CN114596713A - 一种车辆的实时远程监测控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆的实时远程监测控制方法及系统，所述方法包括：通过多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；获得实时车辆分类数据库；根据实时车辆分类数据库，构建车辆初始数据库；提取第一车辆的实时全参数信息和初始全参数信息；基于高斯分布构建车辆远程监测模型；将第一车辆的实时全参数信息输入车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一车辆的第一监测结果；确定是否向第一车辆发送第一预警信息。解决了现有技术中存在无法利用计算机技术实时远程监测车辆的驾驶情况，进而无法综合车辆的初始参数信息和实时驾驶信息，对车辆驾驶安全性进行及时提醒的技术问题。

Description

一种车辆的实时远程监测控制方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种车辆的实时远程监测控制方法及系统。

背景技术

实际生活中，驾驶人驾驶车辆应当遵守交通规则，并基于安全驾驶原则进行车辆驾驶，从而保证行车安全。然而实际驾车时，难免遇到不文明驾车行为，且由于各驾驶人的主观判断，威胁到自身驾驶安全。举例如会车时应当减速，具体减速到多少，每个驾驶人有不一样的判断，如果速度没有降到一个范围，仍会对周围车辆及自身安全产生威胁。此外，驾驶车辆时，驾驶速度的确定、道路的选择、是否超车、车辆灯光等的选择和控制，不同程度取决于驾驶人对周围车辆和自身的主观判断，然而主观判断常常不够准确。因此，研究利用计算机技术对车辆的实时驾驶情况进行远程监测，并综合周围车辆驾驶情况，对目标车辆的驾驶安全进行监测，辅助驾驶人进行驾驶判断，对提高车辆驾驶安全具有重要意义。

然而，现有技术中存在无法利用计算机技术实时远程监测车辆的驾驶情况，进而无法综合车辆的初始参数信息和实时驾驶信息，对车辆驾驶安全性进行及时提醒的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种车辆的实时远程监测控制方法及系统，用以解决现有技术中存在无法利用计算机技术实时远程监测车辆的驾驶情况，进而无法综合车辆的初始参数信息和实时驾驶信息，对车辆驾驶安全性进行及时提醒的技术问题。

鉴于上述问题，本发明提供了一种车辆的实时远程监测控制方法及系统。

第一方面，本发明提供了一种车辆的实时远程监测控制方法，所述方法通过一种车辆的实时远程监测控制系统实现，其中，所述方法包括：通过所述多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

另一方面，本发明还提供了一种车辆的实时远程监测控制系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述系统用于执行如第一方面所述的一种车辆的实时远程监测控制方法，其中，所述系统包括：第一获得单元：所述第一获得单元用于通过多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；第二获得单元：所述第二获得单元用于将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；第一构建单元：所述第一构建单元用于根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；第一提取单元：所述第一提取单元用于从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；第二构建单元：所述第二构建单元用于根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；第三获得单元：所述第三获得单元用于将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；第一确定单元：所述第一确定单元用于根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

第三方面，一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；

所述处理器，用于处理执行上述第一方面中任一项所述的方法；

所述存储器，所述存储器与所述处理器耦合，用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行上述第一方面中任一项所述方法的步骤。

第四方面，一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1.通过基于多方车辆数据方联动，得到包含有所有车辆全参数信息的实时车辆数据库，进一步对各车辆的全参数信息分类存储，形成实时车辆分类数据库，结合各车辆初始全参数信息构建的车辆初始数据库，训练得到车辆远程监测模型。进一步基于两数据库，可以分别得到任一车辆对应的初始全参数信息和实时全参数信息，利用车辆远程监测模型，实现对各车辆的远程监测。最后基于对各车辆的实时监测结果，做出针对性的提醒预警。通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒，实现了实时远程监测、控制车辆情况的技术目标，达到了提高车辆驾驶安全性能，进一步为驾驶人的人身安全保驾护航的技术效果。

