CN114633744A - 一种基于车联网系统的车辆报警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于车联网系统的车辆报警方法，车联网系统包括车辆管理平台和车载终端，车辆报警方法通过以下步骤实现：S1、车辆管理平台采集车载终端上报的原始报警数据；S2、车辆管理平台预设有超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶三大模型，车辆管理平台根据三大模型结合多维度参数，对车辆的报警信息进行归纳计算；S3、得到真正需要关注的危险事件，将这些危险事件称为报警事件；一个报警事件包含车辆的多个报警以及在该报警事件期间车辆的运行状态。本发明的车辆报警方法可快速得到真正有风险的车辆报警信息，且能够过滤掉大量的无效的报警数据，监控人员可快速找到真正有风险的车辆，进而有效的提醒司机，达到事故提前预防的目的。

Description

一种基于车联网系统的车辆报警方法
技术领域
本发明涉及车联网领域，特别涉及一种基于车联网系统的车辆报警方法。
背景技术
现有的车联网系统中会采集车辆运行过程中车载终端上报的报警信息，包括ADAS(Advanced driver assistant system，高级驾驶辅助系统)、BSD(Blind Spot Detection，盲区检测)、DSM(Driver State Monitoring，驾驶员状态监测)、TPMS(Tire pressuremonitoring systems，胎压监测系统)、GPS报警等，并附带上传报警时的报警视频和报警图片信息，用于监控车辆行驶过程中的车辆工作状态以及司机的各种危险驾驶行为。
而现有技术方案的实际运行过程中存在以下缺点和不足：一方面由于车载终端图像识别算法的限制，系统会产生很多误报数据；另一方面单点的报警不足以说明车辆实际驾驶行为的危险程度。比如司机在驾驶过程中打了一次哈欠，不能说明司机已经处于疲劳驾驶状态。
因此，在现有的车联网系统监控中，会有大量无效的报警数据，监控人员在处理报警过程中由于这些无效数据的影响很难找到真正有风险的车辆，因此，难以有效的提醒司机，达到事故提前预防的目的。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于车联网系统的车辆报警方法，至少能够解决上述问题之一。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于车联网系统的车辆报警方法，车联网系统包括车辆管理平台和车载终端，车载终端与车辆管理平台无线通讯，并能够将实时车辆信息上传至车辆管理平台，车辆报警方法通过以下步骤实现：
S1、车辆管理平台采集车载终端上报的原始报警数据；
S2、车辆管理平台预设有超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶三大模型，车辆管理平台根据三大模型结合多维度参数，对车辆的报警信息进行归纳计算；
S3、得到真正需要关注的危险事件，将这些危险事件称为报警事件；
一个报警事件包含车辆的多个报警以及在该报警事件期间车辆的运行状态。
由此，本发明提供了一种全新结构的车辆报警方法，该车辆报警方法基于车联网系统运行，其具体原理为：车辆管理平台采集车载终端上报的原始报警数据，结合车速、定位、天气、时间等多维度参数，设计三大模型来对车辆的超速驾驶、司机疲劳驾驶、车辆危险驾驶事件进行归纳计算，从而找出监控人员真正需要关注的危险事件，我们将之称为报警事件。一个报警事件包含车辆的多个报警以及在这个报警事件期间车辆的运行状态，监控人员可以看到这个报警事件形成的原因，找到对应的视频图片证据，可以通过下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒司机注意驾驶安全；此外，还能通过报警事件生成车辆风险等级；通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
本发明的车辆报警方法具有以下优点：
1、过滤掉大量无需关注的车辆报警；
2、真正找出车辆运行过程中需要重点关注的危险事件；
3、处理报警事件的同时可以批量处理车辆产生的报警，进而大大提高监控人员处理报警的效率；
4、利用生成的报警事件可以评估出车辆驾驶的风险等级，从而可快速锁定和及时关注高风险等级车辆的驾驶行为；
5、利用语音文本下发和语音对讲提醒驾驶员注意驾驶安全，降低车辆驾驶安全隐患；
6、通过大数据看板精准的找出车辆和驾驶员的危险驾驶行为，有针对性的进行教育培训；
7、可以扩展算法模型得到切合用户需求的车辆驾驶事件。
在一些实施方式中，在步骤S3之后还可以包括：
S4、监控人员可以通过车辆管理平台看到各个报警事件形成的原因，找到对应的视频图片证据。
由此，便于分析和查看且准确度高，可信度强。
在一些实施方式中，在步骤S4之后还可以包括：
S5、监控人员可通过车辆管理平台下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒驾驶司机注意驾驶安全。
由此，可及时对驾驶司机进行提醒，避免风险的扩大。
在一些实施方式中，多维度参数包括车速、定位、天气、时间。由此，该方法考虑了各种状况，准确性和可靠性强。
