具体用于通过振动传感器获取所述发动机的振动频率。
本发明实施例提供的车辆信息的获取方法和装置,通过获取车辆的发动机的振动频率,并在发动机的振动频率大于第一预设阈值时,将当前时刻到振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为发动机的消耗摩托小时数,无需用户手动记录发动机的消耗摩托小时数,提高了装甲车辆消耗摩托小时数的获取效率,并使得消耗摩托小时数记录的更加准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例一的流程示意图;
图2为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例二的流程示意图;
图3为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例三的流程示意图;
图4为本发明提供的智能辅助决策数据融合框架示意图;
图5为本发明提供的车辆信息的获取装置实施例一的结构示意图;
图6为本发明提供的车辆信息的获取装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例涉及的车辆,可以为民用的轮式车辆,可以为军用的装甲车辆,还可以为汽车制造企业用于测试汽车状态的测试车辆,本发明对所涉及的车辆的类型并不做限制,只要其具有能够为车辆带来驱动力的发动机即可。本发明实施例涉及的方法,旨在解决现有技术中的装甲车等车辆在获取发动机的消耗摩托小时数时仍然采用手动记录的方式,造成获取发动机的消耗摩托小时数效率不高、自动化程度较低以及记录不准确的技术问题。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
图1为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例一的流程示意图。本实施例涉及的是车辆通过对车辆的发动机的振动频率进行判断,以确定车辆的发动机的起始工作时间,进而获取发动机的工作时间(即发动机的消耗摩托小时数)的具体过程。本发明实施例的执行主体可以是下述实施例中的车辆信息的获取装置,还可以是集成了车辆信息的获取装置的车辆。下述方法实施例均以执行主体为集成了车辆信息的获取装置的车辆为例来说明。
如图1所示,该方法可以包括如下步骤:
S101:获取车辆的发动机的振动频率。
具体的,对于车辆而言,发动机的消耗摩托小时数对于车辆的检修、保养起着决定性的作用,因此,获取发动机的消耗摩托小时数对于车辆本身而言非常重要。当车辆开始运行时,车辆内部的振动传感模块可以获取当前车辆的发动机的振动频率,需要说明的是,这里所说的车辆常运行,可以为车辆的发动机已经打火成功,发动机处于正常工作状态(例如打火待机或者车辆行进过程),还可以为车辆被拖车拖着行进(因为道路颠簸情况发动机也会产生振动),还可以为其他发动机未工作车辆却行进的情况。因此,所获取的发动机的振动频率可以为发动机打火以后即车辆启动成功后发动机的振动频率,还可以是车辆被拖行前进因道路颠簸所产生的振动频率,还可以为其他发动机未工作但产生振动的振动频率。
可选的,上述振动传感模块可以包括振动传感器,还可以为其他能够获得发动机振动频率的传感器,本发明对振动传感模块的内部结构并不做限定,可选的,上述车辆可以通过振动传感器获得发动机的振动频率。
S102:判断所述振动频率是否大于第一预设阈值。
具体的,该步骤中对车辆所获取的振动频率与第一预设阈值进行大小判断,可以将车辆被拖行前进或者其他发动机未工作车辆却行进的情况过滤掉,这是由于发动机正常工作时其产生的振动频率一般高于第一预设阈值,而发动机未工作却产生振动的情况其振动频率较低,一般低于第一预设阈值,因此通过该判断步骤就可以将发动机正常工作的情况筛选出来。
S103:当所述振动频率大于所述第一预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
具体的,当车辆的发动机的振动频率大于上述第一预设阈值时,说明当前时刻车辆的发动机是处于正常工作状态而产生的振动,因此,车辆自动记录当前时刻为发动机正常工作的起始时刻,并且当发动机的振动频率小于第二预设阈值时确定发动机当前为未工作状态,并将此时刻记录为发动机停止工作的时刻,最后,将上述起始时刻和发动机停止动作的时刻之间的时间差确定为发动机的消耗摩托小时数。可选的,上述第二预设阈值可以为0,也可以不为零,例如,该第二预设阈值为可以发动机未工作时所产生的振动的振动频率。上述第一预设阈值和第二预设阈值可以为研发人员预先写入车辆的处理器中的,也可以是车辆进行自学习自动设置并且可以进行定期或者不定期更新的。
本发明实施例提供的车辆信息的获取方法,通过获取车辆的发动机的振动频率,并在发动机的振动频率大于第一预设阈值时,将当前时刻到振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为发动机的消耗摩托小时数,无需用户手动记录发动机的消耗摩托小时数,提高了消耗摩托小时数获取效率,并使得消耗摩托小时数记录的更加准确。