2.通过基于车辆样本数据，训练得到车辆远程监测模型，达到了基于实际驾驶情况，构建车辆监测的智能化模型，从而提高车辆监测智能化程度的技术效果，此外，通过构建的测试数据集，对训练得到的模型进行准确性能测试，达到了提高模型监测结果准确性、可靠性、实际性的技术效果，为驾驶人员实际驾驶情况提供有效参考。

3.通过基于车辆对应的远程监测模型，依次输入车辆差异参数，从而实现了智能化对车辆的各个差异参数信息进行智能化判断，即智能化判断车辆的异常参数。达到了对车辆所有数据依次智能化判断，从而对各参数均智能化监测，并明确各参数的监测结果，即智能化明确车辆中异常参数、正常参数，为后续基于异常状态做个性化预警提供支持的技术效果。

4.通过预设所述预定范围，实现了对同一预定范围内，基于各车辆当前驾驶情况，智能化分析各车辆之间距离是否安全，从而对可能的意外情况进行及时预警，达到了基于计算机技术，智能化提醒驾驶人注意保持车距，并在车距异常时及时提醒，避免碰撞等意外发生的技术效果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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示例性的，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种车辆的实时远程监测控制方法的流程示意图；

图2为本发明一种车辆的实时远程监测控制方法中基于高斯分布构建车辆远程监测模型的流程示意图；

图3为本发明一种车辆的实时远程监测控制方法中获得第二输出信息的流程示意图；

图4为本发明一种车辆的实时远程监测控制方法中确定是否向所述第一车辆和所述第二车辆发送第二预警信息的流程示意图；

图5为本发明一种车辆的实时远程监测控制系统的结构示意图；

图6为本发明示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：

第一获得单元11，第二获得单元12，第一构建单元13，第一提取单元14，第二构建单元15，第三获得单元16，第一确定单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本发明通过提供一种车辆的实时远程监测控制方法及系统，解决了现有技术中存在无法利用计算机技术实时远程监测车辆的驾驶情况，进而无法综合车辆的初始参数信息和实时驾驶信息，对车辆驾驶安全性进行及时提醒的技术问题。通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒，实现了车辆实时远程监测、控制的技术目标，达到了提高车辆驾驶安全性，进一步为驾驶人的人身安全保驾护航的技术效果。

本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。

本发明提供了一种车辆的实时远程监测控制方法，所述方法应用于一种车辆的实时远程监测控制系统，其中，所述方法包括：通过所述多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

在介绍了本发明基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本发明的各种非限制性的实施方式。

实施例一

请参阅附图1，本发明提供了一种车辆的实时远程监测控制方法，其中，所述方法应用于一种车辆的实时远程监测控制系统，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：通过所述多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；

具体而言，所述一种车辆的实时远程监测控制方法应用于一车辆远程综合监管平台，可以通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒。所述多方车辆数据方是指拥有各类型车辆数据的执管机构，包括公共交通协管机构、出租车管理公司、货运公司等。基于所述多方车辆数据方，可以统计得到正在驾驶中的所有车辆的数据信息，从而组成所述实时车辆数据库。其中，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息。所述全参数信息是指对应车辆的基本参数和驾驶参数、历史故障数据等。举例如某出租车出厂车净重、行驶速度范围、行驶里程等。

通过基于多方车辆数据方，所述车辆远程综合监管平台可以得到正在驾驶的所有车辆的相关参数数据，达到了实时管理道路上车辆驾驶数据，为后续远程监测任一车辆提供基础数据的技术效果。

步骤S200：将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；

具体而言，将基于多方车辆数据方得到的各车辆全参数信息进行分类，并按分类结果分别进行存储管理，从而得到所述实时车辆分类数据库。其中，所述实时车辆分类数据库包括按车辆行驶时间段、行驶路段、车辆规模、车辆平均驾驶速度等多种分类标准进行分类的存储结果。通过信息整合管理，得到实时车辆分类数据库，实现了为后续车辆远程监控快速调取数据库提供基础的目标。

