CN107403482A - 一种确定车辆行驶里程数的方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种确定车辆行驶里程数的方法，包括获取预设时间内车辆位置点的行驶数据，并根据预设规则，对行车状态和历史行驶里程数等行驶数据进行异常排除，得到校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，再由校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数计算预设时间内车辆的总行驶里程数，提高了各个位置点行驶数据的准确性，减小了计算车辆行驶里程数的误差；本发明还公开了一种确定车辆行驶里程数的装置及系统，具有上述有益效果。

Description

一种确定车辆行驶里程数的方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及车联网领域，特别是涉及一种确定车辆行驶里程数的方法、装置及系统。

背景技术

为了对车辆进行金融评估，需要对车辆行驶的里程数进行统计，一般是基于车联网技术，将车辆行驶的行驶数据上传给云平台，通过对行驶数据的分析，计算出车辆的行驶里程数。

现有技术中，比较常用的确定车辆行驶的里程数方法是将车辆行驶轨迹的行驶数据上传给云平台，云平台根据车辆的点火熄火、行车状态以及规定的时间段，将行驶轨迹分成若干段，对每段的行驶里程数计算后累加，得到车辆总的行驶里程数。

但是由于受各种因素的影响，向云平台上传的车辆行驶数据存在很大的误差，这就导致计算得到的行驶里程数存在较大的误差，会使客户和金融机构对车辆实际行驶数据产生误解，进而影响对车辆的金融评估，存在产生金融风险的隐患。

发明内容

本发明的目的是提供一种确定车辆行驶里程数的方法，解决了由于行车数据存在异常，导致计算得到的车辆行驶里程数的不准确的问题，本发明还提供了一种确定车辆行驶里程数的装置及系统。

为解决上述技术问题，本发明提供一种确定车辆行驶里程数的方法，包括：

获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据；根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

其中，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

当位置点的行车速度大于预设速度阈值而行车状态为停车状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成行驶状态；或者当所述位置点的行车速度不大于预设速度阈值而行车状态为行驶状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成停车状态；

和/或，当位置点和前一个位置点的位置坐标相同，且行车状态为行驶状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成停车状态；

和/或，当位置点和相邻位置点的行车状态都不同时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成与所述相邻位置点相同的行车状态。

其中，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

当位置点与前一个所述位置点的历史行驶里程数的差值小于零时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行驶数据删除；

和/或，当位置点的行车状态为行驶状态而所述位置点与前一个位置点的历史行程里程数的差值超过预设里程数阈值时，判断对应位置点的行车数据存在异常，将所述位置点的行驶数据删除。

其中，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

判断车载终端在上传行驶数据的位置点时的通讯是否畅通，如果否，则将所述位置点的行驶数据删除。

其中，所述根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数包括：

根据校正后的各个位置点的行车状态，将相邻且行车状态均为行驶状态的位置点作为一个位置点集合；

分别计算每个所述位置点集合中相邻所述位置点之间的历史行驶里程数差值的绝对值，统一求和之后得到各个所述位置点集合对应的行驶里程数；

将所述预设时间内的各个所述位置点集合的行驶里程数累加，确定得到所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

其中，在所述获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据之后还包括：

判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态，如果否，则执行根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据的操作。

其中，还包括读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值，如果是，则执行获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据的操作。

本发明还提供了一种确定车辆行驶里程数的装置，包括：

获取模块，用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

异常排除模块，用于根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据；

计算里程模块，用于根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

其中，还包括：

判断模块，所述判断模块包括第一判断单元和/或第二判断单元；

所述第一判断单元，用于判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态，如果否，则执行根据预设规则，对各个所述位置点进行检测的操作；

所述第二判断单元，用于读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值，如果否，则执行获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据的操作。

本发明还提供了一种确定车辆行驶里程数的系统，包括：

车载终端和云计算平台；

所述车载终端用于在预设时间内，根据预设时间间隔的时间点，向云计算平台发送所述时间点对应的车载终端的位置点的行驶数据，其中，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

所述云计算平台用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据；根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据，根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

本发明采用的确定车辆行驶里程数的方法在获取车辆在一定时间内的位置点的行驶数据，因为对于某一个确定的位置点的行车状态、历史行驶里程数以及相邻位置点的行驶数据之间必然存在一定的联系，例如，某个位置点和前一个位置点的历史行驶里程数相同，则该位置点的行车状态必为停车状态，某个位置点的前一个位置点和后一个位置点的行车状态据为行驶状态，则该位置点的行车状态必定也为行驶状态。

