CN109547268A - 一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法和系统 - Google Patents

一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，通过大数据分析大量日常心跳数据中的时间信息和位置信息，确定包括时段信息和轨迹信息的日常习惯轨迹数据，当设备终端按惯常行为完成某条轨迹时，上传该轨迹始末的时间信息和轨迹代号用于替代原本需要上传的大量时间信息和对应的位置信息。本发明方法可大大降低设备终端在规律性时间段内上传有关位置信息的数据量，特别是在上下班高峰期间，同时服务器在高峰期也可减少数据的处理量，降低服务器的负荷，同时还可以降低通信基站的负荷防止信号堵塞。

Description

一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方 法和系统
技术领域
本发明涉及数据通信领域，具体涉及一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法和系统。
背景技术
NB-IOT作为一个新兴的技术，当前社会和通信运营商正在极力推广的，虽然具备广覆盖、广连接、低功耗、低成本等特点，但是NB-IOT也是存在上、下行通道少等缺点，一个NB基站仅能提供12个上行通道、1个下行通道，随着未来加载NB-IOT技术的终端产品越来越多的情况下，如果需要数据上传的设备多集中在某个时段进行上传，可能出现NB基站信号堵塞或者服务器短时因受到的数据量过大无法处理的情况发生。
申请人目前在一些城市中，设置了车辆防盗系统，为了防止二轮电动车被盗以及在被盗后追回，在电动车上会安装具有NB-IOT模块、定位模块的防盗防盗标签，防盗标签可以周期性的采集包括位置信息、时间信息等参数信息，运动时间隔几秒周期采集一次，静止时间隔几分钟甚至更长时间周期采集一次，然后根据预设发送周期上传心跳数据至服务器，所有电动车的心跳数据最终汇集到服务器中。当某电动车被盗后，可以通过搜寻车辆信号以及行车轨迹来寻回被盗车辆。
然而目前系统存在一种隐患，由于二轮电动车通常用于上下班的代步工具，这种特点使得在上下班的高峰期往往也是电动车的防盗标签发送的心跳数据数据量最多最频繁的时间段，而其他时间段数据量和频率则明显下降，这就带来一种情况，当某城区内的装有防盗标签的电动车数量高达几十万甚至几百万量级时，电动车的心跳数据在上下班高峰期时间段内集中上传，不仅可能出现NB基站高峰期信号堵塞的情况导致数据延时上传甚至无法上传，而且服务器在这段时间因为数据量的增加其数据处理负荷明显加重，这种缺陷会随着安装防盗标签的电动车的数量增多而更加明显。虽然为了解决这种情况可以进一步投入资金升级硬件，但是无疑会大大增加成本，而且治标不治本。
发明内容
为避免背景技术的不足之处，本发明提供一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，可大大降低高峰时段设备终端数据发送数据量。
本发明提出的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，包括：
获取日常习惯轨迹数据以及与日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号，所述日常习惯轨迹数据根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定，所述日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，所述日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；
采集时间信息和位置信息；
判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；
判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据并删去采集的时间信息和位置信息。
进一步的，若轨迹完成的所需时间大于预设心跳数据上传周期，则在预设心跳上传周期时发送包括当前时间、轨迹代号在内的代号心跳数据。
进一步的，轨迹信息由多个连续的路段轨迹信息组成，所述轨迹代号包括与路段轨迹信息对应的路段代号。
进一步的，当持续采集的位置信息重现该日常习惯轨迹数据中的路段轨迹信息时，则保存并等待发送包括本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据，并删去该路段轨迹前采集的时间信息和位置信息。
进一步的，路段轨迹信息根据轨迹信息按平均耗时或平均距离或转弯拐点分割形成。
同时本发明还提出了一种设备终端，包括用于存储程序的存储器和用于执行所述程序的处理器，所述程序被处理器执行时实现上述在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法的步骤。
同时本发明还提出了了一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，包括服务器、具有移动通信功能和定位功能的设备终端，服务器获取设备终端上传的日常心跳数据，根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定日常习惯轨迹数据，并将日常习惯轨迹数据下发至设备终端；日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；设备终端采集时间信息和位置信息，判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；设备终端判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据并删去采集的时间信息和位置信息；服务器获取设备终端上传的代号心跳数据，根据本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号确定设备终端的移动轨迹以及始末时间。
进一步的，轨迹信息由多个连续的路段轨迹信息组成，轨迹代号包括与路段轨迹信息对应的路段代号。
进一步的，设备终端当持续采集的位置信息重现该日常习惯轨迹数据中的路段轨迹信息时，则保存并等待发送包括本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据，并删去该路段轨迹前采集的时间信息和位置信息。
优选的，路段轨迹信息根据轨迹信息按平均耗时或平均距离或转弯拐点分割形成。
本发明有益效果在于通过大数据分析大量日常心跳数据中的时间信息和位置信息，确定包括时段信息和轨迹信息的日常习惯轨迹数据，当设备终端按惯常行为完成某条轨迹时，上传该轨迹始末的时间信息和轨迹代号用于替代原本需要上传的大量时间信息和对应的位置信息，可大大降低设备终端在规律性时间段内，特别是在上下班高峰期间上传有关位置信息的数据量，同时服务器在高峰期也可减少数据的处理量，降低服务器的负荷，同时还可以降低通信基站的负荷防止信号堵塞。
附图说明
图1是实施例1方法的流程示意图。
图2是实施例2系统的系统架构图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