步骤S300：根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；

具体而言，基于信息整合管理得到的所述实时车辆分类数据库，所述车辆远程综合监管平台分别获取各车辆的初始全参数信息，即正在驾驶中的所有车辆，在出厂后开始正式上路驾驶时的相关参数信息。举例如某公共汽车，为某公司生产的电动汽车，出厂标准参数包括汽车的车身参数、车重、动力类型、最大装载重量等出厂数据。进一步的，得到所有车辆的初始数据，进而构建所述车辆初始数据库。通过构建所有车辆出厂参数的车辆初始数据库，达到了为后续判断监测到的车辆实时驾驶参数是否正常提供数据参数，提高系统智能监测有效性的技术效果。

步骤S400：从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；

具体而言，基于所述实时车辆分类数据库，对第一车辆的实时驾驶参数信息和对应第一车辆出厂时的初始参数信息进行调取，从而得到第一车辆的初始全参数信息。其中，所述第一车辆是指任一使用所述车辆远程综合监管平台进行车辆驾驶实时远程监控的车辆。通过智能化调取所述第一车辆的初始全参数信息，为车辆远程综合监管平台智能化分析对应车辆驾驶情况提供直观、准确的数据基础，达到了基于实际数据分析车辆驾驶情况，提高智能分析结果可靠性和有效性的技术效果。

步骤S500：根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；

具体而言，基于对应车辆出厂时的标准初始参数数据库，和系统监测到的车辆实际驾驶中的参数数据库，利用高斯分布计算后训练得到车辆远程监测模型。其中，所述高斯分布即正态分布，车辆实时驾驶数据总是在初始数据附近，因此基于所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，可以构建车辆远程监测模型，用于远程、实时监测车辆的驾驶情况。通过构建所述车辆远程监测模型，实现了实时监测各车辆实时驾驶情况，并对比其初始数据对当前驾驶情况进行智能化监测，达到了提高车辆监测智能化程度的技术效果。

步骤S600：将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；

具体而言，基于待使用所述车辆远程综合监管平台进行车辆驾驶实时远程监控的第一车辆，提取得到第一车辆的实时全参数信息，并将其作所述车辆远程监测模型的输入信息，从而智能化得到所述第一输出信息。其中，所述第一输出信息即所述第一车辆的第一监测结果，即所述车辆远程综合监管平台基于第一车辆实时驾驶情况参数和初始参数，智能化分析得到的第一车辆当前驾驶监测情况。通过所述车辆远程监测模型，实现了智能化监测第一车辆驾驶情况的技术目标，达到了提高车辆驾驶监测智能化程度的技术效果。

步骤S700：根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

具体而言，基于所述车辆远程监测模型智能化分析得到第一监测结果，所述车辆远程综合监管平台进一步智能化判断对应第一车辆是否存在异常，从而针对不同判断结果，针对性做出反应。通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒，实现了车辆实时远程监测、控制的技术目标，达到了提高车辆驾驶安全性，进一步为驾驶人的人身安全保驾护航的技术效果。

进一步的，如附图2所示，本发明步骤S500还包括：

步骤S510：从所述车辆初始数据库中随机抽取若干样本，构建训练数据集；

步骤S520：从所述实时车辆分类数据库和所述车辆初始数据库中各抽取若干样本，构建测试数据集；

步骤S530：计算获得所述训练数据集中各样本的平均值和方差；

步骤S540：根据所述各样本的平均值和方差，通过高斯分布函数训练异常检测模型；

步骤S550：获得预定异常阈值；

步骤S560：通过所述测试数据集中各样本的平均值、方差和所述预定异常阈值对所述异常检测模型进行准确性测试，当所述准确性测试合格后，获得所述车辆远程监测模型。

具体而言，基于所述车辆初始数据库，利用分层随机抽样法随机抽取不同类型车辆作为训练样本，所有抽取到的车辆样本构成所述训练数据集。进一步的，分别计算各车辆样本的平均值和方差，并基于计算得到的所述平均值和方差，利用高斯分布训练数据异常检测模型。此外，系统基于车辆实际驾驶情况、道路信息以及正常驾驶损耗等，综合分析确定预定异常阈值。也就是说，若待监测车辆的实时数据和初始数据误差在所述预定异常阈值内时，说明对应车辆驾驶情况正常，反之，若待监测车辆的实时数据和初始数据误差不在所述预定异常阈值内时，说明对应车辆驾驶情况出现异常。

此外，基于所述实时车辆分类数据库和所述车辆初始数据库，同样的，利用分层随机抽样法随机抽取不同类型车辆作为测试数据集，用来对训练样本集训练得到的所述异常检测模型进行准确性能测试。首先，对所述测试数据集中各车辆样本进行计算，得到对应测试样本的平均值、方差，并结合所述预定异常阈值，分别计算各测试车辆样本的准确性，从而统计后得到模型监测准确性数据，当所述准确性测试合格后，即获得所述车辆远程监测模型。

通过基于车辆样本数据，训练得到车辆远程监测模型，达到了基于实际驾驶情况，构建车辆监测的智能化模型，从而提高车辆监测智能化程度的技术效果，此外，通过构建的测试数据集，对训练得到的模型进行准确性能测试，达到了提高模型监测结果准确性、可靠性、实际性的技术效果，为驾驶人员实际驾驶情况提供针对性的有效参考。

进一步的，如附图3所示，本发明还包括如下步骤：

步骤S810：比较所述各车辆的所述实时全参数信息和所述初始全参数信息，获得差异参数信息数据集；

步骤S820：获得所述车辆远程监测模型的第一模型参数；

步骤S830：根据所述差异参数信息数据集对第一异常检测模型进行训练，其中，所述第一异常检测模型为根据所述第一模型参数构建的异常检测模型，获得第一车辆远程监测模型；

步骤S840：获得所述第一车辆的第一差异参数信息；

步骤S850：将所述第一差异参数信息输入所述第一车辆远程监测模型，获得第二输出信息，所述第二输出信息包括所述第一车辆的第二监测结果。

具体而言，通过对比各车辆的所述实时全参数信息和所述初始全参数信息，计算获得所述差异参数信息数据集。其中，所述差异参数信息数据集中的各个数据均说明对应车辆当前驾驶的实际情况和出厂预设驾驶情况之间的差异程度。进一步，基于训练得到的所述车辆远程监测模型，得到第一车辆对应的第一模型参数，并基于所述第一模型参数，构建第一车辆对应的第一异常检测模型。其中，所述第一异常检测模型由对应第一车辆实时驾驶参数和初始参数对比后的差异参数信息数据集训练得到。进一步的，分别得到第一车辆对应的所述第一差异参数信息，并将其作为所述第一车辆远程监测模型的输入信息输入模型中，经过所述第一车辆远程监测模型智能化分析，得到第二输出信息。其中，所述第二输出信息包括系统对所述第一车辆的第二监测结果。

通过基于车辆对应的远程监测模型，依次输入车辆差异参数，从而实现了智能化对车辆的各个差异参数信息进行智能化判断，即智能化判断车辆的异常参数。达到了对车辆所有数据依次智能化判断，从而对各参数均智能化监测，并明确各参数的监测结果，即智能化明确车辆中异常参数、正常参数，为后续基于异常状态做个性化预警提供支持的技术效果。

进一步的，本发明还包括如下步骤：

步骤S861：比较所述第一监测结果和所述第二监测结果；

步骤S862：当所述第一监测结果和所述第二监测结果一致时，根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息；

步骤S863：当所述第一监测结果和所述第二监测结果不一致时，返回第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒系统监测异常。

