CN115790640A - 一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置，通过获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程；与现有技术相比，本发明的技术方案通过对定位数据进行校正和纠偏，提高了车辆里程计算的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆里程纠偏的技术领域，特别是涉及一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置。
背景技术
在汽车金融行业中，汽车经销商对贷款人购买的车辆使用情况了解不清楚；一般通过定位设备，提供一些体贴的服务，当行驶里程达到一定公里数，提醒贷款人保养车辆。
但是目前不同的定位设备精度有差别，现有中普遍采用GPS定位设备对车辆进行定位，但对于GPS定位而言，在信号弱的地方，定位数据存在很大的误差，导致里程统计不准确。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置，通过对定位数据进行校正和纠偏，提高车辆里程计算的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，包括：
获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；
将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；
基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；
计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
在一种可能的实现方式中，获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，具体包括：
获取车辆的定位数据类型，其中，所述定位数据类型包括带有时间戳的GPS定位数据类型、LBS定位数据类型和WIFI定位数据类型；
当所述定位数据类型为所述GPS定位数据类型时，获取所述车辆的带有时间戳的GPS定位数据，并将所述GPS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述LBS定位数据类型时，获取所述车辆的LBS定位数据，并将所述LBS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述WIFI定位数据类型时，获取所述车辆的WIFI定位数据，并将所述WIFI定位数据作为所述车辆的定位数据。
在一种可能的实现方式中，获取所述车辆的LBS定位数据，具体包括：
分别获取第一基站、第二基站和第三基站对应的第一MAC地址和第一位置信息；
控制所述车辆分别向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送第一信号，并记录所述第一信号的发送时间，并使所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站在接收到所述第一信号后，分别向所述车辆发送返回信号，并分别记录所述车辆接收到所述返回信号的定位时间；
基于所述发送时间和所述定位时间，分别计算所述车辆到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的第一距离，根据所述距离，所述第一MAC地址和所述第一位置信息，得到所述车辆的LBS定位数据。
在一种可能的实现方式中，获取所述车辆的WIFI定位数据，具体包括：
获取WIFI的第二MAC地址和第二位置信息，并基于所述第二MAC地址和所述第二位置信息，计算所述车辆到所述WIFI的第二距离；
根据所述第二距离，得到所述车辆的WIFI定位数据。
在一种可能的实现方式中，对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据，具体包括：
基于预设的定位数据接收间隔时间，实时接收所述车辆的当前定位数据；
获取当前定位数据的当前定位时间，并将所述当前定位时间与上一定位数据对应的上一定位时间进行对比，若所述当前定位时间大于或等于所述上一定位时间，则保留所述当前定位数据，并将所述当前定位数据设置为上一定位数据，若否，则舍弃所述当前定位数据。
在一种可能的实现方式中，基于所述定位数据类型，设置对应的距离阈值和速度阈值，具体包括：
当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，设置GPS距离阈值为1000m，并设置GPS速度阈值为150m/s；
当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，设置LBS距离阈值为800m，并设置LBS速度阈值为100m/s；
当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，设置WIFI距离阈值为400m，并设置WIFI速度阈值为80m/s。
在一种可能的实现方式中，根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，具体包括：
将所述距离与所述距离阈值进行对比，若所述距离大于所述距离阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除；
若所述距离不大于所述距离阈值，则将所述速度与所述速度阈值进行对比，若所述速度大于所述速度阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位。
本发明还提供了一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏装置，包括：定位数据获取模块、定位点位获取模块、定位点位纠偏模块和里程计算模块；
其中，所述定位数据获取模块，用于获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；
所述定位点位获取模块，用于将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；
所述定位点位纠偏模块，用于基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；
所述里程计算模块，用于计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
在一种可能的实现方式中，所述定位数据获取模块，用于获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，具体包括：
获取车辆的定位数据类型，其中，所述定位数据类型包括带有时间戳的GPS定位数据类型、LBS定位数据类型和WIFI定位数据类型；
当所述定位数据类型为所述GPS定位数据类型时，获取所述车辆的带有时间戳的GPS定位数据，并将所述GPS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述LBS定位数据类型时，获取所述车辆的LBS定位数据，并将所述LBS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述WIFI定位数据类型时，获取所述车辆的WIFI定位数据，并将所述WIFI定位数据作为所述车辆的定位数据。
