CN108216125A - 基于NB-IoT的车辆智能防盗追踪报警系统 - Google Patents

基于NB-IoT的车辆智能防盗追踪报警系统 Download PDF

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陈媛芳
陈法林
张辰婷
吴铤
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Abstract

本发明公开了一种基于NB‑IoT的车辆智能追踪报警系统。本发明使用定位节点作为跟踪车辆前端设备，通过GPS或北斗卫星获取车辆前端位置，还通过机器学习算法来学习日常出行轨迹，当存在被盗风险时，定位节点的位置判定使用位移采样定时器，每300秒读取一次GPS数据并与前一次定位坐标点进行对比，当坐标点差值超过规定阈值，则认为车辆发生移动，定位节点上报位移发生通知，控制中心将会发送车辆移动提示短信给用户。本发明使用NB‑IoT以解决原先技术室内无法定位，高设备成本，高设备功耗，电池续航时间短，安装繁琐的问题，并通过机器学习算法来学习车辆使用规律，用于节能；学习出行轨迹，用于增强防盗。

Description

基于NB-IoT的车辆智能防盗追踪报警系统
技术领域
本发明涉及一种基于NB-IoT的车辆追踪报警系统，属于基于蜂窝网络的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）的车辆防盗装置。
背景技术
现有市场上最流行的电动车防盗装置是通过GPS加GPRS方式实现，其特点是一旦市民发现电动车丢失，即可通过手机APP快速定位出自己电动车当前所在位置信息。但是，该装置存在的问题是由于GPRS功耗较高，电池供电一般只能使用一周到半个月时间，根本无法满足用户需求，只能依靠电动车电瓶电源。因此，该装置一般需要直接跟车辆电瓶相连，通过复杂的改造流程才能实现定位监控。并且在城市高楼林立环境里定位效果差，室内基本不能定位。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种新型车辆防盗系统，并配备了实时监测，电子围栏，智能节能和智能防盗功能。使用NB-IoT以解决原先技术室内无法定位，高设备成本，高设备功耗，电池续航时间短，安装繁琐的问题。并通过机器学习算法分析用户车辆使用的规律，以此来调整NB-IoT设备的工作参数，来达到节能的效果；通过机器学习分析用户的驾驶轨迹数据，识别出异常轨迹数据，达到防盗的效果。
本发明所采用的技术方案是：
通过GPS或北斗卫星追踪车辆位置信息，并通过NB-IoT上报给控制中心的系统，进而转发给用户APP显示，包括定位节点，节点通信管理软件，数据解析存储软件和用户APP。
1．采用蜂窝网络的窄带物联网（NB-IoT）。
（1）使用定位节点作为跟踪车辆前端设备，通过GPS或北斗卫星获取车辆前端位置，然后通过NB-IoT网络上报数据库。
（2）使用NB-IoT API接口批量管理设备，POST控制NB-IoT，GET轮询获取数据。
（3）NB-IoT通信模块完成位置采样数据上报和频率控制指令的下发。
2．保护状态的位置判定使用位移采样定时器，每300秒读取一次GPS数据并与前一次定位坐标点进行对比。
3．云端通知。定位节点的信息将全部上报云端，即时发送提醒短信给用户。
4．用户APP分为安卓和IOS，包括注册/登陆，添加设备，个人主页，百度地图，定位，电子围栏，报警模式，路线导航，监控记录。
（1）数据库负责储存头像，手机号，密码，用户名，设备ID，车辆备注，转存NB-IoT服务器上的历史数据。
（2）管理后台使用BOOPSTRAP框架实现。
（3）APP嵌入友盟+，主要显示它统计的APP数据，以了解APP使用情况。
（4）后端使用PHP语言，数据库为MYSQL，WEB SERVER为nginx，接口文档用Swagger生成。
5．智能节能。通过机器学习算法分析用户车辆使用的规律，以此来调整设备的工作参数，来达到节能的效果。设备耗能主要在两个地方，一个是定位节点要定时向服务器发送定位信息，此外，为了能接受到用户的控制信息，设备需要以一定的频率保持监听状态，但是实际中设备并不需要一直发送数据和监听的，当用户在使用车辆的时候并不需要防盗，因此如果知道了用户使用车辆的规律，就可以在用户使用车辆的时候减低数据的发送和监听频率，达到节能的目的。
6．智能防盗。通过机器学习分析用户的历史驾驶轨迹数据，识别出异常轨迹数据，当检测到异常轨迹数据时警告用户，达到防盗的效果。人的用车一般是有规律的，每天要上班、回家等等，走的路径往往也是比较固定的。因此，可以使用机器学习算法学习用户每天出行轨迹的规律，再和实际的出行轨迹进行对比识别，辨别出异常的驾驶轨迹数据，以此来判断用户的车辆是否被盗了，如果某一天"用户"的出行轨迹突然不规律了，那就有可能被盗了。