具体而言，基于车辆远程监测模型智能化得到的第一车辆的所述第一监测结果，同时结合第一车辆对应的所述第一异常检测模型智能化得到的对第一车辆各参数的所述第二监测结果，分别对比分析。当所述第一监测结果和所述第二监测结果一致时，说明系统正常，两次智能分析得到结果均一致，那么系统根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息；反之，当所述第一监测结果和所述第二监测结果不一致时，说明此时系统出现异常，此时返回第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒系统相关维护人员，系统监测异常，需进行维护处理。通过系统智能化对比两次监测结果，实现系统自检的技术目标，同时第二监测结果对第一监测结果进行了验证，达到了提高系统监测结果准确性的技术效果。

进一步的，如附图4所示，本发明还包括如下步骤：

步骤S910：获得预定范围；

步骤S920：获得第二车辆，所述第二车辆为与所述第一车辆在同一所述预定范围之内的车辆；

步骤S930：根据所述车辆远程监测模型，获得所述第二车辆的第三监测结果；

步骤S940：获得所述第一车辆和所述第二车辆之间的距离信息；

步骤S950：对所述第一车辆的第一监测结果和所述第二车辆的第三监测结果结合所述距离信息进行相关性分析，获得第一分析结果；

步骤S960：根据所述第一分析结果，确定是否向所述第一车辆和所述第二车辆发送第二预警信息，所述第二预警信息用于提醒所述第一车辆和/或所述第二车辆尺寸存在异常。

具体而言，所述预定范围是指系统基于实际车辆驾驶情况，综合分析后确定的驾驶过程中会对车辆驾驶造成威胁的最小距离范围。为了对第一车辆的驾驶安全情况进行智能化分析，首先对第一车辆预定范围内的其他车辆进行监测，即对所述第二车辆进行驾驶状态分析。基于所述车辆远程监测模型，获得所述第二车辆的第三监测结果。进一步的，计算得到第一车辆和第二车辆之间的具体距离数据信息，并基于对所述第一车辆的第一监测结果和所述第二车辆的第三监测结果，分析对应两车辆之间距离数据信息是否会相互影响，从而得到所述第一分析结果。最后，根据所述第一分析结果，确定是否向所述第一车辆和所述第二车辆发送第二预警信息。也就是说，如果当前两车距离过近，继续按当前参数驾驶会对对方及自身产生影响，从而发生碰撞等意外情况时，系统自动发出第二预警信息，其中，所述第二预警信息用于提醒所述第一车辆和/或所述第二车辆尺寸存在异常。所述第二预警信息包括对第一车辆进行提醒、对第二车辆进行提醒、对第一车辆和第二车辆均进行提醒的三种预警情况。

通过预设所述预定范围，实现了对同一预定范围内，基于各车辆当前驾驶情况，智能化分析各车辆之间距离是否安全，从而对可能的意外情况进行及时预警，达到了基于计算机技术，智能化提醒驾驶人注意保持车距，并在车距异常时及时提醒，避免碰撞等意外发生的技术效果。

进一步的，本发明还包括如下步骤：

步骤S911：根据所述实时车辆分类数据库，获得所述第一车辆的车速信息和所述第一车辆的路径信息；

步骤S912：根据所述第一车辆的车速信息和所述路径信息，确定所述预定范围。

具体而言，基于所述实时车辆分类数据库，提取获得所述第一车辆当前的车速信息和所述第一车辆当前的路径信息，进一步，针对所述第一车辆的车速和路径情况，确定所述第一车辆的预定范围，即最小安全距离范围。举例如某车在以70公里/小时的速度行驶在某高速路段上，则为了保持行车安全，应当与前后车辆保持的最小距离范围，即该车的预定范围。

