CN115190427B - 一种机动车紧急救援呼叫系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种机动车紧急救援呼叫系统，属于涉及机动车技术领域，包括：至少一个车辆终端，用于发送救援请求；车厂云平台，用于基于救援请求获取并上传车辆终端所在的机动车的车辆状态数据集；车厂呼叫中心，用于基于车辆终端的标识获取机动车的基本信息，还用于基于车辆状态数据集及基本信息确定救援请求的真实性，还用于当救援请求的真实性大于预设真实性阈值时，上传车辆终端所在的机动车的位置信息；公共应急平台，用于基于车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，将车辆状态数据集及机动车的位置信息上传至目标接警处中心终端，具有可以交互真实、有效及完整的与机动车有关的故障信息，实现快速救援的优点。

Description

一种机动车紧急救援呼叫系统

技术领域

本发明主要涉及机动车技术领域，具体地说，涉及一种机动车紧急救援呼叫系统。

背景技术

现今社会，人们出行日益频繁，机动车成了我们生活中越来越不可替代的一种交通工具，机动车发生故障时，需要助拨打110、120、119、122等公共应急平台需求救援。现有技术中，往往需要驾驶人员手动联系相关救援平台，报警人只能口述求助者的事故信息，并不能快速、清晰的表述出事故现场的情况，接处警中心可能会接收到非常多无效信息，造成不必要的延误。

因此，需要提供一种机动车紧急救援呼叫系统，用于交互真实、有效及完整的与机动车有关的故障信息，实现快速救援。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种机动车紧急救援呼叫系统，包括：至少一个车辆终端，所述车辆终端安装在机动车上，所述车辆终端用于发送救援请求；车厂云平台，用于接收所述车辆终端发送的所述救援请求，并基于所述救援请求获取所述车辆终端所在的机动车的车辆状态数据集，还用于上传所述救援请求及所述车辆状态数据集；车厂呼叫中心，用于接收所述车厂云平台上传的所述救援请求及所述车辆状态数据集，并基于发送所述救援请求的所述车辆终端的标识获取所述车辆终端所在的机动车的基本信息，还用于基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性，还用于当所述救援请求的真实性大于预设真实性阈值时，上传所述车辆终端所在的机动车的位置信息、车辆状态数据集及所述机动车的基本信息；公共应急平台，用于基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，将所述车辆状态数据集及所述机动车的位置信息上传至所述目标接警处中心终端。

可以理解的，一种机动车紧急救援呼叫系统通过车厂云平台获取并上传救援请求及车辆状态数据集，通过车厂呼叫中心获取发送救援请求的车辆终端所在的机动车的基本信息，基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性，可以尽量减少无效的救援请求，减少资源浪费，并且当救援请求的真实性大于预设真实性阈值时，上传车辆终端所在的机动车的位置信息、车辆状态数据集及所述机动车的基本信息至目标接警处中心终端，通过目标接警处中心终端安排相应的救援力量对机动车进行救援，具有交互真实、有效及完整的与机动车有关的故障信息，实现快速救援的优点。

在一些实施例中，所述车辆终端包括车辆状态获取装置，所述车辆状态获取装置用于按照预设频率获取车辆状态数据；所述车辆状态数据至少包括车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息；所述机动车的基本信息至少包括车牌号、车身颜色、品牌及保险信息；所述车辆状态数据集包括所述车辆终端所在机动车在多个时间点的车辆状态数据。

在一些实施例中，所述车辆状态获取装置按照预设频率获取车辆状态数据，包括：获取多个样本机动车的历史故障记录，确定多个故障多发地；获取所述车辆终端所在机动车的当前位置；基于所述机动车的当前位置与所述多个故障多发地的距离，确定所述机动车的故障风险值；判断所述故障风险值是否大于预设风险值阈值；若所述故障风险值大于所述预设风险值阈值，按照第一预设频率获取车辆状态信息；若所述故障风险值不大于所述预设风险值阈值，按照第二预设频率获取所述车辆状态信息，其中，所述第二预设频率大于所述第一预设频率。

在一些实施例中，获取所述车辆位置包括：通过无线定位系统，获取第一定位结果；通过惯性导航系统，获取第二定位结果；通过行驶距离，确定车辆的第三定位结果；通过蓝牙定位系统，获取车辆的第四定位结果；基于所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果确定所述车辆位置。

在一些实施例中，所述基于所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果确定所述车辆位置，包括：筛除所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果中的异常值，基于筛除后的结果确定所述车辆位置。

在一些实施例中，所述车辆终端发送救援请求，包括：通过故障判断模型基于所述车辆终端所在机动车在当前时间点的车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息判断是否发送所述救援请求。

在一些实施例中，所述基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性，包括：通过真实性确定模型基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性。

在一些实施例中，所述基本信息包括所述车辆终端发送的多个历史救援请求的真实性。

在一些实施例中，所述通过对抗网络基于多个真实样本生成多个虚拟样本；用于训练所述真实性确定模型的训练集包括所述多个真实样本及所述多个虚拟样本。

在一些实施例中，所述基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，包括：基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定所述机动车所在行政区域；基于所述机动车所在行政区域获取多个候选接警处中心终端；基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息及所述多个候选接警处中心终端的位置信息，从所述多个候选接警处中心终端中确定所述目标接警处中心终端。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的一种机动车紧急救援呼叫系统的示意图；

图2是根据本申请的一些实施例所示的车辆状态获取装置按照预设频率获取车辆状态数据的流程示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的获取车辆位置的流程示意图；

图4是根据本申请一些实施例所示的基于车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端的流程示意图。

图中，110、车辆终端；120、车厂云平台；130、车厂呼叫中心；140、公共应急平台；150、接警处中心终端；160、网络。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。应当理解，给出这些示例性的实施例仅仅是为了使相关领域的技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形， “一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本申请一些实施例所示的一种机动车紧急救援呼叫系统的示意图。

如图1所示，一种机动车紧急救援呼叫系统可以包括至少一个车辆终端110、车厂云平台120、车厂呼叫中心130、公共应急平台140、至少一个接警处中心终端150及网络160。

车辆终端110安装在机动车上，用于发送救援请求，其中，救援请求可以表征车辆遭遇故障，需要被救援。救援请求可以为人为控制车辆终端110发送，还可以为车辆终端110基于车辆状态数据自动发送。车辆终端110可以包含处理器，处理器可以包含一个或多个子处理器（例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备）。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器（CPU）、专用集成电路（ASIC）等或以上任意组合。

在一些实施例中，车辆终端110可以包括车辆状态获取装置，车辆状态获取装置用于按照预设频率获取车辆状态数据。在一些实施例中，车辆状态数据可以至少包括车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息。

在一些实施例中，车辆终端110可以根据车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息中的至少一个判断是否发送救援请求。例如，当气囊处于打开状态时，车辆终端110可以自动发送救援请求。

在一些实施例中，车辆终端110可以通过故障判断模型基于车辆终端所在机动车在当前时间点的车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息判断是否发送救援请求。

在一些实施例中，车辆状态获取装置包括多个温度传感器、多个烟雾传感器、油压传感器、多个CO传感器、多个二氧化硫传感器及多个氯气传感器，多个温度传感器用于获取车辆终端110所在机动车的多个位置处的温度，多个烟雾传感器用于获取车辆终端110所在机动车的多个位置处的烟雾浓度，油压传感器用于获取车辆终端110所在机动车的油压，多个CO传感器用于获取车辆终端110所在机动车的多个位置处的CO浓度，多个二氧化硫传感器用于获取车辆终端110所在机动车的多个位置处的二氧化硫浓度，多个氯气传感器用于获取车辆终端110所在机动车的多个位置处的氯气浓度。可以理解的，车辆状态数据可以包括上述的多个位置处的温度、多个位置处的烟雾浓度、油压、多个位置处的CO浓度、多个位置处的二氧化硫浓度及多个位置处的氯气浓度。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于上述的多个位置处的温度、多个位置处的烟雾浓度、油压、多个位置处的CO浓度、多个位置处的二氧化硫浓度及多个位置处的氯气浓度中的至少一个自动判断是否发送救援请求。例如，某个或多个位置处的温度大于温度阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，油压大于油压最小阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，某个或多个位置处的CO浓度大于CO浓度阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，某个或多个位置处的二氧化硫浓度大于二氧化硫浓度阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，多个位置处的氯气浓度大于氯气浓度阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。

在一些实施例中，车辆状态获取装置还可以包括至少一个用户获取机动车速度的传感器，例如，用于获取机动车轮子转速的转速传感器。在一些实施例中，车辆状态获取装置还可以包括至少一个用于获取机动车外部压力的压力传感器，以获取多个位置的压力信息。例如，机动车的底座、侧壁的不同位置处均可以安装有至少一个压力传感器。在一些实施例中，车辆状态获取装置还可以包括多个湿度传感器，多个湿度浓度传感器可以分别安装机动车的不同位置，以获取机动车的多个位置的湿度信息。例如，可以在机动车的发动机、油箱、座椅、机动车的底座、侧壁处均安装有至少一个湿度传感器用于获取机动车的多个位置的湿度信息。在一些实施例中，车辆状态获取装置还可以包括多个测距组件用于获取障碍物距离信息，多个测距组件可以分别安装在机动车的不同位置，以获取与不同位置处的障碍物之间的距离。例如，可以在机动车的发动机、油箱、机动车的底座、侧壁处均安装有至少一个测距组件用于获取机动车与不同位置处的障碍物之间的距离。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于多个时间点的油压信息，确定燃油消耗速率。例如，燃油消耗速率=∆P/∆T，其中，∆P为第一个时间点对应的油压与第二个时间点对应的油压之间的差值，∆T为第一个时间点和第二个时间点之间的时间间隔。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于多个时间点的障碍物距离信息，确定距离变化速率，基于距离变化速率确定碰撞可能值。例如，燃油消耗速率=∆D/∆T，其中，∆D为该测距组件获取的第一个时间点对应的障碍物距离信息与该测距组件获取的第二个时间点对应的障碍物距离信息之间的差值，∆T为第一个时间点和第二个时间点之间的时间间隔。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于多个时间点的多个位置的压力信息及多个位置的湿度信息，确定涉水可能值。例如，涉水可能值

，其中，n为一个车辆状态信息集对应的时间点的总个数，M为预设的压力信息的权重，N为预设的湿度信息的权重，

为第i个时间点对应的归一化后的多个位置的压力信息的均值，

为第i个时间点对应的归一化后的多个位置的湿度信息的均值。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于上述的燃油消耗速率、距离变化速率及涉水可能值中的至少一个自动判断是否发送救援请求。例如，燃油消耗速率大于预设燃油消耗速率阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，距离变化速率大于预设距离变化速率阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。又例如，涉水可能值大于预设涉水可能值阈值，则车辆终端110可以自动发送救援请求。

参照图2，在一些实施例中，车辆状态获取装置按照预设频率获取车辆状态数据，可以包括：

获取多个样本机动车的历史故障记录，确定多个故障多发地，其中，样本机动车的历史故障记录可以包括故障相关的信息（例如，故障发生地、样本机动车的车辆状态数据集等），当在某个地方，发生故障的次数大于预设次数阈值（例如，3次）则，该地方为故障多发地；

获取车辆终端110所在机动车的当前位置；

基于机动车的当前位置与多个故障多发地的距离，确定机动车的故障风险值，可以理解的，机动车的当前位置与故障多发地越近，机动车的故障风险值越高，例如，车辆终端110可以先确定与机动车的当前位置最近的故障多发地，计算最近的故障多发地与机动车的当前位置之间的距离，最近的故障多发地与机动车的当前位置之间的距离越近，机动车的故障风险值越高。在一些实施例中，车辆终端110可以基于以下公式计算机动车的故障风险值：

；

其中，X为机动车的故障风险值，n为故障多发地的总数，

为机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离，

为机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离的权重，其中，

的值与机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离相关，机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离越远，

的值越小；

判断故障风险值是否大于预设风险值阈值；

若故障风险值不大于预设风险值阈值，按照第一预设频率获取车辆状态信息；

若故障风险值大于预设风险值阈值，按照第二预设频率获取车辆状态信息，其中，第二预设频率大于第二预设频率，例如，第一预设频率为60秒/次，第二预设频率为30秒/次。

在一些实施例中，在机动车靠近故障多发地时，机动车所处的环境可能较为复杂，更容易发生故障，通过增大车辆状态获取装置获取车辆状态数据的频率，增大判断机动车是否发生故障的频率，以便及时发送救援请求。

参照图3，在一些实施例中，获取车辆位置包括：

通过无线定位系统，获取第一定位结果；

通过惯性导航系统，获取第二定位结果；

通过行驶距离，确定车辆的第三定位结果；

通过蓝牙定位系统，获取车辆的第四定位结果；

基于第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果及第四定位结果确定车辆位置。

在一些实施例中，无线定位系统可以包括GPS系统（Global PositioningSystem）、GLONASS系统（Global Navigation Satellite System）、Galileo定位系统、北斗双星导航定位系统和GSM移动定位系统等，或其任意组合。第一定位结果可以是机动车所处的位置范围，例如，半径为1 m的圆形位置范围。

在一些实施例中，惯性导航系统可以包括捷联式惯性导航系统、解析式惯性导航系统和半解析式惯性导航系统等，或其任意组合。第二定位结果可以是机动车所处的位置范围。惯性导航系统可以通过测量机动车移动的航向角和速度来推算机动车所处的位置范围。例如，当惯性导航系统的位置定位精度为1.6 m时，第二定位结果可以是半径为1.6 m的圆形位置范围。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于机动车与参考点之间的行驶距离，确定车辆的第三定位结果，其中，参考点可以是机动车在某个时间点的位置，参考点可以基于对应该时间点的第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果及第四定位结果融合确定。在一些实施例中，车辆终端110可以基于当前时间点与参考点对应的时间点之间的时间间隔及车速计算行驶距离，第三定位结果可以是机动车所处的位置范围，例如，以参考点为中心，以行驶距离为半径的圆形位置范围。

在一些实施例中，蓝牙定位系统可以通过蓝牙信标（beacon）技术对车辆进行定位。假设蓝牙基站仅对离基站3 m内的目标发送信号，当车辆经过该蓝牙基站时（距离基站3m内），车辆的蓝牙模块可以接收到蓝牙基站发送的信号。此时，蓝牙定位系统可以定位出车辆的第四定位结果，即以蓝牙基站为圆心、半径为3 m的圆形位置范围。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于车辆的第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果的加权融合，确定机动车的最终定位结果。第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果的加权融合是指对第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果分别赋予对应的权重，第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果分别乘以对应的权重之后取四者的交集，即为机动车的最终定位结果。例如，在t1时刻分别获取车辆的第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果，赋予第一定位结果的权重为1.2，赋予第二定位结果的权重为0.8，赋予第三定位结果的权重为1.1，以及赋予第四定位结果的权重为0.75，可以确定车辆在t1时刻的最终定位结果即为第一定位结果扩大20%、第二定位结果缩小20%、第三定位结果扩大10%和第四定位结果缩小15%之后的交集。

在一些实施例中，基于第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果及第四定位结果确定车辆位置，可以包括：

筛除第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果及第四定位结果中的异常值，基于筛除后的结果确定车辆位置。

例如，若某种定位结果与其他三种定位结果之间均不存在交集，则该种定位结果即为异常值。

在一些实施例中，车辆终端110可以基于车辆的第一定位结果、第二定位结果、第三定位结果和第四定位结果的加权融合，确定机动车可能位置后，车辆终端110还可以获取机动车周围的环境的图像，基于机动车周围的环境的图像进一步确定更准确的位置。

车厂云平台120可以为接收车辆终端110发送的救援请求的云平台。车厂云平台120可以基于救援请求获取车辆终端110所在的机动车的车辆状态数据集，其中，车辆状态数据集可以包括距离车辆终端110发送救援请求的时间点之间的时间间隔小于预设时间间隔值（例如，10分钟）的多个时间点的车辆状态数据。车厂云平台120还可以上传救援请求及车辆状态数据集。

车厂呼叫中心130可以为用于接收车厂云平台上传的救援请求及车辆状态数据集的设备。在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以包括数据库，数据库可以用于存储多个机动车的基本信息，数据库存储的多个机动车的基本信息可以设置有对应的标签，该标签即为对应的机动车安装的车辆终端110的标识（例如，ID）。在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以基于发送救援请求的车辆终端110的标识从数据库中获取车辆终端110所在的机动车的基本信息，其中，机动车的基本信息可以至少包括车牌号、车身颜色、品牌及保险信息。

车厂呼叫中心130还可以基于车辆状态数据集及基本信息确定救援请求的真实性。车厂呼叫中心130可以包含处理器，处理器可以包含一个或多个子处理器（例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备）。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器（CPU）、专用集成电路（ASIC）等或以上任意组合。

在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以通过真实性确定模型基于车辆状态数据集及基本信息确定救援请求的真实性。真实性确定模型可以为用于确定救援请求的真实性的机器学习模型，真实性确定模型的输入可以为车辆状态数据集及基本信息。车厂呼叫中心130可以通过多个带标签的训练样本对真实性确定模型进行训练，其中，一个训练样本对应一次历史救援请求，一个车辆状态信息样本集可以包括历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，训练样本的标签可以为该历史救援请求的真实性，在一些实施例中，信息获取模块可以通过多种方式获取训练样本的标签，例如，通过人工标注。在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以通过常见的方式（例如，梯度下降等）对初始真实性确定模型进行多次训练，直至训练后的初始真实性确定模型满足预设条件，将该训练后的初始真实性确定模型作为真实性确定模型。其中，预设条件可以是更新后的初始真实性确定模型的损失函数小于阈值、收敛，或训练迭代次数达到阈值。在一些实施例中，真实性确定模型可以包括但不限于神经网络（Neural Networks，NN）、决策树（Decision Tree, DT）、线性回归（Linear Regression, LR）等一种或多种的组合等。

在一些实施例中，基本信息可以包括车辆终端110发送的多个历史救援请求的真实性，可以理解的，车辆终端110发送的多个历史救援请求的真实性中，多个历史救援请求的真实性越高，真实性确定模型确定的本次救援请求的真实性越高。

在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以通过对抗网络基于多个真实样本生成虚拟样本，用于训练真实性确定模型的训练集包括多个真实样本及多个虚拟样本，其中，真实样本为真实发生过的历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息。车厂呼叫中心130可以预先构建初始对抗网络，初始对抗网络包括一个生成器和一个判别器，然后通过真实样本训练初始对抗网络，初始对抗网络的生成器的输入为历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，初始对抗网络的生成器的输出为虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，判别器的输入为历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息和虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，通过判别器将历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息和虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息进行比较，判断虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息是生成器虚拟生成的概率。基于判别器的判断结果，通过反向传播算法，再反馈给生成器，指导生成器生成更真实的虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，同时判别器也提高自己的判别能力。通过损失函数进行迭代训练，两者相互对抗，直至生成器能依照历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息生成虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，以至于判别器无法区分真实样本和虚拟样本，则达到纳什均衡状态，或迭代次数达到阈值，完成初始对抗网络的训练，得到对抗网络。在一些实施例中，车厂呼叫中心130可以重复多次通过训练后的对抗网络的生成器基于多个虚拟样本。

公共应急平台140可以用于基于车辆终端110所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端150将车辆状态数据集及机动车的位置信息上传至目标接警处中心终端。公共应急平台140可以包含处理器，处理器可以包含一个或多个子处理器（例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备）。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器（CPU）、专用集成电路（ASIC）等或以上任意组合。

参照图4，在一些实施例中，公共应急平台140基于车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，可以包括：

基于车辆终端110所在的机动车的位置信息确定机动车所在行政区域；

基于机动车所在行政区域从多个接警处中心终端150获取多个候选接警处中心终端，其中，候选接警处中心终端的管辖区域位于机动车所在行政区域内；

基于车辆终端110所在的机动车的位置信息及多个候选接警处中心终端的位置信息，从多个候选接警处中心终端中确定目标接警处中心终端，例如，从多个候选接警处中心终端中选择距离车辆终端所在的机动车的位置信息最近的候选接警处中心终端作为目标接警处中心终端。

网络160可促进一种机动车紧急救援呼叫系统中数据和/或信息的交换。在一些实施例中，一种机动车紧急救援呼叫系统中的一个或多个组件（例如，至少一个车辆终端110、车厂云平台120、车厂呼叫中心130、公共应急平台140、至少一个接警处中心终端150等）可以通过网络160发送数据和/或信息给一种机动车紧急救援呼叫系统中的其他组件。例如，车辆终端110可以通过网络160上传车辆状态数据集车厂云平台120。在一些实施例中，网络160可以是任意类型的有线或无线网络。例如，网络160可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、网际网络、区域网络（LAN）、广域网络（WAN）、无线区域网络（WLAN）、蓝牙网络、ZigBee网络、近场通讯（NFC）网络等或以上任意组合。

在一些实施例中，一种机动车紧急救援呼叫系统通过车厂云平台120获取并上传救援请求及车辆状态数据集，通过车厂呼叫中心130获取发送救援请求的车辆终端所在的机动车的基本信息，基于车辆状态数据集及基本信息确定救援请求的真实性，可以尽量减少无效的救援请求，减少资源浪费，并且当救援请求的真实性大于预设真实性阈值时，上传车辆终端110所在的机动车的位置信息、车辆状态数据集及机动车的基本信息至目标接警处中心终端，通过目标接警处中心终端安排相应的救援力量对机动车进行救援，具有交互真实、有效及完整的与机动车有关的故障信息，实现快速救援的优点。

应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本申请内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本申请描述的示例性的实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性的实施例。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在监理人员计算机上运行、或作为独立的软件包在监理人员计算机上运行、或部分在监理人员计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与监理人员计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本申请中的）也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (5)

1.一种机动车紧急救援呼叫系统，其特征在于，包括：

至少一个车辆终端，所述车辆终端安装在机动车上，所述车辆终端用于发送救援请求；

车厂云平台，用于接收所述车辆终端发送的所述救援请求，并基于所述救援请求获取所述车辆终端所在的机动车的车辆状态数据集，还用于上传所述救援请求及所述车辆状态数据集；

车厂呼叫中心，用于接收所述车厂云平台上传的所述救援请求及所述车辆状态数据集，并基于发送所述救援请求的所述车辆终端的标识获取所述车辆终端所在的机动车的基本信息，还用于基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性，还用于当所述救援请求的真实性大于预设真实性阈值时，上传所述车辆终端所在的机动车的位置信息、车辆状态数据集及所述机动车的基本信息；

公共应急平台，用于基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，将所述车辆状态数据集及所述机动车的位置信息上传至所述目标接警处中心终端；所述车辆终端包括车辆状态获取装置，所述车辆状态获取装置用于按照预设频率获取车辆状态数据；

所述车辆状态数据至少包括车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息；

所述机动车的基本信息至少包括车牌号、车身颜色、品牌及保险信息；

所述车辆状态数据集包括所述车辆终端所在机动车在多个时间点的车辆状态数据；

所述车辆状态获取装置按照预设频率获取车辆状态数据，包括：

获取多个样本机动车的历史故障记录，确定多个故障多发地；

获取所述车辆终端所在机动车的当前位置；

基于所述机动车的当前位置与所述多个故障多发地的距离，确定所述机动车的故障风险值，其中，基于以下公式计算机动车的故障风险值：

；

其中，X为机动车的故障风险值，n为故障多发地的总数，

为机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离，

为机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离的权重，其中，

的值与机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离相关，机动车的当前位置与第i个故障多发地的距离越远，

的值越小；

判断所述故障风险值是否大于预设风险值阈值；

若所述故障风险值不大于所述预设风险值阈值，按照第一预设频率获取车辆状态信息；

若所述故障风险值大于所述预设风险值阈值，按照第二预设频率获取所述车辆状态信息，其中，所述第二预设频率大于所述第一预设频率；

所述基于所述车辆状态数据集及所述基本信息确定所述救援请求的真实性，包括：

通过真实性确定模型基于车辆状态数据集及基本信息确定救援请求的真实性，真实性确定模型为用于确定救援请求的真实性的机器学习模型，真实性确定模型的输入为车辆状态数据集及基本信息；

通过对抗网络基于多个真实样本生成虚拟样本，用于训练真实性确定模型的训练集包括多个真实样本及多个虚拟样本，其中，真实样本为真实发生过的历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，预先构建初始对抗网络，初始对抗网络包括一个生成器和一个判别器，然后通过真实样本训练初始对抗网络，初始对抗网络的生成器的输入为历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，初始对抗网络的生成器的输出为虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，判别器的输入为历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息和虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，通过判别器将历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息和虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息进行比较，判断虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息是生成器虚拟生成的概率；基于判别器的判断结果，通过反向传播算法，再反馈给生成器，指导生成器生成更真实的虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，同时判别器也提高自己的判别能力，通过损失函数进行迭代训练，两者相互对抗，直至生成器能依照历史救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息生成虚拟救援请求对应的车辆状态数据集及基本信息，以至于判别器无法区分真实样本和虚拟样本，则达到纳什均衡状态，或迭代次数达到阈值，完成初始对抗网络的训练，得到对抗网络，通过重复多次训练得到的对抗网络的生成器基于所述多个真实样本生成所述虚拟样本；

通过多个带标签的真实样本及虚拟样本对所述真实性确定模型进行训练，其中，所述训练样本的标签为该历史救援请求的真实性；

所述基本信息包括车辆终端发送的多个历史救援请求的真实性，其中，所述车辆终端发送的多个历史救援请求的真实性中，多个历史救援请求的真实性越高，所述真实性确定模型确定的本次救援请求的真实性越高。

2.根据权利要求1所述的一种机动车紧急救援呼叫系统，其特征在于，所述车辆状态获取装置获取所述车辆位置包括：

通过无线定位系统，获取第一定位结果；

通过惯性导航系统，获取第二定位结果；

通过行驶距离，确定车辆的第三定位结果；

通过蓝牙定位系统，获取车辆的第四定位结果；

基于所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果确定所述车辆位置。

3.根据权利要求2所述的一种机动车紧急救援呼叫系统，其特征在于，所述基于所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果确定所述车辆位置，包括：

筛除所述第一定位结果、所述第二定位结果、所述第三定位结果及所述第四定位结果中的异常值，基于筛除后的结果确定所述车辆位置。

4.根据权利要求1所述的一种机动车紧急救援呼叫系统，其特征在于，所述车辆终端发送救援请求，包括：

通过故障判断模型基于所述车辆终端所在机动车在当前时间点的车辆位置、气囊状态、安全带状态、最大车速及翻滚信息判断是否发送所述救援请求。

5.根据权利要求1所述的一种机动车紧急救援呼叫系统，其特征在于，所述基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定目标接警处中心终端，包括：

基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息确定所述机动车所在行政区域；

基于所述机动车所在行政区域获取多个候选接警处中心终端；

基于所述车辆终端所在的机动车的位置信息及所述多个候选接警处中心终端的位置信息，从所述多个候选接警处中心终端中确定所述目标接警处中心终端。

Images