CN111582732A - 一种基于大数据的车况分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据的车况分析系统,包括若干用户端、检测端、中心服务器、车辆信息库、车况类型信息库、异常类型信息库、历史车况数据库以及车况关联库;所述用户端用于获取车况信息并根据车况信息生成用户信息;所述检测端用于获取车辆异常情况并当车辆出现异常时输出异常信息;所述中心服务器配置有录入子系统以及分析子系统;通过这样设置,通过随时获取车况信息,然后根据车况信息实时分析得到可能出现的异常情况,通过大数据筛选异常情况与车况的关联,就可以根据这个关联结果输出报告,通过大数据实现维修建议的报告的输出,更加合理可靠。
Description
技术领域
本发明涉及汽车维修数据领域,更具体地说,涉及一种基于大数据的车况分析系统。
背景技术
汽车维修是汽车维护和修理的泛称。就是对出现故障的汽车通过技术手段排查,找出故障原因,并采取一定措施使其排除故障并恢复达到一定的性能和安全标准。汽车维修包括汽车大修和汽车小修,汽车大修是指用修理或更换汽车任何零部件(包括基础件)的方法,恢复汽车的完好技术状况和完全(或接近完全)恢复汽车寿命的恢复性修理。而汽车小修是指:用更换或修理个别零件的方法,保证或恢复汽车工作能力的运行性修理。
而实际上汽车驾驶员并不是都了解汽车性能以及车况,所以如果只是遵循一个比较宽泛的(按时间去确定维护检查节点),如果这个时间设置的较长,那就会有安全的风险,而如果设置的较短,则对检修成本和用户经济和时间成本会造成浪费。
发明内容
有鉴于此,本发明目的是提供一种基于大数据的车况分析系统。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:一种基于大数据的车况分析系统,包括若干用户端、检测端、中心服务器、车辆信息库、车况类型信息库、异常类型信息库、历史车况数据库以及车况关联库;
所述用户端用于获取车况信息并根据车况信息生成用户信息;
所述检测端用于获取车辆异常情况并当车辆出现异常时输出异常信息;
所述中心服务器配置有录入子系统以及分析子系统;
所述车辆信息库用于存储车辆信息,所述车况类型信息库存储有若干预设的车况类型信息,所述异常类型信息库存储有若干预设的异常类型信息;
所述录入子系统用于录入所述用户信息,所述录入子系统包括车辆信息录入模块、历史数据录入模块以及信息关联模块,所述车辆信息录入模块配置有车辆信息配置策略,所述车辆信息配置策略根据所述车况类型信息库从所述用户信息中解析得到若干车况类型数据,并根据得到的所述车况类型数据以及车辆编码生成车辆信息存储至车辆信息库;所述历史数据录入模块配置有历史信息生成策略用于生成历史信息,所述历史信息生成策略根据所述异常类型信息库解析所述异常信息得到异常数据并从所述车辆信息库调取对应的车辆信息以生成历史信息,将所述历史信息存储至历史车况数据库;所述信息关联模块配置有信息关联条件,当所述历史车况数据库中的历史信息满足所述信息关联条件时,提取对应的历史信息中的车况类型数据以及对应的异常数据并生成车况关联信息,并将所述车况关联信息存储至所述车况关联库;所述车况关联信息包括车况类型数据对应的车况条件以及异常数据;
所述分析子系统配置有车况分析策略,所述车辆信息配置策略解析用户信息得到若干车况类型数据,并通过车况分析策略从所述车况关联库中筛选符合条件的车况关联信息,并根据车况关联信息输出车况分析报告。
进一步地,所述的用户信息包括行驶习惯信息,所述用户端配置有定位器,所述定位器用于生成车辆实时位置信息,所述用户端根据所述车辆实时位置信息生成所述驾驶习惯信息。
进一步地,所述的用户信息包括制动系统信息,所述用户端配置有制动反馈传感器,所述制动反馈传感器用于检测车辆的制动系统并生成所述制动系统信息。
进一步地,所述的用户信息包括动力系统信息,所述用户端配置有动力反馈传感器,所述动力反馈传感器用于检测车辆的发动机并生成所述动力系统系统。
进一步地,所述的用户信息包括使用频次信息,所述用户端于车辆的不同部件上配置有计数传感器,对应的部件动作时计数器工作以产生所述使用频次信息。
进一步地,所述异常信息包括轮胎异常、制动系统异常以及动力异常。