在一些实施方式中，在步骤S3中，还可以包括：
步骤S31：车辆管理平台依据报警事件自动生成车辆风险等级。
由此，车辆风险等级的划分，便于快速锁定和关注到高风险等级车辆的驾驶行为。
在一些实施方式中，在步骤S31之后还可以包括：
步骤S32：通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
由此，可将分析结果显示在大数据看板，通过大数据看板精准的找出车辆和驾驶员的危险驾驶行为，便于有针对性的进行教育培训。
在一些实施方式中，报警事件包括超速驾驶事件、危险驾驶事件和疲劳驾驶事件。
在一些实施方式中，超速驾驶事件应综合计算是否超速、高速/城区、限速标识、持续时间四个维度。由此，可从多个方面确定超速驾驶事件，准确度高，可信度高。
在一些实施方式中，危险驾驶事件应综合计算车道偏离、碰撞预警、车距过近三个报警。由此，可从多个方面确定危险驾驶事件，准确度高，可信度高。
在一些实施方式中，疲劳驾驶事件应综合计算打哈欠、闭眼、注意力分散、车道偏离四个报警。由此，可从多个方面确定疲劳驾驶事件，准确度高，可信度高，足以说明车辆实际驾驶行为的危险程度。
在一些实施方式中，车辆管理平台为服务器。
本发明的有益效果：
本发明提供了一种全新结构的车辆报警方法，该车辆报警方法基于车联网系统运行，其具体原理为：车辆管理平台采集车载终端上报的原始报警数据，结合车速、定位、天气、时间等多维度参数，设计三大模型来对车辆的超速驾驶、司机疲劳驾驶、车辆危险驾驶事件进行归纳计算，从而找出监控人员真正需要关注的危险事件，我们将之称为报警事件。一个报警事件包含车辆的多个报警以及在这个报警事件期间车辆的运行状态，监控人员可以看到这个报警事件形成的原因，找到对应的视频图片证据，可以通过下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒司机注意驾驶安全；此外，还能通过报警事件生成车辆风险等级；通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
本发明的车辆报警方法可快速得到真正有风险的车辆报警信息，且能够过滤掉大量的无效的报警数据，监控人员可快速找到真正有风险的车辆，进而有效的提醒司机，达到事故提前预防的目的。
附图说明
图1为本发明一实施方式的基于车联网系统的车辆报警方法的系统框图。
图1中的附图标记：100-车载终端；200-车辆管理平台；A-报警事件；A1-超速驾驶事件；A2-危险驾驶事件；A3-疲劳驾驶事件；a-报警；b-多维度参数。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
图1示意性地显示了根据本发明的一种实施方式的基于车联网系统的车辆报警方法。
车联网系统包括车辆管理平台200和车载终端100，车载终端100与车辆管理平台200无线通讯，并能够将实时车辆信息上传至车辆管理平台200。车载终端100设置有通讯模块，而车辆管理平台200设置有与之相匹配的通讯模块，具体可以为现有的4G无线通信模块。
本实施方式的车辆管理平台200可以为云端服务器，硬件部分可以由一台或者多台计算机组成。
如图1所示，该基于车联网系统的车辆报警方法通过以下步骤实现：
S1、车辆管理平台200采集车载终端100上报的原始报警a数据；
S2、车辆管理平台200预设有超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶三大模型，车辆管理平台200根据三大模型结合多维度参数b，对车辆的报警a信息进行归纳计算；
S3、得到真正需要关注的危险事件，将这些危险事件称为报警事件A；
一个报警事件A包含车辆的多个报警a以及在该报警事件A期间车辆的运行状态。
在步骤S3之后还可以包括：
S4、监控人员可以通过车辆管理平台200看到各个报警事件A形成的原因，找到对应的视频图片证据。
由此，便于分析和查看且准确度高，可信度强。
在步骤S4之后还可以包括：
S5、监控人员可通过车辆管理平台200下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒驾驶司机注意驾驶安全。
由此，可及时对驾驶司机进行提醒，避免风险的扩大。
多维度参数b包括但不限于车速、定位、天气、时间。由此，该方法考虑了各种状况，准确性和可靠性强。
在步骤S3中，还可以包括：
步骤S31：车辆管理平台200依据报警事件A自动生成车辆风险等级。
由此，车辆风险等级的划分，便于快速锁定和关注到高风险等级车辆的驾驶行为。
在步骤S31之后还可以包括：
步骤S32：通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
由此，可将分析结果显示在大数据看板，通过大数据看板精准的找出车辆和驾驶员的危险驾驶行为，便于有针对性的进行教育培训。
本实施方式的报警事件A包括但不限于超速驾驶事件A1、危险驾驶事件A2和疲劳驾驶事件A3。
超速驾驶事件A1应综合计算是否超速、高速/城区、限速标识、持续时间四个维度。由此，可从多个方面确定超速驾驶事件A1，准确度高，可信度高。
危险驾驶事件A2应综合计算车道偏离、碰撞预警、车距过近三个报警a。由此，可从多个方面确定危险驾驶事件A2，准确度高，可信度高。
