CN112364006A - 一种车辆趟数统计方法及系统 - Google Patents

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李维
商亚龙
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Abstract

本发明提供了一种车辆趟数统计方法及系统，车辆趟数统计系统包括采集终端和云平台，采集终端用于获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台，云平台滤除GPS定位漂移点数据，并对GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，并根据移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，并基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，电子围栏包含车辆的运输起点、终点。本发明绘制车辆的GPS轨迹时，由于对车辆的GPS定位数据进行了GPS定位漂移点数据滤除操作，并对GPS定位数据进行移动平均处理后，才绘制车辆的GPS轨迹，使得车辆的GPS轨迹绘制更加精准，最后基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，从而提高车辆趟数统计的准确性。

Description

一种车辆趟数统计方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆管理技术领域，特别涉及一种车辆趟数统计方法及系统。
背景技术
随着经济的发展和社会的进步，我国的矿山生产水平逐步提高，矿山管理问题也开始受到人们的重视。
大型露天开采煤矿企业中，土方剥离工程最重要的生产数据为车辆(包括矿车和挖掘机)的工作趟数，传统人工计票的方式统计车辆趟数存在着错发、漏发、多发的情况，还存在车辆跑油、冒油、滴油、漏油、浪费油、偷油等情况，严重的消耗了矿山管理的运营成本。
目前可对车辆加装采集终端，从而对车辆进行GPS定位，获得车辆的GPS轨迹，然后根据车辆的GPS轨迹统计其工作趟数。但是，GPS轨迹是根据卫星定位得到的位置点信息生成的，而卫星定位技术在应用时会受到天气情况、高层建筑、卫星数量、信号转播过程等环境因素的影响，存在一定的误差，导致GPS轨迹存在漂移等问题。另外，车辆在矿区行驶过程中，没有有效的道路规划，难以进行道路纠偏，最终导致车辆的工作趟数统计不准确，不利于矿山管理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车辆趟数统计方法及系统，以解决现有技术中基于GPS轨迹计算车辆趟数误差大、准确性低的问题。
为实现上述技术目的，本发明提供了一种车辆趟数统计方法，包括：
采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台；
云平台根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并对所述GPS定位数据进行移动平均处理以获得一组移动平均值，并根据所述移动平均值绘制所述车辆的GPS轨迹，以及基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。
可选的，采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据的步骤中，每个所述GPS定位数据包括卫星定位纬度、卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和卫星定位水平精度，每个所述车辆发动机数据包括发动机转速和整车时速。
可选的，采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
固定采样间隔为T，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据。
可选的，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
采集终端每采样间隔T对车辆进行一次采样，每次采样时连续进行n次采样，选取其中所述卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
可选的，选取其中所述卫星定位水平精度高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据后，还包括：
判断所述车辆是否正在进行转向：
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度，则判定所述车辆正在转向，否则判定所述车辆未在转向。
可选的，判断所述车辆是否正在进行转向后，还包括：
若判定所述车辆正在转向，提高采样频率；
若判定所述车辆未在转向，保持采样频率。
可选的，将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台，具体包括：
通过MQTT协议将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台。
可选的，根据所述车辆发动机数据滤除所述GPS定位漂移点数据，具体包括：
输入所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据；
判断所述车辆是否在怠速状态：
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，若连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；以及，
滤除所述GPS定位漂移点数据。
可选的，对所述GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，具体包括：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
可选的，根据所述移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，具体包括：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，得到车辆最终的GPS轨迹。
为达上述目的，本发明还提供了一种车辆趟数统计系统，包括采集终端及云平台，所述采集终端可将数据上传至所述云平台；
所述采集终端，用于获取多组车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并
将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台；
所述云平台，用于根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并
对所述GPS定位数据进行移动平均处理以获得一组移动平均值，并
根据所述移动平均值绘制所述车辆的GPS轨迹，以及基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。
可选的，所述采集终端包括GPS模块和CAN数据接口；
所述GPS模块用于获取车辆的GPS定位数据，每个GPS定位数据包括卫星定位纬度，卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和卫星定位水平精度，并
通过所述CAN数据接口从所述车辆获取车辆发动机数据，每个所述车辆发动机数据包括发动机转速和整车时速。
可选的，所述GPS模块具体用于：
固定采样间隔为T，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据。
可选的，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