进一步地,所述车况类型数据库中的车况类型信息中包括类型名称以及对应的字段长度,所述车辆信息配置策略包括从所述用户信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述车况类型数据。
进一步地,所述异常类型信息库中的异常信息包括类型名称以及对应的字段长度,所述历史信息生成策略包括从所述异常信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述异常数据。
进一步地,所述关联条件包括预设的关联次,所述关联次反映相同异常数据对应的车况类型信息出现次数。
进一步地,所述车况分析报告包括维修建议信息,所述维修建议信息包括维修项以及维修时间。
本发明技术效果主要体现在以下方面:通过这样设置,通过随时获取车况信息,然后根据车况信息实时分析得到可能出现的异常情况,通过大数据筛选异常情况与车况的关联,就可以根据这个关联结果输出报告,通过大数据实现维修建议的报告的输出,更加合理可靠。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1:本发明系统架构原理图;
图2:本发明数据交互原理图。
附图标记:1、用户端;2、检测端;3、中心服务器;301、车辆信息录入模块;302、历史数据录入模块;303、信息关联模块;311、分析子系统;100、车辆信息库;200、车况类型信息库;300、异常类型信息库;400、历史车况数据库;500、车况关联库。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步详述,以使本发明技术方案更易于理解和掌握。
首先对本发明的系统构成做出介绍,一种基于大数据的车况分析系统,包括若干用户端1、检测端2、中心服务器3、车辆信息库100、车况类型信息库200、异常类型信息库300、历史车况数据库400以及车况关联库500;
所述用户端1用于获取车况信息并根据车况信息生成用户信息;用户端1可以设置为手机以及车载控制器,通过移动网络的方式上传数据,而用户端1可以获取的数据如下:所述的用户信息包括行驶习惯信息,所述用户端1配置有定位器,所述定位器用于生成车辆实时位置信息,所述用户端1根据所述车辆实时位置信息生成所述驾驶习惯信息。所述的用户信息包括制动系统信息,所述用户端1配置有制动反馈传感器,所述制动反馈传感器用于检测车辆的制动系统并生成所述制动系统信息。所述的用户信息包括动力系统信息,所述用户端1配置有动力反馈传感器,所述动力反馈传感器用于检测车辆的发动机并生成所述动力系统系统。所述的用户信息包括使用频次信息,所述用户端1于车辆的不同部件上配置有计数传感器,对应的部件动作时计数器工作以产生所述使用频次信息。而目前对车况的检测反馈技术目前的车载控制器以及手机而言,首先车载控制器通过各个传感器可以检测车辆的所有相关信息,例如车辆发动机状态、发电机状态、轮胎状态、车门联动轴状态、刹车状态等等,可以获得的状态量较多,而手机则可以记录例如交通事故,车辆的结合数字地图了解车辆所处的位置和历史轨迹、车速等等数据,通过两个数据生成在用车时实时就可以获知到车辆的使用情况,根据这个使用情况生成用户信息,用户信息还包括车辆编号、车辆类型、出厂商等等情况。
所述检测端2用于获取车辆异常情况并当车辆出现异常时输出异常信息;检测端2一般是在维修工程师或者检测工程师对车况进行检测后,会有一个具体信息,而这个信息如果判断为某个部件异常,则理解为异常信息,这个异常信息被记录在检测端2,检测端2可以设置为电脑或者手机,通过网络数据连接到中心服务器3,中心服务器3统一对数据进行处理。所述异常信息包括轮胎异常、制动系统异常以及动力异常。但是不仅仅局限于上述的异常情况,对于车况的其他异常情况也可以形成异常信息。
所述中心服务器3配置有录入子系统以及分析子系统311;录入子系统是用于进行数据的录入,而分析子系统311用于根据用户的输入数据以及现有的数据库数据分析得到需要的车况分析报告,给予及时的提醒。
所述车辆信息库100用于存储车辆信息,所述车况类型信息库200存储有若干预设的车况类型信息,所述异常类型信息库300存储有若干预设的异常类型信息;