实施例1，参照附图1，一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，可应用于安装在电动车上的防盗设备终端包括：
S101获取日常习惯轨迹数据以及与日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号，日常习惯轨迹数据根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定，日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；
本步骤中日常习惯轨迹数据由服务器计算得出，分析设备终端每日上传的日常心跳数据，寻找出其中的规律，通过大数据计算最终获得日常习惯轨迹数据。一般上传的日常心跳数据中包括设备终端周期性采集的时间信息和位置信息，服务器通过获得这些信息就可以建立设备终端的移动轨迹，当装有该设备终端的电动车被盗时就可以通过搜寻车辆信号以及历史移动轨迹来寻回被盗车辆。如果车主是通过电动车代步上下班，那么服务器每日获得的移动轨迹就有两条，当收集到的移动轨迹数量多了后，就可以分析出该移动轨迹呈规律周期性，再根据上下班的时间段就可以得出两条包括时段信息和轨迹信息的日常习惯轨迹数据，并将每条日常习惯轨迹数据关联一个轨迹代号。设备终端在与服务器进行通信时可从服务器下载日常习惯轨迹数据。
S102采集时间信息和位置信息；
设备终端正常的采集并保存时间信息和位置信息。
S103判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则进入下一步骤；
本步骤的目的是确定设备终端当前是否处于某条日常习惯轨迹数据中，当确定后即不再按照正常模式上传时间信息和位置信息。
S104确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；
S105判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则进入下一步骤；
本步骤主要就是由设备终端自身通过采集的位置信息判断是否完成了日常习惯轨迹数据中的某条轨迹。
S106在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据；
根据设备终端的数据上传设定，可在完成轨迹后即可上传代号心跳数据，也可在预设的数据上传周期时发送，轨迹代号的上传即代表服务器知晓设备终端又在同样时间段内完整同样的移动轨迹。
S107删去采集的时间信息和位置信息。
本实施例方法主要原理是通过大数据分析大量日常心跳数据中的时间信息和位置信息，确定包括时段信息和轨迹信息的日常习惯轨迹数据，当设备终端按惯常行为完成某条轨迹时，上传该轨迹始末的时间信息和轨迹代号用于替代原本需要上传的大量时间信息和对应的位置信息。
以一即将上班的车主的电动车内的设备终端为例，当车主移动电动车时，设备终端从静止状态切换为运动状态，设备终端开始以运动状态的数据采集周期采集位置信息，开始判断当前时间和当前位置所符合的时段信息和轨迹信息，并确定该条日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；随着电动车的行驶移动，设备终端不停采集时间信息和位置信息，当位置信息处于轨迹信息中的终点位置时，代表了设备终端已经完整的经历了该条轨迹，此时设备终端可发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据，最后删去在该条轨迹行驶中采集记录的时间信息和位置信息。服务器根据上传的轨迹代号即可知道设备终端在这段时间内的运动情况。
以20分钟的路程计算，设备终端每10秒一次采集位置信息来计算，每分钟计6次，20分钟即120次，现有的设备终端需要上传等于120条心跳数据的数据量的数据至服务器。采用本实施例方法后，设备终端在完成轨迹运动后仅上传1条心跳数据的数据量即可。本实施例方法可大大降低设备终端在规律性时间段内上传有关位置信息的数据量，特别是在上下班高峰期间，同时服务器在高峰期也可减少数据的处理量，降低服务器的负荷，同时还可以降低通信基站的负荷防止信号堵塞。
通常设备终端的数据采集周期和数据上传周期是不一样的，以申请人的产品举例，数据采集周期为10秒一次，数据上传周期为5分钟一次，其目的是为了避免设备终端频繁上传数据，占用NB基站带宽，毕竟设备终端在城市里铺开后数量是几十万级的。一般选用电动车上班的车主，其开车时间大部分在10分钟至30分钟内，再多再少都可能会选择其他代步工具。如果仅在轨迹完成后上传数据，这间隔就有点太长了，故本实施例方法中，若轨迹完成的所需时间大于预设心跳数据上传周期，则在预设心跳上传周期时发送包括当前时间、轨迹代号在内的代号心跳数据，以告知服务器当前正处于某个轨迹中。
考虑到电动车在轨迹中行驶可能因为某些原因临时改变道路，因此无法完成预定轨迹，而要上传之前采集的时间信息和位置信息，为了避免这种情况的发生，本实施例方法中，将完整轨迹分段，即轨迹信息由多个连续的路段轨迹信息组成，轨迹代号包括与路段轨迹信息对应的路段代号；当持续采集的位置信息重现该日常习惯轨迹数据中的路段轨迹信息，则等待发送包括本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据并并删去该路段轨迹前采集的时间信息和位置信息。若电动车从某段路段中脱离，则发送本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据，然后正常采集上传脱离轨迹后的时间信息和位置信息；若电动车完成整个轨迹，则发送本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据。本实施例中，路段轨迹信息根据轨迹信息可按平均耗时或平均距离或转弯拐点分割形成。
实施例2，参照附图2，一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，包括服务器2和设备终端1；服务器2获取设备终端1上传的日常心跳数据，根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定日常习惯轨迹数据，并将日常习惯轨迹数据下发至设备终端1，日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；设备终端1采集时间信息和位置信息，判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；设备终端1判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据并删去采集的时间信息和位置信息；服务器2获取设备终端1上传的代号心跳数据，根据本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号确定设备终端1的移动轨迹以及始末时间。
本实施例系统工作原理和技术效果参见实施例1，此处不再赘述。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了描述，但是，本领域普通技术人员应当了解，可以不限于上述实施例的描述，在权利要求书的范围内，可作出形式和细节上的各种变化。

