CN107730028A - 一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质 - Google Patents

一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质，方法包括：实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据；获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理；将数值型数据以及由非数值型数据经过处理之后转换成的数值型数据套入预先建立数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率；当事故发生的概率大于第一概率阈值时，则控制发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于第二概率阈值时，则控制向后台服务器上报车辆的事故信息。本发明能够准确得到事故发生的概率，从而准确识别出车辆事故，提高车辆事故识别的准确度，给用户带来方便。

Description

一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质
技术领域
本发明涉及智能车联网技术领域，具体涉及一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质。
背景技术
随着社会经济的不断发展，人们的物质生活越来越丰富，汽车几乎成为各家各户出行必备的工具之一，加之随着电子技术的不断发展，智能电子设备的普及，物联网、大数据、车联网等概念深入人心，智能车载行业表现出一片欣欣向荣的情景，带给车主们更加人性化的体验与服务。
但是频发的交通事故让我们防不胜防，当前的车辆事故识别主要基于车速、加速度、方向等数据来判断车辆是否发生事故，由于数据噪声比较大，这种方法会把很多急减速、急转弯事件误判为碰撞事故，同时对于车速不高情况下的轻微擦碰又无法识别，并且现有技术都是通过固定公式来判断事故是否发生，仅仅只考虑了某些特定的因素，往往事故的发生不仅仅是由一个或者两个因素而导致的，而是受特别多因素的影响，因此容易忽略很多有用数据，因而事故判断的准确性非常低，不利于准确判断及救援工作开展。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质，旨在解决现有技术中车辆事故识别准确度低，导致不能及时开展救援行动的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种车辆事故识别方法，其中，所述方法包括：
实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据；
获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理；
将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率；
当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述全量数据包括数值型数据及非数值型数据；
所述数值型数据具体包括：所述车辆的速度、加速度值；
所述非数值型数据具体包括：GPS数据、所述车辆的左右前后位置是否有其他车辆以及所述车辆用户的驾驶状态。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据之前还包括：
预先采集大量车辆的全量数据进行模型训练，并建立一数据模型；所述数据模型为基于时间序列数据处理的神经网络数据模型；
所述数据模型用于当实时采集到所述车辆的全量数据时，直接套入所述数据模型，经数据模型运算，得出所述车辆发生事故的概率。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据具体包括：
当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据；
对获取到的全量数据进行去噪、滤波、空值和/或重复值处理，清除无效数据，并将全量数据分离成数值型数据与非数值型数据。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据具体包括：
通过所述车辆上的预装的传感器、GPS以及监控摄像头定时采集所述车辆的全量数据；所述传感器包括重力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器以及距离传感器；
所述GPS用于获取当前车辆的周围其他车辆的车速；
所述监控摄像头用于收集所述车辆的用户的驾驶状态。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理具体包括：
获取所述全量数据中的非数值型数据；
对所述非数值型数据进行特征工程改造处理，使所述非数值型数据转换成数值型数据；
对处理后的数据进行相关性分析，并将相关性强的数据合并。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率具体包括：
根据预先设置好的数据模型，套入全量数据中的数值型数据以及经处理后的非数值型数据；
所述数据模型中预设的函数关系自动进行运算，得出所述车辆事故发生的概率。
所述的车辆事故识别方法，其中，所述当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息具体包括：
预先设置一用于触发所述车载终端发出预警信息的第一概率阈值，所述第一概率阈值为0.5；
预先设置一用于触发所述车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息的第二概率阈值，所述第二概率阈值为0.9；
当事故发生的概率大于0.5时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于0.9时，则判断所述车辆已经发生了交通事故，控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。
一种车载终端，其中，包括：处理器、与处理器通信连接的存储设备，所述存储设备适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储设备中的指令，以执行实现上述任一项所述的车辆事故识别方法。
一种存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述任一项所述的车辆事故识别方法。
本发明的有益效果：本发明通过对车辆行驶过程中的全量数据进行分析，能够准确得到事故发生的概率，从而准确识别出车辆事故，提高车辆事故识别的准确度，以便及时进行相应救援处理，给用户带来方便。
附图说明
图1是本发明的车辆事故识别方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明的车载终端的较佳实施例的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明的车辆事故识别方法的较佳实施例的流程图。所述车辆事故识别方法包括以下步骤：
