CN115314548A - 基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法应用于云平台，包括以下步骤：S1、获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和当前时间点之前的若干历史位置；S2、根据当前位置和历史位置判断里程收费终端是否为移动状态，若是，则执行步骤S1，若否，则执行步骤S3；S3、通过移动网络通信链路下发请求信息至里程收费终端，并在接收到里程收费终端的、与请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定里程收费终端为恶意干扰。实施本发明能够准确识别恶意干扰，以减小损失。
Description
技术领域
本发明涉及里程收费技术领域，更具体地说，涉及一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在当场车载终端进行计费过程中，车载终端通常通过预设的定位功能对行程进行定位并发送至计费平台，计费平台根据该行程获取其对应的计费，并通过该车载终端实现对应账号的扣费。在有些时候，会有一些非法用户采用一些不合理的手段进行车载终端定位过程中的定位信息的干扰，使计费平台无法接收到定位信号，丢失对应的行程记录，这样就会出现少收费或不收费等错误计费，损害国家利益。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，提供一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法，应用于云平台，包括以下步骤：
S1、获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；
S2、根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则执行所述步骤S1，若否，则执行步骤S3；
S3、通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S31、通过所述移动通信链路发送第一指令以触发所述里程收费终端进行车辆打火状态识别，当判断所述车辆为打火状态，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S32、通过所述移动通信链路发送第二指令以触发所述里程收费终端进行加速度识别，当根据所述加速度识别判断所述车体在振动时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S33、通过所述移动通信链路发送第三指令以触发所述里程收费终端进行移动通信基站信息获取，当所述移动通信基站信息发生变化时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，还包括：
S4、获取所述恶意干扰的持续时间；
S5、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的惯导数据，以根据所述惯导数据获取所述持续时间内所述里程收费终端的第一计算路径；
S6、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的基站接入信息，以根据所述基站接入信息获取所述持续时间内所述里程收费终端的第二计算路径；
S7、以所述第一计算路径和/或所述第二计算路径为所述里程收费终端为恶意干扰的佐证数据。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，还包括：
判断所述第一计算路径是否小于第一预设值，若是，则以所述第一计算路径为所述佐证数据；否则以所述第二计算路径为所述佐证数据；或
判断所述第二计算路径是否大于第二预设值，若是，则以所述第二计算路径为所述佐证数据，否则以所述第一计算路径为所述佐证数据。
优选地，本发明的里程收费终端恶意干扰判定方法中，在所述步骤S1中，获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；包括：
获取所述里程收费终端当前在所述云平台中的当前显示位置和历史显示位置。
本发明还构造一种里程收费终端恶意干扰判断装置，包括：
获取单元，用于获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；
判断单元，用于根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则输出肯定结果，若否，则输出否定结果；
执行单元，用于在所述判断单元输出否定结果时，通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息；
判定单元，用于在所述回音信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。
本发明还构造一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上面任意一项所述的里程收费终端恶意干扰判定方法。
本发明还构造一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序实现如上面任一项所述的里程收费终端恶意干扰判定方法。
实施本发明的一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质，具有以下有益效果：能够准确识别恶意干扰，以减小损失。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法另一实施例的流程示意图；
图3是本发明一种里程收费终端恶意干扰判定装置一实施例的逻辑框图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
如图1所示，在本发明的一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法第一实施例中，其应用云平台，包括以下步骤：S1、获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；具体的，通过云平台获取里程收费终端的当前位置，以及当前时间点之前的若干历史位置。该位置实际上是由云平台根据接收到的里程收费终端的位置信息获取。里程收费终端通常会通过定位单元获取自己实时的位置信息后再发送至云平台，云平台基于该获取的位置信息进行里程收费终端位置的地位。里程收费终端通常设置为按照预设间隔时间发送位置信息至云平台。云平台也依照预设时间检测进行位置信息的更新。
S2、根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则执行所述步骤S1，若否，则执行步骤S3；具体的，当里程终端的位置信息发生变化时，那么云平台获取的当前位置和历史位置应该可以判断出来，其是发生了变化的。即通过历史位置和当前位置的差异可以判断出里程收费终端是否在移动。若在移动，则说明当前里程收费终端的定位单元没有被干扰，其能够正常进行行程记录。而当从云平台判断当前里程收费终端的位置没有发生变化，此时就要对当前位置不变化的原因进行判断。其中，正常情况下，应该车辆不移动导致上传的定位信息没有发生变化。而在一些情况下，当里程收费终端的定位单元被干扰，其不能同定位卫星通信而无法实现定位信号的更新，此时里程收费终端会一直上传之前的定位信息或者不上传定位信息，而云平台由于收到不变的定位信息或者收不到定位信息，其会一直根据不变的定位信息判断里程收费终端的位置，或者根据历史的定位信息维持当前里程收费终端的位置。这样，即使里程收费终端在移动，其云平台也得到不移动信息。基于该原因，在云平台判断里程收费终端为非移动状态时，其继续以下步骤。此处判定里程收费终端是否移动是指云平台对里程收费终端的判定结果，其并不一定是里程收费终端的真实状态。
S3、通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。具体的，通过云平台与里程收费终端的移动网络通信链路下发预设的请求信息至里程收费终端，里程收费终端在接收到该请求信息后进行对应的操作并生成回应信息。云平台接收该回应信息，对该回应信息进行判断，确认其是否为预设的回应信息。当为预设回应信息时，则可以判断里程收费终端此时是由于恶意干扰导致的收不到定位信息。
在一具体实施例中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：S31、通过所述移动通信链路发送第一指令以触发所述里程收费终端进行车辆打火状态识别，当判断所述车辆为打火状态，判定所述里程收费终端为恶意干扰。具体的，通过云平台下发指令至里程收费终端，触发里程收费终端进行车辆内车辆打火状态检测即ACC检测并向云平台发送对应的检测结果。当云平台得到的检测结果为车辆当前为打火状态时，则认为车辆实际在运行中，此时可以判定里程收费终端为恶意干扰。即车辆为运行状态但位置信息不更新的原因为定位信号被恶意干扰所造成。在一实施例中，打火状态的判断还可以包括对车辆打火的持续时长的判断。即长时间的打火但是位置信息没有更新，则判定里程收费终端的定位信号被恶意干扰。
在一实施例中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：S32、通过所述移动通信链路发送第二指令以触发所述里程收费终端进行加速度识别，当根据所述加速度识别判断所述车体在振动时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。具体的，通过云平台下发指令至里程收费终端，触发里程收费终端进行车辆内加速度检测，并向云平台发送对应的检测结果。当云平台得到的检测结果为车辆当前在振动，则认为车辆实际在运行中，此时可以判定里程收费终端为恶意干扰。即车辆为运行状态但位置信息不更新的原因为定位信号被恶意干扰所造成。在一实施例中，对加速度的检测，其包括检测加速度检测到车辆振动的幅度和时长，根据该幅度和时长判断车辆的振动为车辆运行产生。
在一实施例中，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：S33、通过所述移动通信链路发送第三指令以触发所述里程收费终端进行移动通信基站信息获取，当所述移动通信基站信息发生变化时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。具体的，通过云平台下发指令至里程收费终端，触发里程收费终端进行移动通信基站信息获取，并向云平台发送对应的获取结果。当云平台得到的获取结果为里程收费终端接入的移动通信基站在发生变化时，则认为车辆实际在运行中，此时可以判定里程收费终端为恶意干扰。即车辆为运行状态但位置信息不更新的原因为定位信号被恶意干扰所造成。在一实施例中，对移动通信基站信息的检测，其包括检测预设时长内的移动通信基站信息以确认车辆位置是否发生变化。在车辆移动过程中，其一般会导致根据移动位置重退出不在范围内的移动基站并接入与新位置对应的移动基站。
可选的，如图2所示，在本发明的一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法中，还包括以下步骤：S4、获取所述恶意干扰的持续时间；S5、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的惯导数据，以根据所述惯导数据获取所述持续时间内所述里程收费终端的第一计算路径；S6、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的基站接入信息，以根据所述基站接入信息获取所述持续时间内所述里程收费终端的第二计算路径；S7、以所述第一计算路径和/或所述第二计算路径为所述里程收费终端为恶意干扰的佐证数据。具体的，其可以在判定过程中持续的进行当前位置和历史位置的比较，并在比较结果判断里程收费终端发生变化时，判定干扰消失，据此可以获取恶意干扰的持续时间。在判定里程收费终端被恶意干扰后，其为了保证恶意干扰的判定结果被用户接受，其还可以对里程收费终端发生恶意干扰时，开始通过惯导数据对里程收费终端的行驶路径进行计算，并在恶意干扰结束时结束该计算过程，得到在恶意干扰的持续时间内里程收费终端对应的第一计算路径，其中惯导计算过程可以采用现有常用的计算过程。同时还通过里程收费终端的基站接入信息通过基站定位方法计算在恶意干扰的持续时间内里程收费终端的行驶路径即第二计算路径。其中，第一计算路径和第二计算路径可以分别也可以一起来证明里程收费终端发生了恶意干扰。可以理解，计算的行驶路径包括行驶时间和行驶距离。
可选的，判断所述第一计算路径是否小于第一预设值，若是，则以所述第一计算路径为所述佐证数据；否则以所述第二计算路径为所述佐证数据；由于惯导计算过程其对于近距离计算准确度较高。因此，在计算的行驶路径较小，即小于第一预设值时，则以第一计算路径为佐证数据。而在基于惯导计算的路径较大，其准确度降低时，则直接以第二计算路径为佐证数据。
可选的，判断所述第二计算路径是否大于第二预设值，若是，则以所述第二计算路径为所述佐证数据，否则以所述第一计算路径为所述佐证数据。由于基站定位其过程对于远距离计算准确度较高。因此，在通过基站定位计算的路径较大时，即大于第二预设值时，直接以第二计算路径作为佐证数据。而当在基于基站定位计算的路径较小时，其数据准确度降低，则直接以第一计算路径为佐证数据。
可选的，在所述步骤S1中，获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；包括：获取所述里程收费终端当前在所述云平台中的当前显示位置和历史显示位置。具体的，云平台对里程收费终端是否移动为通过其在云平台的地图中的显示位置是否发生移动进行判断。可以理解，里程收费终端在云平台地图显示时，其是基于上传的位置信息进行更新，当其没有收到更新位置信息时，其显示位置也会一直不发生更新，由此云平台对里程收费终端的判定结果可以判定为未移动。其在显示位置发生变化时，则判定里程收费终端为移动状态。
另，如图3所示，本发明的一种里程收费终端恶意干扰判断装置，包括：获取单元110，用于获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；判断单元120，用于根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则输出肯定结果，若否，则输出否定结果；执行单元130，用于在所述判断单元输出否定结果时，通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息；判定单元140，用于在所述回音信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。具体的，这里的里程收费终端恶意干扰判断装置各单元之间具体的配合操作过程具体可以参照上述里程收费终端恶意干扰判断方法，这里不再赘述。
另，本发明的一种电子设备，包括存储器和处理器；存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行计算机程序实现如上面任意的里程收费终端恶意干扰判断方法。具体的，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过电子设备下载和安装并且执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。本发明中的电子设备可为笔记本、台式机、平板电脑、智能手机等终端，也可为服务器。
另，本发明的一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上面任意一项的里程收费终端恶意干扰判断方法。具体的，需要说明的是，本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，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；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。
Claims (10)
1.一种基于云平台的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，应用于云平台，包括以下步骤：
S1、获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；
S2、根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则执行所述步骤S1，若否，则执行步骤S3；
S3、通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。
2.根据权利要求1所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S31、通过所述移动通信链路发送第一指令以触发所述里程收费终端进行车辆打火状态识别，当判断所述车辆为打火状态，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
3.根据权利要求1所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S32、通过所述移动通信链路发送第二指令以触发所述里程收费终端进行加速度识别，当根据所述加速度识别判断所述车体在振动时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
4.根据权利要求1所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并在接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰，包括：
S33、通过所述移动通信链路发送第三指令以触发所述里程收费终端进行移动通信基站信息获取，当所述移动通信基站信息发生变化时，判定所述里程收费终端为恶意干扰。
5.根据权利要求1所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，所述方法还包括：
S4、获取所述恶意干扰的持续时间；
S5、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的惯导数据，以根据所述惯导数据获取所述持续时间内所述里程收费终端的第一计算路径；
S6、通过所述移动网络通信链路获取所述里程收费终端的基站接入信息，以根据所述基站接入信息获取所述持续时间内所述里程收费终端的第二计算路径；
S7、以所述第一计算路径和/或所述第二计算路径为所述里程收费终端为恶意干扰的佐证数据。
6.根据权利要求5所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述第一计算路径是否小于第一预设值，若是，则以所述第一计算路径为所述佐证数据；否则以所述第二计算路径为所述佐证数据；或
判断所述第二计算路径是否大于第二预设值，若是，则以所述第二计算路径为所述佐证数据，否则以所述第一计算路径为所述佐证数据。
7.根据权利要求1所述的里程收费终端恶意干扰判定方法，其特征在于，在所述步骤S1中，获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；包括：
获取所述里程收费终端当前在所述云平台中的当前显示位置和历史显示位置。
8.一种里程收费终端恶意干扰判断装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取里程收费终端的、与当前时间点对应的当前位置和所述当前时间点之前的若干历史位置；
判断单元，用于根据所述当前位置和所述历史位置判断所述里程收费终端是否为移动状态，若是，则输出肯定结果，若否，则输出否定结果；
执行单元，用于在所述判断单元输出否定结果时，通过移动网络通信链路下发请求信息至所述里程收费终端，并接收到所述里程收费终端的、与所述请求指令对应的回应信息；
判定单元，用于在所述回音信息为预设回应信息时判定所述里程收费终端为恶意干扰。
9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的里程收费终端恶意干扰判定方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序实现如权利要求1-7任一项所述的里程收费终端恶意干扰判定方法。
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| CN114460606A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-05-10 | 浙江盛洋科技股份有限公司 | 一种里程收费系统终端恶意干扰判定方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-06-27 CN CN202210737508.4A patent/CN115314548B/zh active Active
Patent Citations (3)
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
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| Publication number | Publication date |
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| CN115314548B (zh) | 2024-05-10 |
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