Claims (10)

1.一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，其特征在于，包括：
获取日常习惯轨迹数据以及与日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号，所述日常习惯轨迹数据根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定，所述日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，所述日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；
采集时间信息和位置信息；
判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；
判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据并删去采集的时间信息和位置信息。
2.根据权利要求1所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，其特征在于：若轨迹完成的所需时间大于预设心跳数据上传周期，则在预设心跳上传周期时发送包括当前时间、轨迹代号在内的代号心跳数据。
3.根据权利要求1所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，其特征在于：所述轨迹信息由多个连续的路段轨迹信息组成，所述轨迹代号包括与路段轨迹信息对应的路段代号。
4.根据权利要求3所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，其特征在于：当持续采集的位置信息重现该日常习惯轨迹数据中的路段轨迹信息时，则保存并等待发送包括本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据，并删去该路段轨迹前采集的时间信息和位置信息。
5.根据权利要求3所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的方法，其特征在于：所述路段轨迹信息根据轨迹信息按平均耗时或平均距离或转弯拐点分割形成。
6.一种设备终端，包括用于存储程序的存储器和用于执行所述程序的处理器，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现权利要求1-5任意一项所述方法的步骤。
7.一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，其特征在于：包括服务器、具有移动通信功能和定位功能的设备终端，
所述服务器获取所述设备终端上传的日常心跳数据，根据多日的日常心跳数据通过大数据分析确定日常习惯轨迹数据，并将所述日常习惯轨迹数据下发至所述设备终端；所述日常心跳数据包括时间信息以及与时间信息对应的位置信息，所述日常习惯轨迹数据包括时段信息以及与时段信息对应的轨迹信息；
所述设备终端采集时间信息和位置信息，判断时间信息和位置信息是否符合某日常习惯轨迹数据中的时段信息和轨迹信息，若是则确定该日常习惯轨迹数据对应的轨迹代号；
所述设备终端判断持续采集的位置信息是否重现该日常习惯轨迹数据中的轨迹信息，若是则在数据上传时发送包括本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号在内的代号心跳数据并删去采集的时间信息和位置信息；
所述服务器获取所述设备终端上传的代号心跳数据，根据本次轨迹始末的时间信息、轨迹代号确定所述设备终端的移动轨迹以及始末时间。
8.根据权利要求7所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，其特征在于：所述轨迹信息由多个连续的路段轨迹信息组成，所述轨迹代号包括与路段轨迹信息对应的路段代号。
9.根据权利要求8所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，其特征在于：所述设备终端当持续采集的位置信息重现该日常习惯轨迹数据中的路段轨迹信息时，则保存并等待发送包括本次轨迹开始至该路段轨迹末的时间信息、路段代号在内的代号心跳数据，并删去该路段轨迹前采集的时间信息和位置信息。
10.根据权利要求8所述的一种在规律性时间段内降低上传有关位置信息的数据量的系统，其特征在于：所述路段轨迹信息根据轨迹信息按平均耗时或平均距离或转弯拐点分割形成。
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