步骤S100、实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据。
较佳地，所述步骤S100具体包括：
步骤S101、当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据；
步骤S102、对获取到的全量数据进行去噪、滤波、空值和/或重复值处理，清除无效数据，并将全量数据分离成数值型数据与非数值型数据。
具体实施时，由于车辆事故的发生不仅仅是由一个或者两个因素而导致的，而是受特别多因素的影响，因此，为了更加准确的识别出事故的发生，本发明采用的收集车辆的全量数据进行分析。具体地，所述全量数据包括：数值型数据及非数值型数据；所述数值型数据具体包括：所述车辆的速度、加速度值；所述非数值型数据具体包括：GPS数据、所述车辆的左右前后位置是否有其他车辆以及所述车辆用户的驾驶状态。
进一步地，本发明需要预先建立一数据模型，该数据模型可用于当实时采集到车辆的全量数据之后，直接套入数据模型，金数据模型进行运算，便可得出车辆发生事故的概率，便于更加准确的识别事故的发生。所述数据模型是通过预先采集大量车辆的全量数据进行模型训练得到的。较佳地，在对全量数据进行模型训练之前，首先需要对全量数据进行处理。将全量数据中的非数值型数据进行特征工程改造处理，使非数值型数据转换成数值型数据，从而更好的进行模型训练。例如，采集到的GPS数据以及用户行车的状态信息为非数值型数据，而通过特征工程改造处理之后，这些非数值型数据就会转换为数值型数据。在进行建模的过程中，本发明所采用的是利用神经网络的模型进行数据建模，由于神经网络模型本身具有较强的抗噪性，因此可消除收集到的全量数据的噪音影响，从而建立一更加稳定的数据模型。较佳地，本发明根据神经网络建立的数据模型是一个基于时间序列数据处理的神经网络模型，也就说该数据模型具备记忆功能，当对当前的全量数据进行分析处理时，可基于历史数据作出更加全面的分析。
较佳地，本发明所建立的数据模型中具有一函数关系，所述函数用于将获取到的数据通过自动计算得出事故发生的概率。具体地，所述函数采用，z为输入到所述数据模型中的各种数据。由于本发明中考虑的是车辆的全量数据，因此数据比较多，并且每个数据对于车辆发生事故的影响程度也并不一样，因此，需要对每种数据进行权重的分配。这样才能更加准确的分析出事故发生的概率。
当数据模型建立好之后，本发明便可通过所述数据模型实时分析车辆事故发生的概率。具体实施时，当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据。比如预先设定每个10分钟进行全量数据的采集，这个时间可以根据用户的需求进行自主设定。为了更加方便有效的收集所述车辆在行驶过程中的全量数据，本发明通过在所述车辆上预先安装传感器、GPS以及监控摄像头定时采集所述车辆的全量数据。所述传感器包括：重力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器以及距离传感器。通过这些传感器来获取当前车辆的速度、加速度以及前后左右四周是否还有其他车辆。所述监控摄像头用于收集所述车辆的用户当前的驾驶状态。所述GPS可用于获取当前车辆周围其他车辆的车速。当然，本发明也可采集用户的个人信息、包括：性格、个人信用以及家庭状况等信息数据，从这些隐含因素中得到用户的驾驶情况，帮助更加准确的分析车辆发生事故的概率。并且，本发明的监控摄像头会实时监控用户的驾驶情况，当用户的驾驶行为不规范时，还会控制车载终端对用户发出语音提示信息，给用户的驾驶提供了安全保障。
当获取到上述全量数据时，需要对数据进行过滤，比如震动引起的加速度或者速度的突变，这个数据就需要从采集的数据中过滤掉；比如传感器的物理特性可能会在震动、摇摆中产生一个瞬间的突变，这个突变数据就是无效的；这样做的目的是提高所采集的数据质量，尽可能保证之后车辆事故是被的正确率。举个例子，车辆正常行驶的速度为50km/h时，而当某个瞬时速度可能会有所增加或者有所减少，可以预先设置一允许波动的范围（±5km/h），当速度的波动范围小于这个范围时，则认为这是正常情况，不是发生事故，因此，该数据是无效的。当收集到的全量数据进行清洗处理之后，将全量数据进行分离成数值型数据与非数值型数据。
步骤S200、获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理。
较佳地，所述步骤S200具体包括：
步骤S201、获取所述全量数据中的非数值型数据；
步骤S202、对所述非数值型数据进行特征工程改造处理，使所述非数值型数据转换成数值型数据；
步骤S203、对处理后的数据进行相关性分析，并将相关性强的数据合并。
具体实施时，由于采集到的全量数据中的非数值型数据是无法直接套入预先建立好的数据模型的。因此需要对所述非数值型数据进行特征工程改造处理。此处的特征工程改造处理与前面提到的数据建模时是一样的，都是将非数值型数据转换成数值型数据。并且为了提高数据分析的准确度，本发明还对处理后的数据进行相关性分析，将相关性强的数据进行合并，具体是使用PCA降维的方法，以降低数据的复杂度，从而更加有助于更加准确的得到事故发生的概率。
步骤S300、将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率。
较佳地，所述步骤S300具体包括：
步骤S301、根据预先设置好的数据模型，套入全量数据中的数值型数据以及经处理后的非数值型数据；
步骤S302、所述数据模型中预设的函数关系自动进行运算，得出所述车辆事故发生的概率。
具体实施时，根据预先设置好的数据模型，套入采集到的全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据。所述数据模型中函数关系会根据预设的各个数据所占的权重自动计算出所述车辆事故发生的概率。
步骤S400、当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息。
较佳地，所述步骤S400具体包括：
步骤S401、预先设置一用于触发所述车载终端发出预警信息的第一概率阈值，所述第一概率阈值为0.5；
步骤S402、预先设置一用于触发所述车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息的第二概率阈值，所述第二概率阈值为0.9；
步骤S403、当事故发生的概率大于0.5时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于0.9时，则判断所述车辆已经发生了交通事故，控制车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息。
具体实施时，本发明预先设置用于触发车载终端发出预警信息的第一概率阈值，所述第一概率阈值为0.5，设置一用于触发所述车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息的第二概率阈值，所述第二概率阈值为0.9。本发明设置两个概率阈值，第一概率阈值起到的是预警作用。具体地，当通过数据模型分析出所述车辆发生事故的概率大于0.5时，则判断当前车辆具有一定的危险性，发生事故的概率比较大，则控制车载终端发出预警信息以警告用户谨慎驾驶，较佳地，控制车载终端发出语音预警。而当通过数据模型分析出所述车辆发生事故的概率大于0.9时，则判断所述车辆已经发生了交通事故，则控制车载终端向后台服务器上报事故信息，以使救援人员根据事故信息及时赶往事故现场，及时救援。