由此可以根据行车状态以及历史行程里程数存在的联系设置一定的规则，不符合规则的，则认为该位置点存在行驶数据异常，对存在异常的位置点的行驶数据进行排除，即可得到一个校正后相对准确的位置点的行驶数据。

根据校正后的位置点的行车状态和历史行驶里程数计算行驶里程数，能在一定程度上减小计算车辆行驶里程数的误差，从而提高了对车辆行程的整体评价的精确度，得到一个相对准确的车辆金融评价结果。此外，本发明还提供了具有上述有益效果的装置及系统。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，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为本发明所提供的确定车辆行驶里程数方法的一种具体实施方式的流程图；

图2为本发明所提供的对位置点行驶数据异常排除的一种具体实施方式的流程图；

图3为本发明所提供的对位置点行驶数据异常排除的另一种具体实施方式的流程图；

图4为本发明所提供的对位置点行车状态的第一异常情况排除的一种具体实施方式的流程图；

图5为本发明提供的对位置点历史行驶里程数异常情况排除的一种具体实施方式的流程图；

图6为本发明提供的计算车辆的总行驶里程数的一种具体实施方式流程图；

图7为本发明实施例提供的确定车辆行驶里程数的装置的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种确定车辆行驶里程数的方法、装置及其系统，减小了计算车辆行驶里程数的误差，从而提高了对车辆行程的整体评价的精准度。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅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做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。

本发明所提供的确定车辆行驶里程数方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示，该方法包括：

步骤S101：获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据。

本发明中的预设时间是指在需要计算行驶里程数的时间段，一般是以一整天的时间作为一个预设时间，云平台会在车辆行驶的第二天对第一天行驶后车载终端上传的里程数进行统计，当然也可以根据需要设定预设时间。

车载终端在预设时间段内，每隔一定的时间间隔向云平台上传车辆在该时间点上的位置信息，考虑到时间间隔越短，判断出数据存在异常情况对应的具体时间点就越准确，从而能够比较准确的找出存在异常的位置点，又考虑到频繁上传数据对网路通讯的要求也会相对较高，会增加通讯设备的成本，因此可以结合各种因素综合考虑，跟据实际情况选择适当的时间间隔，例如20s、30s、60s或180s均可实现本发明的技术方案。

此外，本发明中的行驶数据是指在某个具体时间点，车辆当前的行车状态、历史行程里程数等信息，由于车辆的行驶里程数最终是根据行车状态和历史行驶里程数计算得到，所以行驶数据中必须包含这两组数据，但是在后续判断行车状态和历史行驶里程数是否存在异常的过程中，可能还需要结合行车速度、位置坐标等信息进行判断，所以行驶数据也可以包含除行车状态和历史行驶里程数之外的一些信息；另外，在车辆发动机未启动的状态下，是不存在行驶里程数增减的问题，所以这里的行车状态是指在车辆发动机启动的情况下，车辆是行驶状态还是停车状态。

步骤S102：根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，如果是，则进入步骤S103，如果否，则进入步骤S104。

步骤S103：排除存在异常的所述行驶数据。

步骤S104：生成校正后的各个位置点的行驶数据。

对于车辆在发动机启动后，在任意时间点，车辆的速度、行车状态、坐标等之间是存在一定的联系的，例如，对于处于行驶状态的车辆，其速度必定大于一定的速度值，否则该时间点上传的行驶数据必然存在误差，对于在某一段时间内处于行驶状态的车辆，其坐标值必然是逐渐变化的，如果在该时间段内某时间点坐标值未发生变化，则该时间点上传的行驶数据必然也存在误差，由此我们可以根据这些行驶数据之间的联系，设定一定的规则，对在预设时间内所有的位置点的行驶数据进行排查，如果位置点的行驶数据不符合规则，则认为对应时间点上传的行驶数据存在异常，对存在异常的行驶数据排除，所有位置点排查完毕之后，得到在预设时间内校正后的各个位置点的行驶数据。

步骤S105：根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

上述实施例中，在最终确定车辆的总行驶里程数是根据行车状态和历史行程里程数来计算得到的，所以对行驶数据的异常情况排除主要也就是对这两种行驶数据的异常情况排除，但考虑到在实际应用中，两种行驶数据异常情况并不一定在所有车辆的行驶数据中都会有比较高的存在概率，如果对某一种行驶数据异常情况的存在概率非常低，甚至完全不会存在这种异常情况，则可以不对这种行驶数据异常情况进行排除，以减少整个程序异常排除的步骤，当然考虑到计算更为精准的情况，也可以将两种行驶数据的异常情况都进行排除，都不影响本发明技术方案的实现，下面就对这两种行驶数据都进行异常情况排除作为一种具体实施例进行说明。