与现有发明相比，本发明的有益效果是：
1．采用NB-IoT技术，NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。
NB-IoT具备四大特点：
（1）是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，覆盖面积扩大100倍。
（2）是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构。
（3）是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。
2．安装方便。定位节点采用电池供电，配合NB-IoT低功耗功能，可以满足用户正常使用一年时间。因此无需改造车辆结构，任何用户都可快速安装。
3．在线监控。NB-IoT设备把数据实时传输到云端，用户通过Web端和APP端可方便地追踪自己车辆的位置。
4．功能强大。定位节点为上层提供丰富的控制和采集接口，方便实现电子围栏、车辆管理、报警控制等功能。
5．智能节能。通过机器学习算法学习用户的车辆使用规律，针对不同用户来调节各种设备的运行参数，进一步降低能耗，续航更持久。
6．智能防盗。通过电子围栏功能，当用户车辆离开围栏范围时用短信通知用户车辆的情况，使用户能及时发现车辆是否被盗。此外还通过机器学习算法分析出用户的驾驶轨迹，检测出异常驾驶轨迹数据来判断车辆是否被盗，进一步提高了车辆的安全。
附图说明
图1为本发明原理框图；
图2为本发明系统框图；
图3为注册用户信息图；
图4为节点上报位置信息图。
具体实施方式
以下结合附图1和图2对本发明进一步说明。
过程一：安装节点。定位节点采用电池供电，无线上报，无需改造车辆就可快速安装。
过程二：下载APP（分为安卓和IOS），并进行注册。注册信息包含头像，手机号，密码，用户名，设备ID以及车辆备注。其中客户端会将头像先处理为统一标准，之后用户可以自行修改。手机号和密码为登录使用。用户名用于更好的识别用户身份。设备ID用于绑定设备，同一账号可以绑定多个设备。车辆备注方便用户区分车辆，见图3。
过程三：用户安装好定位节点，并完成注册后即可打开手机查看车辆位置信息。
1）节点一天上报10次位置信息，具体上报时间可由用户自己设定。
2）定位节点提供采样频率修改接口，用于智能管理业务模块随时修改下次上报时间，从而改变其上报频率。这样可以有效平衡其追踪精准度和节点功耗，见图4。
3）用户APP和管理员协调管理后台将会显示对应的车辆位置信息。节点会在上报之后接收报警状态请求。
4）智能管理业务模块将会把每次上报信息存储到数据库中，从而方便后期位置信息分析和整理。同时，对于整个系统每辆追踪车辆所行驶过的轨迹，都将保存到对应数据库方便管理者随时调用分析。
过程四：本产品提供实时侦测车辆是否丢失的功能。当用户需要使用该功能时，需要在离开车辆时按下定位节点上的车辆保护按钮。
1）用户按下启动按键后，定位节点会切换自身状态变化。进而打开位移采样定时器，每300秒读取一次GPS数据并与前一次定位坐标点进行对比。当坐标点差值超过规定阈值，则认为车辆发生移动，节点上报位移发生通知，云端将会发送车辆移动提示短信给用户。
2）再次按下车辆保护按键时，节点将会上报状态取消通知，车辆移动不再会给用户发送车辆移动提示短信，同时发送信息通知用户移动监测保护已被解除。从而避免在用户不知情的状态下被按下启动按键。
过程五：本产品提供报警模式。用户可通过手机APP触发报警模式。定位节点在接收到报警请求之后会进入报警状态。一旦进入报警状态，定位节点就将每2分钟上报一次位置信息，直到取消报警为止。
过程六：本产品提供电子围栏功能。当车辆离开设防区域时，云端将通过短信通知用户车辆已离开设防区域。
过程七：本产品通过机器学习算法来学习车辆使用规律，用于节能。首先，智能节能模块从数据库中收集用户的历史数据，具体为时间和经纬度数据，然后根据经纬度求出对应时间的速度，根据速度大小就可以判断用户是否在使用车辆，然后使用机器学习算法去学习这些时间-速度数据，得出用户每天的车辆使用规律，智能节能模块根据机器学习的得到的车辆使用规律来对定位节点的发送和监听频率等设备参数进行调节，最终达到节能的效果。
过程八：本产品通过机器学习算法来学习出行轨迹，用于增强防盗。首先，智能防盗模块从数据库中收集用户的历史数据，具体为时间和经纬度数据。然后对数据进行处理，为了保证预测准确性，这里我们使用了两种方式混合使用来预测，第一种：直接使用经纬度，用机器学习算法对经纬度进行学习预测；第二种：以一天为间隔，将用户每天的出行轨迹数据转换成出行轨迹图片，再使用机器学习算法对时间-图片序列进行预测，可预测得未来的出行轨迹图。智能防盗模块根据上面两种方式预测到的用户出行轨迹和车辆实际的使用轨迹进行对比，检测是否有异常的驾驶轨迹数据，当发现实际的出行轨迹不符合以往的规律时，就发送警告信息告知用户。

