WO2015131351A1 - 车联网数据处理方法、服务器和终端 - Google Patents

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WO2015131351A1
WO2015131351A1 PCT/CN2014/072914 CN2014072914W WO2015131351A1 WO 2015131351 A1 WO2015131351 A1 WO 2015131351A1 CN 2014072914 W CN2014072914 W CN 2014072914W WO 2015131351 A1 WO2015131351 A1 WO 2015131351A1
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user
terminal
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张迪
闫锐
杜涛
孙彦锋
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华为终端有限公司
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    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle

Definitions

  • the present invention relates to vehicle networking technologies, and in particular, to a vehicle network data processing method, server and terminal. Background technique
  • the embodiment of the invention provides a vehicle network data processing method, a server and a terminal, so as to solve the problem that the terminal device of the updated vehicle networking system does not cause the accuracy of the algorithm to decrease in time.
  • a first aspect of the present invention provides a car network data processing method, the method being applied to a server, the method comprising:
  • the driving historical data is trained to obtain a program script for analyzing a driving behavior of the user, specifically:
  • a criterion for analyzing the driving behavior of the user is sent to the terminal.
  • the program script is updated according to the request to update the program script.
  • the user's driving behavior is analyzed based on the program script and the driving data.
  • the obtaining the driving data includes: acquiring the driving data from at least one of an onboard diagnostic system OBD module, a global positioning system GPS, and an acceleration sensor;
  • the driving data is obtained from the OBD module, specifically, acquiring a vehicle speed and starting Machine speed
  • the first value may be a variance or an average value.
  • the method further includes: collecting the vehicle Driving data for a fixed period of time;
  • the driving data is sent to the server.
  • a third aspect of the present invention provides a server, including:
  • a receiver configured to obtain driving history data
  • a processor configured to train the driving history data acquired by the receiver, to obtain a program script for analyzing a driving behavior of the user
  • a transmitter configured to send, to the terminal, the program script generated by the processor training.
  • the processor is specifically configured to: analyze the driving history data according to the set service model to obtain a data stream analysis function; and generate, according to the data stream analysis function Program script.
  • the receiver is specifically configured to:
  • the driving history data is driving data of the vehicle traveling for a fixed period of time.
  • any one of the first to the second possible implementation manners of the third aspect in a third possible implementation manner of the third aspect, is further configured to:
  • a criterion for analyzing the driving behavior of the user is sent to the terminal.
  • the receiver is further configured to:
  • any one of the first to fourth possible implementation manners of the third aspect in a fifth possible implementation manner of the third aspect, is further configured to:
  • a fourth aspect of the present invention provides a terminal, where the terminal includes:
  • a receiver configured to receive a program script sent by the server for analyzing a driving behavior of the user, and obtain driving data
  • the processor analyzes the driving behavior of the user according to the program script received by the receiver and the acquired driving data.
  • the receiver may be at least one of a vehicle diagnostic system OBD module, a global positioning system GPS, and an acceleration sensor;
  • the receiver is configured to obtain driving data, specifically:
  • Obtaining the driving data from the OBD module specifically, acquiring a vehicle speed and an engine speed;
  • the receiver is further configured to:
  • any one of the first to the second possible implementation manners of the fourth aspect in a third possible implementation manner of the fourth aspect, is specifically configured to:
  • the first value may be a variance or an average value.
  • the processor is further configured to:
  • the terminal further includes: a transmitter;
  • the processor is further configured to collect driving data that the vehicle travels for a fixed period of time; and the transmitter is configured to send the driving data to the server.
  • the vehicle network data processing method, terminal and system provided by the invention firstly obtain the driving history data, and then train the driving history data to obtain a program script for analyzing the driving behavior of the user, and finally send the program script to the terminal.
  • a program script for analyzing the driving behavior of the user
  • send the program script to the terminal.
  • FIG. 1 is a flowchart of a car network data processing method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flowchart of a car network data processing method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a schematic structural diagram of a terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of a terminal according to another embodiment of the present invention. detailed description
  • GSM Global System for Mobile communications
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • TDMA Time Division Multiple Access
  • WCDMA Wideband Code Division Multiple Access Wireless
  • FDMA Frequency Division Multiple Addressing
  • OFDMA Orthogonal Frequency-Division Multiple Access
  • SC-FDMA single carrier FDMA
  • GPRS General Packet Radio Service
  • LTE Long Term Evolution
  • insurance companies need to analyze the driving behavior of users in order to discount the users' premiums. For example, when a user has a traffic accident and needs insurance company claims, the insurance company will analyze the user's driving behavior. For the risk index of the current road section, the acceleration of the vehicle, and whether the user has the sudden braking action, when the insurance company sees from the terminal that the risk index of the user's road section is quite large, the vehicle acceleration is relatively small and there is sudden braking action, the insurance company It is possible for the company to conclude that because the road is too dangerous and the user has made his own efforts to avoid the accident, the user will get more compensation from the insurance company, and when the insurance company sees the user’s accident from the terminal The risk index is quite small, the vehicle acceleration is quite large, and there is no sudden braking behavior. At this point, the insurance company may conclude that the user is causing an accident caused by abnormal driving, and the user will receive relatively less compensation. Because most of the responsibility is in the user's own driving behavior.
  • the car network data processing method can update the program script for analyzing the user's driving behavior in the terminal device in real time, so that the analysis result is more accurate.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for processing a car network data according to an embodiment of the present invention.
  • the method provided by the embodiment of the present invention may be used for a server, and the server may be a simple file transfer protocol on the network side.
  • the present invention does not limit the server type, the server of the present invention can be located in the equipment room, in addition, the terminal involved may be inserted into an OBD device in a specific interface of the automobile, as shown in FIG. 1, the method includes:
  • Step 101 Obtain driving history data.
  • the driving history data is driving data for a fixed time period of the vehicle.
  • the fixed period of time may specifically be one week, ten days or one month, etc., gp
  • the server may obtain driving data of the vehicle for one week, or obtain driving data of the vehicle for ten days, or obtain one month of driving the vehicle.
  • the driving data the present invention does not limit the fixed time period.
  • the server can obtain driving history data from a third-party data server.
  • the third-party data server obtains the driving history data. Specifically, the third-party data server obtains the driving data for a fixed period of time uploaded by the terminal. The terminal periodically uploads driving data for a fixed period of time to a third-party data server.
  • the third-party data server After the terminal uploads the driving data in a fixed time period to the third-party data server, the third-party data server establishes a table for storing driving data, and the third-party data server sends the storage data to the server. A table of stored driving data.
  • Table 1 shows the driving history data of the user in March, wherein a fixed time period is one week, and the driving history data is collected at intervals of collecting driving data once a week, and the driving of the vehicle is recorded in the table.
  • Data including: speed, acceleration, location information of the vehicle, etc.
  • the server may also obtain driving history data from the terminal.
  • the server obtains the driving history data from the terminal, and specifically, the terminal periodically uploads the driving data to the server through the GPRS function according to a fixed time period.
  • the server establishes a table for storing driving history data, and records driving data for a fixed period of time of the vehicle, wherein the driving data includes vehicle speed, acceleration, and geographical location information of the vehicle.
  • the server stores the driving data into the corresponding table according to the corresponding type.
  • the table for storing driving data established on the server side may be the same as or different from the table for storing driving data established by the third-party data server.
  • the driving history data is collected according to the interval at which the driving data is collected once a day:
  • Step 102 Train the driving history data to obtain a program script for analyzing the driving behavior of the user.
  • the server trains the driving history data collected from the third-party data server or terminal to obtain a program script for analyzing the driving behavior of the user.
  • the user driving behavior may be a risk index of a road section driven by the user, a mileage of the user, a fuel consumption statistics of the user's driving, a geographical location information of the user, and the like, and the present invention does not limit the driving behavior of the user.
  • the server first analyzes the driving history data according to the set business model to obtain a data stream analysis function, and then analyzes the data stream analysis function generating program script.
  • the server trains the driving history data acquired from the third-party data server or the terminal according to the set business model, generates a data stream analysis function, and then analyzes the generated data stream analysis function to generate a program script, and the program script Used to analyze user driving behavior.
  • N (N, y) historical data of N values are collected, which represent N points in a two-dimensional plane.
  • N (N, y) historical data of N values are collected, which represent N points in a two-dimensional plane.
  • define a model and define the model as a circle, and hope that under this model, 90% of the points can be included in the circle, then you need to judge the radius of the model according to historical data, that is, according to Historical data analysis
  • 90% of the points fall within the circle.
  • the model with the smallest radius is taken as the optimal model, and then the radius of the obtained model and the formula of the model are written into the script. The process of training.
  • the business model may specifically be a model defined according to business requirements, for example: road risk index evaluation model, accident risk model, fuel consumption estimation model, etc., the present invention does not limit the business model, wherein training the same business model may use To multiple driving history data.
  • Step 103 Send a program script to the terminal.
  • the server sends the generated program script to the terminal, so that the terminal analyzes the user's driving behavior according to the program script.
  • the program script encrypts the program script before sending it to the terminal. Specifically, in order to ensure the security during the transmission of the program script, the other server is prevented from forging the identity, and the malicious program script is sent to the terminal, and the server uses the preset private before sending the program script generated by the training driving history data to the terminal.
  • the key encrypts the program script to ensure that the terminal can receive a secure program script.
  • the terminal receives the encrypted program script, it tries to decrypt the encrypted program script using the preset public key. If the decryption succeeds, the certificate is proved.
  • This program script is a safe program script that can be used to analyze the user's driving behavior.
  • the program script is declared as a non-safe program script and discarded.
  • an elliptic curve algorithm that consumes less memory resources and a simple algorithm may be used, or other complicated encryption algorithms may be used, and the present invention does not limit the encryption algorithm.
  • the server after the server sends the program script to the terminal, the server also sends a standard for analyzing the driving behavior of the user.
  • the server also sends a standard for analyzing the driving behavior of the user to the terminal, and the standard is used to analyze whether the driving behavior of the user during a certain period of time is normal driving.
  • the server averages the driving history data in the same time period obtained, and the average value is a criterion for analyzing the driving behavior of the user in the same time period.
  • the server analyzes the average value of the vehicle speed during the period of time based on the collected driving history data.
  • the average value of the vehicle speed is the standard value of the vehicle speed, and the server sends the standard value of the vehicle speed to the terminal during the period.
  • the terminal is an OBD device inserted into a specific interface inside the car.
  • the OBD device includes a display screen.
  • the terminal analyzes the average speed in the same time period to be 80 (km/h)
  • the terminal will display the vehicle speed exceeding. 14.3% of the average, if a traffic accident occurs, the insurance company can provide users with a more reasonable premium discount service based on this percentage.
  • the server after the server sends the program script to the terminal, the server receives the request for updating the program script; and updates the program script according to the request of the update program script.
  • the program scripts for analyzing user driving behavior are also different.
  • the terminal detects whether the geographic location information of the user changes according to the geographical location information acquired by the Global Positioning System (GPS).
  • GPS Global Positioning System
  • the terminal actively requests the server to update the current analysis.
  • Program script for user driving behavior After receiving the request for the update program script sent by the terminal, the server first obtains the driving history data of the current geographical location of the user from the third-party data server or the terminal, and then analyzes the acquired driving history data to generate a user driving behavior for analyzing the driving behavior.
  • the program script is sent to the terminal, and the terminal updates the existing program script according to the received program script to make it applicable to the current geographical location, so that the terminal analyzes the user's driving behavior more accurately.
  • updating the program script currently used to analyze the user's driving behavior may be to modify the existing program script, or to add a new program script.
  • the server first acquires driving history data, and then trains the driving history data to obtain a program script for analyzing the driving behavior of the user. Finally, the program script is sent to the terminal.
  • the problem of the algorithm's accuracy is reduced due to the unscheduled algorithm update, which ensures the accuracy of analyzing the user's driving behavior, and further reduces the firmware of the updated terminal. The extra cost.
  • FIG. 2 is a flowchart of a car network data processing method according to another embodiment of the present invention.
  • the method provided by the embodiment of the present invention may be used for a terminal, where the terminal may be an OBD device inserted in a specific interface of the automobile, as shown in FIG. 2 .
  • the method includes:
  • Step 201 Receive a program script sent by the server for analyzing the driving behavior of the user.
  • the terminal receives a program script sent by the server for analyzing the driving behavior of the user.
  • the terminal decrypts the program script by using a preset public key. If the decryption is successful, the program script is proved to be a safe program script, which can be used to analyze the driving behavior of the user. If the decryption is unsuccessful, it proves that the program script is not a safe program script and will be discarded.
  • the terminal will copy the program script and encrypt the code in the program script by hardware encryption or code obfuscation encryption software encryption method, and save it for the next scheduling.
  • Step 202 Obtain driving data.
  • the terminal acquires driving data for analyzing the driving behavior of the user.
  • the terminal acquires driving data from at least one of an OBD module, a GPS, and an acceleration sensor.
  • the vehicle speed, the engine speed, and the like are obtained from the OBD module, the geographic location information is acquired from the GPS, and the acceleration information is acquired from the acceleration sensor.
  • Step 203 Analyze the user's driving behavior according to the program script and the driving data.
  • the terminal can analyze the user's driving behavior based on the program script sent by the server and the collected driving data.
  • the terminal before the terminal analyzes the driving behavior of the user according to the program script and the driving data, the terminal also acquires a standard sent by the server for analyzing the driving behavior of the user.
  • GIS GIS
  • Agents query the risk index of different nodes in the driving section within a certain period of time.
  • the road section risk index in the same time period can be obtained, and then the calculated The road section risk index is compared with the road section safety index standard sent by the terminal.
  • the calculated road section risk index is 80
  • the road safety index standard sent by the receiving server is 30, and the terminal will display the excess.
  • the road safety index standard is 60%, which means that the road section is dangerous. If a traffic accident occurs within the same time period, the insurance company will provide users with more reasonable premium discounts based on the relative risk index of the road section and the user's acceleration behavior. service.
  • the terminal collects the driving data of the vehicle for a fixed period of time, and sends the driving data to the server.
  • the receiver 101 is configured to acquire driving history data.
  • the receiver 101 is specifically configured to: obtain driving history data from a third-party data server; or obtain driving history data from the terminal; wherein, the driving history data is driving data of the vehicle traveling for a fixed period of time.
  • the third-party data server obtains the driving data for a fixed period of time uploaded by the terminal.
  • the terminal periodically uploads driving data for a period of time to a third-party data server.
  • the third-party data server establishes a table for storing the driving data.
  • the driving history data record table is used to record the driving data of the terminal in a fixed time period
  • the driving data includes: the vehicle speed, the acceleration, the geographical location information, etc., when the terminal uploads the driving data, the third-party data server uploads the terminal.
  • the driving data is stored in the corresponding driving history data table according to the corresponding type, and the third-party data server sends the stored driving data table to the server, as shown in Table 1, which is the driving history data of the user in March.
  • Table 1 is the driving history data of the user in March.
  • a fixed time period is one week, and the driving history data is collected at intervals of collecting driving data once a week.
  • the terminal can periodically upload the driving data to the server periodically through a universal GPRS function according to a fixed period of time.
  • the server establishes a table for storing driving history data, which records driving data for a fixed period of time of the vehicle, wherein the driving data includes vehicle speed, acceleration, and geographical location information of the vehicle.
  • the server stores the driving data into the corresponding table according to the corresponding type.
  • the table for storing driving data established on the server side may be the same as or different from the table for storing driving data established by the third-party data server.
  • one of the fixed time periods is one day, and the driving history data is collected at intervals of collecting driving data every day.
  • the transmitter 103 is further configured to: send a criterion for analyzing the driving behavior of the user to the terminal. Specifically, the transmitter 103 further sends a standard for analyzing the driving behavior of the user to the terminal, where the standard is used to analyze whether the driving behavior of the user during a certain period of time belongs to normal driving, specifically, the server acquires the same time period. The driving history data is averaged, and this average is the standard for analyzing the driving behavior of the user during the same time period.
  • the receiver 101 is further configured to: receive a request for updating the program script.
  • the processor 102 is further configured to: update the program script according to the request of the update program script received by the receiver.
  • the program script for analyzing user driving behavior is also different, and the terminal detects whether the user's geographical location information is based on the geographical location information acquired by the GPS. Change, when the terminal detects a change in the user's geographic location, it will actively request the server to update the program script currently used to analyze the user's driving behavior.
  • the processor 102 After receiving the request of the update program script sent by the terminal, the processor 102 first obtains the driving history data of the current geographical location of the user from the third-party data server or the terminal, and then analyzes the acquired driving history data for generation.
  • the program script for analyzing the driving behavior of the user, and sending the program script to the terminal through the transmitter 103, the terminal will update the existing program script according to the received program script, so that the terminal is applicable to the current geographical location, so that the terminal analyzes the driving behavior of the user. More accurate.
  • the program script for updating the current driving behavior of the user may be used to modify an existing program script, or to add a new program script.
  • the transmitter 103 encrypts the program script before sending the program script generated by the processor 102 training to the terminal.
  • the transmitter 103 uses the preset before sending the program script generated by the training driving history data to the terminal.
  • the private key encrypts the program script to ensure that the terminal can receive a secure program script.
  • the terminal receives the encrypted program script, it tries to decrypt the encrypted program script using the preset public key. If the decryption is successful, It proves that this program script is a safe program script, which can be used to analyze the user's driving behavior. If the decryption is unsuccessful, the program script is proved to be a non-safe program script and discarded.
  • an elliptic curve algorithm that consumes less memory resources and a simple algorithm may be used, or other complicated encryption algorithms may be used.
  • the present invention does not limit the encryption algorithm.
  • the server first obtains driving history data, and then trains the driving history data to obtain a program script for analyzing the driving behavior of the user, and finally sends the program script to the terminal.
  • the server By dynamically analyzing the user's driving behavior according to the program script and driving data, the problem of the algorithm's accuracy is reduced due to the unscheduled algorithm update, which ensures the accuracy of analyzing the user's driving behavior, and further reduces the firmware of the updated terminal. The extra cost.
  • the receiver 201 in the terminal 200 can receive the driving data acquired by the OBD device.
  • the receiver 201 may specifically be a mobile communication module, such as a GPRS communication module.
  • the processor 202 is specifically configured to: bring the driving data into the program script, and execute the program script to generate the first value.
  • the first value is compared with the criteria obtained by the receiver for analyzing the user's driving behavior, and the user's driving behavior is analyzed.
  • the processor 202 brings the acquired driving data into a program script sent by the server, and executes the program script to generate a first value; and then compares the first value with a standard received by the receiver 201 for analyzing the driving behavior of the user. Pair; wherein the first value can be a variance or an average.

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Abstract

本发明提供一种车联网数据处理方法、服务器和终端，包括：服务器获取行车历史数据；对所述行车历史数据进行训练，得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本；向终端发送所述程序脚本。本发明的技术方案通过服务器首先获取行车历史数据，然后对行车历史数据进行训练，得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本，最后将程序脚本发送给终端。通过根据程序脚本和行车数据，动态分析用户的驾驶行为，解决了由于算法更新不及时，算法精度下降的问题，保证了分析用户驾驶行为的准确性，进一步的，降低了更新终端固件所带来的额外成本。

Description

车联网数据处理方法、 服务器和终端
技术领域
本发明涉及车联网技术， 尤其涉及一种车联网数据处理方法、 服务器和 终端。 背景技术
车联网系统， 是指通过在车辆仪表台安装车载终端设备， 实现对车辆所 有工作情况 （静、 动态数据） 的采集、 存储并发送。 车载终端设备是车联网 系统中的重要组成部分， 负责收集车联网数据， 其中， 车联网数据具体指， 通过使用车载传感设备， 如车载诊断系统 （On-Board Diagnostic System, 简 称 OBD) 、 加速度传感器等， 收集车辆运动状态、 油耗状态等信息。 车联网 的发展目标就是实现在信息网络平台上对所有车辆的各种属性信息进行提 取， 并根据不同的功能需求对车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服 现有技术中， 一种方案， 由服务器收集用户行车数据， 并分析用户驾驶 行为， 然后将分析结果发送至终端， 但只能应用于对隐私保护无疑虑的用户； 另一种方案， 会将用于分析用户驾车行为的算法固化于终端中， 这样很好的 保护了用户的隐私， 但由于用户行驶地域的改变， 或用户需求的改变， 当 需要对已固化的算法进行更新或增加新的算法时， 如果对终端固件更新不 及时， 会导致算法精度下降。
发明内容
本发明实施例提供一种车联网数据处理方法、服务器和终端， 以解决更 新车联网系统的终端设备不及时导致算法精度下降的问题。
本发明的第一方面提供了一种车联网数据处理方法， 所述方法应用于服 务器， 所述方法包括：
获取行车历史数据； 对所述行车历史数据进行训练，得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本; 向终端发送所述程序脚本。
在第一方面的第一种可能的实现方式中， 所述对所述行车历史数据进行 训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 具体为：
根据设定的业务模型， 分析所述行车历史数据得到数据流分析函数； 根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本。
结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式， 在第一方面的第二 种可能的实现方式中， 所述获取行车历史数据， 具体包括：
从第三方数据服务器获取所述行车历史数据；
或者，
从所述终端获取所述行车历史数据；
其中， 所述行车历史数据为车辆行驶一个固定时间段的行车数据。
结合第一方面、 第一方面的第一至第二种任意一种可能的实现方式， 在 第一方面的第三种可能的实现方式中， 所述向终端发送所述程序脚本之后， 还包括：
向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。
结合第一方面、 第一方面的第一至第三种任意一种可能的实现方式， 在 第一方面的第四种可能的实现方式中， 所述向终端发送所述程序脚本之后， 还包括：
接收更新所述程序脚本的请求；
根据所述更新所述程序脚本的请求， 更新所述程序脚本。
本发明的第二方面提供了一种车联网数据处理方法， 所述方法应用于终 端， 所述方法包括：
接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本；
获取行车数据；
根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为。
在第二方面的第一种可能的实现方式中， 所述获取行车数据， 包括： 从车载诊断系统 OBD模块、 全球定位系统 GPS和加速度传感器中至少 一个获取所述行车数据；
其中， 从所述 OBD模块中获取所述行车数据， 具体为， 获取车速和发动 机转速；
或者，
从所述 GPS中获取所述行车数据， 具体为， 获取地理位置信息； 或者，
从所述加速度传感器中获取所述行车数据， 具体为， 获取加速度。
结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式， 在第二方面的第二 种可能的实现方式中， 所述根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户 驾驶行为之前， 还包括：
获取所述服务器发送的用于分析用户驾驶行为的标准；
其中， 所述根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为， 具体为：
将所述行车数据带入所述程序脚本， 并执行所述程序脚本， 生成第一数 值；