进一步的，本发明步骤S700还包括：

步骤S710：如果所述第一监测结果为异常，确定向所述第一车辆发送第一预警信息；

步骤S720：如果所述第一监测结果为正常，则不向所述第一车辆发送第一预警信息。

具体而言，系统基于车辆远程监测模型智能化分析结果，确定第一监测结果。如果所述第一监测结果为异常，则系统自动向所述第一车辆发送第一预警信息；如果所述第一监测结果为正常，则不向所述第一车辆发送第一预警信息。通过系统智能化判断，实现了对异常驾驶车辆发送预警信息，从而提醒对应车辆驾驶人注意驾驶安全，避免意外事故，达到了为驾驶人驾驶提供参考的技术效果。

综上所述，本发明所提供的一种车辆的实时远程监测控制方法具有如下技术效果：

1.通过基于多方车辆数据方联动，得到包含有所有车辆全参数信息的实时车辆数据库，进一步对各车辆的全参数信息分类存储，形成实时车辆分类数据库，结合各车辆初始全参数信息构建的车辆初始数据库，训练得到车辆远程监测模型。进一步基于两数据库，可以分别得到任一车辆对应的初始全参数信息和实时全参数信息，利用车辆远程监测模型，实现对各车辆的远程监测。最后基于对各车辆的实时监测结果，做出针对性的提醒预警。通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒，实现了实时远程监测、控制车辆情况的技术目标，达到了提高车辆驾驶安全性能，进一步为驾驶人的人身安全保驾护航的技术效果。

2.通过基于车辆样本数据，训练得到车辆远程监测模型，达到了基于实际驾驶情况，构建车辆监测的智能化模型，从而提高车辆监测智能化程度的技术效果，此外，通过构建的测试数据集，对训练得到的模型进行准确性能测试，达到了提高模型监测结果准确性、可靠性、实际性的技术效果，为驾驶人员实际驾驶情况提供有效参考。

3.通过基于车辆对应的远程监测模型，依次输入车辆差异参数，从而实现了智能化对车辆的各个差异参数信息进行智能化判断，即智能化判断车辆的异常参数。达到了对车辆所有数据依次智能化判断，从而对各参数均智能化监测，并明确各参数的监测结果，即智能化明确车辆中异常参数、正常参数，为后续基于异常状态做个性化预警提供支持的技术效果。

4.通过预设所述预定范围，实现了对同一预定范围内，基于各车辆当前驾驶情况，智能化分析各车辆之间距离是否安全，从而对可能的意外情况进行及时预警，达到了基于计算机技术，智能化提醒驾驶人注意保持车距，并在车距异常时及时提醒，避免碰撞等意外发生的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种车辆的实时远程监测控制方法，同样发明构思，本发明还提供了一种车辆的实时远程监测控制系统，请参阅附图5，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于通过多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；

第一构建单元13，所述第一构建单元13用于根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；

第一提取单元14，所述第一提取单元14用于从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；

第二构建单元15，所述第二构建单元15用于根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；

第三获得单元16，所述第三获得单元16用于将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；

第一确定单元17，所述第一确定单元17用于根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

进一步的，所述系统还包括：

第三构建单元，所述第三构建单元用于从所述车辆初始数据库中随机抽取若干样本，构建训练数据集；

第四构建单元，所述第四构建单元用于从所述实时车辆分类数据库和所述车辆初始数据库中各抽取若干样本，构建测试数据集；

第四获得单元，所述第四获得单元用于计算获得所述训练数据集中各样本的平均值和方差；

第一训练单元，所述第一训练单元用于根据所述各样本的平均值和方差，通过高斯分布函数训练异常检测模型；

第五获得单元，所述第五获得单元用于获得预定异常阈值；

第六获得单元，所述第六获得单元用于通过所述测试数据集中各样本的平均值、方差和所述预定异常阈值对所述异常检测模型进行准确性测试，当所述准确性测试合格后，获得所述车辆远程监测模型。

进一步的，所述系统还包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于比较所述各车辆的所述实时全参数信息和所述初始全参数信息，获得差异参数信息数据集；