所述录入子系统用于录入所述用户信息,所述录入子系统包括车辆信息录入模块301、历史数据录入模块302以及信息关联模块303,所述车辆信息录入模块301配置有车辆信息配置策略,所述车辆信息配置策略根据所述车况类型信息库200从所述用户信息中解析得到若干车况类型数据,并根据得到的所述车况类型数据以及车辆编码生成车辆信息存储至车辆信息库100;所述历史数据录入模块302配置有历史信息生成策略用于生成历史信息,所述历史信息生成策略根据所述异常类型信息库300解析所述异常信息得到异常数据并从所述车辆信息库100调取对应的车辆信息以生成历史信息,将所述历史信息存储至历史车况数据库400;所述信息关联模块303配置有信息关联条件,当所述历史车况数据库400中的历史信息满足所述信息关联条件时,提取对应的历史信息中的车况类型数据以及对应的异常数据并生成车况关联信息,并将所述车况关联信息存储至所述车况关联库500;所述车况关联信息包括车况类型数据对应的车况条件以及异常数据;所述车况类型数据库中的车况类型信息中包括类型名称以及对应的字段长度,所述车辆信息配置策略包括从所述用户信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述车况类型数据,原理是例如用户信息输入的是一组数据,而对这个数据并没有统一的数据格式,所以首先车况类型信息库200是用来实现数据筛选的,类似提供协议的功能,以使非格式化的车辆信息变成格式化的车况数据,具体是通过相同的关键词实现辨识,然后通过字段长度实现对内容的读取,例如发动机编号为A,当用户信息中出现发动机编号,然后在车况类型数据库中找到对应的名称,获得对应的字段长度为16位,那么读取16为字段就可以得到A,此时就可以读取到对应的内容,需要说明的是,读取时对字段格式也可以设置,例如可以只读取数字或者英文字母,这样就可以将用户信息分割成若干车况数据,然后就可以进行存储,此时存储的是格式化数据,就可以进行后续筛选和分割。所述异常类型信息库300中的异常信息包括类型名称以及对应的字段长度,所述历史信息生成策略包括从所述异常信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述异常数据。异常数据的获取与车况数据的获取原理相同,在此就不做赘述了,这样也就可以得到了格式化的异常数据。然后异常数据信息库就可以根据车辆编号根据异常情况就可以存储得到所有的发生异常的车辆对应的历史的车况信息,将这个信息进行一次存储,然后通过关联条件进行关联获得异常数据和车辆情况的关系,例如车胎磨损较大属于异常数据,而车辆经过山路属于车况,一般经常在山路用车的用户车胎磨损较大,通过这样的数据分析就可以在一组数据中筛选出有关量和无关量,所述关联条件包括预设的关联次,所述关联次反映相同异常数据对应的车况类型信息出现次数。首先对有关量和无关量进行描述,例如雨刷器如果磨损这里就会涉及到负载过大,所以可能发电机状态就属于有关量,而轮胎状态就属于无关量,那么此时首先可以通过专家建立异常数据与车况数据是否有关进行一个粗划分,而筛选掉无关的数据,而其它可以根据出现该情况的优先级判断多少时间去维护或检查一次,例如一般车速较快刹车使用频繁的使用者就需要缩短检查制动系统的时间间隔,以保证安全,而关联条件可以为出现的次数,例如在1年内5次开山路的用户中,都出现了车胎磨损的情况,则就可以将这个数据放入关联数据库,然后以后出现这种情况的用户,就可以及时提醒保证效果。
所述分析子系统311配置有车况分析策略,所述车辆信息配置策略解析用户信息得到若干车况类型数据,并通过车况分析策略从所述车况关联库500中筛选符合条件的车况关联信息,并根据车况关联信息输出车况分析报告。所述车况分析报告包括维修建议信息,所述维修建议信息包括维修项以及维修时间。通过这样设置,就可以起到一个对车况的分析效果,保证安全性。首先同样需要车辆信息配置策略解析得到类型数据,然后根据类型数据匹配就可以获得需要的检测项。
当然,以上只是本发明的典型实例,除此之外,本发明还可以有其它多种具体实施方式,凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明要求保护的范围之内。
Claims (9)
