CN116051052A - 一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明属于汽车道路救援管理技术领域，具体公开提供的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，该平台包括道路救援站信息提取模块、救援指令信息提取模块、车辆救援紧急性分析模块、道路救援信息库和救援订单派送分析反馈终端；车辆救援紧急性分析用于对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，依据分析结果设定当前待救援车辆对应适宜救援时长，以此提高后续各道路救援中心对应救援适配性评估的可靠性和合理性，并确保后续道路救援规范性；救援订单派送分析反馈终端用于对从救援时长层面和救援事件层面进行救援订单分配分析，从而提高了道路救援中心接单评定的深度，为后续道路救援的救援效果和救援效率提供了有力保障。

Description

一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台

技术领域

本发明属于汽车道路救援管理技术领域，涉及到一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台。

背景技术

道路救援指汽车道路紧急救援，为故障车主提供现场小修等服务，同时也指交通事故道路救援，包括伤员救治、道路疏导等。在汽车产业飞速发展的背景下，对道路救援服务的需求也在迅速增长，由此凸显了汽车道路救援管理的重要性。

现有汽车道路救援管理主要集中在汽车道路救援效率层面，即对道路救援过程的调度进行管理。

现有技术如申请公开号为CN111382994A的中国发明专利申请公开的一种智能可视化道路救援平台，其包括中央调控总部和区域救援中心，其中，中央调控总部包括记录模块、大数据分析模块、决策模块和监控模块，用于对各个区域救援中心传送的数据进行记录、分析、决策以及监控，进而通过设置双重管理和监控，使得各个区域救援均处于监管下，提高整个救援过程的规范性，并且配置自身救援资源的情况下配备第三方救援机构，任何情况下均能保证道路救援能够及时有效的实施，提高救援效率。

针对上述方案，本申请人认为，道路救援订单的分配直接影响了后续其救援以及调度工作的执行，而当前侧重于订单接收之后的管理，对订单接收之前的管理较为匮乏，还存在以下问题：1、没有针对汽车需求道路救援类型进行针对性订单分配，仅根据距离和资源层面，无法保障后续道路救援的及时性和规范性。

2、当前对道路救援中心的评估依据较为单一，对道路救援中心接单评定过于浅显，无法确保道路救援效果和道路救援效率，同时也无法提高用户的满意度。

3、当前没有从道路救援事件的进行紧急分析，也没有依据道路救援事件进行救援时长设定，无法提高后续救援中心救援适配性评估的可靠性和合理性，也无法提高道路救援订单分配的灵活性，同时也无法保障后续道路救援的规范性。

发明内容

鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，包括：道路救援站信息提取模块，用于从道路救援服务平台提取注册的道路救援中心数目，将各道路救援中心按照设定顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...n，并提取各道路救援中心的所在位置以及救援相关信息。

救援指令信息提取模块，用于从道路救援服务平台上提取当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息和救援现场信息。

车辆救援紧急性分析模块，用于对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，依据分析结果设定当前待救援车辆对应适宜救援时长，记为T_适宜。

道路救援信息库，用于存储各道路救援类型对应的紧急性影响权重因子，用于存储各道路救援类型对应的参照基准救援时长，并存储各道路救援难度等级对应的参照救援耗费时长。

救援订单派送分析反馈终端，用于对各道路救援中心进行救援订单派送分析，得到目标道路救援站，并将当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息反馈至目标道路救援站，进行救援自动呼叫。

作为本发明一优选实施例，所述各道路救援中心对应的救援相关信息包括救援资源信息、救援资料信息和救援售后信息。

救援资源信息包括现有空闲救援人员数目、现有空闲救援车辆数目和各现有空闲救援车辆对应的适配救援汽车型号。

救援资料信息包括历史参与道路救援次数、历史延误道路救援次数以及历史各次参与道路救援的响应时长、救援耗费时长和道路救援难度等级。

救援售后信息为历史救援申诉次数。

作为本发明一优选实施例，所述需求道路救援信息包括需求道路救援类型和需求道路救援车辆型号。

救援现场信息包括当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目、当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度以及当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距。