疲劳驾驶事件A3应综合计算打哈欠、闭眼、注意力分散、车道偏离四个报警a。由此，可从多个方面确定疲劳驾驶事件A3，准确度高，可信度高，足以说明车辆实际驾驶行为的危险程度。
本发明提供了一种全新结构的车辆报警方法，该车辆报警方法基于车联网系统运行，其具体原理为：车辆管理平台200采集车载终端100上报的原始报警a数据，结合车速、定位、天气、时间等多维度参数，设计三大模型来对车辆的超速驾驶、司机疲劳驾驶、车辆危险驾驶事件A2进行归纳计算，从而找出监控人员真正需要关注的危险事件，我们将之称为报警事件A。一个报警事件A包含车辆的多个报警a以及在这个报警事件A期间车辆的运行状态，监控人员可以看到这个报警事件A形成的原因，找到对应的视频图片证据，可以通过下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒司机注意驾驶安全；此外，还能通过报警事件A生成车辆风险等级；通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
本发明的车辆报警方法具有以下优点：
1、过滤掉大量无需关注的车辆报警a；
2、真正找出车辆运行过程中需要重点关注的危险事件；
3、处理报警事件A的同时可以批量处理车辆产生的报警a，进而大大提高监控人员处理报警a的效率；
4、利用生成的报警事件A可以评估出车辆驾驶的风险等级，从而可快速锁定和及时关注高风险等级车辆的驾驶行为；
5、利用语音文本下发和语音对讲提醒驾驶员注意驾驶安全，降低车辆驾驶安全隐患；
6、通过大数据看板精准的找出车辆和驾驶员的危险驾驶行为，有针对性的进行教育培训；
7、可以扩展算法模型得到切合用户需求的车辆驾驶事件。
本发明的车辆报警方法可快速得到真正有风险的车辆报警a信息，且能够过滤掉大量的无效的报警a数据，监控人员可快速找到真正有风险的车辆，进而有效的提醒司机，达到事故提前预防的目的。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述车联网系统包括车辆管理平台(200)和车载终端(100)，所述车载终端(100)与车辆管理平台(200)无线通讯，并能够将实时车辆信息上传至车辆管理平台(200)，所述车辆报警方法通过以下步骤实现：
S1、车辆管理平台(200)采集车载终端(100)上报的原始报警(a)数据；
S2、车辆管理平台(200)预设有超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶三大模型，车辆管理平台(200)根据三大模型结合多维度参数(b)，对车辆的报警(a)信息进行归纳计算；
S3、得到真正需要关注的危险事件，将这些危险事件称为报警事件(A)；
一个报警事件(A)包含车辆的多个报警(a)以及在该报警事件(A)期间车辆的运行状态。
2.根据权利要求1所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，在步骤S3之后还可以包括：
S4、监控人员可以通过车辆管理平台(200)看到各个报警事件(A)形成的原因，找到对应的视频图片证据。
3.根据权利要求2所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，在步骤S4之后还可以包括：
S5、监控人员可通过车辆管理平台(200)下发语音文本或者与司机进行语音对讲提醒驾驶司机注意驾驶安全。
4.根据权利要求1所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述多维度(b)参数包括车速、定位、天气、时间。
5.根据权利要求1所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，在步骤S3中，还可以包括：
步骤S31：车辆管理平台(200)依据报警事件(A)自动生成车辆风险等级。
6.根据权利要求5所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，在步骤S31之后还可以包括：
步骤S32：通过大数据分析得出高风险等级的驾驶行为。
7.根据权利要求1～6任一项所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述报警事件(A)包括超速驾驶事件(A1)、危险驾驶事件(A2)和疲劳驾驶事件(A3)。
8.根据权利要求7所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述超速驾驶事件(A1)应综合计算是否超速、高速/城区、限速标识、持续时间四个维度。
9.根据权利要求7所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述危险驾驶事件(A2)应综合计算车道偏离、碰撞预警、车距过近三个报警(a)。
10.根据权利要求7所述的基于车联网系统的车辆报警方法，其特征在于，所述疲劳驾驶事件(A3)应综合计算打哈欠、闭眼、注意力分散、车道偏离四个报警(a)。
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