第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述车辆远程监测模型的第一模型参数；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述差异参数信息数据集对第一异常检测模型进行训练，其中，所述第一异常检测模型为根据所述第一模型参数构建的异常检测模型，获得第一车辆远程监测模型；

第十获得单元，所述第十获得单元用于获得所述第一车辆的第一差异参数信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述第一差异参数信息输入所述第一车辆远程监测模型，获得第二输出信息，所述第二输出信息包括所述第一车辆的第二监测结果。

进一步的，所述系统还包括：

第一比较单元，所述第一比较单元用于比较所述第一监测结果和所述第二监测结果；

第二确定单元，所述第二确定单元用于当所述第一监测结果和所述第二监测结果一致时，根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息；

第一返回单元，所述第一返回单元用于当所述第一监测结果和所述第二监测结果不一致时，返回第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒系统监测异常。

进一步的，所述系统还包括：

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得预定范围；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于获得第二车辆，所述第二车辆为与所述第一车辆在同一所述预定范围之内的车辆；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述车辆远程监测模型，获得所述第二车辆的第三监测结果；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述第一车辆和所述第二车辆之间的距离信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于对所述第一车辆的第一监测结果和所述第二车辆的第三监测结果结合所述距离信息进行相关性分析，获得第一分析结果；

第三确定单元，所述第三确定单元用于根据所述第一分析结果，确定是否向所述第一车辆和所述第二车辆发送第二预警信息，所述第二预警信息用于提醒所述第一车辆和/或所述第二车辆尺寸存在异常。

进一步的，所述系统还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述实时车辆分类数据库，获得所述第一车辆的车速信息和所述第一车辆的路径信息；

第四确定单元，所述第四确定单元用于根据所述第一车辆的车速信息和所述路径信息，确定所述预定范围。

进一步的，所述系统还包括：

第五确定单元，所述第五确定单元用于如果所述第一监测结果为异常，确定向所述第一车辆发送第一预警信息；

第一执行单元，所述第一执行单元用于如果所述第一监测结果为正常，则不向所述第一车辆发送第一预警信息。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种车辆的实时远程监测控制方法和具体实例同样适用于本实施例的一种车辆的实时远程监测控制系统，通过前述对一种车辆的实时远程监测控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种车辆的实时远程监测控制系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

示例性电子设备

下面参考图6来描述本发明的电子设备。

图6图示了根据本发明的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种车辆的实时远程监测控制方法的发明构思，本发明还提供一种车辆的实时远程监测控制系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种车辆的实时远程监测控制方法的任一方法的步骤。

其中，在图6中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本发明提供了一种车辆的实时远程监测控制方法，所述方法应用于一种车辆的实时远程监测控制系统，其中，所述方法包括：通过所述多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。解决了现有技术中存在无法利用计算机技术实时远程监测车辆的驾驶情况，进而无法综合车辆的初始参数信息和实时驾驶信息，对车辆驾驶安全性进行及时提醒的技术问题。通过基于车辆自身初始情况和实时行驶情况，智能化对目标车辆进行综合分析，从而及时进行针对性的预警提醒，实现了车辆实时远程监测、控制的技术目标，达到了提高车辆驾驶安全性，进一步为驾驶人的人身安全保驾护航的技术效果。

本发明还提供一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；

该处理器，用于处理执行上述实施例一中任一项所述的方法；

该存储器，该存储器与处理器耦合，用于存储程序，当所述程序被处理器执行时，使系统以执行上述实施例一中任一项所述方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在执行时实现上述实施例一中任一项所述的方法。

包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述实施例一中任一项所述方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全软件实施例、完全硬件实施例、或结合软件和硬件方面实施例的形式。此外，本发明为可以在一个或多个包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。而所述的计算机可用存储介质包括但不限于：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，简称RAM）、磁盘存储器、只读光盘（Compact Disc Read-Only Memory，简称CD-ROM）、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。

本发明是参照本发明的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种车辆的实时远程监测控制方法，其特征在于，所述方法应用于一车辆远程综合监管平台，所述平台与多方车辆数据方通信连接，所述方法包括：