将所述第一数值与所述用于分析用户驾驶行为的标准进行比对， 分析用 户驾驶行为；
其中， 所述第一数值可以为方差或平均值。
结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式， 在第二方面的第三 种可能的实现方式中， 所述根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户 驾驶行为之后， 还包括：
根据所述获取的地理位置信息， 检测所述地理位置信息是否改变； 当检测到所述地理位置信息改变， 请求所述服务器更新所述程序脚本。 结合第二方面、 第二方面的第一种至第三种任意一种可能的实现方式， 在第二方面的第四种可能的实现方式中， 所述获取行车数据之后， 还包括： 收集车辆行驶一个固定时间段的行车数据；
向所述服务器发送所述行车数据。
本发明第三方面提供了一种服务器， 包括：
接收器， 用于获取行车历史数据；
处理器， 用于对所述接收器获取的所述行车历史数据进行训练， 得到用 于分析用户驾驶行为的程序脚本；
发送器， 用于向终端发送所述处理器训练生成的所述程序脚本。 在第三方面第一种可能实现方式中， 所述处理器， 具体用于： 根据设定的业务模型， 分析所述行车历史数据得到数据流分析函数； 根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本。
结合第三方面或第三方面的第一种可能实现方式， 在第三方面的第二种 可能的实现方式中， 所述接收器， 具体用于：
从第三方数据服务器获取所述行车历史数据；
或者，
从所述终端获取所述行车历史数据；
其中， 所述行车历史数据为车辆行驶一个固定时间段的行车数据。
结合第三方面、 第三方面的第一至第二种任意一种可能的实现方式， 在 第三方面的第三种可能的实现方式中， 所述发送器还用于：
向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。
结合第三方面、 第三方面的第一至第三种任意一种可能的实现方式， 在 第三方面的第四种可能的实现方式中， 所述接收器， 还用于：
接收更新所述程序脚本的请求。
结合第三方面、 第三方面的第一至第四种任意一种可能的实现方式， 在 第三方面的第五种可能的实现方式中， 所述处理器， 还用于：
根据所述接收器接收的所述更新所述程序脚本的请求， 更新所述程序脚 本。
本发明的第四方面提供了一种终端， 所述终端包括：
接收器， 用于接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本和获 取行车数据；
处理器，根据所述接收器接收的所述程序脚本以及获取的所述行车数据， 分析用户驾驶行为。
在第四方面的第一种可能实现方式中， 所述接收器， 具体可以为车载诊 断系统 OBD模块、 全球定位系统 GPS和加速度传感器中至少一个；
所述接收器， 用于获取行车数据， 具体为：
从所述 OBD模块中获取所述行车数据，具体为，获取车速和发动机转速； 或者，
从所述 GPS中获取所述行车数据， 具体为， 获取地理位置信息； 或者，
从所述加速度传感器中获取所述行车数据， 具体为， 获取加速度。
结合第四方面或第四方面的第一种可能的实现方式， 在第四方面的第二 种可能的实现方式中， 所述接收器， 还用于：
获取所述服务器发送的用于分析用户驾驶行为的标准。
结合第四方面、 第四方面的第一种至第二种任意一种可能的实现方式， 在第四方面的第三种可能的实现方式中， 所述处理器， 具体用于：
将所述行车数据带入所述程序脚本， 并执行所述程序脚本， 生成第一数 值；
将所述第一数值与所述接收器获取的所述用于分析用户驾驶行为的标准 进行比对， 分析用户驾驶行为；
其中， 所述第一数值可以为方差或平均值。
结合第四方面或第四方面的第一种可能实现方式， 在第四方面的第四种 可能的实现方式中， 所述处理器， 还用于：
根据所述获取的地理位置信息， 检测所述地理位置信息是否改变； 当检测到所述地理位置信息改变， 请求所述服务器更新所述程序脚本。 结合第四方面、 第四方面的第一种至第四种任意一种可能的实现方式， 在第四方面的第五种可能的实现方式中， 所述终端还包括： 发送器；
所述处理器， 还用于收集车辆行驶一个固定时间段的行车数据； 所述发送器， 用于向所述服务器发送所述行车数据。
本发明提供的车联网数据处理方法、 终端和系统， 服务器首先获取行车 历史数据， 然后对行车历史数据进行训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程 序脚本， 最后将程序脚本发送给终端。 通过根据程序脚本和行车数据， 动态 分析用户的驾驶行为， 解决了由于算法更新不及时， 算法精度下降的问题， 保证了分析用户驾驶行为的准确性。 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍， 显而易见 地， 下面描述中的附图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性的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的 附图。 图 1为本发明实施例提供的车联网数据处理方法流程图；
图 2为本发明另一实施例提供的车联网数据处理方法流程图；
图 3为本发明实施例提供的服务器结构示意图；
图 4为本发明实施例提供的终端结构示意图；
图 5为本发明另一实施例提供的终端结构示意图。 具体实施方式
为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合本发 明实施例中的附图， 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。
本文中描述的技术可用于各种通信系统， 例如当前 2G， 3G通信系统、 Wi-Fi 无线通信系统和下一代通信系统， 例如全球移动通信系统 （Global System for Mobile communications ,简称为： GSM)，码分多址 (Code Division Multiple Access, 简称为： CDMA) 系统， 时分多址 （Time Division Multiple Access,简称为： TDMA)系统，宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access Wireless, 简称为： WCDMA)， 频分多址 (Frequency Division Multiple Addressing， 简称为： FDMA ) 系统， 正交频分多址 （ Orthogonal Frequency-Division Multiple Access, 简称为： OFDMA)系统， 单载波 FDMA (SC-FDMA) 系统， 通用分组无线业务（General Packet Radio Service, 简称 为: GPRS ) 系统， 长期演进 （Long Term Evolution, 简称为： LTE) 系统， 以及其他此类通信系统。
目前， 保险公司为了对用户进行保费打折的业务， 就需要通过对用户驾 驶行为进行分析， 比如， 当用户发生交通事故， 需要保险公司理赔时， 保险 公司就会分析用户驾驶行为， 此驾驶行为可以为当前路段的危险指数、 车辆 加速度以及用户有无急刹车动作， 当保险公司从终端中查看到用户发生事故 的路段的危险指数相当大、 车辆加速度比较小并且有急刹车的行为， 保险公 司就有可能会断定， 由于道路太危险并且用户是作出了自己的努力避免事故 的， 此时用户会得到保险公司更多的赔偿， 而当保险公司从终端中查看到用 户发生事故的路段的危险指数相当小、 车辆加速度相当大， 还不伴有急刹车 的行为， 此时保险公司就有可能会断定是由于用户本身非正常驾驶导致的事 故， 此时用户会得到相对较少的赔偿， 因为可能大部分的责任在用户本身的 驾驶行为上。
由于现在用于分析用户驾驶行为的程序都是车辆出厂的时候固化在终端 中的， 因为不同的省份、 不同的国家的判别标准都不尽相同， 这样如果用户 地理位置改变就会导致程序的分析结果不准确， 从而导致用户的利益受损， 本发明实施例提供的车联网数据处理方法， 可以通过实时更新终端设备中用 于分析用户驾驶行为的程序脚本， 使得分析结果更为精确。
图 1为本发明实施例提供的车联网数据处理方法流程图， 本发明实施例 提供的方法可以用于服务器， 服务器具体可以为网络侧的简单文件传输协议
(Trivial File Transfer Protocol, 简称为： TFTP) 服务器、 动态主机配置协议 (Dynamic Host Configuration Protocol, 简称为： DHCP) 服务器等， 本发明 不对服务器类型加以限制， 本发明的服务器可以位于机房内， 另外， 在本发 明实施例中， 涉及的终端可以插入汽车内部特定接口中的 OBD设备， 如图 1 所示， 该方法包括：
步骤 101 : 获取行车历史数据。
所述行车历史数据为车辆行驶一个固定时间段的行车数据。
所述一个固定时间段具体可以为一个星期、 十天或一个月等， gp， 服务 器可以获取车辆行驶一个星期的行车数据， 也可以获取车辆行驶十天的行车 数据， 也可以获取车辆行驶一个月的行车数据， 本发明对固定时间段不加以 限制。
可选的， 服务器可以从第三方数据服务器获取行车历史数据。
首先， 第三方数据服务器获取行车历史数据， 具体的， 第三方数据服务 器获取终端上传的一个固定时间段内的行车数据。 终端定期将一个固定时间 段内的行车数据上传给第三方数据服务器。
当终端将一个固定时间段内的行车数据上传到第三方数据服务器后， 第 三方数据服务器建立存储行车数据的表， 第三方数据服务器向服务器发送存 储的行车数据的表。
如表 1所示， 表 1为用户在三月份的行车历史数据， 其中， 一个固定时 间段为一个星期， 以按照每星期收集一次行车数据的时间间隔收集行车历史 数据， 表中记录车辆的行车数据， 包括： 车速、 加速度、 车辆的地理位置信 息等。
表 1 用户 3月份行车历史数据记录表
Figure imgf000009_0001
可选的， 服务器还可以从终端获取行车历史数据。
服务器从终端获取行车历史数据， 具体可以为， 终端通过 GPRS功能， 按照一个固定时间段， 定期将行车数据远程上传给服务器。
服务器建立存储行车历史数据的表， 表中记录了车辆一个固定时间段内 的行车数据， 其中， 行车数据包括车速、 加速度、 车辆的地理位置信息等。 当终端上传行车数据后， 服务器将行车数据按照对应类型存入相应的表中。 服务器侧建立的存储行车数据的表， 与第三方数据服务器建立的存储行车数 据的表可以相同， 也可以不同。
如表 2所示， 为用户在三月份第一个星期内的行车历史数据， 其中， 一 个固定时间段为一天， 按照每天收集一次行车数据的时间间隔收集行车历史 数据：
表 2用户 3月份第 1个星期行车历史数据记录表
Figure imgf000009_0002
步骤 102: 对行车历史数据进行训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程 序脚本。 服务器会对从第三方数据服务器或终端收集到的行车历史数据进行训 练， 得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本。 其中， 用户驾驶行为可以为用 户所行驶路段的危险指数、 用户的行驶里程、 用户行驶的油耗统计、 用户行 驶地理位置信息等， 本发明对用户驾驶行为不加以限制。
可选的， 服务器首先根据设定的业务模型， 分析行车历史数据得到数据 流分析函数， 然后分析数据流分析函数生成程序脚本。
具体的， 服务器根据设定的业务模型， 将对从第三方数据服务器或终端 获取的行车历史数据进行训练， 生成数据流分析函数， 然后将生成的数据流 分析函数分析生成程序脚本， 此程序脚本用来分析用户驾驶行为。
例如： 在一个 （X , y) 的二维平面内， 收集到了 N个数值的 （X , y) 历 史数据， 这些历史数据在二维平面内表示 N个点。 此时， 定义一个模型， 并 且定义此模型为圆， 并希望， 在此模型下， 90%的点都可以包括在圆内， 此 时就需要按照历史数据， 判断模型的半径大小， 也就是根据历史数据分析在 模型的半径为多少的时候， 可以有 90%的点落在圆内。 因为半径不唯一， 在 保证 90%的点落在圆内的前提下， 取半径最小的模型为最优的模型， 然后将 得到的模型的半径以及模型的公式写入脚本中， 此过程就为训练的过程。
业务模型， 具体可以为根据业务需求所定义的模型， 例如： 道路危险指 数评估模型、 事故风险模型、 油耗估测模型等， 本发明不对业务模型加以限 制， 其中， 训练同一个业务模型可能会用到多个行车历史数据。
步骤 103 : 向终端发送程序脚本。
服务器将训练生成的程序脚本发送给终端， 以使终端根据程序脚本分析 用户驾驶行为。
进一步的， 服务器将程序脚本发送给终端之前， 会对程序脚本进行加密。 具体的， 为了保证程序脚本传输过程中的安全性， 防止其他服务器伪造 身份， 向终端发送恶意的程序脚本， 服务器在将训练行车历史数据生成的程 序脚本发送给终端之前， 会使用预设的私钥对程序脚本进行加密， 以保证终 端可以接收到安全的程序脚本， 当终端接收到加密的程序脚本后， 会使用预 设的公钥尝试对加密的程序脚本进行解密， 如果解密成功， 则证明此程序脚 本为安全的程序脚本， 可以用来分析用户驾驶行为， 如果解密不成功， 则证 明此程序脚本非安全程序脚本， 将其舍弃。 在对程序脚本加密的时候， 可以采用耗费内存资源比较小且算法简单的 椭圆曲线算法， 也可以采用比较复杂的其他加密算法， 本发明不对加密算法 加以限制。
可选的， 服务器在向终端发送程序脚本之后， 还会向终端发送用于分析 用户驾驶行为的标准。
具体的， 服务器还会向终端发送用于分析用户驾驶行为的标准， 此标准 用于分析用户在某段时间内的驾驶行为是否属于正常驾驶。
具体的， 服务器对获取的同一时间段内的行车历史数据求平均值， 此平 均值即为分析同一时间段内用户驾驶行为的标准。
例如， 服务器根据收集到的某段时间内的行车历史数据， 分析此段时间 内车速的平均值， 此车速的平均值即为车速的标准值， 服务器向终端发送此 段时间内车速的标准值为 70(km/h)， 终端为插入汽车内部特定接口中的 OBD 设备， OBD设备包括显示屏，终端分析同一时间段内的平均车速为 80(km/h)， 则终端就会显示车速超出平均值的 14.3%, 如果交通事故发生， 保险公司可 根据此百分比为用户提供更加合理的保费打折服务。
可选的， 服务器在向终端发送程序脚本之后， 接收更新程序脚本的请求; 根据更新程序脚本的请求， 更新程序脚本。
具体的， 由于不同国家、 不同省份用于分析用户驾驶行为的方法不同， 因此用于分析用户驾驶行为的程序脚本也不相同。 终端会根据全球定位系统 (Global Positioning System, 简称为： GPS )获取的地理位置信息， 检测用户 的地理位置信息是否改变， 当终端检测到用户地理位置的改变， 会主动请求 服务器更新当前用于分析用户驾驶行为的程序脚本。 服务器接收到终端发送 的更新程序脚本的请求后， 首先会从第三方数据服务器或终端获取用户所在 当前地理位置的行车历史数据， 然后对获取的行车历史数据进行分析， 生成 用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 并将程序脚本发送给终端， 终端会根据 接收到的程序脚本更新已有的程序脚本， 使其适用于当前地理位置， 使终端 分析用户驾驶行为更为准确。 其中， 更新当前用于分析用户驾驶行为的程序 脚本可以为对已有的程序脚本进行修改， 也可以为增加新的程序脚本。
本发明实施例提供的车联网数据处理方法， 服务器首先获取行车历史数 据， 然后对行车历史数据进行训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 最后将程序脚本发送给终端。 通过根据程序脚本和行车数据， 动态分析用户 的驾驶行为， 解决了由于算法更新不及时， 算法精度下降的问题， 保证了分 析用户驾驶行为的准确性， 进一步的， 降低了更新终端固件所带来的额外成 本。
图 2为本发明另一实施例提供的车联网数据处理方法流程图， 本发明实 施例提供的方法可以用于终端， 终端可以为插在汽车内部特定接口中的 OBD 设备， 如图 2所示， 该方法包括：
步骤 201 : 接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本。
终端接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本。
进一步的， 终端接收服务器发送的程序脚本后， 会使用提前预设的公钥 对程序脚本进行解密， 如果解密成功， 则证明此程序脚本为安全的程序脚本， 可以用来分析用户驾驶行为， 如果解密不成功， 则证明此程序脚本非安全程 序脚本， 将其舍弃。
进一步的， 终端会将程序脚本复制一份， 并采用硬件加密或者代码混淆 加密的软件加密方法对程序脚本中的代码进行加密， 并保存， 以供下次调度 使用。
步骤 202: 获取行车数据。
终端获取用于分析用户驾驶行为的行车数据。
可选的，终端从 OBD模块、 GPS和加速度传感器中至少一个获取行车数 据。
具体的， 从 OBD模块中获取车速、 发动机转速等， 从 GPS中获取地理 位置信息， 从加速度传感器中获取加速度信息。
步骤 203 : 根据程序脚本以及行车数据， 分析用户驾驶行为。
终端根据服务器发送的程序脚本以及收集到的行车数据， 就可以分析用 户驾驶行为。
可选的， 终端在根据程序脚本以及行车数据， 分析用户驾驶行为之前， 终端还会获取服务器发送的用于分析用户驾驶行为的标准。
具体的， 终端将获取的行车数据带入服务器发送的程序脚本， 并执行程 序脚本， 生成第一数值； 然后将第一数值与用于分析用户驾驶行为的标准进 行比对； 其中， 第一数值可以为方差或平均值。 例如： 可以用路段中不同节点的危险系数的平均值表示路段危险指数， 其中， 终端从本地的地理信息系统 （Geographic Information System, 简称为
GIS )代理查询在某时间段内行驶路段中不同节点的危险指数，通过求路段中 不同节点的路段危险指数的平均值，就可求得同一时间段内的路段危险指数， 然后将计算得到的路段危险指数与终端接收到的服务器发送的路段安全指数 标准进行比对， 比如， 计算得到的路段危险指数为 80， 而接收到服务器发送 的道路安全指数标准为 30， 此时终端就会显示超出道路安全指数标准 60%, 即此时路段比较危险， 如果同一时间段内发生交通事故， 保险公司也会根据 路段相对危险指数， 以及用户有无加速行为等数据， 为用户提供更加合理的 保费打折服务。
其中， GIS 代理从第三方路段信息服务器获取路段中不同节点的危险指 数， 第三方路段信息服务器可以按照预配置的距离间隔设定道路节点， 并获 取各道路节点的危险指数。
可选的， 终端根据程序脚本以及行车数据， 分析用户驾驶行为之后， 检 测地理位置信息； 当检测地理位置信息改变， 就会请求服务器更新程序脚本。
具体的， 由于不同国家、 不同省份用于分析用户驾驶行为的方法不同， 因此用于分析用户驾驶行为的程序脚本也不相同， 一种情况下， 终端会根据 GPS获取的地理位置信息， 检测用户的地理位置信息是否改变， 当终端检测 到用户地理位置信息的改变， 会主动请求服务器更新当前用于分析用户驾驶 行为的程序脚本。 当终端接收到更新后的程序脚本， 终端会根据接收到的程 序脚本更新已有的程序脚本， 使其适用于当前地理位置， 使终端分析用户驾 驶行为更为准确。 其中， 更新当前用于分析用户驾驶行为的程序脚本可以为 对已有的程序脚本进行修改， 也可以为增加新的程序脚本。
可选的， 终端根据程序脚本以及行车数据， 分析用户驾驶行为之后， 收 集车辆行驶一个固定时间段的行车数据， 向服务器发送行车数据。
具体的， 如果用户愿意将自己的行车数据发送至服务器， 就会通过终端 的 GPRS功能将一个固定时间段内的行车数据发送至服务器， 并储存在服务 器侧的行车历史数据记录表中， 以作为服务器帮用户分析程序脚本的行车历 史数据。
本发明实施例提供的车联网数据处理方法， 终端首先接收服务器发送的 用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 然后终端获取行车数据， 最后终端根据 接收的程序脚本以及获取的行车数据， 分析用户驾驶行为。 通过根据程序脚 本和行车数据， 动态分析用户的驾驶行为， 解决了由于算法更新不及时， 算 法精度下降的问题， 保证了分析用户驾驶行为的准确性， 进一步的， 降低了 更新终端固件所带来的额外成本。
图 3所示为本发明实施例提供的服务器结构示意图， 如图 3所示， 服务 器 100包括： 接收器 101、 处理器 102和发送器 103。
接收器 101用于获取行车历史数据。
处理器 102用于对接收器 101获取的行车历史数据进行训练， 得到用于 分析用户驾驶行为的程序脚本。
发送器 103用于向终端发送处理器 102训练生成的程序脚本。
可选的， 处理器 102具体用于： 根据设定的业务模型， 分析行车历史数 据得到数据流分析函数； 根据数据流分析函数生成程序脚本。
具体的， 处理器 102首先根据设定的业务模型， 将行车历史数据进行训 练， 生成数据流分析函数， 然后将生成的数据流分析函数分析生成程序脚本， 此程序脚本用来分析用户驾驶行为。
其中， 业务模型， 具体可以为根据业务需求所定义的模型， 例如： 道路 危险指数评估模型、 事故风险模型、 油耗估测模型等， 本发明不对业务模型 加以限制， 其中， 训练同一个业务模型可能会用到多个行车历史数据。
可选的， 接收器 101具体用于： 从第三方数据服务器获取行车历史数据； 或者从终端获取行车历史数据； 其中， 行车历史数据为车辆行驶一个固定时 间段的行车数据。
具体的， 第三方数据服务器获取终端上传的一个固定时间段内的行车数 据。 终端会定期将一个时间段内的行车数据上传给第三方数据服务器。 当终 端将一个固定时间段内的行车数据上传到第三方数据服务器后， 第三方数据 服务器建立存储行车数据的表。 例如： 行车历史数据记录表， 用于记录终端 在一个固定时间段内的行车数据， 行车数据包括： 车速、 加速度、 地理位置 信息等， 当终端上传行车数据后， 第三方数据服务器会将终端上传的行车数 据按照对应类型存入相应的行车历史数据表中， 第三方数据服务器向服务器 发送存储的行车数据的表， 如表 1所示， 为用户在三月份的行车历史数据， 其中， 一个固定时间段为一个星期， 以按照每星期收集一次行车数据的时间 间隔收集行车历史数据。
在本发明另一实施例中， 终端可以通过通用 GPRS功能， 按照一个固定 时间段， 定期将行车数据远程上传给服务器。 服务器会建立存储行车历史数 据的表， 表中记录了车辆一个固定时间段内的行车数据， 其中， 行车数据包 括车速、 加速度、 车辆的地理位置信息等。 当终端上传个人行车数据后， 服 务器将行车数据按照对应类型存入相应的表中。 服务器侧建立的存储行车数 据的表， 与第三方数据服务器建立的存储行车数据的表可以相同， 也可以不 同。
如表 2所示， 为用户在三月份第一个星期内的行车历史数据， 其中一个 固定时间段为一天， 按照每天收集一次行车数据的时间间隔收集行车历史数 据。
可选的， 发送器 103还用于： 向终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。 具体的， 发送器 103还会向终端发送用于分析用户驾驶行为的标准， 此 标准用于分析用户在某段时间内的驾驶行为是否属于正常驾驶， 具体的， 服 务器对获取的同一时间段内的行车历史数据求平均值， 此平均值即为分析同 一时间段内用户驾驶行为的标准。
可选的， 接收器 101还用于： 接收更新程序脚本的请求。
可选的， 处理器 102还用于： 根据接收器接收的更新程序脚本的请求， 更新程序脚本。
具体的， 由于不同国家、 不同省份用于分析用户驾驶行为的方法不同， 因此用于分析用户驾驶行为的程序脚本也不相同， 终端会根据 GPS获取的地 理位置信息， 检测用户的地理位置信息是否改变， 当终端检测到用户地理位 置的改变， 会主动请求服务器更新当前用于分析用户驾驶行为的程序脚本。 接收器 101接收到终端发送的更新程序脚本的请求后， 处理器 102首先会从 第三方数据服务器或终端获取用户所在当前地理位置的行车历史数据， 然后 对获取的行车历史数据进行分析， 生成用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 并通过发送器 103将程序脚本发送给终端， 终端会根据接收到的程序脚本更 新已有的程序脚本， 使其适用于当前地理位置， 使终端分析用户驾驶行为更 为准确。 其中， 更新当前用于分析用户驾驶行为的程序脚本可以为对已有的 程序脚本进行修改， 也可以为增加新的程序脚本。 进一步的， 发送器 103将处理器 102训练生成的程序脚本发送给终端之 前， 会对程序脚本进行加密。
具体的， 为了保证程序脚本传输过程中的安全性， 防止其他服务器伪造 身份， 向终端发送恶意的程序脚本， 发送器 103在将训练行车历史数据生成 的程序脚本发送给终端之前， 会使用预设的私钥对程序脚本进行加密， 以保 证终端可以接收到安全的程序脚本， 当终端接收到加密的程序脚本后， 会使 用预设的公钥尝试对加密的程序脚本进行解密， 如果解密成功， 则证明此程 序脚本为安全的程序脚本， 可以用来分析用户驾驶行为， 如果解密不成功， 则证明此程序脚本非安全程序脚本， 将其舍弃。
在对程序脚本加密的时候， 可以采用耗费内存资源比较小且算法简单的 椭圆曲线算法， 也可以采用比较复杂的其他加密算法， 本发明不对加密算法 加以限制。
本发明实施例提供的服务器， 服务器首先获取行车历史数据， 然后对行 车历史数据进行训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 最后将程序 脚本发送给终端。通过根据程序脚本和行车数据， 动态分析用户的驾驶行为， 解决了由于算法更新不及时， 算法精度下降的问题， 保证了分析用户驾驶行 为的准确性， 进一步的， 降低了更新终端固件所带来的额外成本。
图 4为本发明实施例提供的终端的结构示意图，如图 4所示，该终端 200 包括： 接收器 201和处理器 202。
接收器 201用于接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本和 获取行车数据。
处理器 202用于根据接收器 201获取的程序脚本以及行车数据， 分析用 户驾驶行为。
在本发明另一实施例中，终端 200中的接收器 201可以接收 OBD设备所 获取的行车数据。 其中， 接收器 201， 具体可以为移动通讯模块， 如 GPRS 通讯模块。
OBD设备插在汽车特定接口中， OBD设备包括车载诊断系统 OBD模块、 GPS和加速度传感器中至少一个等。 其中， OBD设备从 OBD模块中获取车 速和发动机转速等； 从 GPS中获取地理位置信息； 从加速度传感器中获取加 速度。 从而， 接收器 201接收车速和发动机转速、 地理位置信息、 加速度中 的至少一个信息。
在本发明另一实施例中，终端 200中的接收器 201集成了 OBD设备。即， 接收器 201具体可以为集成有 OBD设备的移动通讯模块， 如集成有 OBD设 备的 GPRS通讯模块。 其中， OBD设备包括 OBD模块、 GPS和加速度传感 器中至少一个。 集成了 OBD设备的接收器 201插在汽车特定接口中。
接收器 201可以直接获取车辆的车速和发动机转速、 地理位置信息、 加 速度中的至少一个信息。
可选的， 接收器 201， 还用于： 获取服务器发送的用于分析用户驾驶行 为的标准。
进一步的， 接收器 201接收服务器发送的程序脚本后， 处理器 202会使 用提前预设的公钥对程序脚本进行解密， 如果解密成功， 则证明此程序脚本 为安全的程序脚本， 可以用来分析用户驾驶行为， 如果解密不成功， 则证明 此程序脚本非安全程序脚本， 将其舍弃。
进一步的， 处理器 202会将程序脚本复制一份， 并采用硬件加密或者代 码混淆加密的软件加密方法对程序脚本中的代码进行加密， 并保存， 以供下 次调度使用。
可选的， 处理器 202， 具体用于： 将行车数据带入程序脚本， 并执行程 序脚本， 生成第一数值。
将第一数值与接收器获取的用于分析用户驾驶行为的标准进行比对， 分 析用户驾驶行为。
其中， 第一数值可以为方差或平均值。
具体的， 处理器 202将获取的行车数据带入服务器发送的程序脚本， 并 执行程序脚本， 生成第一数值； 然后将第一数值与接收器 201接收的用于分 析用户驾驶行为的标准进行比对； 其中， 第一数值可以为方差或平均值。
可选的， 处理器 202， 还用于： 检测地理位置信息； 当检测到地理位置 信息改变， 请求服务器更新程序脚本。
具体的， 由于不同国家、 不同省份用于分析用户驾驶行为的方法不同， 因此用于分析用户驾驶行为的程序脚本也不相同， 一种情况下， 处理器 202 会根据 GPS获取的地理位置信息， 检测用户的地理位置信息是否改变， 当处 理器 202检测到用户地理位置信息的改变， 会主动请求服务器更新当前用于 分析用户驾驶行为的程序脚本， 当接收器 201接收到更新后的程序脚本， 处 理器 202会根据接收到的程序脚本更新已有的程序脚本， 使其适用于当前地 理位置， 使处理器 202分析用户驾驶行为更为准确。 其中， 更新当前用于分 析用户驾驶行为的程序脚本可以为对已有的程序脚本进行修改， 也可以为增 加新的程序脚本。
另外， 如图 5所示， 对于终端 200， 其还可以进一步包括： 发送器 203。 处理器 202， 还用于收集车辆行驶一个固定时间段的行车数据； 发送器 203， 用于向服务器发送行车数据。
其中， 发送器 203， 具体可以为移动通讯模块， 如 GPRS通讯模块。 本发明实施例提供的终端， 首先接收服务器发送的用于分析用户驾驶行 为的程序脚本， 然后终端获取行车数据， 最后终端根据接收的程序脚本以及 获取的行车数据， 分析用户驾驶行为。 通过根据程序脚本和行车数据， 动态 分析用户的驾驶行为， 解决了由于算法更新不及时， 算法精度下降的问题， 保证了分析用户驾驶行为的准确性， 进一步的， 降低了更新终端固件所带来 的额外成本。
本领域普通技术人员可以理解： 实现上述方法实施例的全部或部分步骤 可以通过程序指令相关的硬件来完成， 前述的程序可以存储于一计算机可读 取存储介质中， 该程序在执行时， 执行包括上述方法实施例的步骤； 而前述 的存储介质包括： ROM、 RAM, 磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介 质。
最后应说明的是： 以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案， 而非对其 限制； 尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明， 本领域的普通技 术人员应当理解： 其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换； 而这些修改或者替换， 并 不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims

权 利 要 求 书
1、 一种车联网数据处理方法， 其特征在于， 所述方法应用于服务器， 所 述方法包括：
获取行车历史数据；
对所述行车历史数据进行训练，得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本; 向终端发送所述程序脚本。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述行车历史数据 进行训练， 得到用于分析用户驾驶行为的程序脚本， 具体为：
根据设定的业务模型， 分析所述行车历史数据得到数据流分析函数； 根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本。
3、 根据权利要求 1或 2所述的方法， 其特征在于， 所述获取行车历史数 据， 具体包括：
从第三方数据服务器获取所述行车历史数据；
或者，
从所述终端获取所述行车历史数据；
其中， 所述行车历史数据为车辆行驶一个固定时间段的行车数据。
4、 根据权利要求 1-3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述向终端发送 所述程序脚本之后， 还包括：
向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。
5、 根据权利要求 1-4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述向终端发送 所述程序脚本之后， 还包括：
接收更新所述程序脚本的请求；
根据所述更新所述程序脚本的请求， 更新所述程序脚本。
6、 一种车联网数据处理方法， 其特征在于， 所述方法应用于终端， 所述 方法包括：
接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本；
获取行车数据；
根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为。
7、 根据权利 6所述的方法， 其特征在于， 所述获取行车数据， 包括： 从车载诊断系统 OBD模块、 全球定位系统 GPS和加速度传感器中至少 一个获取所述行车数据；
其中， 从所述 0BD模块中获取所述行车数据， 具体为， 获取车速和发动 机转速；
或者，
从所述 GPS中获取所述行车数据， 具体为， 获取地理位置信息； 或者，
从所述加速度传感器中获取所述行车数据， 具体为， 获取加速度。
8、 根据权利要求 6或 7所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述程序脚 本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为之前， 还包括：
获取所述服务器发送的用于分析用户驾驶行为的标准；
其中， 所述根据所述程序脚本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为， 具体为：
将所述行车数据带入所述程序脚本， 并执行所述程序脚本， 生成第一数 值；
将所述第一数值与所述用于分析用户驾驶行为的标准进行比对， 分析用 户驾驶行为；
其中， 所述第一数值可以为方差或平均值。
9、 根据权利要求 6或 7所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述程序 脚本以及所述行车数据， 分析用户驾驶行为之后， 还包括：
根据所述获取的地理位置信息， 检测所述地理位置信息是否改变； 当检测到所述地理位置信息改变， 请求所述服务器更新所述程序脚本。
10、 根据权利要求 6-9任一项所述的方法， 其特征在于， 所述获取行车 数据之后， 还包括：
收集车辆行驶一个固定时间段的行车数据；
向所述服务器发送所述行车数据。
11、 一种服务器， 其特征在于， 包括：
接收器， 用于获取行车历史数据；
处理器， 用于对所述接收器获取的所述行车历史数据进行训练， 得到用 于分析用户驾驶行为的程序脚本；
发送器， 用于向终端发送所述处理器训练生成的所述程序脚本。
12、 根据权利要求 11所述的服务器， 其特征在于， 所述处理器， 具体用 于：
根据设定的业务模型， 分析所述行车历史数据得到数据流分析函数； 根据所述数据流分析函数生成所述程序脚本。
13、 根据权利要求 11或 12所述的服务器， 其特征在于， 所述接收器， 具体用于：
从第三方数据服务器获取所述行车历史数据；
或者，
从所述终端获取所述行车历史数据；
其中， 所述行车历史数据为车辆行驶一个固定时间段的行车数据。
14、 根据权利要求 11-13任一项所述的服务器， 其特征在于， 所述发送 器还用于：
向所述终端发送用于分析用户驾驶行为的标准。
15、 根据权利要求 11-14任一项所述的服务器， 其特征在于， 所述接收 器， 还用于：
接收更新所述程序脚本的请求。
16、 根据权利要求 11-15任一项所述的服务器， 其特征在于， 所述处理 器， 还用于：
根据所述接收器接收的所述更新所述程序脚本的请求， 更新所述程序脚 本。
17、 一种终端， 其特征在于， 所述终端包括：
接收器， 用于接收服务器发送的用于分析用户驾驶行为的程序脚本和获 取行车数据；
处理器，根据所述接收器接收的所述程序脚本以及获取的所述行车数据， 分析用户驾驶行为。
18、 根据权利要求 17所述的终端， 其特征在于， 所述接收器， 具体可以 为车载诊断系统 OBD模块、全球定位系统 GPS和加速度传感器中至少一个; 所述接收器， 用于获取行车数据， 具体为：
从所述 OBD模块中获取所述行车数据，具体为，获取车速和发动机转速; 或者， 从所述 GPS中获取所述行车数据， 具体为， 获取地理位置信息； 或者，
从所述加速度传感器中获取所述行车数据， 具体为， 获取加速度。
19、 根据权利要求 17或 18所述的终端， 其特征在于， 所述接收器， 还 用于：
获取所述服务器发送的用于分析用户驾驶行为的标准。
20、 根据权利要求 17-19所述的终端， 其特征在于， 所述处理器， 具体 用于：
将所述行车数据带入所述程序脚本， 并执行所述程序脚本， 生成第一数 值；
将所述第一数值与所述接收器获取的所述用于分析用户驾驶行为的标准 进行比对， 分析用户驾驶行为；
其中， 所述第一数值可以为方差或平均值。
21、 根据权利要求 17或 18所述的终端， 其特征在于， 所述处理器， 还 用于：
根据所述获取的地理位置信息， 检测所述地理位置信息是否改变； 当检测到所述地理位置信息改变， 请求所述服务器更新所述程序脚本。
22、 根据权利要求 17至 21任一项所述的终端， 其特征在于， 所述终端 还包括： 发送器；
所述处理器， 还用于收集车辆行驶一个固定时间段的行车数据； 所述发送器， 用于向所述服务器发送所述行车数据。
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