Claims (8)

1.基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，通过GPS或北斗卫星追踪车辆位置信息，并通过NB-IoT上报给控制中心，进而转发给用户APP显示，包括定位节点，节点通信管理软件，数据解析存储软件和用户APP；其特征在于：
该系统使用定位节点作为跟踪车辆前端设备，通过GPS或北斗卫星获取车辆前端位置，还通过机器学习算法来学习日常出行轨迹，如果某一天用户的出行轨迹突然不规律了，那就有存在被盗的风险；当存在该风险时，定位节点的位置判定使用位移采样定时器，每300秒读取一次GPS数据并与前一次定位坐标点进行对比，当坐标点差值超过规定阈值，则认为车辆发生移动，定位节点上报位移发生通知，控制中心将会发送车辆移动提示短信给用户。
2.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：所述用户APP的注册信息包括头像、手机号、密码、用户名、设备ID以及车辆备注。
3.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：所述定位节点一天上报10次位置信息，其上报频率可修改，从而平衡其追踪精准度和定位节点功耗。
4.根据权利要求3所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：所述控制中心的智能管理业务模块会把每次上报信息存储到数据库中，从而方便后期位置信息分析和整理；同时，对于整个系统每辆追踪车辆所行驶过的轨迹，都将保存到对应数据库，方便管理者随时调用分析。
5.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：用户可通过用户APP触发报警模式；定位节点在接收到报警请求之后会进入报警状态；一旦进入报警状态，定位节点将每2分钟上报一次位置信息，直到取消报警为止。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：还提供电子围栏功能，当车辆离开设防区域时，控制中心将通过短信通知用户车辆已离开设防区域。
7.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：通过机器学习算法分析用户车辆使用的规律，以此来调整NB-IoT设备的工作参数，来达到节能的效果。
8.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的车辆智能追踪报警系统，其特征在于：通过机器学习分析用户的历史驾驶轨迹数据，识别出异常轨迹数据，当检测到异常轨迹数据时警告用户，达到防盗的效果。
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