WO2020181819A1 - 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
WO2020181819A1
WO2020181819A1 PCT/CN2019/118420 CN2019118420W WO2020181819A1 WO 2020181819 A1 WO2020181819 A1 WO 2020181819A1 CN 2019118420 W CN2019118420 W CN 2019118420W WO 2020181819 A1 WO2020181819 A1 WO 2020181819A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
target data
preset
gps device
target
Prior art date
Application number
PCT/CN2019/118420
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
李凯勃
许璐
Original Assignee
平安科技（深圳）有限公司
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 平安科技（深圳）有限公司 filed Critical 平安科技（深圳）有限公司
Publication of WO2020181819A1 publication Critical patent/WO2020181819A1/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Definitions

  • This application relates to the field of data processing, and in particular to an intelligent scheduling method, device, computer equipment and storage medium.
  • the insurance company When a traffic accident occurs, in order to make insurance claims, the insurance company will arrange survey personnel closer to the accident site and survey vehicles to the accident scene after receiving the report.
  • the GPS dispatch platform of the insurance company can receive surveyors through real-time query As well as the corresponding GPS data of the survey vehicle, it provides data support for auto insurance business queries.
  • the currently common GPS data processing platforms on the market have high storage ceilings, which are difficult to expand, and their concurrency cannot meet the needs of traffic peaks, especially after traffic accidents, because the data processing efficiency is slow and cannot be fast in real time. Notifying nearby surveyors and survey vehicles to arrive at the accident site cannot improve the rescue progress.
  • the embodiments of the present application provide an intelligent scheduling method, device, computer equipment, and storage medium, which can quickly determine the locations of survey personnel and vehicles, and improve user experience.
  • an intelligent scheduling method which includes:
  • the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, the first location data is converted into the first target data according to the preset rule;
  • the second target data is data obtained by transforming the second location data sent by the second GPS device according to a preset rule
  • an intelligent scheduling device which includes:
  • the judging unit is used to judge whether the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold
  • the first conversion unit is configured to: if the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, convert the first location data into the first location data according to the preset rule A target data;
  • the first acquiring unit is configured to acquire all the second target data stored in the preset database at the current time point, where the second target data is performed according to the preset rules of the second location data sent by the second GPS device Data obtained by conversion;
  • a matching unit configured to perform a matching calculation between the first target data and all the acquired second target data according to a preset matching rule to determine the second target data with the highest degree of matching with the first target data;
  • the processing unit is configured to generate a device call instruction according to the first target data, and send the device call instruction to the second GPS device corresponding to the determined second target data, so as to call the first GPS device The second GPS device.
  • an embodiment of the present application also provides a computer device, which includes a memory and a processor, the memory stores a computer program, and the processor implements the above method when the computer program is executed.
  • an embodiment of the present application also provides a computer-readable storage medium, where the storage medium stores a computer program, and the computer program can implement the foregoing method when executed by a processor.
  • the embodiments of the present application provide an intelligent scheduling method, device, computer equipment, and storage medium.
  • the method includes: judging whether the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold; if the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first position data sent by the first GPS device is received , Converting the first location data into first target data according to preset rules; acquiring all the second target data stored in a preset database at the current time point, wherein the second target data is based on preset rules The data obtained by transforming the second location data sent by the second GPS device; according to a preset matching rule, the first target data is matched with all the acquired second target data to determine the first target data.
  • the second target data with the highest matching degree of target data generate a device call instruction according to the first target data, and send the device call instruction to the second GPS device corresponding to the determined second target data,
  • the first GPS device calls the second GPS device.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an intelligent scheduling method provided by an embodiment of the present application
  • Figure 1a is a schematic diagram of an application scenario of an intelligent scheduling method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of an intelligent scheduling method provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 3 is a schematic block diagram of an intelligent scheduling device provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is a schematic block diagram of an intelligent scheduling device provided by another embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of the structural composition of a computer device provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an intelligent scheduling method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 1a is a schematic diagram of a scenario of the intelligent scheduling method in an embodiment of the present application.
  • the intelligent scheduling method is applied to the GPS scheduling platform to meet the high requirements of IOT scenarios such as large concurrency and low latency.
  • the management server 10 in the GPS scheduling platform can determine the location of the first GPS device 20 according to the smart scheduling method, and quickly determine the second GPS device 30 closest to its location according to the location of the first GPS device 20 , So as to call the second GPS device 30 to rush to the location where the first GPS device 20 is located in the shortest time for survey.
  • the GPS dispatch platform can also support horizontal expansion and automatic maintenance of data storage performance, which improves user experience. The steps of the intelligent scheduling method will be described in detail below from the perspective of the data processing subsystem 20.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an intelligent scheduling method provided by an embodiment of the present application. This method can be applied to the management server. As shown in Fig. 1, the steps of the method include steps S101 to S105.
  • Step S101 Determine whether the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold.
  • the preset database is the database used by the GPS dispatching platform, which is used to store the corresponding position data returned by all GPS devices to the GPS dispatching platform at different points in time, so that the user can query the position changes of all GPS devices .
  • the maximum data storage capacity that the preset database can save is related to the capacity of the storage server included in the current GPS dispatching platform. To ensure that the preset database can work normally, it is generally necessary to determine the data storage of the preset database in real time Whether the amount is less than the preset threshold.
  • the external GPS device can be the GPS device carried by the surveying personnel and the corresponding survey vehicle, or the GPS device carried by the corresponding insured vehicle that has been insured.
  • the preset database can be a NoSQL database (ie a non-relational database).
  • Step S102 If the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, the first location data is converted into first target data according to the preset rule.
  • the preset database may include the first location data sent by the first GPS device to the GPS dispatching platform in real time, and may also include the second location data sent by the second GPS device to the GPS dispatching platform, for example, the first GPS.
  • the device may be a GPS device installed in the accident vehicle, and the second GPS device may be a GPS device installed in the survey vehicle. If the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, it indicates that the working performance of the GPS dispatching system at this time can meet the current storage of GPS data.
  • the first bit data can be converted into the first target data according to a preset rule, so as to facilitate the call and analysis of the data by the GPS dispatching platform.
  • step 102 may specifically include:
  • the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, the first location data is converted into the first target data by the Geohash algorithm, wherein One target data is one-dimensional data.
  • the Geohash algorithm refers to an algorithm that converts two-dimensional coordinates composed of longitude and latitude into a string for representation. Specifically, it refers to converting a piece of longitude and latitude information into a string code that can be sorted and compared.
  • the second target data in the preset database called by the GPS dispatching platform is also the corresponding character string, so that the position information of the nearest point can be determined by comparing the matching degree between the character strings.
  • Step S103 Obtain all the second target data stored in the preset database at the current time point, where the second target data is obtained by transforming the second location data sent by the second GPS device according to preset rules data.
  • the second GPS device closest to the first GPS device it is necessary to obtain all the data stored in the preset database at the current time point (that is, the time point when the first GPS device returns to the first position data).
  • the second target data is analyzed and calculated.
  • Step S104 Perform a matching calculation between the first target data and all the acquired second target data according to a preset matching rule to determine the second target data with the highest degree of matching with the first target data.
  • the preset matching rule refers to a rule that can intuitively calculate the matching degree between the first target data and the second target data.
  • the preset matching rule is used to compare the first target data with the acquired All the second target data are matched and analyzed, so that the degree of matching between the first target data and each second target data can be obtained.
  • the second target data with the highest degree of matching with the first target data can be determined accordingly. Therefore, it is determined that the second GPS device corresponding to the second target data is the device closest to the first GPS device.
  • the first location data it sends may include the longitude and latitude of the location of the accident vehicle; and the management server needs to query the location closest to the accident vehicle
  • the survey vehicle installed with the second GPS device the location data of the survey vehicle as the second location data also includes the longitude and latitude.
  • the first location data needs to be converted into the first target data through preset rules, so as to facilitate Direct matching and comparison with the second target data in the preset database reduces the calculation amount of the distance between the two and improves work efficiency.
  • the second target data has corresponding second location data, which is the location information of the second target device.
  • the first target data and the second target data can be directly compared according to the preset matching rules, which can quickly and accurately Determine the second target data with the highest degree of matching with the first target data.
  • the preset rule is the Geohash algorithm
  • the first target data obtained from the first position data converted by the preset rule and the second target data obtained from the second position data converted by the preset rule are both characters
  • the second target data that best matches the first target data can be determined according to the similarity between the calculated strings, that is, the higher the similarity, the higher the matching degree, that is, the preset matching rule is
  • the matching rule for the similarity of the string of course, the specific preset matching rule is not limited in the embodiment of the present application.
  • Step S105 Generate a device call instruction according to the first target data, and send the device call instruction to a second GPS device corresponding to the determined second target data, so as to call the first GPS device for the first GPS device. 2. GPS equipment.
  • the corresponding equipment call instruction can be generated according to the location information of the accident vehicle, that is, the first target data.
  • the equipment call instruction can include the location of the accident vehicle. Information, when the equipment call instruction is sent to the corresponding survey vehicle, it can be realized for the accident vehicle to call the survey vehicle closest to it, so that the survey personnel can rush to the location of the accident vehicle in time after receiving the equipment call instruction. This greatly improves the efficiency of insurance claims investigation and facilitates the handling of corresponding insurance incidents.
  • step S101 As a further step, before the step S101, the following steps are further included:
  • Step S101a Obtain second location data sent by all second GPS devices every preset time range.
  • the size of the preset time range is generally not greater than the GPS scheduling platform to obtain the first position
  • the minimum time scale of the time point determined at the time of data. For example, when the time point recorded when the GPS dispatching platform obtains the first position data is accurate to min, the preset time range is 1 min; when the time point recorded when the GPS dispatching platform obtains the first position data is accurate to s , The preset time range is 1s.
  • the second GPS device may be a GPS device installed on the survey vehicle corresponding to the survey personnel in the insurance claims survey.
  • step S101b all the second location data are converted into second target data according to preset rules and stored in a preset database.
  • each second target data stored in the preset database corresponds to a time point, and the time point is the time point when the second position data corresponding to the second target data is acquired.
  • the second location data needs to be converted into second target data in the same format as the first target data according to preset rules.
  • this embodiment not only supports the level expansion of the database, automatically maintains the data storage performance, but can also quickly determine the survey personnel and vehicles, which improves the user experience. At the same time, it can also improve the data processing speed and rescue progress to meet the traffic peak demand.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of an intelligent scheduling method according to another embodiment of the present application.
  • the method can be run in terminals such as smart phones (such as Android phones, IOS phones, etc.), tablet computers, notebook computers, and smart devices.
  • the preset database in another embodiment of the present application is a NoSQL database, so the steps of the method may include steps S201 to S207.
  • steps S101-S105 in the above-mentioned embodiment will not be repeated here. The following detailed descriptions are provided for the steps added in this embodiment.
  • Step S201 Determine whether the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold.
  • Step S202 If the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, the first location data is converted into first target data according to a preset rule.
  • Step S203 Obtain all the second target data stored in the preset database at the current time point, where the second target data is obtained by transforming the second location data sent by the second GPS device according to preset rules data.
  • Step S204 Perform a matching calculation between the first target data and all the acquired second target data according to a preset matching rule to determine the second target data with the highest degree of matching with the first target data.
  • Step S205 Generate a device call instruction according to the first target data, and send the device call instruction to the second GPS device corresponding to the determined second target data, so as to call the first GPS device for the first GPS device. 2. GPS equipment.
  • Step S206 If the data storage capacity of the preset database is greater than or equal to the preset threshold, an expanded prompt message box is generated for the user to choose whether to add a storage server box for the user to choose whether to add a storage server.
  • the NoSQL database can be used as a back-end storage and HDFS is used as a file system to support horizontal expansion.
  • the expansion can be achieved only by adding storage servers, and the storage ceiling is high.
  • the GPS scheduling platform guarantees the availability of the preset database (up to 7*24 level).
  • the user sees the expansion prompt, he can expand the storage server to increase the storage capacity.
  • step S207 if the user chooses not to add a storage server, all data in the preset database are classified in chronological order, so that different types of data are stored in the corresponding storage server.
  • the GPS calling platform can be based on the cost of different storage servers, and at the same time use storage servers with different costs according to the actual data situation.
  • the program can be stored in a computer readable storage medium. When executed, it may include the processes of the above-mentioned method embodiments.
  • the storage medium may be a magnetic disk, an optical disc, a read-only memory (Read-Only Memory, ROM), etc.
  • an embodiment of the present application also proposes an intelligent scheduling device.
  • the device 100 includes: a judgment unit 101, a first conversion unit 102, a first acquisition unit 103, a matching unit 104, and Processing unit 105.
  • the judging unit 101 is used to judge whether the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold.
  • the first conversion unit 102 is configured to: if the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, convert the first location data according to a preset rule Converted into the first target data.
  • the first conversion unit 102 may also be specifically configured to: if the data storage capacity of the preset database is less than the preset threshold, when receiving When the first location data is sent by the first GPS device, the first location data is converted into first target data through the Geohash algorithm, where the first target data is one-dimensional data.
  • the first obtaining unit 103 is configured to obtain all the second target data stored in the preset database at the current time point, where the second target data is the second target data sent by the second GPS device according to preset rules. Data obtained by transforming location data.
  • the matching unit 104 is configured to perform a matching calculation between the first target data and all the acquired second target data according to a preset matching rule to determine the second target with the highest degree of matching with the first target data data.
  • the preset matching rule refers to a rule that can intuitively calculate the matching degree between the first target data and the second target data.
  • the preset matching rule is used to compare the first target data with the acquired All the second target data are matched and analyzed, so that the degree of matching between the first target data and each second target data can be obtained.
  • the second target data with the highest degree of matching with the first target data can be determined accordingly. Therefore, it is determined that the second GPS device corresponding to the second target data is the device closest to the first GPS device.
  • the processing unit 105 is configured to generate a device invocation instruction according to the first target data, and send the device invocation instruction to a second GPS device corresponding to the determined second target data, so as to consider the first The GPS device calls the second GPS device.
  • the device 100 further includes the following units:
  • the second acquiring unit 101a is configured to acquire second location data sent by all second GPS devices every preset time range.
  • the size of the preset time range is generally not greater than the GPS scheduling platform to obtain the first position
  • the minimum time scale of the time point determined at the time of data. For example, when the time point recorded when the GPS dispatching platform obtains the first position data is accurate to min, the preset time range is 1 min; when the time point recorded when the GPS dispatching platform obtains the first position data is accurate to s , The preset time range is 1s.
  • the second GPS device may be a GPS device installed on the survey vehicle corresponding to the survey personnel in the insurance claims survey.
  • the second conversion unit 101b is configured to convert all second location data into second target data according to preset rules and store them in a preset database.
  • each second target data stored in the preset database corresponds to a time point, and the time point is the time point when the second position data corresponding to the second target data is acquired.
  • the second location data needs to be converted into second target data in the same format as the first target data according to preset rules.
  • this embodiment not only supports the level expansion of the database, automatically maintains the data storage performance, but can also quickly determine the survey personnel and vehicles, which improves the user experience. At the same time, it can also improve the data processing speed and rescue progress to meet the traffic peak demand.
  • the device 200 includes: a judgment unit 201, a first conversion unit 202, a first acquisition unit 203, and a matching unit 204, a processing unit 205, a generating unit 206, and a classification unit 207.
  • the judging unit 201 is used to judge whether the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold.
  • the first conversion unit 202 is configured to: if the data storage capacity of the preset database is less than a preset threshold, when the first location data sent by the first GPS device is received, convert the first location data according to a preset rule Converted into the first target data.
  • the first obtaining unit 203 is configured to obtain all the second target data stored in the preset database at the current time point, where the second target data is the second target data sent by the second GPS device according to preset rules. Data obtained by transforming location data.
  • the matching unit 204 is configured to perform a matching calculation between the first target data and all the acquired second target data according to a preset matching rule to determine the second target with the highest degree of matching with the first target data data.
  • the processing unit 205 is configured to generate a device invocation instruction according to the first target data, and send the device invocation instruction to a second GPS device corresponding to the determined second target data, so as to consider the first The GPS device calls the second GPS device.
  • the generating unit 206 is configured to, if the data storage capacity of the preset database is greater than or equal to the preset threshold, generate an expanded prompt information box for the user to choose whether to add a storage server box for the user to choose whether to add a storage server.
  • the NoSQL database can be used as a back-end storage and HDFS is used as a file system to support horizontal expansion.
  • the expansion can be achieved only by adding storage servers, and the storage ceiling is high.
  • the GPS scheduling platform guarantees the availability of the preset database (up to 7*24 level).
  • the user sees the expansion prompt, he can expand the storage server to increase the storage capacity.
  • the classification unit 207 is configured to, if the user chooses not to add a storage server, classify all data in the preset database in chronological order, so that different types of data are stored in the corresponding storage server.
  • the GPS calling platform may vary according to the cost of different storage servers, and at the same time use storage servers with different costs according to the actual data situation.
  • the judgment unit 101, the first conversion unit 102, the first acquisition unit 103, the matching unit 104, and the processing unit 105 can be embedded in hardware in the form of hardware or independent of life insurance reporting devices. It can also be stored in the memory of the intelligent scheduling device in the form of software, so that the processor can call and execute the operations corresponding to the above units.
  • the processor can be a central processing unit (CPU), a microprocessor, a single-chip microcomputer, etc.
  • the above-mentioned intelligent scheduling device may be implemented in the form of a computer program, and the computer program may run on the computer device shown in FIG. 5.
  • Fig. 5 is a schematic diagram of the structural composition of a computer device of this application.
  • the device can be a server.
  • the server can be an independent server or a server cluster composed of multiple servers.
  • the computer device 300 includes a processor 302, a memory, an internal memory 304, and a network interface 305 connected through a system bus 301, where the memory may include a non-volatile storage medium 303 and an internal memory 304.
  • the non-volatile storage medium 303 can store an operating system 3031 and a computer program 3032.
  • the processor 302 can execute an intelligent scheduling method.
  • the processor 302 is used to provide computing and control capabilities and support the operation of the entire computer device 300.
  • the internal memory 304 provides an environment for the operation of the computer program 3032 in the non-volatile storage medium 303.
  • the processor 302 can execute an intelligent scheduling method.
  • the network interface 305 is used for network communication with other devices.
  • the structure shown in FIG. 5 is only a block diagram of part of the structure related to the solution of the present application, and does not constitute a limitation on the computer device 300 to which the solution of the present application is applied.
  • the specific computer device 300 may include more or fewer components than shown in the figure, or combine certain components, or have a different component arrangement.
  • the processor 302 is configured to run a computer program 3032 stored in a memory to implement any embodiment of the intelligent scheduling method of the present application.
  • the processor 302 may be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), and the processor 302 may also be other general-purpose processors, digital signal processors (Digital Signal Processors, DSPs), Application Specific Integrated Circuit (ASIC), Field-Programmable Gate Array (FPGA) or other programmable logic devices, discrete gate or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • the general-purpose processor may be a microprocessor or the processor may also be any conventional processor.
  • the computer program may be stored in a storage medium, and the storage medium is a computer-readable storage medium.
  • the computer program is executed by at least one processor in the computer system to implement the process steps of the foregoing method embodiment.
  • the storage medium may be a computer-readable storage medium.
  • the storage medium stores a computer program, and when the computer program is executed by the processor, the processor executes any embodiment of the intelligent scheduling method of the present application.
  • the storage medium is a physical, non-transitory storage medium, such as a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (Read-Only Memory, ROM), a magnetic disk, or an optical disk that can store program codes. medium.
  • a physical, non-transitory storage medium such as a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (Read-Only Memory, ROM), a magnetic disk, or an optical disk that can store program codes. medium.
  • the disclosed device and method may be implemented in other ways.
  • the device embodiments described above are only illustrative.
  • the division of each unit is only a logical function division, and there may be other division methods in actual implementation.
  • multiple units or components can be combined or integrated into another system, or some features can be omitted or not implemented.
  • the steps in the method of the embodiment of the present application can be adjusted, merged, and deleted in order according to actual needs.
  • the units in the devices in the embodiments of the present application may be combined, divided, and deleted according to actual needs.
  • the functional units in the various embodiments of the present application may be integrated into one processing unit, or each unit may exist alone physically, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the integrated unit is implemented in the form of a software functional unit and sold or used as an independent product, it can be stored in a storage medium.
  • the technical solution of this application is essentially or the part that contributes to the existing technology, or all or part of the technical solution can be embodied in the form of a software product, and the computer software product is stored in a storage medium It includes several instructions to make a computer device (which may be a personal computer, a terminal, or a network device, etc.) execute all or part of the steps of the method described in each embodiment of the present application.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质，其中所述方法包括判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；若是，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将第一位置数据转化为第一目标数据；获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据；将第一目标数据跟所获取的第二目标数据进行匹配以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；根据第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。

Description

智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请要求于2019年03月12日提交中国专利局、申请号为201910184924.4、申请名称为“智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
当交通事故发生时，为进行保险理赔，保险公司接到报案后会安排离事故现场较近的查勘员以及查勘车前往事故现场进行勘查，其中保险公司的GPS调度平台可通过实时查询接收查勘员以及相应的查勘车的GPS数据，为车险业务查询提供数据支持。但是目前市面上常见的GPS数据处理平台的存储天花板高，较难实现拓展，而且其并发量无法满足交通高峰期需求，尤其是当交通事故发生后，因数据处理效率较慢，不能够实时快速通知附近的查勘员及查勘车辆到达事故现场，无法提高救援进度。
发明内容
本申请实施例提供一种智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质，能够快速确定查勘人员和车辆的位置，提高了用户使用体验度。
第一方面，本申请实施例提供了一种智能调度方法，该方法包括：
判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
第二方面，本申请实施例还提供了一种智能调度装置，该装置包括：
判断单元，用于判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
第一转化单元，用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
第一获取单元，用于获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
匹配单元，用于根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
处理单元，用于根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现上述方法。
本申请实施例提供了一种智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，所述方法包括：判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据； 根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。本申请实施例不仅能够快速确定查勘人员和车辆的位置，提高了用户使用体验度，还能够提高数据处理速度和救援进度，满足交通高峰需求，并支持数据库的水平拓展，自动维护数据存储性能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种智能调度方法的流程示意图；
图1a是本申请实施例提供的一种智能调度方法的应用场景示意图；
图2是本申请另一实施例提供的一种智能调度方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种智能调度装置的示意性框图；
图4是本申请另一实施例提供的一种智能调度装置的示意性框图；
图5是本申请实施例提供的一种计算机设备结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施 例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
请参阅图1和图1a，图1是本申请实施例提供的一种智能调度方法的示意流程图，图1a是本申请实施例中智能调度方法的场景示意图。该智能调度方法应用于GPS调度平台，以满足IOT场景并发量大、低延迟等要求高的特点。具体的，所述GPS调度平台中的管理服务器10可以根据智能调度方法确定第一GPS设备20的位置，并根据所述第一GPS设备20的位置快速确定离其位置最近的第二GPS设备30，从而调用该第二GPS设备30以在最短时间内赶至第一GPS设备20所在的位置进行查勘。另外，该GPS调度平台还可以支持水平拓展和自动维护数据存储性能，提高了用户使用体验度。以下将以数据处理子系统20的角度详细地介绍该智能调度方法的各个步骤。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种智能调度方法的示意流程图。该方法可以是应用于管理服务器中的。如图1所示，该方法的步骤包括步骤S101～S105。
步骤S101，判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值。
在本实施例种，预设数据库为GPS调度平台所使用的数据库，用于存储所有GPS设备在不同的时间点返回给GPS调度平台的对应的位置数据，以便用户查询所有GPS设备的位置变动情况。预设数据库能够保存的最大的数据存储量跟当前的GPS调度平台所包括的存储服务器的容量的大小有关系，为保证预设数据库能够正常工作，一般情况下需要实时确定预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值。
具体的，例如，对于保险理赔查勘的时候，外部的GPS设备可以是查勘人员以及相应的查勘车辆所带的GPS设备，也可以是已办理保险的相应的被保车辆的所带的GPS设备。当被保车辆发生事故时，可以通过向GPS调度平台发送位置信息，并通过GPS调度平台确定离其最近的查勘车辆和查勘人员，以向查勘车辆和查勘人员发送发生事故的被保车辆(以下统称事故车辆)的位置信息以进行勘查，从而保证了保险报案的处理效率。再者，因为GPS数据的数量太大，所以对预设的数据库的要求也较高，为适应保险理赔查勘业务的需求，预设数据库可以是NoSQL数据库(即非关系型的数据库)。
步骤S102，若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据。
在本实施例中，预设数据库可以包括第一GPS设备实时发送给GPS调度平台的第一位置数据，也可以包括第二GPS设备发送给GPS调度平台的第二位置数据，例如，第一GPS设备可以为事故车辆内所安装的GPS设备，第二GPS设备可以为查勘车辆内所安装的GPS设备。若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，则表明此时的GPS调度系统的工作性能能够满足当前的GPS数据的存储。当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时可以根据预设规则将所述第一位数据转化为第一目标数据，从而便于GPS调度平台对数据的调用和分析。
进一步地，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述步骤102具体可以包括：
若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
其中，Geohash算法是指将经度和纬度组成的二维坐标转换成为一个字符串进行表示的算法，其具体是指将一个经纬度信息，转换成一个可以排序、可以比较的字符串编码。在GPS调度平台调用预设数据库中的第二目标数据也为相应的字符串，从而可以通过字符串之间的匹配度的比较来确定相隔最近的点的位置信息。
步骤S103，获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据。
在本实施例中，为了确定离第一GPS设备最近的第二GPS设备，需要获取当前时间点(也即第一GPS设备返回第一位置数据的时间点)存储在预设数据库中的所有的第二目标数据进行分析计算。
步骤S104，根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据。
在本实施例中，预设的匹配规则是指能够对第一目标数据和第二目标数据 直观地进行匹配度计算的规则，当通过该预设的匹配规则对第一目标数据跟所获取的所有的第二目标数据进行匹配计算和分析，从而可以得到第一目标数据与每个第二目标数据的匹配度，此时可以相应地确定与第一目标数据匹配度最高的第二目标数据，从而确定该第二目标数据对应的第二GPS设备为离第一GPS设备最近的设备。
例如，当第一GPS设备为保险理赔中的事故车辆所安装的GPS设备时，其发送的第一位置数据可以包括事故车辆所在位置的经度和纬度；而管理服务器需要查询离事故车辆所在位置最近的安装有第二GPS设备的查勘车辆，该查勘车辆的位置数据作为第二位置数据也包括经度和纬度，此时需要通过预设规则将作第一位置数据转化为第一目标数据，以便于跟预设数据库中第二目标数据去直接进行匹配比较，减少了两者之间的距离大小的计算量，提高工作效率。另外，第二目标数据具有对应的第二位置数据，其为第二目标设备的位置信息，故根据预设的匹配规则能够对第一目标数据和第二目标数据进行直接比较，能够快速准确地确定跟第一目标数据匹配度最高的第二目标数据。具体的，当预设规则为Geohash算法时，经预设规则转换的第一位置数据所得到的第一目标数据以及经预设规则转换的第二位置数据所得到的第二目标数据均为字符串，此时则可以根据计算字符串之间的相似度来确定与第一目标数据最为匹配的第二目标数据，即相似度越高，则匹配度越高，也即预设的匹配规则为字符串的相似度的匹配规则，当然具体预设的匹配规则在本申请实施例中并不进行限制。
步骤S105，根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
在本实施例中，若找到离事故车辆最近的查勘车辆之后，此时可以根据事故车辆的位置信息即第一目标数据生成相应的设备调用指令，此时设备调用指令即可以包括事故车辆的位置信息，当设备调用指令被发送给到相应的查勘车辆后，就能够实现为事故车辆调用离其距离最近的查勘车辆，以便于查勘人员接收到设备调用指令后及时赶到事故车辆的位置进行查勘，这就极大地提高了保险理赔查勘的效率，方便处理相应的保险事故。
作为进一步地，所述步骤S101之前，还包括以下步骤：
步骤S101a，每隔预设时间范围获取所有第二GPS设备发送的第二位置数 据。
在本实施例中，为了使得第一GPS设备能够精准地在任一时间点都及时匹配到离其最近的第二GPS设备，预设时间范围的大小一般情况下不大于GPS调度平台获取第一位置数据时所确定的时间点的最小时间刻度。例如，当GPS调度平台获取第一位置数据时所记录的时间点精确到min的时候，预设时间范围为1min；当GPS调度平台获取第一位置数据时所记录的时间点精确到s的时候，预设时间范围为1s。其中，第二GPS设备可以是保险理赔查勘中的查勘人员所对应的查勘车辆安装有的GPS设备。
步骤S101b，根据预设规则将所有第二位置数据均转化为第二目标数据并存储到预设数据库中。
在本实施例中，预设数据库中所存储的每个第二目标数据都会对应有一个时间点，该时间点即为获取该第二目标数据所对应的第二位置数据时的时间点。为了便于跟第一目标数据进行比对分析，需要将第二位置数据按照预设规则转化为跟第一目标数据的格式相同的第二目标数据。
综上，本实施例不仅支持数据库的水平拓展，自动维护数据存储性能，还能快速确定查勘人员和车辆，提高了用户使用体验度。同时也能够提高数据处理速度和救援进度，满足交通高峰需求。
请参阅图2，图2是本申请另一实施例提供的一种智能调度方法的示意流程图。该方法可以运行在智能手机(如Android手机、IOS手机等)、平板电脑、笔记本电脑以及智能设备等终端中。如图2所示，本申请另一实施例中的预设数据库为NoSQL数据库，故该方法的步骤可以包括步骤S201～S207。其中与上述实施例中的步骤S101-S105类似的步骤的相关解释和详细说明在此不再赘述，下面详细说明的为本实施例中所增加的步骤。
步骤S201，判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值。
步骤S202，若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据。
步骤S203，获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据。
步骤S204，根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据。
步骤S205，根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
步骤S206，若预设数据库的数据存储量大于或等于预设阀值，生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器框以供用户选择是否增加存储服务器。
在本实施例中，NoSQL数据库能够支持作为后台存储，使用HDFS作为文件系统，支持水平拓展，随着数据增加，只需增加存储服务器即可实现拓展，存储天花板高。再者，作为实时查询系统，GPS调度平台保证预设数据库的可用性(达到7*24级别)，同时，随着数据量增长，进行扩容时不需要宕机处理，不需要升级维护时间，用户体验好。当用户看到拓展提示信息后，即可以进行相应的存储服务器的拓展，提高存储量。
步骤S207，若用户选择不增加存储服务器，将预设数据库中的所有数据按时间顺序进行分类，以使不同类的数据存储在相应的存储服务器中。
在本实施例中，若用户选择不增加存储服务器，为了实现对存储服务器的高效利用，GPS调用平台可以根据不同的存储服务器的成本不同，同时根据数据实际情况使用成本不同的存储服器，具体的，为了保证数据存储的安全性，可以将发生时间较为久远的数据迁移存储到成本较低的存储服务器中，而将可用性高发生时间较近的数据迁移到成本较高质量更好的存储服务器中，不仅节约成本，还能保证数据的可用性。
另外，还可以是设置数据的TTL时间，让过期数据自动销毁，从而使得GPS调度平台中的管理服务器能够自动控制预设数据库中的无用数据的清除，从而节省硬件成本，节约存储空间。
本领域普通技术员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory， ROM)等。
请参阅图3，对应上述一种智能调度方法，本申请实施例还提出一种智能调度装置，该装置100包括：判断单元101、第一转化单元102、第一获取单元103、匹配单元104以及处理单元105。
所述判断单元101，用于判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值。
所述第一转化单元102，用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据。
进一步地，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述第一转化单元102具体还可以用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
所述第一获取单元103，用于获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据。
所述匹配单元104，用于根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据。
在本实施例中，预设的匹配规则是指能够对第一目标数据和第二目标数据直观地进行匹配度计算的规则，当通过该预设的匹配规则对第一目标数据跟所获取的所有的第二目标数据进行匹配计算和分析，从而可以得到第一目标数据与每个第二目标数据的匹配度，此时可以相应地确定与第一目标数据匹配度最高的第二目标数据，从而确定该第二目标数据对应的第二GPS设备为离第一GPS设备最近的设备。
所述处理单元105，用于根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
作为进一步地，所述装置100还包括以下单元：
第二获取单元101a，用于每隔预设时间范围获取所有第二GPS设备发送的第二位置数据。
在本实施例中，为了使得第一GPS设备能够精准地在任一时间点都及时匹配到离其最近的第二GPS设备，预设时间范围的大小一般情况下不大于GPS调度平台获取第一位置数据时所确定的时间点的最小时间刻度。例如，当GPS调度平台获取第一位置数据时所记录的时间点精确到min的时候，预设时间范围为1min；当GPS调度平台获取第一位置数据时所记录的时间点精确到s的时候，预设时间范围为1s。其中，第二GPS设备可以是保险理赔查勘中的查勘人员所对应的查勘车辆安装有的GPS设备。
第二转化单元101b，用于根据预设规则将所有第二位置数据均转化为第二目标数据并存储到预设数据库中。
在本实施例中，预设数据库中所存储的每个第二目标数据都会对应有一个时间点，该时间点即为获取该第二目标数据所对应的第二位置数据时的时间点。为了便于跟第一目标数据进行比对分析，需要将第二位置数据按照预设规则转化为跟第一目标数据的格式相同的第二目标数据。
综上，本实施例不仅支持数据库的水平拓展，自动维护数据存储性能，还能快速确定查勘人员和车辆，提高了用户使用体验度。同时也能够提高数据处理速度和救援进度，满足交通高峰需求。
请参阅图4，对应上述一种智能调度方法，本申请另一实施例还提出一种智能调度装置，该装置200包括：判断单元201、第一转化单元202、第一获取单元203、匹配单元204、处理单元205、生成单元206以及分类单元207。
所述判断单元201，用于判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值。
所述第一转化单元202，用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据。
所述第一获取单元203，用于获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据。
所述匹配单元204，用于根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据。
所述处理单元205，用于根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将 该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
所述生成单元206，用于若预设数据库的数据存储量大于或等于预设阀值，生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器框以供用户选择是否增加存储服务器。
在本实施例中，NoSQL数据库能够支持作为后台存储，使用HDFS作为文件系统，支持水平拓展，随着数据增加，只需增加存储服务器即可实现拓展，存储天花板高。再者，作为实时查询系统，GPS调度平台保证预设数据库的可用性(达到7*24级别)，同时，随着数据量增长，进行扩容时不需要宕机处理，不需要升级维护时间，用户体验好。当用户看到拓展提示信息后，即可以进行相应的存储服务器的拓展，提高存储量。
所述分类单元207，用于若用户选择不增加存储服务器，将预设数据库中的所有数据按时间顺序进行分类，以使不同类的数据存储在相应的存储服务器中。
在本实施例中，若用户选择不增加存储服务器，为了实现对存储服务器的高效利用，GPS调用平台可以根据不同的存储服务器的成本不同，同时根据数据实际情况使用成本不同的存储服器。
另外，还可以是设置数据的TTL时间，让过期数据自动销毁，从而使得GPS调度平台中的管理服务器能够自动控制预设数据库中的无用数据的清除，从而节省硬件成本，节约存储空间。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述智能调度装置100和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
由以上可见，在硬件实现上，以上判断单元101、第一转化单元102、第一获取单元103、匹配单元104以及处理单元105等可以以硬件形式内嵌于或独立于寿险报案的装置中，也可以以软件形式存储于智能调度装置的存储器中，以便处理器调用执行以上各个单元对应的操作。该处理器可以为中央处理单元(CPU)、微处理器、单片机等。
上述智能调度装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。
图5为本申请一种计算机设备的结构组成示意图。该设备可以是务器，其 中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参照图5，该计算机设备300包括通过系统总线301连接的处理器302、存储器、内存储器304和网络接口305，其中，存储器可以包括非易失性存储介质303和内存储器304。
该非易失性存储介质303可存储操作系统3031和计算机程序3032，该计算机程序3032被执行时，可使得处理器302执行一种智能调度方法。
该处理器302用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备300的运行。
该内存储器304为非易失性存储介质303中的计算机程序3032的运行提供环境，该计算机程序3032被处理器302执行时，可使得处理器302执行一种智能调度方法。
该网络接口305用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备300的限定，具体的计算机设备300可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器302用于运行存储在存储器中的计算机程序3032，以实现本申请智能调度方法的任意实施例。
应当理解，在本申请实施例中，处理器302可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器302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-Programmable Gate 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。其中，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。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该计算机程序被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本申请还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时使处理器执行本申请智能调度方法的任意实施例。
所述存储介质为实体的、非瞬时性的存储介质，例如可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的实体存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本申请实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (20)

  1. 一种智能调度方法，包括：
    判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
    若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
    获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
    根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
    根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
  2. 如权利要求1所述的方法，其中，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据的步骤，包括：
    通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
  3. 如权利要求2所述的方法，其中，所述第一目标数据为字符串。
  4. 如权利要求1所述的方法，其中，所述预设数据库为NoSQL数据库，所述方法还包括：
    若预设数据库的数据存储量大于或等于预设阀值，生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器。
  5. 如权利要求4所述的方法，其中，所述生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器的步骤之后，还包括：
    若用户选择不增加存储服务器，将预设数据库中的所有数据按时间顺序进行分类，以使不同类的数据存储在相应的存储服务器中。
  6. 如权利要求5所述的方法，其中，所述存储服务器根据成本进行分类，每类存储服务器分别对应不同类的数据。
  7. 如权利要求4所述的方法，其中，所述生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器的步骤之后，还包括：
    若用户选择不增加存储服务器，设置数据的TTL时间以实现数据的定期清除。
  8. 如权利要求1所述的方法，其中，所述判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值的步骤之前，还包括：
    每隔预设时间范围获取所有第二GPS设备发送的第二位置数据；
    根据预设规则将所有第二位置数据均转化为第二目标数据并存储到预设数据库中。
  9. 一种智能调度装置，包括：
    判断单元，用于判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
    第一转化单元，用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
    第一获取单元，用于获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
    匹配单元，用于根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
    处理单元，用于根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
  10. 如权利要求9所述的智能调度装置，其中，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述第一转化单元用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
  11. 一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
    判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
    若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
    获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
    根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
    根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
  12. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据的步骤，包括：
    通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
  13. 如权利要求12所述的计算机设备，其中，所述第一目标数据为字符串。
  14. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，所述预设数据库为NoSQL数据库，所述方法还包括：
    若预设数据库的数据存储量大于或等于预设阀值，生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器。
  15. 如权利要求14所述的计算机设备，其中，所述生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器的步骤之后，还包括：
    若用户选择不增加存储服务器，将预设数据库中的所有数据按时间顺序进行分类，以使不同类的数据存储在相应的存储服务器中。
  16. 如权利要求15所述的计算机设备，其中，所述存储服务器根据成本进行分类，每类存储服务器分别对应不同类的数据。
  17. 如权利要求14所述的计算机设备，其中，所述生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器的步骤之后，还包括：
    若用户选择不增加存储服务器，设置数据的TTL时间以实现数据的定期清 除。
  18. 如权利要求11所述的计算机设备，其中，所述判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值的步骤之前，还包括：
    每隔预设时间范围获取所有第二GPS设备发送的第二位置数据；
    根据预设规则将所有第二位置数据均转化为第二目标数据并存储到预设数据库中。
  19. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
    判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；
    若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；
    获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；
    根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；
    根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。
  20. 根据权利要求19所述的计算机可读存储介质，其中，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据的步骤，包括：
    通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。
PCT/CN2019/118420 2019-03-12 2019-11-14 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质 WO2020181819A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910184924.4A CN110070260A (zh) 2019-03-12 2019-03-12 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质
CN201910184924.4 2019-03-12

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020181819A1 true WO2020181819A1 (zh) 2020-09-17

Family

ID=67365221

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2019/118420 WO2020181819A1 (zh) 2019-03-12 2019-11-14 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN110070260A (zh)
WO (1) WO2020181819A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110070260A (zh) * 2019-03-12 2019-07-30 平安科技（深圳）有限公司 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110619431B (zh) * 2019-09-17 2022-03-25 浙江树人学院（浙江树人大学） 一种救灾中防汛救援物资的车辆运输调度方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN207097229U (zh) * 2017-08-17 2018-03-13 烟台市公路管理局 基于即时通讯工具的道路救援系统
CN107992998A (zh) * 2017-11-24 2018-05-04 吉旗（成都）科技有限公司 一种加油站针对货运车辆智能营销的算法
US20180137759A1 (en) * 2016-11-15 2018-05-17 Hyundai Motor Company Apparatus and computer readable recording medium for situational warning
CN108282536A (zh) * 2018-01-30 2018-07-13 重庆穗丰汽车救援有限公司 一种车辆共享救援系统
CN110070260A (zh) * 2019-03-12 2019-07-30 平安科技（深圳）有限公司 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN203217766U (zh) * 2013-04-26 2013-09-25 东北大学秦皇岛分校 一种城市出租车信息交互系统
CN107067788A (zh) * 2017-05-11 2017-08-18 厦门卫星定位应用股份有限公司 基于经纬度定位车辆所在交通小区位置的方法
EP3421315B1 (en) * 2017-06-27 2020-04-15 Tata Consultancy Services Limited Systems and methods for authenticating drivers based on gps data
CN108428185A (zh) * 2017-12-15 2018-08-21 中国平安财产保险股份有限公司 车险理赔查勘方法和服务器

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180137759A1 (en) * 2016-11-15 2018-05-17 Hyundai Motor Company Apparatus and computer readable recording medium for situational warning
CN207097229U (zh) * 2017-08-17 2018-03-13 烟台市公路管理局 基于即时通讯工具的道路救援系统
CN107992998A (zh) * 2017-11-24 2018-05-04 吉旗（成都）科技有限公司 一种加油站针对货运车辆智能营销的算法
CN108282536A (zh) * 2018-01-30 2018-07-13 重庆穗丰汽车救援有限公司 一种车辆共享救援系统
CN110070260A (zh) * 2019-03-12 2019-07-30 平安科技（深圳）有限公司 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110070260A (zh) 2019-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107547633B (zh) 一种用户常驻点的处理方法、装置和存储介质
CN108776934B (zh) 分布式数据计算方法、装置、计算机设备及可读存储介质
EP3258397A1 (en) Text address processing method and apparatus
US9277494B2 (en) Reducing wireless reconnection time of a computing device
CN105992338B (zh) 一种定位方法和装置
CN109617646B (zh) 报文转换方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
US20080222057A1 (en) Method and apparatus for fusing context data
CN109617647B (zh) 报文转换方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN109543891B (zh) 容量预测模型的建立方法、设备及计算机可读存储介质
CN111090268B (zh) 基于线程划分的数据采集方法、装置及数据采集设备
CN109670091B (zh) 一种基于数据标准的元数据智能维护方法和装置
US10425273B2 (en) Data processing system and data processing method
WO2020181819A1 (zh) 智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2020132870A1 (zh) 一种文件更新方法、文件更新装置及终端设备
CN104539750A (zh) 一种ip定位方法和装置
CN111310230B (zh) 一种空间数据处理方法、装置、设备及介质
CN103248522A (zh) 一种性能数据的上报方法及装置
CN111062634A (zh) 审批任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质
US9992304B2 (en) Relocation of applications to optimize resource utilization
WO2020000724A1 (zh) 云平台主机间通信负载的处理方法、电子装置及介质
US10936968B2 (en) Ticket routing
CN107766212B (zh) 确定应用程序的安装状态的方法及装置
KR102464688B1 (ko) 모니터링 결과의 이벤트 등급 결정 방법 및 장치
CN109150571B (zh) 网格映射方法和装置
CN114356712A (zh) 数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19918927

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19918927

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1