本发明所提供的对位置点行驶数据异常排除的一种具体实施方式的流程图如图2所示，该方法包括：

步骤S201：对各个位置点进行行车状态的异常排除。

对于车辆在某一时间点只有行驶状态和停车状态两种行车状态，所以，当行车状态存在异常的情况下，将行车状态切换为相反的行车状态即可。

步骤S202：对各个位置点进行历史行驶里程数的异常排除。

对于车辆在某一时间点的历史行驶里程数如果存在异常，根据其他的行驶数据，也是无法判断出正确的历史行驶里程数，所以一旦某个位置点的历史行驶里程数存在异常，就需要将该位置点的行驶数据舍弃，避免影响车辆行驶里程数的准确性。

步骤S203：得到校正后各个位置点的行驶数据。

如上所述，车辆在某一时间点的行车状态的异常存在多种情况，而比较常见的异常为如下异常：

第一异常，位置点的行车速度大于预设速度阈值而行车状态为停车状态，或者行车速度不大于预设速度阈值而行车状态为行驶状态。

对于处于正常行驶状态的车辆而言，行车速度必定大于一定的预设速度阈值，一般预设速度阈值设置为5km/h左右，该预设速度阈值也对车辆行驶速度进行大量统计，从而设定合适的预设速度阈值。

第二异常，位置点和前一个位置点的位置坐标相同，且行车状态为行驶状态。

第三异常，位置点和相邻位置点的行车状态都相反。

正常情况下，如果车辆在行驶过程中，在中间某一时刻停车后又继续行驶，也必然存在对应时间段内各个位置点的行车状态变化由开始的行驶状态之变为停车状态，再由停车状态变为行驶状态，由于相邻位置点的之间的时间间隔较短，所以在该段时间内，必然存在两个以上的相邻位置点的行车状态为停车状态，即便停车时间再短，也不可能存在只有一个位置点的行车状态为停车状态而与之相邻位置点行车状态为行驶状态，反之，也不可能存在只有一个位置点的行车状态行驶状态，而相邻位置点行车状态为停车状态。

除了上述车辆的行车状态存在多种异常情况之外，各个位置点的历史行驶里程数的也存在多种异常情况，比较常见的异常情况包括：

第四异常，位置点与前一个所述位置点的历史行驶里程数的差值小于零。

第五异常，位置点的行车状态为行驶状态而所述位置点与前一个位置点的历史行驶里程数的差值超过预设里程数阈值。

由于相邻位置点的时间间隔已知，在已知时间间隔内，车辆能行驶的距离是有限的，那么车辆的行驶里程数必然在合理范围内，例如，对于时间间隔为30s的相邻位置点，对于某个位置点的历史里行驶程数为m2，该位置点的前一个位置点的历史里行驶程数为m1，那么在这两个位置点对应的时间点之间，车辆行驶的里程数m0＝m2-m1，首先m0必然满足m0大于零的条件，如果不满足，显然该位置点的历史行驶里程数存在异常，而在30s内，车辆行驶的里程数一般在5m至10km之内，但是对于不同的时间间隔，以及不同类型的车辆，该里程数范围并不相同，由此需要设置的预设里程数阈值也不相同，所以该预设里程数阈值可以根据实际情况设置。

需要说明的是，但是对于具体的各种不同的车辆而言，并不是每一种异常情况都会普遍存在，所以在保证行驶数据准确性的前提下，并不需要对每一种异常情况都进行排查，可以根据行驶数据存在各种误差的概率，选取车辆出现较为频繁的一种或一种以上的行驶数据异常情况进行排查，当然，如果想要获得较为准确的行驶数据，可以对上述所有的行驶数据异常情况都进行排查，也能实现本发明的技术方案。

由此，本发明所提供的对位置点行驶数据异常排除的另一种具体实施方式的流程图如图3所示，该方法包括：

步骤S301：对各个位置点进行第一异常情况的排除。

步骤S302：对各个位置点进行第二异常情况的排除。

步骤S303:对各个位置点进行第三异常情况的排除。

步骤S304:对各个位置点进行第四异常情况的排除。

步骤S305:对各个位置点进行第五异常情况的排除。

步骤S306：获得各个位置点行车状态校正后的行驶数据。

需要说明的是，对上述五种异常情况的排除并不存在必然的先后顺序，在上述实施例中仅以一种顺序为例进行说明，其他的排除异常情况的顺序也能实现本发明的技术方案，但是对于第五种异常情况，由于是结合行车状态所做出的判断，如果某一实施例中既存在对行车状态异常的判断，也存在对第五种异常情况的判断，为了提高判断的准确性，一般先进行行车状态异常的判断，但这并不是实现本发明技术方案的必要技术特征。

综上所述的五种异常情况，为各个位置点上传的行驶数据中最为常见的异常情况，但对于车辆的异常情况并不仅仅局限于上述的五种异常，与此相类似的行驶数据的异常也包含在本发明技术方案所排除的行驶数据异常情况范围内，在此不一一赘述。

如上所述，对于行驶数据中行车状态的异常情况的存在多种具体实施方式，在此就仅以第一异常情况的排除作为一种具体实施例进行说明，但这并不是本发明唯一的实施方式。

本发明所提供的位置点行车状态的第一异常情况排除的一种具体实施方式的流程图如图4所示，该方法包括：

步骤S401：获取位置点的行驶数据。

步骤S402：判断位置点是否存在第一异常情况，如果是，则进入步骤S403，如果否，则进入步骤S404。

步骤S403：将对应位置点切换为相反的行车状态。

步骤S404：判断是否所有位置点都进行了第一异常情况的判断，如果是，则进入步骤S405，如果否，则进入步骤S401，对下一个位置点重复上述步骤操作。

步骤S405：获得各个位置点第一异常情况校正后的行驶数据。

如果需要对第二异常或第三异常情况进行排除，也按照上述方法对第二异常或第三异常情况进行排除即可。

综上所述，上述实施例中当需要对一种以上的行驶数据异常情况进行排除时，是对所有位置点进行某一种行驶数据异常情况排除完成之后，再进行另一种行驶数据异常情况的排除，对于本发明，这并不是唯一的实施方案，也可以同时对行驶数据一种以上的异常情况进行排除，例如同时对位置点进行第一异常和第二异常的行驶数据异常情况排除，也可以实现本发明的技术方案，在此就不一一赘述。

如前所述，对于行驶数据中历史行驶里程数的异常情况排除，在此也仅列举一种具体实施例进行说明，但这并不是实现本发明的唯一方案。

本发明提供的对位置点历史行驶里程数异常情况排除的一种具体实施方式的流程图如图5所示，该方法包括：

步骤S501：获取各个位置点的行驶数据。

步骤S502：从第二个位置点开始将所述位置点对前一个位置点的历史行驶里程数做差值。

步骤S503：判断差值是否超出预设的阈值条件，如果是，则进入步骤S504，如果否，则进入步骤S505。

需要说明的是，这里的预设的阈值条件可以是第四异常中位置点与前一个所述位置点的历史行驶里程数的差值不小于零的条件，也可以是第五异常中位置点的行车状态为行驶状态而所述位置点与前一个位置点的历史行驶里程数的差值不超过预设里程数阈值的条件，还可以是其他情况下的预设的阈值条件，可以根据需要设定其他的预设阈值条件，都能够实现本发明的技术方案。

步骤S504：删除对应位置点的行驶数据。

步骤S505：判断是否所有位置点的历史行驶里程数的差值都进行了判断，如果是，则进入步骤S506，如果否，则返回步骤S502，对下一位置点重复上述操作。

步骤S506：得到各个位置点历史行程里程数校正后的行驶数据。

对于上述实施例而言，不论是对行驶数据的行车状态还是对历史行驶里程数的异常情况排除，都是对各个位置点逐个排查，但是就实现本发明的技术方案而言，也可以同时选取若干个位置点进行行驶数据异常情况的排除，或者采用与此相类似的方案，因此这并不是实现本发明的必要技术方案。

基于上述任意实施例，由于车辆行驶数据的异常，有部分原因是上传数据时通讯系统工作故障，导致车辆上传的行驶数据异常，所以本发明中还存在另一种对行驶数据异常情况排除的技术方案，可以先对上传行驶数据位置点的通讯状态进行检测，如果该位置点对应时间点通讯不顺畅，则可以认为该位置点的行驶数据存在异常。

由此，本发明还提供了对位置点行驶数据异常排除的另一种具体实施方式，该方法包括：

在获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据后，检测车载终端在各个位置点上传行驶数据时的通讯是否畅通，如果否，则将对应位置点的行驶数据删除。