作为本发明一优选实施例，所述对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，具体分析过程包括以下步骤：从当前待救援车辆的需求道路救援信息中提取需求道路救援类型，由此从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的道路救援紧急性影响权重因子，记为ε。

从当前待救援车辆的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目，记为HD。

从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度，记为SC。

从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距，分别记为CL和ΔL。

计算当前待救援车辆对应的救援紧急评估指数，记为YJ，其具体计算公式如下：

式中，a1、a2、a3、a4分别表示通行车道数目、通行顺畅度、车流量、车辆平均间距对应的救援紧急评估占比权重，HD′、SC′、CL′、ΔL′分别表示为设定的参照通行车道数目、参照车辆通行顺畅度、参照车流量、参照车辆平均间距。

作为本发明一优选实施例，所述设定当前待救援车辆对应适宜救援时长,具体设定过程为：基于当前待救援车辆对应需求道路救援类型，从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的参照基准救援时长，记为T_基。

计算当前待救援车辆对应适宜救援时长T_适宜，其具体计算公式如下：

式中，T_浮为设定的参照救援浮动时长，YJ′为设定的参照救援紧急评估指数，η为设定的救援时长修正因子，0＜η≤1。

作为本发明一优选实施例，所述对各道路救援中心进行救援订单派送分析，具体分析过程包括以下步骤：提取各道路救援中心的所在位置和当前待救援车辆的所在位置。

从数字地图中定位出各道路救援中心所在位置与当前待救援车辆所在位置之间的推荐救援路线，并作为各道路救援中心对应的目标救援路线，同时从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长和行驶长度。

从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度，设定各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，记为η_i。

基于各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长，记为T_预 ⁱ，计算各道路救援中心对应救援时长适配度，记为TP_i，i表示道路救援中心编号，i＝1,2,......n。

提取各道路救援中心的救援相关信息和当前待救援车辆的需求道路救援信息，计算各道路救援中心对应救援事件适配度，记为JP_i。

计算各道路救援中心对应救援订单分配的适配度，记为DP_i，其具体计算公式如下：

式中，μ1、μ2分别表示为设定的救援时长适配度、救援事件适配度对应的救援订单分配适配评估占比权重，TP′、JP′分别表示为设定的参照救援时长适配度、参照事件适配度度，λ为设定常数，λ＞1；

从各道路救援中心对应救援订单分配的适配度中筛选出适配度最大的道路救援中心，并作为目标道路救援站。

作为本发明一优选实施例，所述各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，具体设定过程包括：将各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度分别记为hl_i、sp_i、yd_i和hd_i。

将各道路救援中心对应目标救援路线的行驶长度，记为xl_i。

计算各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子η_i，其具体计算公式如下：

式中，b1、b2、b3、b4分别表示为红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度、缓行路段长度对应抵达时间干扰评估占比权重，σ为设定的抵达时间干扰修正因子，hl′、sp′分别表示为设定的参照红绿灯数目、参照上坡路段数目，k₀、k₁分别表示为设定的参照拥堵路段长度比、参照缓行路段长度比。

作为本发明一优选实施例，所述各道路救援中心对应救援时长适配度的具体计算公式如下：

ΔT为设定的参照救援时长差。

作为本发明一优选实施例，所述各道路救援中心对应救援事件适配度，具体计算过程为：从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资源信息，分析各道路救援中心对应救援资源适配度，记为ZP_i。

从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资料信息，分析各道路救援中心对应救援履历适配度，记为LP_i。

从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援售后信息，设定各道路救援中心对应救援售后层面的救援适配评估干扰因子，记为τ_i。

计算各道路救援中心对应的救援事件适配度JP_i，其具体计算公式如下：

式中，f1、f2分别表示救援资源层面、救援履历层面对应的救援事件适配评估占比权重因子，e为自然常数，γ为设定的救援事件适配评估修正因子。

作为本发明一优选实施例，所述各道路救援中心对应救援履历适配度的具体分析过程包括以下步骤：从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史参与道路救援次数和历史延误道路救援次数，分别记为Y_i和Y_i′。

从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的响应时长，进而从中筛选出各道路救援中心对应历史参与道路救援的最高响应时长，记为X_max ⁱ。