通过所述多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；

将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；

根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；

从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；

根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；

将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；

根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于高斯分布构建车辆远程监测模型，包括：

从所述车辆初始数据库中随机抽取若干样本，构建训练数据集；

从所述实时车辆分类数据库和所述车辆初始数据库中各抽取若干样本，构建测试数据集；

计算获得所述训练数据集中各样本的平均值和方差；

根据所述各样本的平均值和方差，通过高斯分布函数训练异常检测模型；

获得预定异常阈值；

通过所述测试数据集中各样本的平均值、方差和所述预定异常阈值对所述异常检测模型进行准确性测试，当所述准确性测试合格后，获得所述车辆远程监测模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

比较所述各车辆的所述实时全参数信息和所述初始全参数信息，获得差异参数信息数据集；

获得所述车辆远程监测模型的第一模型参数；

根据所述差异参数信息数据集对第一异常检测模型进行训练，其中，所述第一异常检测模型为根据所述第一模型参数构建的异常检测模型，获得第一车辆远程监测模型；

获得所述第一车辆的第一差异参数信息；

将所述第一差异参数信息输入所述第一车辆远程监测模型，获得第二输出信息，所述第二输出信息包括所述第一车辆的第二监测结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

比较所述第一监测结果和所述第二监测结果；

当所述第一监测结果和所述第二监测结果一致时，根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息；

当所述第一监测结果和所述第二监测结果不一致时，返回第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒系统监测异常。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得预定范围；

获得第二车辆，所述第二车辆为与所述第一车辆在同一所述预定范围之内的车辆；

根据所述车辆远程监测模型，获得所述第二车辆的第三监测结果；

获得所述第一车辆和所述第二车辆之间的距离信息；

对所述第一车辆的第一监测结果和所述第二车辆的第三监测结果结合所述距离信息进行相关性分析，获得第一分析结果；

根据所述第一分析结果，确定是否向所述第一车辆和所述第二车辆发送第二预警信息，所述第二预警信息用于提醒所述第一车辆和/或所述第二车辆尺寸存在异常。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得预定范围，包括：

根据所述实时车辆分类数据库，获得所述第一车辆的车速信息和所述第一车辆的路径信息；

根据所述第一车辆的车速信息和所述路径信息，确定所述预定范围。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息，包括：

如果所述第一监测结果为异常，确定向所述第一车辆发送第一预警信息；

如果所述第一监测结果为正常，则不向所述第一车辆发送第一预警信息。

8.一种车辆的实时远程监测控制系统，其特征在于，所述系统包括：

第一获得单元：所述第一获得单元用于通过多方车辆数据方获取实时车辆数据库，所述实时车辆数据库中包括各车辆的全参数信息；

第二获得单元：所述第二获得单元用于将所述各车辆的全参数信息进行分类存储，对所述实时车辆数据库进行信息整合管理，获得实时车辆分类数据库；

第一构建单元：所述第一构建单元用于根据所述实时车辆分类数据库，获取各车辆的初始全参数信息，构建车辆初始数据库；

第一提取单元：所述第一提取单元用于从所述实时车辆分类数据库提取第一车辆的实时全参数信息，从所述车辆初始数据库中提取所述第一车辆的初始全参数信息；

第二构建单元：所述第二构建单元用于根据所述车辆初始数据库和所述实时车辆分类数据库，基于高斯分布构建车辆远程监测模型；

第三获得单元：所述第三获得单元用于将所述第一车辆的所述实时全参数信息输入所述车辆远程监测模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括所述第一车辆的第一监测结果；

第一确定单元：所述第一确定单元用于根据所述第一车辆的第一监测结果，确定是否向所述第一车辆发送第一预警信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述处理器，用于处理执行权利要求1-7中任一项所述的方法；

所述存储器，所述存储器与所述处理器耦合，用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

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