采集终端每采样间隔T对车辆进行一次采样，每次采样时连续进行n次采样，选取其中所述卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
可选的，所述GPS模块还用于：
判断所述车辆是否正在进行转向：
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度，则判定所述车辆正在转向，否则判定所述车辆未在转向。
可选的，所述GPS模块还用于：
若判定所述车辆正在转向，提高采样频率；
若判定所述车辆未在转向，保持采样频率。
可选的，还包括SIM卡模块，所述采集终端通过所述SIM卡模块与所述云平台连接，并通过MQTT协议将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台。
可选的，所述云平台具体用于：
输入所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据；
判断所述车辆是否在怠速状态：
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，若连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；以及，
滤除所述GPS定位漂移点数据。
可选的，所述云平台具体用于：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
可选的，所述云平台具体用于：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，得到车辆最终的GPS轨迹。
本发明提供了一种车辆趟数统计方法及系统，具有以下有益技术效果：其中，车辆趟数统计及系统包括采集终端和云平台，采集终端用于获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台，云平台根据车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并对GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，并根据移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，并基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，电子围栏包含车辆的运输起点、终点。本发明绘制车辆的GPS轨迹时，由于对车辆的GPS定位数据进行了GPS定位漂移点数据滤除操作，并对GPS定位数据进行移动平均处理后，才绘制车辆的GPS轨迹，使得车辆的GPS轨迹绘制更加精准，最后基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，从而提高车辆趟数统计的准确性。
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，下面将对实施例或现有技术描述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是本发明一实施例提供的一种车辆趟数统计方法的流程图；
图2是本发明一实施例提供的一种车辆趟数统计方法中获取车辆的GPS定位数据和车车辆发动机数据的流程图；
图3是本发明一实施例提供的一种车辆趟数统计方法中根据所述车辆发动机数据滤除所述GPS定位漂移点的流程图；
图4是本发明一实施例提供的一种车辆趟数统计系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的技术方案作详细的说明，然而，本发明可以用不同的形式实现，不应只是局限在所述的实施例。此外，需要说明的是，本文的框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机程序指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
如背景技术所述，现有技术中矿山中根据车辆的GPS轨迹统计车辆的工作趟数时，由于GPS轨迹生成时漂移定位多、曲线毛刺多，导致车辆趟数统计偏差大、准确性低。为此，本实施例提供一种车辆趟数统计方法，可用于对矿山中车辆的趟数进行自动化统计，以方便管理车辆，请参阅图1，车辆趟数统计方法包括：
步骤100，采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据。
步骤200，采集终端将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台。
步骤300，云平台根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据。
步骤400，云平台对所述GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值。
步骤500，云平台根据所述移动平均值绘制车辆的GPS轨迹。
步骤600，云平台基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。具体的，计算时车辆进入电子围栏，先后经过一个运输起点、终点后，再离开电子围栏算做一趟。
本实施例在绘制车辆的GPS轨迹时，由于对车辆的GPS定位数据进行了GPS定位漂移点数据滤除操作，并对所述GPS定位数据进行移动平均处理后，获得一组移动平均值，然后根据所述移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，使得所述车辆的GPS轨迹绘制更加精准，最后基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，从而提高所述车辆趟数统计的准确性。
具体的，在步骤S100中，获取多组车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据中，每个所述GPS定位数据包括一卫星定位纬度，一卫星定位经度、一卫星定位时间、卫星定位方向、一卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和一卫星定位水平精度，每个所述车况采样点包括发动机转速和整车时速。
进一步的，获取多组车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据时，设定采样间隔为T，优选的，设定采样间隔为10秒，每隔10秒获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，请参阅图2，具体包括：
步骤S101，快速进行n次采样。
步骤S102，选取其中所述GPS定位数据中卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
例如，快速进行2次采样，两次采样间隔为800毫秒，然后选取其中所述GPS定位数据中卫星定位水平精度高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，舍弃其中所述GPS定位数据中卫星定位水平精度低的一次采样数据。
步骤S103，判断所述车辆是否正在进行转向；
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度(所述预设角度例如是20°)，则判定所述车辆正在转向，否则判定所述车辆未在转向。
若所述车辆正在转向，提高采样频率，降低采样间隔(例如将采样间隔降至2秒)；
若所述车辆未在转向，保持采样频率，即采样间隔保持10秒不变。
等待采样间隔，继续采用上面的步骤进行采样。
在步骤S200中，具体包括通过MQTT协议将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台。
在步骤S300中，云平台根据所述车辆发动机数据滤除所述GPS定位漂移点数据，请参阅图3，具体包括：
步骤S301，输入一次所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据。
步骤S302，判断所述车辆是否在怠速状态；
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速(所述预设转速例如是800转/秒)，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，且所述车辆当前GPS定位数据对应的采样点与前一个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离(所述预设距离例如是20m)，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，且所述车辆当前GPS定位数据对应的采样点与前一个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
滤除所述GPS定位漂移点数据，从而减少错误的GPS定位数据对后续绘制GPS轨迹的影响。
在步骤S400中，对所述GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，具体包括：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
其中x1、x2、x3……xn每次计算时代表GPS定位数据中的一类数据，比如代表卫星定位纬度、卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数或卫星定位水平精度。
在步骤S500中，根据所述移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，具体包括：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，降低GPS轨迹曲线的拐点毛刺，最终得到平滑的车辆的GPS轨迹，这样，步骤S600中，基于所述GPS轨迹和电子围栏计算得到的车辆的趟数数据误差更小，准确性更高。
本实施例还相应提供一种车辆趟数统计系统，请参阅图4，包括采集终端10以及云平台20。
所述采集终端10，用于获取多组车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并
将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台；
所述云平台20，用于根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并
对所述GPS定位数据进行移动平均处理以获得一组移动平均值，并
根据所述移动平均值绘制所述车辆的GPS轨迹，以及基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。
进一步的，所述采集终端10包括GPS模块和CAN数据接口；
所述GPS模块，用于获取多组车辆的GPS定位数据，每个所述GPS定位数据包括卫星定位纬度，卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和卫星定位水平精度，并
通过所述CAN数据接口从所述车辆获取车辆发动机数据，每个所述车辆发动机数据包括发动机转速和整车时速。其中，所述GPS模块具体用于：
固定采样间隔为T，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：采集终端每采样间隔T对车辆进行一次采样，每次采样时连续进行n次采样，选取其中所述卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
进一步的，所述GPS模块还用于：
判断所述车辆是否正在进行转向：
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度，则判定所述车辆正在转向，
否则判定所述车辆未在转向。进一步的，所述GPS模块还用于：
若判定所述车辆正在转向，提高采样频率；
若判定所述车辆未在转向，保持采样频率。
进一步的，所述车辆趟数统计系统还包括SIM卡模块40，所述采集终端10通过所述SIM卡30模块与所述云平台20连接，并通过MQTT协议将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台20。
其中，所述云平台20具体用于：
输入所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据；
判断所述车辆是否在怠速状态：
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，若连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；以及，
滤除所述GPS定位漂移点数据。
进一步的，所述云平台30具体用于：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
进一步的，所述云平台30具体用于：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，得到车辆最终的GPS轨迹。
综上所述，在本发明提供的一种车辆趟数统计方法及系统，具有以下优点：其中，车辆趟数统计及系统包括采集终端和云平台，采集终端用于获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台，云平台根据车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并对GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，并根据移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，并基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，电子围栏包含车辆的运输起点、终点。本发明绘制车辆的GPS轨迹时，由于对车辆的GPS定位数据进行了GPS定位漂移点数据滤除操作，并对GPS定位数据进行移动平均处理后，才绘制车辆的GPS轨迹，使得车辆的GPS轨迹绘制更加精准，最后基于GPS轨迹和电子围栏计算车辆的趟数，从而提高车辆趟数统计的准确性。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (20)

1.一种车辆趟数统计方法，其特征在于，包括：
采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台；
云平台根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并对所述GPS定位数据进行移动平均处理以获得一组移动平均值，并根据所述移动平均值绘制所述车辆的GPS轨迹，以及基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。
2.如权利要求1所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据的步骤中，每个所述GPS定位数据包括卫星定位纬度、卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和卫星定位水平精度，每个所述车辆发动机数据包括发动机转速和整车时速。
3.如权利要求2所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，采集终端获取车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
固定采样间隔为T，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据。
4.如权利要求3所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
采集终端每采样间隔T对车辆进行一次采样，每次采样时连续进行n次采样，选取其中所述卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
5.如权利要求4所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，选取其中所述卫星定位水平精度高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据后，还包括：
判断所述车辆是否正在进行转向：
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度，则判定所述车辆正在转向，否则判定所述车辆未在转向。
6.如权利要求5所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，判断所述车辆是否正在进行转向后，还包括：
若判定所述车辆正在转向，提高采样频率；
若判定所述车辆未在转向，保持采样频率。
7.如权利要求1至6中任一项所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台，具体包括：
通过MQTT协议将所述GPS定位数据和车辆发动机数据上传至云平台。
8.如权利要求2所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，根据所述车辆发动机数据滤除所述GPS定位漂移点数据，具体包括：
输入所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据；
判断所述车辆是否在怠速状态：
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，若连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；以及，
滤除所述GPS定位漂移点数据。
9.如权利要求1至6中任一项所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，对所述GPS定位数据进行移动平均处理，获得一组移动平均值，具体包括：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
10.如权利要求1至6中任一项所述的车辆趟数统计方法，其特征在于，根据所述移动平均值绘制车辆的GPS轨迹，具体包括：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，得到车辆最终的GPS轨迹。
11.一种车辆趟数统计系统，其特征在于，包括采集终端及云平台，所述采集终端可将数据上传至所述云平台；
所述采集终端，用于获取多组车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，并将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台；
所述云平台，用于根据所述车辆发动机数据滤除GPS定位漂移点数据，并对所述GPS定位数据进行移动平均处理以获得一组移动平均值，并
根据所述移动平均值绘制所述车辆的GPS轨迹，以及基于所述GPS轨迹和电子围栏计算所述车辆的趟数，其中所述电子围栏是在地图上根据经纬度定义的一个圆，且包含所述车辆的运输起点、终点。
12.如权利要求11所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述采集终端包括GPS模块和CAN数据接口；
所述GPS模块用于获取车辆的GPS定位数据，每个GPS定位数据包括卫星定位纬度，卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用的卫星数和卫星定位水平精度，并
通过所述CAN数据接口从所述车辆获取车辆发动机数据，每个所述车辆发动机数据包括发动机转速和整车时速。
13.如权利要求12所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述GPS模块具体用于：
固定采样间隔为T，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据。
14.如权利要求13所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，每采样间隔T获取一次GPS定位数据和车辆发动机数据，具体包括：
采集终端每采样间隔T对车辆进行一次采样，每次采样时连续进行n次采样，选取其中所述卫星定位水平精度最高的一次采样数据作为车辆的GPS定位数据和车辆发动机数据，其中，n为大于等于2的整数。
15.如权利要求14所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述GPS模块还用于：
判断所述车辆是否正在进行转向：
若连续两个所述GPS定位数据中所述卫星定位方位相差大于预设角度，则判定所述车辆正在转向，否则判定所述车辆未在转向。
16.如权利要求15所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述GPS模块还用于：
若判定所述车辆正在转向，提高采样频率；
若判定所述车辆未在转向，保持采样频率。
17.如权利要求11至16任一项所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，还包括SIM卡模块，所述采集终端通过所述SIM卡模块与所述云平台连接，并通过MQTT协议将所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据上传至云平台。
18.如权利要求12所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述云平台具体用于：
输入所述GPS定位数据和所述车辆发动机数据；
判断所述车辆是否在怠速状态：
若连续两个所述车辆发动机数据中所述发动机转速均小于预设转速，则判定所述车辆在怠速状态，否则判定所述车辆不在怠速状态；
若所述车辆在怠速状态下，若连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离大于预设距离，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；
若所述车辆不在怠速状态下，连续两个所述GPS定位数据对应的采样点之间的距离为d，连续两个所述车辆发动机数据中所述整车时速的调和均值与采样间隔T的乘积为f，若d＞f，则判定前一个所述GPS定位数据为GPS定位漂移点数据；以及，
滤除所述GPS定位漂移点数据。
19.如权利要求11至16任一项所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述云平台具体用于：
对获取的所述GPS定位数据进行移动平均处理，获取的多组所述GPS定位数据依次为x1、x2、x3……xn，若选取的步长为m，则获得的一组移动平均值为(x1+x2+……+xm)/m、(x2+x3+……+xm+1)/m、(x3+x4+……+xm+2)/3……(xn-m+1+xn-m+2+……+xn)/m。
20.如权利要求11至16项所述的车辆趟数统计系统，其特征在于，所述云平台具体用于：
将所述移动平均值根据时间值的先后顺序依次连线，形成车辆的GPS轨迹曲线，对所述GPS轨迹曲线进行贝塞尔曲线拟合，得到车辆最终的GPS轨迹。
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