从各道路救援中心的救援资料中提取历史各次参与道路救援的总体救援耗费时长，统计各道路救援中心对应的救援达标率，记为Q_i。

将当前待救援车辆的需求道路救援类型记为目标救援类型，从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的救援类型，统计各道路救援中心对应目标救援类型的救援重复率，记为P_重 ⁱ。

计算各道路救援中心对应的救援履历适配度LP_i，其具体计算公式如下：

式中，g1、g2、g3、g4分别表示为设定延误道路救援次数比、道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率对应的救援履历适配评估占比权重，k₂为设定的参照延误道路救援次数比，X′、Q′、P′_重分别为设定参照的道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率。

相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明通过从待救援车辆对应救援现场中的通行状态以及待救援车辆的需求救援类型这两大维度进行救援紧急性评估，并以此设定适宜救援时长，有效拓展了后续道路救援订单分配的参考依据，从而促进了后续各道路救援中心对应救援适配性评估的可靠性和合理性，同时也有效提高了道路救援订单分配的灵活性和贴合性，并且还促进了后续道路救援的规范性。

(2)本发明通过从救援时长层面和救援事件层面进行救援订单分配分析，有效解决当前仅根据距离和资源层面进行分析中的局限性，提高了道路救援中心接单评定的深度，打破了当前对道路救援中心评估依据过于单一的问题，同时为后续道路救援的救援效果和救援效率提供了有力保障，进而提高了用户的满意度。

(3)本发明通过根据各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯、上坡路段、拥堵路段和缓行路段进行抵达时间干扰因子设定，直观展示了各道路救援中心对应目标救援路线上的路况现状，提高了救援时长层面适配分析结果的科学性和参考性，同时通过多个层面数据分析，提高了抵达时间干扰因子设定的精准性。

(4)本发明通过从救援资源信息、救援资料信息、救援售后信息进行救援事件层面适配性分析，充分结合了各道路救援中心的救援信息，从而规避了当前仅从资源和距离层面进行分析的不足，同时提高了各道路救援中心对应救援订单派送适配评估层面的覆盖率，增加了各道路救援中心对应救援事件层面适配分析结果的说服力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明系统各模块连接示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

请参阅图1所示，本发明提供了一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，包括道路救援站信息提取模块、救援指令信息提取模块、车辆救援紧急性分析模块、道路救援信息库和救援订单派送分析反馈终端；

上述中，救援订单派送分析反馈终端分别与道路救援站信息提取模块、救援指令信息提取模块、车辆救援紧急性分析模块和道路救援信息库连接，车辆救援紧急性分析模块分别与道路救援站信息提取模块和救援指令信息提取模块连接。

所述道路救援站信息提取模块，用于从道路救援服务平台提取注册的道路救援中心数目，将各道路救援中心按照设定顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...n，并提取各道路救援中心的所在位置以及救援相关信息。

具体地，各道路救援中心对应的救援相关信息包括救援资源信息、救援资料信息和救援售后信息。

救援资源信息包括现有空闲救援人员数目、现有空闲救援车辆数目和各现有空闲救援车辆对应的适配救援汽车型号。

救援资料信息包括历史参与道路救援次数、历史延误道路救援次数以及历史各次参与道路救援的响应时长、救援耗费时长和道路救援难度等级。

救援售后信息为历史救援申诉次数。

所述救援指令信息提取模块，用于从道路救援服务平台上提取当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息和救援现场信息。

具体地，需求道路救援信息包括需求道路救援类型和需求道路救援车辆型号。

救援现场信息包括当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目、当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度以及当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距。

可理解地，上一行驶路段指当前待救援车辆已经途径的路段，下一行驶路段指当前待救援车辆待途径的路段。

需要说明的是，路段依据于路口所在位置进行划分，且车辆通行顺畅度的评估依据为：从数字地图中定位出当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段内的拥堵路段长度。

分析得到车辆通行顺畅度。

所述车辆救援紧急性分析模块，用于对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，依据分析结果设定当前待救援车辆对应适宜救援时长，记为T_适宜。