1.一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:包括若干用户端、检测端、中心服务器、车辆信息库、车况类型信息库、异常类型信息库、历史车况数据库以及车况关联库;
所述用户端用于获取车况信息并根据车况信息生成用户信息;
所述检测端用于获取车辆异常情况并当车辆出现异常时输出异常信息;
所述中心服务器配置有录入子系统以及分析子系统;
所述车辆信息库用于存储车辆信息,所述车况类型信息库存储有若干预设的车况类型信息,所述异常类型信息库存储有若干预设的异常类型信息;
所述录入子系统用于录入所述用户信息,所述录入子系统包括车辆信息录入模块、历史数据录入模块以及信息关联模块,所述车辆信息录入模块配置有车辆信息配置策略,所述车辆信息配置策略根据所述车况类型信息库从所述用户信息中解析得到若干车况类型数据,并根据得到的所述车况类型数据以及车辆编码生成车辆信息存储至车辆信息库;所述历史数据录入模块配置有历史信息生成策略用于生成历史信息,所述历史信息生成策略根据所述异常类型信息库解析所述异常信息得到异常数据并从所述车辆信息库调取对应的车辆信息以生成历史信息,将所述历史信息存储至历史车况数据库;所述信息关联模块配置有信息关联条件,当所述历史车况数据库中的历史信息满足所述信息关联条件时,提取对应的历史信息中的车况类型数据以及对应的异常数据并生成车况关联信息,并将所述车况关联信息存储至所述车况关联库;所述车况关联信息包括车况类型数据对应的车况条件以及异常数据;
所述分析子系统配置有车况分析策略,所述车辆信息配置策略解析用户信息得到若干车况类型数据,并通过车况分析策略从所述车况关联库中筛选符合条件的车况关联信息,并根据车况关联信息输出车况分析报告;
所述的用户信息包括行驶习惯信息,所述用户端配置有定位器,所述定位器用于生成车辆实时位置信息,所述用户端根据所述车辆实时位置信息生成所述驾驶习惯信息。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述的用户信息包括制动系统信息,所述用户端配置有制动反馈传感器,所述制动反馈传感器用于检测车辆的制动系统并生成所述制动系统信息。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述的用户信息包括动力系统信息,所述用户端配置有动力反馈传感器,所述动力反馈传感器用于检测车辆的发动机并生成所述动力系统系统。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述的用户信息包括使用频次信息,所述用户端于车辆的不同部件上配置有计数传感器,对应的部件动作时计数器工作以产生所述使用频次信息。
5.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述异常信息包括轮胎异常、制动系统异常以及动力异常。
6.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述车况类型数据库中的车况类型信息中包括类型名称以及对应的字段长度,所述车辆信息配置策略包括从所述用户信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述车况类型数据。
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述异常类型信息库中的异常信息包括类型名称以及对应的字段长度,所述历史信息生成策略包括从所述异常信息中筛选对应的类型名称同时获取该类型名称后的所述字段长度的字段作为类型内容,根据筛选得到的类型名称以及类型内容生成所述异常数据。
8.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述关联条件包括预设的关联次,所述关联次反映相同异常数据对应的车况类型信息出现次数。
9.如权利要求1所述的一种基于大数据的车况分析系统,其特征在于:所述车况分析报告包括维修建议信息,所述维修建议信息包括维修项以及维修时间。
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