较佳地，本发明还可根据逻辑运算建立数据模型，使得当将采集到的全量数据输入到所述数据模型后，输出的是0或者1的逻辑语言指令。具体地，0代表所述车辆没有发生交通事故，1代表所述车辆已经发生交通事故。同样地，当输出1的逻辑指令时，则控制车载终端向后台服务器上报事故信息。
基于上述实施例，本发明还公开了一种车载终端。如图2示，包括：处理器(processor)10、与处理器连接的存储设备(memory)20；其中，所述处理器10用于调用所述存储设备20中的程序指令，以执行上述实施例所提供的方法，例如执行：
实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据；
获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理；
将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率；
当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。
本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质上存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行上述各实施例所提供的方法。
综上所述，本发明提供的一种车辆事故识别方法、车载终端及存储介质，所述方法包括：实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据；获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理；将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率；当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。本发明通过对车辆行驶过程中的全量数据进行分析，能够准确得到事故发生的概率，从而准确识别出车辆事故，提高车辆事故识别的准确度，以便及时进行相应救援处理，给用户带来方便。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种车辆事故识别方法，其特征在于，所述方法包括：
实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据；
获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理；
将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率；
当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。
2.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述全量数据包括数值型数据及非数值型数据；
所述数值型数据具体包括：所述车辆的速度、加速度值；
所述非数值型数据具体包括：GPS数据、所述车辆的左右前后位置是否有其他车辆以及所述车辆用户的驾驶状态。
3.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据之前还包括：
预先采集大量车辆的全量数据进行模型训练，并建立一数据模型；
所述数据模型为基于时间序列数据处理的神经网络数据模型；
所述数据模型用于当实时采集到所述车辆的全量数据时，直接套入所述数据模型，经数据模型运算，得出所述车辆发生事故的概率。
4.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述实时采集车辆在行驶过程中的全量数据，并对采集到的全量数据进行清洗并分离成数值型数据与非数值型数据具体包括：
当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据；
对获取到的全量数据进行去噪、滤波、空值和/或重复值处理，清除无效数据，并将全量数据分离成数值型数据与非数值型数据。
5.根据权利要求4所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述当车辆启动后，在预设时间和固定周期内开始采集车辆在行驶过程中的全量数据具体包括：
通过所述车辆上的预装的传感器、GPS以及监控摄像头定时采集所述车辆的全量数据；所述传感器包括重力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器以及距离传感器；
所述GPS用于获取当前车辆的周围其他车辆的车速；
所述监控摄像头用于收集所述车辆的用户的驾驶状态。
6.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述获取非数值型数据，并对非数值型数据进行用于将非数值型数据转成数值型数据的特征工程改造处理具体包括：
获取所述全量数据中的非数值型数据；
对所述非数值型数据进行特征工程改造处理，使所述非数值型数据转换成数值型数据；
对处理后的数据进行相关性分析，并将相关性强的数据合并。
7.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述将全量数据中数值型数据以及由非数值型数据经特征改造处理之后转换成的数值型数据套入预先建立好的数据模型，经数据模型运算处理，得出事故发生的概率具体包括：
根据预先设置好的数据模型，套入全量数据中的数值型数据以及经处理后的非数值型数据；
所述数据模型中预设的函数关系自动进行运算，得出所述车辆事故发生的概率。
8.根据权利要求1所述的车辆事故识别方法，其特征在于，所述当事故发生的概率大于预设的第一概率阈值时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于预设的第二概率阈值时，则控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息具体包括：
预先设置一用于触发所述车载终端发出预警信息的第一概率阈值，所述第一概率阈值为0.5；
预先设置一用于触发所述车载终端向后台服务器上报车辆的事故信息的第二概率阈值，所述第二概率阈值为0.9；
当事故发生的概率大于0.5时，则控制车载终端发出用于警告的预警信息；当事故发生的概率大于0.9时，则判断所述车辆已经发生了交通事故，控制车载终端向后台服务器上报所述车辆的事故信息。
9.一种车载终端，其特征在于，包括：处理器、与处理器通信连接的存储设备，所述存储设备适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储设备中的指令，以执行实现上述权利要求1-8任一项所述的车辆事故识别方法。
10.一种存储介质，其上存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述权利要求1-8任一项所述的车辆事故识别方法。
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