示例性地，对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，具体分析过程包括以下步骤：A1、从当前待救援车辆的需求道路救援信息中提取需求道路救援类型，由此从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的道路救援紧急性影响权重因子，记为ε。

A2、从当前待救援车辆的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目，记为HD；

A3、从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度，记为SC；

A4、从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距，分别记为CL和ΔL；

A5、计算当前待救援车辆对应的救援紧急评估指数，记为YJ，其具体计算公式如下：

式中，a1、a2、a3、a4分别表示通行车道数目、通行顺畅度、车流量、车辆平均间距对应的救援紧急评估占比权重，HD′、SC′、CL′、ΔL′分别表示为设定的参照通行车道数目、参照车辆通行顺畅度、参照车流量、参照车辆平均间距。

进一步地，设定当前待救援车辆对应适宜救援时长,具体设定过程为：基于当前待救援车辆对应需求道路救援类型，从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的参照基准救援时长，记为T_基。

计算当前待救援车辆对应适宜救援时长T_适宜，其具体计算公式如下：

式中，T_浮为设定的参照救援浮动时长，YJ′为设定的参照救援紧急评估指数，η为设定的救援时长修正因子，0＜η≤1。

需要补充的是，当

时，η取值为1，T₀为设定的参照最低救援时长。

可理解地，交通事故发生后，随着时间的延长，不仅伤亡率越来越高，而且对交通秩序乃至社会的影响亦将愈加严重，甚至可能引发新的连发灾害。因此，车辆救援时间设定非常重要。

本发明实施例通过从待救援车辆对应救援现场中的通行状态以及待救援车辆的需求救援类型这两大维度进行救援紧急性评估，并以此设定适宜救援时长，有效拓展了后续道路救援订单分配的参考依据，从而促进了后续各道路救援中心对应救援适配性评估的可靠性和合理性，同时也有效提高了道路救援订单分配的灵活性和贴合性，并且还促进了后续道路救援的规范性。

所述道路救援信息库，用于存储各道路救援类型对应的紧急性影响权重因子，用于存储各道路救援类型对应的参照基准救援时长，并存储各道路救援难度等级对应的参照救援耗费时长。

所述救援订单派送分析反馈终端，用于对各道路救援中心进行救援订单派送分析，得到目标道路救援站，并将当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息反馈至目标道路救援站，进行救援自动呼叫。

示例性地，对各道路救援中心进行救援订单派送分析，具体分析过程包括以下步骤：B1、提取各道路救援中心的所在位置和当前待救援车辆的所在位置。

B2、从数字地图中定位出各道路救援中心所在位置与当前待救援车辆所在位置之间的推荐救援路线，并作为各道路救援中心对应的目标救援路线，同时从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长和行驶长度；

B3、从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度，设定各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，记为η_i。

进一步地，各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，具体设定过程包括：B3-1、将各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度分别记为hl_i、sp_i、yd_i和hd_i。

B3-2、将各道路救援中心对应目标救援路线的行驶长度，记为xl_i。

B3-3、计算各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子η_i，其具体计算公式如下：

式中，b1、b2、b3、b4分别表示为红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度、缓行路段长度对应抵达时间干扰评估占比权重，σ为设定的抵达时间干扰修正因子，hl′、sp′分别表示为设定的参照红绿灯数目、参照上坡路段数目，k₀、k₁分别表示为设定的参照拥堵路段长度比、参照缓行路段长度比。

本发明实施例通过根据各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯、上坡路段、拥堵路段和缓行路段进行抵达时间干扰因子设定，直观展示了各道路救援中心对应目标救援路线上的路况现状，提高了救援时长层面适配分析结果的科学性和参考性，同时通过多个层面数据分析，提高了抵达时间干扰因子设定的精准性。

B4、基于各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长，记为T_预 ⁱ，计算各道路救援中心对应救援时长适配度，记为TP_i，i表示道路救援中心编号，i＝1,2,......n。

进一步地，各道路救援中心对应救援时长适配度的具体计算公式如下：

ΔT为设定的参照救援时长差。

B5、提取各道路救援中心的救援相关信息和当前待救援车辆的需求道路救援信息，计算各道路救援中心对应救援事件适配度，记为JP_i。

进一步地，各道路救援中心对应救援事件适配度，具体计算过程为：B5-1、从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资源信息，分析各道路救援中心对应救援资源适配度，记为ZP_i。

