处理车辆事件数据以用于行程分析的系统和方法技术方案

处理车辆事件数据以用于行程分析的系统和方法。实施例涉及用于摄取位置事件数据并从事件数据识别车辆的行程的系统和方法。行程识别包括识别给定车辆是否出于行驶到行程目的地的目的而移动。地的目的而移动。地的目的而移动。

【技术实现步骤摘要】
处理车辆事件数据以用于行程分析的系统和方法
[0001]相关申请的交叉参考
[0002]本申请要求于2020年8月10日提交的美国临时专利申请No.63/063,518的优先权，其全部内容通过引用并入本文。


[0003]本专利技术涉及处理车辆事件数据以用于行程分析的系统和方法。

技术介绍

[0004]汽车工业正在经历着不同于之前所见的巨变。整个移动性生态系统正在被扰乱。其结果是车辆更加自动化、连接化、电气化和共享化。这导致了汽车生成数据的爆炸。这一新的数据资产在很大程度上尚未开发。
[0005]诸如GPS数据之类的车辆定位事件数据是极其庞大的，并且可以涉及每秒200,000至600,000个记录。对定位事件数据的处理对常规系统提供了一个挑战，即对数据的基本实时分析，特别是对于个体车辆。此外，个体车辆数据面临着在识别个体车辆数据以在此规模下进行分析的同时对其进行适当匿名化的挑战。所需要的是系统平台以及数据处理算法和处理，它们被配置为以低时延进行处理并存储大量数据，同时仍然使得该大量数据可用于分析和重新处理。
[0006]虽然存在用于跟踪车辆的系统，但是所需要的是来自大量车辆数据的接近实时且准确的行程数据。所需要的是被配置为根据车辆移动和路线分析来准确识别行程和行程目的地的系统和算法。

技术实现思路

[0007]下面简要描述实施方式，以提供对本文描述的创新的一些方面的基本理解。该简要描述并不旨在作为广泛的概述。其不旨在确定关键或重要元素，或者划定或以其他方式缩小范围。其目的仅仅是以简化的形式呈现一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。
[0008]简而言之，本文公开了处理车辆事件数据的系统、方法和计算机程序产品的各种实施方式。
[0009]至少一个实施方式是一种系统，所述系统包括存储器和处理器，所述存储器包括程序指令，所述处理器被配置为执行用于方法的指令，所述方法包括：摄取定位事件数据；以及从所述事件数据识别车辆的行程，其中，所述行程识别包括识别给定车辆的运动是否为所述行程的行程段。
[0010]在实施方式中，所述事件数据可以包括时间、位置(纬度/经度)和关注事件。所述关注事件可以包括紧急制动、紧急减速或紧急加速。紧急制动或紧急减速可以被定义为在预定时间段内的减速。紧急加速被定义为在另一预定时间段内的加速。
[0011]在实施方式中，所述处理器被配置为执行用于所述方法的指令，所述方法还包括将所述事件数据中的定位数据编码为接近度。
[0012]在实施方式中，将所述事件数据中的所述定位数据编码为接近度可以还包括以下各项中的至少一项：将纬度和经度地理散列化为定义所述接近度的形状；对所述地理散列进行编码以识别状态；对所述地理散列进行编码以识别邮政编码；以及将所述地理散列编码为唯一地识别车辆的精度。
[0013]在实施方式中，将所述事件数据中的所述定位数据编码为接近度可以还包括以下各项中的至少一项：将地理散列编码为5个字符以识别状态；将地理散列编码为6个字符以识别邮政编码；以及将地理散列编码为9个字符以唯一地识别车辆。在实施方式中，将所述事件数据中的所述定位数据编码为定义所述接近度的形状可以包括：将纬度和经度地理散列化为矩形，所述矩形的边缘与字符串中的字符成比例。
[0014]在实施方式中，将所述事件数据中的所述定位数据编码为接近度可以还包括将所述地理散列编码为从4个字符到9个字符。
[0015]在实施方式中，所述处理器被配置为执行用于所述方法的指令，所述方法还包括将所述地理散列映射到地图数据库。所述映射还可以包括将所述地理散列映射到关注点数据库。
[0016]在实施方式中，所述行程识别包括识别所述车辆的发动机启动或第一车辆运动；识别所述车辆的发动机关闭或停止运动；识别所述车辆的停留时间；识别所述车辆的最小行驶距离；以及识别最小行驶持续时间。
[0017]在实施方式中，所述处理器被配置有最小行驶持续时间标准，并且所述处理器被配置为执行所述指令，以使用最小行驶持续时间标准来识别所述车辆的最小行驶持续时间。所述最小行驶持续时间标准可以是从约60秒至约90秒。在实施方式中，所述最小行驶持续时间标准为约60秒。
[0018]在实施方式中，所述处理器被配置有最大停留时间标准，并且所述处理器被配置为执行所述指令，以使用所述最大停留时间标准来识别所述车辆的最大停留时间。所述最大停留时间标准可以是从约20秒至约120秒。在实施方式中，所述最大停留时间标准为约30秒。
[0019]在实施方式中，所述处理器被配置有最小行驶距离标准，并且所述处理器被配置为执行所述指令，以使用所述最小行驶距离标准来识别所述车辆的最小行驶距离。所述最小行驶距离标准可以是从约100米至约300米。在实施方式中，所述最小行驶距离标准为约200米。
[0020]在实施方式中，所述行程识别包括确定行程段未形成所述行程的一部分。
[0021]在实施方式中，所述系统被配置为提供主动车辆检测。所述主动车辆检测可以包括根据时间段内的多个事件来识别车辆路径。在实施方式中，所述主动车辆检测包括根据一天的时间段内的多个事件来识别所述车辆路径，所述识别包括使用连通域算法(connected components algorithm)，所述连通域算法包括在有向图中识别所述车辆路径，所述有向图包括所述一天的车辆事件。在所述图中，节点是车辆，并且节点之间的连接是所识别的车辆路径。
[0022]在实施方式中，所述系统可以包括数据仓库。所述系统将所述事件数据和行程确定数据存储在所述数据仓库中。在实施方式中，可以将至少一个时间列添加到所存储的数据。所述时间列可以包括日期列和小时列。
[0023]至少一个实施方式描述了一种由计算机实现的方法，所述计算机包括处理器和存储器，所述存储器包括程序存储器，所述程序存储器包括用于执行上述和本文所述方法的指令。
[0024]至少一个实施方式描述了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括程序存储器，所述程序存储器包括当由处理器执行时执行上述和本文所述的方法的指令。
[0025]如本文所用，行程可以包括到目的地的任何旅程、路程(run)或行驶。
[0026]本文描述的系统和方法的示例性优点是优化的低时延，根据本公开，其能够针对多达1200万辆车辆摄取和处理多达每秒600,000个记录的车辆事件数据。
附图说明
[0027]参考以下附图描述非限制性且非穷尽性的实施方式。在附图中，除非另有说明，否则贯穿各个附图，相同的附图标记指代相同的部件。
[0028]为了更好地理解，将参考以下结合附图阅读的具体实施方式，其中：
[0029]图1是可以实现各种实施方式中的至少一者的环境的系统图。
[0030]图2示出了根据本公开的各种实施方式中的至少一者的入口服务器系统的逻辑架构和流程图。
[0031]图3示出了根据各种实施方式中的至少一者的流处理服务器系统的逻辑架构和流程图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统，该系统包括存储器和处理器，所述存储器包括程序指令，所述处理器被配置为执行用于方法的指令，所述方法包括以下步骤：摄取位置事件数据到流处理服务器；以及在所述流处理服务器处，从所述位置事件数据识别车辆的行程，其中，行程识别包括识别给定车辆的移动是否是所述行程的行程段。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述位置事件数据包括时间、位置(维度/经度)和感兴趣事件。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置为执行用于所述方法的所述指令，用于所述方法的所述指令还包括将所述事件数据中的位置数据编码为接近。4.根据权利要求3所述的系统，其中，用于将所述事件数据中的所述位置数据编码为接近的所述方法的所述指令还包括以下各项中的至少一者：将纬度和经度地理散列到定义所述接近的形状；对所述地理散列进行编码以识别状态；对所述地理散列进行编码以识别邮政编码；以及将所述地理散列编码到一定精度以唯一地识别车辆。5.根据权利要求4所述的系统，其中，用于将所述事件数据中的所述位置数据编码为接近的所述方法的所述指令还包括以下各项中的至少一者：将所述地理散列编码为5个字符以识别所述状态；将所述地理散列编码为6个字符以识别所述邮政编码；以及将所述地理散列编码为9个字符以唯一地识别车辆。6.根据权利要求5所述的系统，其中，将所述事件数据中的所述位置数据编码为定义所述接近的形状包括：将所述纬度和所述经度地理散列到矩形，该矩形的边与字符串中的字符成比例。7.根据权利要求6所述的系统，其中，将所述事件数据中的所述位置数据编码为接近包括将所述地理散列从4个字符编码为9个字符。8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置为执行用于所述方法的所述指令，用于所述方法的所述指令还包括将所述地理散列映射到地图数据库。9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述映射还包括将所述地理散列映射到感兴趣点数据库。10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述行程识别包括：识别所述车辆的发动机启动或开始移动；识别所述车辆的发动机关闭或停止移动；识别所述车辆的停留时间；识别所述车辆的最小行驶距离；以及识别最小行驶持续时间。11...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：WEJO有限公司，
类型：发明
国别省市：