在一种可能的实现方式中，所述定位数据获取模块，用于获取所述车辆的LBS定位数据，具体包括：
分别获取第一基站、第二基站和第三基站对应的第一MAC地址和第一位置信息；
控制所述车辆分别向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送第一信号，并记录所述第一信号的发送时间，并使所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站在接收到所述第一信号后，分别向所述车辆发送返回信号，并分别记录所述车辆接收到所述返回信号的定位时间；
基于所述发送时间和所述定位时间，分别计算所述车辆到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的第一距离，根据所述距离，所述第一MAC地址和所述第一位置信息，得到所述车辆的LBS定位数据。
在一种可能的实现方式中，所述定位数据获取模块，用于获取所述车辆的WIFI定位数据，具体包括：
获取WIFI的第二MAC地址和第二位置信息，并基于所述第二MAC地址和所述第二位置信息，计算所述车辆到所述WIFI的第二距离；
根据所述第二距离，得到所述车辆的WIFI定位数据。
在一种可能的实现方式中，所述定位数据获取模块，用于对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据，具体包括：
基于预设的定位数据接收间隔时间，实时接收所述车辆的当前定位数据；
获取当前定位数据的当前定位时间，并将所述当前定位时间与上一定位数据对应的上一定位时间进行对比，若所述当前定位时间大于或等于所述上一定位时间，则保留所述当前定位数据，并将所述当前定位数据设置为上一定位数据，若否，则舍弃所述当前定位数据。
在一种可能的实现方式中，所述定位点位纠偏模块，用于基于所述定位数据类型，设置对应的距离阈值和速度阈值，具体包括：
当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，设置GPS距离阈值为1000m，并设置GPS速度阈值为150m/s；
当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，设置LBS距离阈值为800m，并设置LBS速度阈值为100m/s；
当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，设置WIFI距离阈值为400m，并设置WIFI速度阈值为80m/s。
在一种可能的实现方式中，所述定位点位纠偏模块，用于根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，具体包括：
将所述距离与所述距离阈值进行对比，若所述距离大于所述距离阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除；
若所述距离不大于所述距离阈值，则将所述速度与所述速度阈值进行对比，若所述速度大于所述速度阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位。
本发明还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述的基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任意一项所述的基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法。
本发明实施例一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置，与现有技术相比，具有如下有益效果：
通过获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程；与现有技术相比，本发明的技术方案通过对定位数据进行校正，并基于定位数据类型、距离和速度等多维度对定位点位进行纠偏，以使将异常的定位点位进行剔除，提高了车辆里程计算的准确性。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法的一种实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏装置的一种实施例的结构示意图；
图3是本发明提供的一种实施例的LBS定位数据计算示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
实施例1
参见图1，图1是本发明提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法的一种实施例的流程示意图，如图1所示，该方法包括步骤101-步骤104，具体如下：
步骤101：获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据。
一实施例中，通过将定位模块安装在车辆上，生成车辆的定位信息，并通过多种无线传输方式将所述定位信息发送到服务器端。
一实施例中，当服务器端接收到定位模块上传的定位信息时，通过对定位信息进行分析，获取车辆的定位数据类型，并基于不同的定位数据类型进行转换，得到车辆的经纬度信息作为定位数据进行保存，其中，所述定位数据类型包括带有时间戳的GPS定位数据类型、LBS定位数据类型和WIFI定位数据类型。
一实施例中，当所述定位数据类型为所述GPS定位数据类型时，获取所述车辆的带有时间戳的GPS定位数据，直接将所述GPS定位数据作为所述车辆的定位数据。
一实施例中，当所述定位数据类型为所述LBS定位数据类型时，获取所述车辆的LBS定位数据，并将所述LBS定位数据作为所述车辆的定位数据。
具体的，分别获取第一基站、第二基站和第三基站对应的第一MAC地址和第一位置信息；控制所述车辆分别向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送第一信号，并分别记录向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送所述第一信号的发送时间，并使所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站在接收到所述第一信号后，分别向所述车辆发送返回信号，并分别记录所述车辆分别接收到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站返回的所述返回信号的定位时间；基于所述发送时间和所述定位时间，分别计算所述车辆到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的第一距离，根据所述距离，所述第一MAC地址和所述第一位置信息，得到所述车辆的LBS定位数据。
作为本实施例中的一种举例说明：如图3所示，图3是LBS定位数据计算示意图；如图3所示，A、B、C分别对应第一基站、第二基站和第三基站，其中，所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的坐标信息为已知信息，在设备上报信息中已经包含；且对于图中的