如果在对行驶数据进行通讯状态异常情况排除的同时还需要对行驶数据其他异常情况进行排除，考虑到可以减少需要排查异常情况的位置点的数量，较为优选的实施方案是在进行通讯状态异常情况排除之后，再进行行驶数据其他异常情况排除，但这种排查异常的顺序并不是本发明实现技术方案的必要技术特征，其他的排查异常的顺序也能实现本发明的技术方案，在此不进行一一赘述。

基于上述任意实施例，对行驶数据异常情况排查之后，需要根据行驶数据计算车辆在预设时间内的总行驶里程数，本发明提供的计算车辆的总行驶里程数的一种具体实施方式流程图如图6所示，该方法包括：

步骤S601：获取校正后各个位置点的行驶数据。

步骤S602：将相邻且行车状态为行驶状态的位置点作为一个位置点集合。

步骤S603：分别计算每个位置点集合中相邻位置点之间的历史行驶里程数差值的绝对值。

步骤S604：将各个位置点集合的绝对值统一求和得到各个位置点集合对应的行驶里程数。

步骤S605：将各个位置点集合的行驶里程数累加，得到所述车辆在预设时间内的总行驶里程数。

需要说明的是，在计算车辆的总行驶里程数时，不一定采取只对行驶状态的位置点进行计算的方式，也可以将所有位置点统一做历史行驶里程数的差值进行计算，但是正常情况下，行车状态为停车状态的各个位置点之间的行驶里程数必为零，为了减少计算程序，可以不对这部分的位置点的行驶里程数进行计算，当然本发明采用其他的计算方式也可以实现本发明的技术方案，在此不进行一一赘述。

基于上述任意实施例，考虑到某些行驶数据的检测装置故障，例如，ACC状态检测装置，GPS定位装置等发生故障，导致所有位置点的行驶数据都不准确，即便是进行了上述各个实施例中异常情况的排查，得到的车辆的行驶里程数仍然是存在很大的误差，因此在进行各种行驶数据异常情况排查之前需要对所有位置点的行驶数据做一个整体的判断，判断预设时间内，所有位置点的行驶数据整体符合一定的要求，才有必要根据行驶数据对车辆在预设之间内的行驶里程数进行计算，否则就不能根据行驶数据来计算预设时间内的行驶里程数。

本发明提供的对行驶数据整体判断的一种具体实施方式包括：

在获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据之后，判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态；

如果是，则该预设时间内所有位置点的行驶数据均不准确，无法对该预设时间内车辆的行驶里程数进行计算；

如果否，则执行根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据的操作。

因为预设时间一般取时较长，例如，预设时间为一整天的时间，在预设时间内，发动机启动后，车辆不可能一直处于行驶状态或者停车状态，因此各个位置点的行车状态也不可能完全相同，由此可以作为对行驶数据整体判断的一个标准，但是对于预设时间较短的各个位置点，该判断方式则不合适，而该实施例也不是本发明整体判断行驶数据的唯一方式，采用其他方式也能实现本发明的技术方案。

本发明提供的对行驶数据整体判断的另一种具体实施方式包括：

读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值；

如果是，则说明该车辆的GPS定位系统定位准确，可以根据预设时间内各个位置点的行驶数据确定车辆的总行驶里程数；

如果否，则说明该车辆的GPS定位系统定位不准确，因为各个位置点的历史行驶里程数的获得和位置坐标相关，该车辆的位置坐标不准确，则对应的历史行驶里程数也是不准确的，从而无法对该预设时间内车辆的行驶里程数进行计算。

需要说明的是，缓存区的经纬度是通过车辆的GPS定位系统获得的位置坐标，而当前时刻的经纬度是通过云平台或其他定位设备对车辆定位获得的，相当于是对车辆的定位系统做一个检测，缓存区的经纬度与当前时刻获得的经纬度越接近，车辆的GPS系统定位越准确，而预设坐标阈值的选取，可根据实际需要适当选取。

对于上述实施例并不是本发明的唯一实施方案，例如检测车辆的GPS定位系统，也可以根据判断所述经纬度和缓存区经纬度的比值来判断，只要能判断当前位置经纬度和缓存区经纬度接近程度即可，与此类似的实施例，不再赘述。

下面对本发明实施例提供的一种确定车辆行驶里程数装置进行介绍，下文描述的确定车辆行驶里程数装置与上文描述的确定车辆行驶里程数方法可相互对应参照。

图7为本发明实施例提供的确定车辆行驶里程数装置的结构框图，参照图7确定车辆行驶里程数装置可以包括：

获取模块100，用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

异常排除模块200，用于根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据；

计算里程模块300，用于根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

作为一种具体实施方式，本发明所提供的确定车辆行驶里程数装置还可以进一步包括：

判断模块，所述判断模块包括第一判断单元和/或第二判断单元；

所述第一判断单元，用于判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态，如果否，则执行根据预设规则，对各个所述位置点进行检测的操作；

所述第二判断单元，用于读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值，如果否，则执行获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据的操作。

本实施例的确定车辆行驶里程数装置用于实现前述的确定车辆行驶里程数方法，因此确定车辆行驶里程数装置中的具体实施方式可见前文中的确定车辆行驶里程数方法的实施例部分，例如，获取模块100，用于实现上述确定车辆行驶里程数方法中步骤S101，异常排除模块200，用于实现步骤S102至S104，计算里程模块300，用于实现上述步骤S105，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

此外，本发明还提供了一种确定车辆行驶里程数的系统，包括：

车载终端和云计算平台；

所述车载终端用于在预设时间内，根据预设时间间隔的时间点，向云计算平台发送所述时间点对应的车载终端的位置点的行驶数据，其中，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

所述云计算平台用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据；根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据，根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

本发明提供的一种确定车辆行驶里程数的系统，可以在车辆启动后，持续的获取车辆的各种行驶数据，对行驶数据进行异常情况排除之后，再跟据行驶数据对车辆的行驶里程数进行计算，以便对这些该车辆的行程做出准确的评估，相比较现有技术而言，本发明的技术方案能够获得更为精准的行驶里程数，从而使车辆的行驶里程数相对车辆金融评估更具有参考价值。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的确定车辆行驶里程数方法、装置以及系统进行了详细介绍。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。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种确定车辆行驶里程数的方法，其特征在于，包括：

获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据；

根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

当位置点的行车速度大于预设速度阈值而行车状态为停车状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成行驶状态；或者当所述位置点的行车速度不大于预设速度阈值而行车状态为行驶状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成停车状态；

和/或，当位置点和前一个位置点的位置坐标相同，且行车状态为行驶状态时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成停车状态；

和/或，当位置点和相邻位置点的行车状态都不同时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行车状态切换成与所述相邻位置点相同的行车状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

当位置点与前一个位置点的历史行驶里程数的差值小于零时，判断对应位置点的行驶数据存在异常，将所述位置点的行驶数据删除；

和/或，当位置点的行车状态为行驶状态而所述位置点与前一个位置点的历史行程里程数的差值超过预设里程数阈值时，判断对应位置点的行车数据存在异常，将所述位置点的行驶数据删除。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据包括：

判断车载终端在各个位置点上传行驶数据时的通讯是否畅通，如果否，则将对应位置点的行驶数据删除。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数包括：

根据校正后的各个位置点的行车状态，将相邻且行车状态均为行驶状态的位置点作为一个位置点集合；

分别计算每个所述位置点集合中相邻所述位置点之间的历史行驶里程数差值的绝对值，统一求和之后得到各个所述位置点集合对应的行驶里程数；

将所述预设时间内的各个所述位置点集合的行驶里程数累加，确定得到所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据之后还包括：

判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态，如果否，则执行根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据的操作。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值，如果是，则执行获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据的操作。

8.一种确定车辆行驶里程数的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

异常排除模块，用于根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据；

计算里程模块，用于根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：判断模块，所述判断模块包括第一判断单元和/或第二判断单元；

所述第一判断单元，用于判断在所述预设时间内，各个所述位置点的行车状态是否均为相同行车状态，如果否，则执行根据预设规则，对各个所述位置点进行检测的操作；

所述第二判断单元，用于读取当前时刻车载终端的经纬度，判断所述经纬度和缓存区经纬度差值是否小于预设坐标阈值，如果否，则执行获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据的操作。

10.一种确定车辆行驶里程数的系统，其特征在于，包括：车载终端和云计算平台；

所述车载终端用于在预设时间内，根据预设时间间隔的时间点，向云计算平台发送所述时间点对应的车载终端的位置点的行驶数据，其中，所述行驶数据至少包括行车状态和历史行驶里程数；

所述云计算平台用于获取车辆在预设时间内每个位置点的行驶数据；根据预设规则，判断各个所述位置点的行驶数据是否存在异常，并排除存在异常的所述行驶数据，生成校正后的各个位置点的行驶数据，根据校正后的各个位置点的行车状态和历史行驶里程数，确定所述车辆在所述预设时间内的总行驶里程数。