需要说明的是，各道路救援中心对应救援资源适配度的具体分析过程包括：从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资源信息，进而提取各现有空闲救援车对应的适配救援汽车型号和现有空闲救援人员数目，将各道路救援中心的现有空闲救援人员数目记为R_i。

从当前待救援车的需求道路救援信息中提取需求道路救援车辆型号，将其与各道路救援中心对应各现有空闲救援车对应的适配救援汽车型号进行对比，统计各道路救援中心内现有空闲需求道路救援车辆数目，记为M_i。

计算各道路救援中心对应救援资源适配度ZP_i，其具体计算公式如下：

式中，c1、c2分别表示现有空闲救援人员数目、需求道路救援车辆数目对应的救援资源适配评估占比权重，n表示道路救援中心数目。

B5-2、从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资料信息，分析各道路救援中心对应救援履历适配度，记为LP_i。

其中，各道路救援中心对应救援履历适配度的具体分析过程包括以下步骤：B5-2-1、从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史参与道路救援次数和历史延误道路救援次数，分别记为Y_i和Y_i′。

B5-2-2、从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的响应时长，进而从中筛选出各道路救援中心对应历史参与道路救援的最高响应时长，记为X_max ⁱ。

B5-2-3、从各道路救援中心的救援资料中提取历史各次参与道路救援的总体救援耗费时长，统计各道路救援中心对应的救援达标率，记为Q_i。

需要说明的是，各道路救援中心对应的救援达标率具体统计过程为：将各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的道路救援难度等级，从道路救援信息库中定位出各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的参照救援耗费时长。

将各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的总体救援耗费时长与其参照救援耗费时长进行对比，得到各道路救援中心中总体救援耗费时长与其参照救援耗费时长的差值，并将该差值记为救援耗时差。

从各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的救援耗时差中筛选出救援耗时差小于或者等于0的各次历史参与道路救援，由此统计各道路救援中心中救援耗时差小于或者等于0的历史参与道路救援次数，并作为各道路救援中心对应的救援达标次数，记为U_i。

从各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的救援耗时差中筛选出最小救援耗时差，记为T_min ⁱ。

计算各道路救援中心对应的救援达标率Q_i，其具体计算公式如下：

k₃为设定的参照救援达标次数比，T′为设定的参照最低救援救援耗时差，s1、s2分别为救援达标次数、救援耗时差对应的救援达标率评估占比权重。

B5-2-4、将当前待救援车辆的需求道路救援类型记为目标救援类型，从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的救援类型，统计各道路救援中心对应目标救援类型的救援重复率，记为P_重 ⁱ。

需要说明的是，各道路救援中心对应目标救援类型的救援重复率的具体统计过程为：基于各道路救援中心对应历史各次参与道路救援的救援类型，由此统计各道路中心对应目标救援类型的历史参与道路救援次数。

分析得到各道路救援中心对应目标救援类型的救援重复率。

B5-2-5、计算各道路救援中心对应的救援履历适配度LP_i，其具体计算公式如下：

式中，g1、g2、g3、g4分别表示为设定延误道路救援次数比、道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率对应的救援履历适配评估占比权重，k₂为设定的参照延误道路救援次数比，X′、Q′、P′_重分别为设定参照的道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率。

B5-3、从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援售后信息，设定各道路救援中心对应救援售后层面的救援适配评估干扰因子，记为τ_i。

需要说明的是，救援售后层面救援视频适配评估干扰因子具体设定依据为：从各道路救援中心的救援售后信息中提取历史救援申诉次数，依据公式

分析得到救援适配评估干扰因子。

B5-4、计算各道路救援中心对应的救援事件适配度JP_i，其具体计算公式如下：

式中，f1、f2分别表示救援资源层面、救援履历层面对应的救援事件适配评估占比权重因子，e为自然常数，γ为设定的救援事件适配评估修正因子。

本发明实施例本发明实施例通过从救援资源信息、救援资料信息、救援售后信息进行救援事件层面适配性分析，充分结合了各道路救援中心的救援信息，从而规避了当前仅从资源和距离层面进行分析的不足，同时提高了各道路救援中心对应救援订单派送适配评估层面的覆盖率，增加了各道路救援中心对应救援事件层面适配分析结果的说服力。

B6、计算各道路救援中心对应救援订单分配的适配度，记为DP_i，其具体计算公式如下：

式中，μ1、μ2分别表示为设定的救援时长适配度、救援事件适配度对应的救援订单分配适配评估占比权重，TP′、JP′分别表示为设定的参照救援时长适配度、参照事件适配度度，λ为设定常数，λ＞1。

本发明实施例通过从救援时长层面和救援事件层面进行救援订单分配分析，有效解决当前仅根据距离和资源层面进行分析中的局限性，提高了道路救援中心接单评定的深度，打破了当前对道路救援中心评估依据过于单一的问题，同时为后续道路救援的救援效果和救援效率提供了有力保障，进而提高了用户的满意度。

B7、从各道路救援中心对应救援订单分配的适配度中筛选出适配度最大的道路救援中心，并作为目标道路救援站。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：包括：

道路救援站信息提取模块，用于从道路救援服务平台提取注册的道路救援中心数目，将各道路救援中心按照设定顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...n，并提取各道路救援中心的所在位置以及救援相关信息；

救援指令信息提取模块，用于从道路救援服务平台上提取当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息和救援现场信息；

车辆救援紧急性分析模块，用于对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，依据分析结果设定当前待救援车辆对应适宜救援时长，记为T_适宜；

道路救援信息库，用于存储各道路救援类型对应的紧急性影响权重因子，用于存储各道路救援类型对应的参照基准救援时长，并存储各道路救援难度等级对应的参照救援耗费时长；

救援订单派送分析反馈终端，用于对各道路救援中心进行救援订单派送分析，得到目标道路救援站，并将当前待救援车辆的所在位置、需求道路救援信息反馈至目标道路救援站，进行救援自动呼叫。

2.根据权利要求1所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述各道路救援中心对应的救援相关信息包括救援资源信息、救援资料信息和救援售后信息；

救援资源信息包括现有空闲救援人员数目、现有空闲救援车辆数目和各现有空闲救援车辆对应的适配救援汽车型号；

救援资料信息包括历史参与道路救援次数、历史延误道路救援次数以及历史各次参与道路救援的响应时长、救援耗费时长和道路救援难度等级；

救援售后信息为历史救援申诉次数。

3.根据权利要求2所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述需求道路救援信息包括需求道路救援类型和需求道路救援车辆型号；

救援现场信息包括当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目、当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度以及当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距。

4.根据权利要求3所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述对当前待救援车辆进行救援紧急性分析，具体分析过程包括以下步骤：

从当前待救援车辆的需求道路救援信息中提取需求道路救援类型，由此从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的道路救援紧急性影响权重因子，记为ε；

从当前待救援车辆的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段的通行车道数目，记为HD；

从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应下一行驶路段的车辆通行顺畅度，记为SC；

从当前待救援车辆对应发送的救援现场信息中提取当前待救援车辆所在行驶路段对应上一行驶路段的车流量和车辆平均间距，分别记为CL和ΔL；

计算当前待救援车辆对应的救援紧急评估指数，记为YJ，其具体计算公式如下：

式中，a1、a2、a3、a4分别表示通行车道数目、通行顺畅度、车流量、车辆平均间距对应的救援紧急评估占比权重，HD′、SC′、CL′、ΔL′分别表示为设定的参照通行车道数目、参照车辆通行顺畅度、参照车流量、参照车辆平均间距。

5.根据权利要求4所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述设定当前待救援车辆对应适宜救援时长,具体设定过程为：

基于当前待救援车辆对应需求道路救援类型，从道路救援信息库中定位出当前待救援车辆对应需求道路救援类型的参照基准救援时长，记为T_基；

计算当前待救援车辆对应适宜救援时长T_适宜，其具体计算公式如下：

式中，T_浮为设定的参照救援浮动时长，YJ′为设定的参照救援紧急评估指数，η为设定的救援时长修正因子，0＜η≤1。

6.根据权利要求3所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述对各道路救援中心进行救援订单派送分析，具体分析过程包括以下步骤：

提取各道路救援中心的所在位置和当前待救援车辆的所在位置；

从数字地图中定位出各道路救援中心所在位置与当前待救援车辆所在位置之间的推荐救援路线，并作为各道路救援中心对应的目标救援路线，同时从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长和行驶长度；

从数字地图中定位出各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度，设定各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，记为η_i；

基于各道路救援中心对应目标救援路线的预计行驶时长，记为T_预 ⁱ，计算各道路救援中心对应救援时长适配度，记为TP_i，i表示道路救援中心编号，i＝1,2,......n；

提取各道路救援中心的救援相关信息和当前待救援车辆的需求道路救援信息，计算各道路救援中心对应救援事件适配度，记为JP_i；

计算各道路救援中心对应救援订单分配的适配度，记为DP_i，其具体计算公式如下：

式中，μ1、μ2分别表示为设定的救援时长适配度、救援事件适配度对应的救援订单分配适配评估占比权重，TP′、JP′分别表示为设定的参照救援时长适配度、参照事件适配度度，λ为设定常数，λ＞1；

从各道路救援中心对应救援订单分配的适配度中筛选出适配度最大的道路救援中心，并作为目标道路救援站。

7.根据权利要求6所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子，具体设定过程包括：

将各道路救援中心对应目标救援路线上的红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度和缓行路段长度分别记为hl_i、sp_i、yd_i和hd_i；

将各道路救援中心对应目标救援路线的行驶长度，记为xl_i；

计算各道路救援路段对应的抵达时间干扰因子η_i，其具体计算公式如下：

式中，b1、b2、b3、b4分别表示为红绿灯数目、上坡路段数目、拥堵路段长度、缓行路段长度对应抵达时间干扰评估占比权重，σ为设定的抵达时间干扰修正因子，hl′、sp′分别表示为设定的参照红绿灯数目、参照上坡路段数目，k₀、k₁分别表示为设定的参照拥堵路段长度比、参照缓行路段长度比。

8.根据权利要求6所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述各道路救援中心对应救援时长适配度的具体计算公式如下：

ΔT为设定的参照救援时长差。

9.根据权利要求6所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述各道路救援中心对应救援事件适配度，具体计算过程为：

从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资源信息，分析各道路救援中心对应救援资源适配度，记为ZP_i；

从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援资料信息，分析各道路救援中心对应救援履历适配度，记为LP_i；

从各道路救援中心的救援相关信息中提取救援售后信息，设定各道路救援中心对应救援售后层面的救援适配评估干扰因子，记为τ_i；

计算各道路救援中心对应的救援事件适配度JP_i，其具体计算公式如下：

式中，f1、f2分别表示救援资源层面、救援履历层面对应的救援事件适配评估占比权重因子，e为自然常数，γ为设定的救援事件适配评估修正因子。

10.根据权利要求9所述的一种数字可视化汽车道路救援智能管理平台，其特征在于：所述各道路救援中心对应救援履历适配度的具体分析过程包括以下步骤：

从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史参与道路救援次数和历史延误道路救援次数，分别记为Y_i和Y_i′；

从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的响应时长，进而从中筛选出各道路救援中心对应历史参与道路救援的最高响应时长，记为X_max ⁱ；

从各道路救援中心的救援资料中提取历史各次参与道路救援的总体救援耗费时长，统计各道路救援中心对应的救援达标率，记为Q_i；

将当前待救援车辆的需求道路救援类型记为目标救援类型，从各道路救援中心的救援资料信息中提取历史各次参与道路救援的救援类型，统计各道路救援中心对应目标救援类型的救援重复率，记为P_重 ⁱ；

计算各道路救援中心对应的救援履历适配度LP_i，其具体计算公式如下：

式中，g1、g2、g3、g4分别表示为设定延误道路救援次数比、道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率对应的救援履历适配评估占比权重，k₂为设定的参照延误道路救援次数比，X′、Q′、P′_重分别为设定参照的道路救援响应时长、道路救援达标率、道路救援重复率。

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