，
，
分别为第一基站、第二基站和第三基站到车辆D距离，通过预设公式求解车辆D的坐标，即可得到车辆的LBS定位数据；其中，所述预设公式如下所示：
式中，（
,
,
）为第一基站坐标，（
,
,
）为第二基站坐标，（
,
,
）为第三基站坐标，（x,
,
）为车辆的坐标。
一实施例中，当所述定位数据类型为所述WIFI定位数据类型时，获取所述车辆的WIFI定位数据，并将所述WIFI定位数据作为所述车辆的定位数据。
具体的，通过搜索的方式，搜索到附近的WIFI信息，获取WIFI的第二MAC地址，通过第三方库里对所述第二MAC地址进行搜索匹配，得到所述第二MAC地址对应的第二位置信息；并基于所述第二MAC地址和所述第二位置信息，计算所述车辆到所述WIFI的第二距离；根据所述第二距离，得到所述车辆的WIFI定位数据。
一实施例中，当通过定位模块向服务器上传车辆的定位信息时，优先上传GPS定位信息，当处于GPS信号较弱的场景时，则采用WIFI定位或LBS定位的方式向服务器上传车辆定位信息。
优选的，当各种无线传输处于信号较弱的场景时，将获取的车辆定位信息预存到预设存储模块中，并对存储的车辆定位信息标记为未上传，并当检测到无线传输信号恢复后，将所述标记为未上传的车辆定位信息批量上传到服务端。
一实施例中，基于服务器端对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据，具体的，基于预设的定位数据接收间隔时间，其中，所述定位数据接收间隔时间为10s；实时接收所述车辆的当前定位数据；获取当前定位数据的当前定位时间，并将所述当前定位时间与上一定位数据对应的上一定位时间进行对比，若所述当前定位时间大于或等于所述上一定位时间，则保留所述当前定位数据，并将所述当前定位数据设置为上一定位数据，若否，则舍弃所述当前定位数据，以使保证接收到的定位数据都是按时序进行排列的，并将保留下来的定位数据作为校正定位数据。
步骤102：将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度。
一实施例中，由于所述校正定位数据都是按时序进行排列的，因此，可直接基于每个校正定位数据对应的定位时间，对所有校正定位数据转换为定位点位，其中，所述定位点位为定位时间对应的车辆的坐标点信息；基于定位时间，对所有定位点位进行排序，得到基于时序排列的多个定位点位。
一实施例中，获取两两相邻的两个定位点位中第一定位点位的坐标和所述第二定位点位的坐标，基于坐标点距离计算公式，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离，其中，所述坐标点距离计算公式如下所示：
式中，（
,
,
）为第一定位点位坐标，（
,
,
）为第二定位点位坐标，
为两两相邻的两个定位点位之间的距离。
一实施例中，通过获取两两相邻的两个定位点位中第一定位点位的第一定位时间和第二定位点位的第二点位时间，计算第一定位时间和第二点位时间的时间差，基于所述时间差和所述两两相邻的两个定位点位之间的距离，计算并得到两两相邻的两个定位点位之间的速度。
步骤103：基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位。
一实施例中，当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，设置GPS距离阈值为1000m，并设置GPS速度阈值为150m/s。
一实施例中，当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，设置LBS距离阈值为800m，并设置LBS速度阈值为100m/s。
一实施例中，当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，设置WIFI距离阈值为400m，并设置WIFI速度阈值为80m/s。
一实施例中，将所述距离与所述距离阈值进行对比，若所述距离大于所述距离阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除；若所述距离不大于所述距离阈值，则将所述速度与所述速度阈值进行对比，若所述速度大于所述速度阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位。通过对明显偏移的定位点位进行剔除处理，保证车辆行驶在合理的行驶路线上。
一实施例中，所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为定位时间较大的定位点位，两个定位点位中时序排列靠前的定位点位为定位时间较小的定位点位，即时序排列靠后的定位点位对应的定位时间大于时序排列靠前的定位点位对应的定位时间。
具体的，当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，将所述距离与所述GPS距离阈值进行对比，若所述距离大于所述GPS距离阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除；若所述距离不大于所述GPS距离阈值，则继续对比所述速度与所述GPS速度阈值，若所述速度大于所述GPS速度阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位，并将所述两个定位点位作为纠偏定位点位。
具体的，当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，将所述距离与所述LBS距离阈值进行对比，若所述距离大于所述LBS距离阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除；若所述距离不大于所述LBS距离阈值，则继续对比所述速度与所述LBS速度阈值，若所述速度大于所述LBS速度阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位，并将所述两个定位点位作为纠偏定位点位。
具体的，当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，将所述距离与所述WIFI距离阈值进行对比，若所述距离大于所述WIFI距离阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除；若所述距离不大于所述WIFI距离阈值，则继续对比所述速度与所述WIFI速度阈值，若所述速度大于所述WIFI速度阈值，则认为所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位为偏移点，将所述偏移点进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位，并将所述两个定位点位作为纠偏定位点位。
优选的，获取车辆的行驶状态，当车辆处于停止状态时，对于上传的车辆定位信息所对应转换的定位定点，仅需保留第一次停车时上报的定位点位，并将其他定位点位进行剔除。
步骤104：计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
一实施例中，得到纠偏定位点位后，基于每个纠偏定位点位对应的定位时间，对所有纠偏定位点位重新进行排列，得到基于时序排列的多个纠偏定位点位，
一实施例中，基于步骤102中提及的坐标点距离计算公式，计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，通过整合所有里程距离，得到车辆的行驶里程。
综上，本实施例提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，通过采用多重定位的方式，对不同定位数据类型对应的定位数据的校正，从而获得准确的若干定位点位，从而满足不同的信号场景下的车辆位置数据采集，并基于定位数据类型、距离和速度等多维度对定位点位进行纠偏，以使将异常的定位点位进行剔除，形成相对准确的行驶路线和行驶里程，提高了车辆里程计算的准确性。
实施例2
参见图2，图2是本发明提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏装置的一种实施例的结构示意图，如图2所示，该装置包括定位数据获取模块201、定位点位获取模块202、定位点位纠偏模块203和里程计算模块204，具体如下：
所述定位数据获取模块201，用于获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据。
所述定位点位获取模块202，用于将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度。
所述定位点位纠偏模块203，用于基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位。
所述里程计算模块204，用于计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
一实施例中，所述定位数据获取模块201，用于获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，具体包括：获取车辆的定位数据类型，其中，所述定位数据类型包括带有时间戳的GPS定位数据类型、LBS定位数据类型和WIFI定位数据类型；当所述定位数据类型为所述GPS定位数据类型时，获取所述车辆的带有时间戳的GPS定位数据，并将所述GPS定位数据作为所述车辆的定位数据；当所述定位数据类型为所述LBS定位数据类型时，获取所述车辆的LBS定位数据，并将所述LBS定位数据作为所述车辆的定位数据；当所述定位数据类型为所述WIFI定位数据类型时，获取所述车辆的WIFI定位数据，并将所述WIFI定位数据作为所述车辆的定位数据。
一实施例中，所述定位数据获取模块201，用于获取所述车辆的LBS定位数据，具体包括：分别获取第一基站、第二基站和第三基站对应的第一MAC地址和第一位置信息；控制所述车辆分别向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送第一信号，并记录所述第一信号的发送时间，并使所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站在接收到所述第一信号后，分别向所述车辆发送返回信号，并分别记录所述车辆接收到所述返回信号的定位时间；基于所述发送时间和所述定位时间，分别计算所述车辆到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的第一距离，根据所述距离，所述第一MAC地址和所述第一位置信息，得到所述车辆的LBS定位数据。
一实施例中，所述定位数据获取模块201，用于获取所述车辆的WIFI定位数据，具体包括：获取WIFI的第二MAC地址和第二位置信息，并基于所述第二MAC地址和所述第二位置信息，计算所述车辆到所述WIFI的第二距离；根据所述第二距离，得到所述车辆的WIFI定位数据。
一实施例中，所述定位数据获取模块201，用于对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据，具体包括：基于预设的定位数据接收间隔时间，实时接收所述车辆的当前定位数据；获取当前定位数据的当前定位时间，并将所述当前定位时间与上一定位数据对应的上一定位时间进行对比，若所述当前定位时间大于或等于所述上一定位时间，则保留所述当前定位数据，并将所述当前定位数据设置为上一定位数据，若否，则舍弃所述当前定位数据。
一实施例中，所述定位点位纠偏模块203，用于基于所述定位数据类型，设置对应的距离阈值和速度阈值，具体包括：当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，设置GPS距离阈值为1000m，并设置GPS速度阈值为150m/s；当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，设置LBS距离阈值为800m，并设置LBS速度阈值为100m/s；当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，设置WIFI距离阈值为400m，并设置WIFI速度阈值为80m/s。
一实施例中，所述定位点位纠偏模块203，用于根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，具体包括：将所述距离与所述距离阈值进行对比，若所述距离大于所述距离阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除；若所述距离不大于所述距离阈值，则将所述速度与所述速度阈值进行对比，若所述速度大于所述速度阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位。
所属领域的技术人员可以清楚的了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不在赘述。
需要说明的是，上述相机位姿估计装置的实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
在上述的相机位姿估计方法的实施例的基础上，本发明另一实施例提供了一种相机位姿估计终端设备，该相机位姿估计终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明任意一实施例的相机位姿估计方法。
示例性的，在这一实施例中所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述相机位姿估计终端设备中的执行过程。
所述相机位姿估计终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述相机位姿估计终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-ProgrammableGate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述相机位姿估计终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个相机位姿估计终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述相机位姿估计终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（SmartMedia Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在上述相机位姿估计方法的实施例的基础上，本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时，控制所述存储介质所在的设备执行本发明任意一实施例的相机位姿估计方法。
在这一实施例中，上述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
综上，本发明提供的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法及装置，通过获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程；与现有技术相比，本发明的技术方案通过对定位数据进行校正，并基于定位数据类型、距离和速度等多维度对定位点位进行纠偏，以使将异常的定位点位进行剔除，提高了车辆里程计算的准确性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，包括：
获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；
将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；
基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；
计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
2.如权利要求1所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，具体包括：
获取车辆的定位数据类型，其中，所述定位数据类型包括带有时间戳的GPS定位数据类型、LBS定位数据类型和WIFI定位数据类型；
当所述定位数据类型为所述GPS定位数据类型时，获取所述车辆的带有时间戳的GPS定位数据，并将所述GPS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述LBS定位数据类型时，获取所述车辆的LBS定位数据，并将所述LBS定位数据作为所述车辆的定位数据；
当所述定位数据类型为所述WIFI定位数据类型时，获取所述车辆的WIFI定位数据，并将所述WIFI定位数据作为所述车辆的定位数据。
3.如权利要求2所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，获取所述车辆的LBS定位数据，具体包括：
分别获取第一基站、第二基站和第三基站对应的第一MAC地址和第一位置信息；
控制所述车辆分别向所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站发送第一信号，并记录所述第一信号的发送时间，并使所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站在接收到所述第一信号后，分别向所述车辆发送返回信号，并分别记录所述车辆接收到所述返回信号的定位时间；
基于所述发送时间和所述定位时间，分别计算所述车辆到所述第一基站、所述第二基站和所述第三基站的第一距离，根据所述距离，所述第一MAC地址和所述第一位置信息，得到所述车辆的LBS定位数据。
4.如权利要求2所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，获取所述车辆的WIFI定位数据，具体包括：
获取WIFI的第二MAC地址和第二位置信息，并基于所述第二MAC地址和所述第二位置信息，计算所述车辆到所述WIFI的第二距离；
根据所述第二距离，得到所述车辆的WIFI定位数据。
5.如权利要求1所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据，具体包括：
基于预设的定位数据接收间隔时间，实时接收所述车辆的当前定位数据；
获取当前定位数据的当前定位时间，并将所述当前定位时间与上一定位数据对应的上一定位时间进行对比，若所述当前定位时间大于或等于所述上一定位时间，则保留所述当前定位数据，并将所述当前定位数据设置为上一定位数据，若否，则舍弃所述当前定位数据。
6.如权利要求2所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，基于所述定位数据类型，设置对应的距离阈值和速度阈值，具体包括：
当所述定位数据类型为GPS定位数据类型时，设置GPS距离阈值为1000m，并设置GPS速度阈值为150m/s；
当所述定位数据类型为LBS定位数据类型时，设置LBS距离阈值为800m，并设置LBS速度阈值为100m/s；
当所述定位数据类型为WIFI定位数据类型时，设置WIFI距离阈值为400m，并设置WIFI速度阈值为80m/s。
7.如权利要求1所述的一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法，其特征在于，根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，具体包括：
将所述距离与所述距离阈值进行对比，若所述距离大于所述距离阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除；
若所述距离不大于所述距离阈值，则将所述速度与所述速度阈值进行对比，若所述速度大于所述速度阈值，则获取所述距离对应的两两相邻的两个定位点位，并将所述两个定位点位中时序排列靠后的定位点位进行剔除，若否，则保留所述两个定位点位。
8.一种基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏装置，其特征在于，包括：定位数据获取模块、定位点位获取模块、定位点位纠偏模块和里程计算模块；
其中，所述定位数据获取模块，用于获取车辆的定位数据类型，根据所述定位数据类型获取车辆的定位数据，并对所述定位数据进行校正处理，得到校正定位数据；
所述定位点位获取模块，用于将所述校正定位数据转换为基于时序排列的多个定位点位，计算两两相邻的两个定位点位之间的距离和速度；
所述定位点位纠偏模块，用于基于所述定位数据类型，设置并根据对应的距离阈值和速度阈值，对所述多个定位点位进行剔除处理，得到纠偏定位点位；
所述里程计算模块，用于计算两两相邻的纠偏定位点位之间的里程距离，对所有里程距离进行相加处理，得到车辆的行驶里程。
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法。
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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于多维数据智能分析的车辆里程纠偏方法。
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