图2为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例二的流程示意图。本实施例涉及的是对于缺乏总线的车辆(例如装甲车辆或者轮式车辆),可以通过本发明实施例中的北斗卫星导航系统获取车辆的行程里程数。在上述实施例的基础上,如图2所示,该方法还可以包括:
S201:通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
具体的,传统的车辆的行程里程数主要通过总线数据分析获得,存在监测状态范围受限、不够灵活以及效率低下等问题,而且受车辆型号多样、总线类型各异、协议不同的影响,无法通过统一的设备和接口获取;同时,有些车辆上并没有总线,所以无法通过总线获得车辆的行程里程数,从而导致管理人员(例如,装甲车辆的部队装备管理人员)无法实时准确地从全局上掌握车辆的状态,无法统一进行科学量化管理。本发明实施例通过北斗定位导航技术来获取车辆的行驶里程,从而避开了总线采集数据的局限性影响,使得车辆管理人员能够及时、准确、全面地获取车辆的关键状态,推动车辆管理的规范化、自动化水平。可选的,上述S201与上述图1所示的步骤之间没有时序关系的限定,其可以与S101同时执行,也可以在S101之后执行。
可选的,对于存在总线的装甲车辆或轮式车辆,其可以通过总线获取以下车辆状态参数中的至少一种:行驶里程数、停车次数、发动机停机次数、执行任务时间、执行任务地点、使用环境温度湿度、行驶冲击状况等信息,当然,其也可以通过获取发动机的振动频率来获得发动机的消耗摩托小时数(该消耗摩托小时数也是车辆状态参数的一种)。当存在总线的车辆获得上述参数后,该车辆可以通过预设的车辆状态参数与维修状态评估的关系,从这些参数中遴选出与车辆维修保障有关的关键状态参数,该关键状态参数包括行程里程数和发动机的消耗摩托小时数。
图3为本发明提供的车辆信息的获取方法实施例三的流程示意图。本实施例涉及的是当车辆获取到发动机的消耗摩托小时数和车辆的行程里程数这两个关键状态参数之后,将这两个关键状态参数通过车辆所在的车库发送给车辆数据中心,使得车辆数据中心可以根据这两个关键状态参数对车辆进行维修预警或者车辆的使用是否良好的状态进行评估,确保车辆的使用寿命的具体过程,本实施例中,发动机的消耗摩托小时数和车辆的行程里程数通过车辆所在的车库发送给车辆数据中心,其不受车辆型号多样、总线类型各异、协议不同的影响,其可以通过统一的接口传输给车辆数据中心,降低了车辆数据中心获取不同车辆的车辆状态参数的硬件成本。如图3所示,在上述实施例的基础上,上述方法还可以包括:
S301:将所述消耗摩托小时数、所述行程里程数以及所述车辆的其他状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
具体的,上述实施例中所涉及的振动传感模块可以固定在车辆的发动机外壳附近,集成了北斗卫星导航系统的北斗定位模块和车载主模块固定在车辆的内部,北斗天线可以放置在车辆的顶部,车辆内部各个模块之间的通信可以采用有线连接方式,不破坏装备现有电子线路和外观;并且,在车辆所在的车库或者营房大门可以安装与车辆进行通信的通信模块,例如无线传感器、门禁传感器等。当车辆经过大门附近或者进入车库时,车辆就可以将该车辆的消耗摩托小时数、行驶里程数以及车辆的其他状态参数发送给车库,从而使得车库就可以通过车库与车辆数据中心的有线连接网络或者无线连接网络将这些数据(即本次行车记录)发送给车辆数据中心。可选的,上述车辆的其他状态参数可以为车辆的标识、发动机的转速、车辆的停车次数、总行驶时间、停车时间及路线、使用环境的温度湿度、运行振动冲击量、发动机停止时间、出场时间、入场时间中的至少一个参数。
当车辆数据中心接收到上述车辆状态参数之后,可以对这些参数进行预处理、异构数据标准化、特征提取等处理,并结合基于神经网络的特征级融合方式对处理后的数据进行融合,结合车辆的使用环境(例如高原、平原)、使用状态是否良好等数据,实现对车辆的维修预测和故障诊断、故障预警,并进一步采用D-S证据理论、贝叶斯等决策级融合算法对车辆的维修预测和故障诊断、故障预警进行改进。
以通用装甲和轮式车辆为例,图4展示了通用装甲和轮式车辆状态信息的智能辅助决策数据融合框架,位于装甲车辆或轮式车辆上的所有传感器节点(例如振动传感器、温度传感器、湿度传感器、海拔传感器等,图4中的传感器1至n)对感知到的车辆状态参数进行特征提取,构建代表该车辆状态评估的本地决策,并将本地决策上传至位于车辆数据中心的融合中心(Sink节点),最终融合中心采取相应的融合规则对本地决策统一融合处理,得到最终决策级融合结果,从而实现对车辆状态的评估。
本发明实施例提供的车辆信息的获取方法,通过将所获取的消耗摩托小时数、行程里程数以及车辆的其他状态参数通过车辆所在的车库发送给车辆数据中心,使得车辆数据中心无需建设与不同总线匹配的硬件接口就可以获取到发动机的消耗摩托小时数、车辆的行程里程数等信息,其不受车辆型号多样、总线类型各异、协议不同的影响,其可以通过统一的接口传输给车辆数据中心,降低了车辆数据中心获取不同车辆的消耗摩托小时数、车辆的行程里程数等信息的硬件成本。另外,车辆数据中心通过对所获取的数据进行融合分析,实现对维修故障的有效预测,大大降低了车辆的故障率,提高了车辆的管理水平。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图5为本发明提供的车辆信息的获取装置实施例一的结构示意图。该车辆信息的获取装置可以通过软件、硬件或者软硬结合的方式实现,该车辆信息的获取装置可以集成在车辆中。如图5所示,该装置可以包括:振动频率获取模块10、判断模块11和确定模块12。
其中,振动频率获取模块10,用于获取车辆的发动机的振动频率;
判断模块11,用于判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;
确定模块12,用于在所述振动频率大于所述预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
可选的,该振动频率获取模块10可以为振动传感器,还可以为集成了振动传感器功能的处理器。
本发明实施例提供的车辆信息的获取装置,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
图6为本发明提供的车辆信息的获取装置实施例二的结构示意图。在上述图5所示实施例的基础上,进一步对,上述装置还可以包括:里程确定模块13,用于通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
可选的,该里程确定模块13可以为集成了北斗卫星导航系统的模块。
继续参照图6,进一步地,上述装置还可以包括:通信模块14,用于将将所述消耗摩托小时数、所述行程里程数以及所述车辆的其它状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
可选的,该通信模块14可以为无线传感器,还可以通过集成了射频收发功能的通信器件。
其中,所述车库与所述车辆数据中心之间为有线连接;所述振动频率获取模块10,具体用于通过振动传感器获取所述发动机的振动频率。
本发明实施例提供的车辆信息的获取装置,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种车辆信息的获取方法,其特征在于,包括:
获取车辆的发动机的振动频率;
判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;
当所述振动频率大于所述第一预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述消耗摩托小时数、行程里程数以及所述车辆的其它状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述车库与所述车辆数据中心之间为有线连接。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取车辆的发动机的振动频率,包括:
通过振动传感器获取所述发动机的振动频率。
6.一种车辆信息的获取装置,其特征在于,包括:
振动频率获取模块,用于获取车辆的发动机的振动频率;
判断模块,用于判断所述振动频率是否大于第一预设阈值;
确定模块,用于在所述振动频率大于所述预设阈值时,将当前时刻到所述振动频率小于第二预设阈值的时刻之间的时间差确定为所述发动机的消耗摩托小时数。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
里程确定模块,用于通过北斗定位导航系统获取所述车辆的行程里程数。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
通信模块,用于将所述消耗摩托小时数、所述行程里程数以及所述车辆的其他状态参数通过所述车辆所在的车库发送给车辆数据中心。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述车库与所述车辆数据中心之间为有线连接。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述振动频率获取模块,具体用于通过振动传感器获取所述发动机的振动频率。
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CN (1) | CN105719359B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106406287A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-15 | 思建科技有限公司 | 一种车辆安全状态监控预警方法及系统 |
CN108401464A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 深圳市元征软件开发有限公司 | 一种车载设备及车辆碰撞分析方法和装置 |
CN113168739A (zh) * | 2018-12-04 | 2021-07-23 | 戴姆勒股份公司 | 用于检查至少一台车辆的方法以及电子计算装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101067587A (zh) * | 2007-06-07 | 2007-11-07 | 中国人民解放军理工大学工程兵工程学院 | 发动机维修与保养报警仪 |
CN102568057A (zh) * | 2012-02-22 | 2012-07-11 | 深圳市锐明视讯技术有限公司 | 一种获知发动机没有关闭的方法和装置 |
CN102890848A (zh) * | 2011-07-20 | 2013-01-23 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种监控驾驶时间的方法及装置 |
CN103116927A (zh) * | 2013-02-08 | 2013-05-22 | 中国人民解放军理工大学 | 车辆进出场控制方法 |
CN103364008A (zh) * | 2013-07-30 | 2013-10-23 | 苏州翼凯通信科技有限公司 | 基于gps的车载里程测算系统 |
WO2014118563A1 (en) * | 2013-01-31 | 2014-08-07 | Cambridge Consultants Limited | Condition monitoring device |
-
2016
- 2016-01-15 CN CN201610029417.XA patent/CN105719359B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101067587A (zh) * | 2007-06-07 | 2007-11-07 | 中国人民解放军理工大学工程兵工程学院 | 发动机维修与保养报警仪 |
CN102890848A (zh) * | 2011-07-20 | 2013-01-23 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种监控驾驶时间的方法及装置 |
CN102568057A (zh) * | 2012-02-22 | 2012-07-11 | 深圳市锐明视讯技术有限公司 | 一种获知发动机没有关闭的方法和装置 |
WO2014118563A1 (en) * | 2013-01-31 | 2014-08-07 | Cambridge Consultants Limited | Condition monitoring device |
CN103116927A (zh) * | 2013-02-08 | 2013-05-22 | 中国人民解放军理工大学 | 车辆进出场控制方法 |
CN103364008A (zh) * | 2013-07-30 | 2013-10-23 | 苏州翼凯通信科技有限公司 | 基于gps的车载里程测算系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
严骏,周晓飞,凌海风,彭卓: "机械进出场自动控制系统", 《机械工程与自动化》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106406287A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-15 | 思建科技有限公司 | 一种车辆安全状态监控预警方法及系统 |
CN108401464A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 深圳市元征软件开发有限公司 | 一种车载设备及车辆碰撞分析方法和装置 |
CN113168739A (zh) * | 2018-12-04 | 2021-07-23 | 戴姆勒股份公司 | 用于检查至少一台车辆的方法以及电子计算装置 |
CN113168739B (zh) * | 2018-12-04 | 2023-09-22 | 梅赛德斯-奔驰集团股份公司 | 用于检查至少一台车辆的方法以及电子计算装置 |
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |