CN115499862A - 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115499862A
CN115499862A CN202211098092.2A CN202211098092A CN115499862A CN 115499862 A CN115499862 A CN 115499862A CN 202211098092 A CN202211098092 A CN 202211098092A CN 115499862 A CN115499862 A CN 115499862A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
state
network segment
byte
abnormal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211098092.2A
Other languages
English (en)
Inventor
田生明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Original Assignee
Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Changan Automobile Co Ltd filed Critical Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Priority to CN202211098092.2A priority Critical patent/CN115499862A/zh
Publication of CN115499862A publication Critical patent/CN115499862A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/04Arrangements for maintaining operational condition
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0805Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
    • H04L43/0811Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking connectivity
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0823Errors, e.g. transmission errors
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/16Gateway arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)

Abstract

本发明提供一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质,包括:获取数据传输异常状态,异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障;本发明中的数据异常识别方法,基于车端网关作为整车路由器这一特点,连接各个网段,并在数据传输过程中的不同节点对数据异常情况进行检测,能更快更准确的识别数据异常情况。

Description

一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及车联网数据领域,具体涉及一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着科学技术的不断发展,汽车移动物联网技术的发展也是日新月异,然而,在车联网技术发展中,数据传输更是其中的重要内容。车辆之间或车辆内部系统之间通过物连网信息传递指令,然而整车通信网络环境中时常存在各种网络异常情况,包括信号丢失、网段异常等复杂情况,为了更好的完成信息传输,及时识别数据异常原因就显得尤为重要。
网关作为整车通信枢纽,可基于网关对数据传输过程进行监控和管理,通常利用预先分配资源周期,然后基于该资源周期分配持续调度资源,并利用分配的持续调度资源传输所述数据包,但仅涉及数据交互,并未涉及针对数据丢失等异常情况的预警方法。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明提供一种,以解决上述技术问题。
本发明提供的一种,所述方法包括:获取数据传输异常状态,所述异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若所述连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障数据异常识别方法。
在本发明的一个实施例中,网段连接状态为连接状态,判定为网段信号故障包括:检测车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态,若所述车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态为异常状态,则产生第一故障码,并将所述第一故障码发送至车机娱乐系统;车联网系统采集所述第一故障码的诊断故障代码,并将所述第一诊断故障代码上传至云端。
在本发明的一个实施例中,网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障包括:识别控制器域网的连接状态,若所述控制器域网的连接状态为断开状态,则产生第二故障码,并将所述第二故障码发送至车机娱乐系统;车联网系统采集所述第二故障码的诊断故障代码,并将所述第一诊断故障代码上传至云端。
在本发明的一个实施例中,将诊断故障代码上传至云端后还包括:基于所述诊断故障代码生成诊断故障代码解释,并将所述断故障代码和所述诊断故障代码解释推送至控制器业务方,以提醒所述控制器业务方数据异常状态。
在本发明的一个实施例中,连续N倍源周期任一字节存在错误信息,判定为网段信号值故障包括:确定控制器域网的数据域,并识别连续N倍源周期任一字节的内容,若所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符,则将所述所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端。
在本发明的一个实施例中,将所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端包括:根据所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件生成非法事件代码;基于所述非法事件代码、非法事件发生时间以及控制器域网身份识别号生成非法事件上报代码;将所述非法事件上报代码上传至云端,以使云端数据应用团队根据事件对数据进行处理。
在本发明的一个实施例中,所述N倍周期数值包括3-5倍。
本发明提供一种数据异常识别装置,所述装置包括:状态获取模块,用于获取数据传输异常状态,所述异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;第一检测模块,用于当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;第二检测模块,用于当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若所述连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障。
本发明提供一种电子设备,所述电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现如上所述的数据异常识别方法。
本发明提供一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,当所如上所述的数据异常识别方法。
本发明的有益效果:本发明中的数据异常识别方法,基于车端网关作为整车路由器这一特点,连接各个网段,并在数据传输过程中的不同节点对数据异常情况进行检测,能更快更准确的识别数据异常情况。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术者来讲,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。在附图中:
图1是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法的实施环境示意图;
图2是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法流程图;
图3是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别判断流程图;
图4是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法全流程图;
图5是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别装置的框图;
图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中,探讨了大量细节,以提供对本发明实施例的更透彻的解释,然而,对本领域技术人员来说,可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的,在其他实施例中,以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备,以避免使本发明的实施例难以理解。
首先需要说明的是,DTM即数字地面模型,是利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一种模拟表示,或者说,DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达,是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。x、y表示该点的平面坐标,z值可以表示高程、坡度、温度等信息,当z表示高程时,就是数字高程模型,即DEM。地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU),是电子计算机的主要设备之一。微处理器和内存保护单元(简称MPU)是单一的一颗芯片,而芯片组则由一组芯片所构成,是计算机的计算、判断或控制中心,有人称它为”计算机的心脏”。控制器域网(Controller Area Network,简称CAN),是国际上应用最广泛的现场总线之一。诊断故障代码(Diagnostic Trouble Code,加简称DTC)。本文所涉及N倍源周期,其中N≥2。
图1是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法方法的实施环境示意图。
如图1所示,系统架构可以包括当前车辆101和计算机设备102。其中,计算机设备102可以是台式图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)计算机、GPU计算集群、神经网络计算机等中的至少一种。相关技术人员可以使用该计算机设备102判断数据状态,并基于该数据传输状态确定数据传输检测节点,基于该检测节点检测数据传输情况,从而准确定位数据传输异常情况并发出预警。
图2是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法流程图。
如图2所示,在一示例性的实施例中,数据异常识别方法至少包括步骤S210至步骤S230,详细介绍如下:
步骤S210,获取数据传输异常状态,异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态。
应当理解的是,在数据传输过程中,可能会存在各种异常,简单将其分为数据丢失和数据异常两种情况,其中数据丢失包括无法接收到数据或接收到的数据存在部分缺失,而数据异常包括数据内容有误等。
步骤S220,当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;
优选的,网段连接状态为连接状态,判定为网段信号故障包括:检测车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态,若车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态为异常状态,则产生第一故障码,并将第一故障码发送至车机娱乐系统;车联网系统采集第一故障码的诊断故障代码,并将第一诊断故障代码上传至云端。
优选的,网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障包括:识别控制器域网的连接状态,若控制器域网的连接状态为断开状态,则产生第二故障码,并将第二故障码发送至车机娱乐系统;车联网系统采集第二故障码的诊断故障代码,并将第一诊断故障代码上传至云端。
在本发明的一个实施例中,网关端在连续N倍源周期内接收不到信号,则检查检查网段与网关之间的连接情况,确认其连接状态正常,未出现异常,则进一步检测网段发出的信息,经检测确认网段的某一信号异常,进而导致数据传输过程中丢失。此处的N倍源周期数值取3-5倍,倍数太小将无法避免数据抖动现象,倍数过大会则导致长时间无数据,问题发现不及时。由此可见,N倍源周期既有效避免数据抖动影响的数据异常情况,数据抖动即指因性能等原因导致数据数据出现抖动跳变,时而正常时而异常,一般会出现2-3帧情况,又不至于因为时间过长产生无效数据及数据无法应用情况。
在本发明的另一个实施例中,数据采集团队处理DTM问题时,遇到车型配置文件中采集数据,实际云端没有收到数据,则检查网段与网关之间的连接情况,最后分析发现确认是控制器CPU与MPU内部程序版本不对,导致控制器有些数据发送至总线,有些数据未发送至总线,故导致了数据丢失的情况发生。由此可见,车端网关作为整车路由器,连接各个网段,其重要性不言而喻,网关可监控全网段数据丢失情况,覆盖范围广。
步骤S230,当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障。
优选的,连续N倍源周期任一字节存在错误信息,判定为网段信号值故障包括:确定控制器域网的数据域,并识别连续N倍源周期任一字节的内容,若连续N倍源周期任一字节存在非法字符,则将连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端。
在本发明的一个实施例中,将连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端包括:根据连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件生成非法事件代码;基于非法事件代码、非法事件发生时间以及控制器域网身份识别号生成非法事件上报代码;将非法事件上报代码上传至云端,以使云端数据应用团队根据事件对数据进行处理。
图3是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别判断流程图;
如图3所示,当在数据传输过程中发现异常时,首先确认其异常状态,若该数据异常状态为数据丢失状态,则进一步判断其网络连接状态,若网络连接正常,则判定为网段信号故障,是由于网段中额某个信号的N倍源周期存在异常,进而导致数据传输异常;若网段连接状态异常,则判定为网段连接故障,是由于网段与网关之间的连接异常到时数据传输异常;若该数据异常状态为数据异常状态,则进一步识别其连续N倍源周期任一字节是否存在错误信息,若存在,则判定为网段信号值故障,是由于网段某一信号值超过网关数据阈值所导致的的数据传输异常,若该连续N倍源周期任一字节不存在错误信息,则为其他原因导致数据传输异常。
图4是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别方法全流程图。
如图4所示,正在一次数据传输过程中,首先给车端供电,以保障车端控制器正常启动,并调整控制器,使其控制器通讯正常,网关试试过滤CANID信号,基于此,主动检查CAN网段的连接情况,若某CAN网段中断,则判定为网段连接故障,并生成其相应的诊断故障代码,并经由4G模块(也即图中的4G模组),将该诊断故障代码发送至云端;若无网段终端的情况,则数据经网关正常路由至各接收端,并检查N倍源周期内的CANID是否正常,若存在某个周期无CANID,则判定为网段信号故障,并生成其对应的诊断故障代码,并经由4G模块,将该诊断故障代码发送至云端(也即图中的TSP平台);若N倍源周期内数据正常,则数据经网关正常路由至各接收端,并检查连续N倍源周期内是否存在任一字节数据非法,若该连续N倍源周期内存在任一字节数据非法,则判定为网段信号值异常,并生成其对应的诊断故障代码,并经由4G模块,将该诊断故障代码发送至云端;若该连续N倍源周期内不存在任一字节数据非法,则数据经网关正常路由至各接收端。
优选的,将诊断故障代码上传至云端后还包括:基于诊断故障代码生成诊断故障代码解释,并将断故障代码和诊断故障代码解释推送至控制器业务方,以提醒控制器业务方数据异常状态。
在本发明的一个实施例中,车辆正常上电时,网关重启重启后,网关处理层对CANID白名单进行源周期进行监测,当发现CANID连续N倍源周期不存在时,网关发出DTC故障码,针对不同源周期信号,网管可配置多个白名单,多个进程,后期车端可将信号频率进行统一,最好5种源周期类型,网关对CANID数据域进行监控,当发现数据域任一字节连续N倍源周期出现FF或者FE情况时,此时网关判断异常,向总线发送异常事件信号,4G模块采集到异常事件信号,将事件上报云端,当网关识别到某一网段中断时,产生故障码,上报云端。云端基于该故障码,提醒相对应的业务方数据存在异常,使之及时发现并处理。
图5是本申请的一示例性实施例示出的数据异常识别装置的框图。该装置可以应用于图1所示的实施环境,并具体配置在智能终端102中。该装置也可以适用于其它的示例性实施环境,并具体配置在其它设备中,本实施例不对该装置所适用的实施环境进行限制。
如图5所示,该示例性的数据异常识别装置包括:状态获取模块510,第一检测模块520,第二检测模块530。
其中,状态获取模块510,用于获取数据传输异常状态,异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;第一检测模块520,用于当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;第二检测模块530,用于当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障。
需要说明的是,上述实施例所提供的数据异常识别装置与上述实施例所提供的数据异常识别方法属于同一构思,其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述,此处不再赘述。上述实施例所提供的数据异常识别装置在实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能,本处也不对此进行限制。
本申请的实施例还提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时,使得电子设备实现上述各个实施例中提供的数据异常识别方法。
图6示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是,图6示出的电子设备的计算机系统600仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,计算机系统600包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)601,其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory,ROM)602中的程序或者从储存部分608加载到随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理,例如执行上述实施例中的方法。在RAM 603中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605:包括键盘、鼠标等的输入部分606;包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)等以及扬声器等的输出部分607;包括硬盘等的储存部分608;以及包括诸如LAN(Local Area Network,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分608。
特别地,根据本申请的实施例,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,本申请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计算机程序。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时,执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是,本申请实施例所示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(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读的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计算机程序。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。计算机可读的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计算机程序可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操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指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被计算机的处理器执行时,使计算机执行如前的数据异常识别方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的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。
本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的数据异常识别方法。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种数据异常识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取数据传输异常状态,所述异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;
当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;
当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若所述连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障。
2.根据权利要求1所述的数据异常识别方法,其特征在于,网段连接状态为连接状态,判定为网段信号故障包括:
检测车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态,若所述车端网关在连续N倍源周期内信号接收状态为异常状态,则产生第一故障码,并将所述第一故障码发送至车机娱乐系统;
车联网系统采集所述第一故障码的诊断故障代码,并将所述第一诊断故障代码上传至云端。
3.根据权利要求1所述的数据异常识别方法,其特征在于,网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障包括:
识别控制器域网的连接状态,若所述控制器域网的连接状态为断开状态,则产生第二故障码,并将所述第二故障码发送至车机娱乐系统;
车联网系统采集所述第二故障码的诊断故障代码,并将所述第一诊断故障代码上传至云端。
4.根据权利要求2-3任一项所述的数据异常识别方法,其特征在于,将诊断故障代码上传至云端后还包括:
基于所述诊断故障代码生成诊断故障代码解释,并将所述断故障代码和所述诊断故障代码解释推送至控制器业务方,以提醒所述控制器业务方数据异常状态。
5.根据权利要求1所述的数据异常识别方法,其特征在于,连续N倍源周期任一字节存在错误信息,判定为网段信号值故障包括:
确定控制器域网的数据域,并识别连续N倍源周期任一字节的内容,若所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符,则将所述所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端。
6.根据权利要求5所述的数据异常识别方法,其特征在于,将所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件上报云端包括:
根据所述连续N倍源周期任一字节存在非法字符事件生成非法事件代码;
基于所述非法事件代码、非法事件发生时间以及控制器域网身份识别号生成非法事件上报代码;
将所述非法事件上报代码上传至云端,以使云端数据应用团队根据事件对数据进行处理。
7.根据权利要求1所述的数据异常识别方法,其特征在于,所述N倍周期数值包括3-5倍。
8.一种数据异常识别装置,其特征在于,所述装置包括:
状态获取模块,用于获取数据传输异常状态,所述异常状态包括数据丢失状态和数据异常状态;
第一检测模块,用于当数据传输异常状态为数据丢失状态,检测网段连接状态,若网段连接状态为连接状态,则判定为网段信号故障,若网段连接状态为断开状态,则判定为网段连接故障;
第二检测模块,用于当数据传输异常状态为数据异常状态,检测连续N倍源周期任一字节状态,若所述连续N倍源周期任一字节存在错误信息,则判定为网段信号值故障。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的数据异常识别方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被计算机的处理器执行时,使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的数据异常识别方法。
CN202211098092.2A 2022-09-08 2022-09-08 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质 Pending CN115499862A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211098092.2A CN115499862A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211098092.2A CN115499862A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115499862A true CN115499862A (zh) 2022-12-20

Family

ID=84469459

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211098092.2A Pending CN115499862A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115499862A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8429748B2 (en) Network traffic analysis using a dynamically updating ontological network description
US10127092B1 (en) Method and apparatus for monitoring a message transmission frequency in a robot operating system
US9355005B2 (en) Detection apparatus and detection method
JP7262000B2 (ja) 優先度判定システム、優先度判定方法及びプログラム
CN109660426A (zh) 监控方法及系统、计算机可读介质和电子设备
CN115469629A (zh) 远程诊断方法、装置、系统、电子设备和存储介质
CN115437339A (zh) 远程诊断方法及装置、电子设备和存储介质
CN111130934B (zh) 通信系统的监测方法、装置及系统
CN117729576A (zh) 告警监控方法、装置、设备及存储介质
CN108512675B (zh) 一种网络诊断的方法、装置、控制节点和网络节点
CN110780945B (zh) 一种异构区块链可插拔的跨链桥接方法、设备和存储介质
CN115499862A (zh) 一种数据异常识别方法、装置、设备及存储介质
CN109274533B (zh) 一种基于规则引擎的Web服务故障的定位装置和方法
CN114461437B (zh) 一种数据处理方法、电子设备及存储介质
CN116340045A (zh) 数据库异常处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN113778763B (zh) 一种三方接口服务故障智能切换方法及系统
US20230048513A1 (en) Intelligent cloud service health communication to customers
CN108628670A (zh) 退出node应用的方法和系统
CN114116128A (zh) 容器实例的故障诊断方法、装置、设备和存储介质
CN113409048B (zh) 区块链对接平台的监测方法、区块链对接平台和电子装置
CN117424843B (zh) 一种管理方法、装置及ate测试系统
CN112671601B (zh) 一种基于Zookeeper的接口监控系统及方法
CN111858180B (zh) 分布式块存储系统的数据重构时间预测方法、系统及终端
CN117729063B (zh) 工业物联网的设备接入方法、装置、设备及存储介质
CN115366901B (zh) 一种自动驾驶系统的故障检测方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination