车队管理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及车队管理领域，具体涉及一种车队管理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标车队在目标时间段内对应的目标特征；目标特征包括目标车队中车辆目标特征、驾驶员目标特征、驾驶行为目标特征以及安全目标特征；对各目标特征进行加权处理，生成各加权特征；基于各加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征；基于目标特征与第一特征和第二特征的关系，确定目标车队的管理评价结果，并基于管理评价结果，生成目标车队对应的管理方案。上述车队管理方法，既考虑了对车队中车辆的管理、驾驶员的管理，还考虑了驾驶行为的管理以及安全的管理，从而可以实现对目标车队的全面且高效地管理。以实现对目标车队的全面且高效地管理。以实现对目标车队的全面且高效地管理。

Fleet management method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
车队管理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及车队管理领域，具体涉及一种车队管理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着车联网技术的不断迭代发展，使得重机车队的更加精细化管理成为了可能。
[0003]传统的车队管理基本是凭管理员的主观映像去做管理，没有客观的数据做支撑评价，使得重机行业的偷油偷料,异常卸货，异常行驶轨迹等等损害公司利益的事情很难很好的杜绝，司机的不规范行驶也可能大大增加了车辆出事故的可能性，这些情况如果不能及时有效的去规避，可能使得车辆的运营面临巨大的风险，从而基于现有车联网技术的科学管理评分方法就变得极具价值。在未来，更加科学高效的车队管理已经成为一种趋势，更是决定车队是否能成功运营盈利的关键。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种车队管理方法，旨在解决如何对车队进行高效管理的问题。
[0005]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种车队管理方法，包括：
[0006]获取目标车队在目标时间段内对应的目标特征；目标特征包括目标车队中车辆目标特征、驾驶员目标特征、驾驶行为目标特征以及安全目标特征；
[0007]对各目标特征进行加权处理，生成各加权特征；
[0008]基于各加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征；
[0009]基于目标特征与第一特征和第二特征的关系，确定目标车队的管理评价结果，并基于管理评价结果，生成目标车队对应的管理方案。
[0010]本专利技术实施例提供的车队管理方法，获取目标车队在目标时间段内对应的目标特征；目标特征包括目标车队中车辆目标特征、驾驶员目标特征、驾驶行为目标特征以及安全目标特征。对各目标特征进行加权处理，生成各加权特征，保证了生成的加权特征的准确性。基于各加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征，从而保证了生成的第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征的准确性。然后，基于目标特征与第一特征和第二特征的关系，确定目标车队的管理评价结果，保证了确定的管理评价结果的准确性。然后，基于管理评价结果，生成目标车队对应的管理方案，保证了生成的目标车队对应的管理方案的准确性。上述车队管理方法，既考虑了对车队中车辆的管理、驾驶员的管理，还考虑了驾驶行为的管理以及安全的管理，从而使得最终生成的目标车队对应的管理方案，既可以实现对目标车队中车辆的管理、驾驶员的管理，也可是实现对目标车队中驾驶行为的管理以及安全的管理，从而实现对目标车队的全面且高效地管理。
[0011]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，基于各所述加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征，包括：
[0012]基于各时间点对应的各加权特征的值，从各加权特征中确定值最大的各个加权特征，生成第一特征；
[0013]基于各时间点对应的各加权特征的值，从各加权特征中确定值最小的各个加权特征，生成第二特征。
[0014]本专利技术实施例提供的车队管理方法，基于各时间点对应的各加权特征的值，从各加权特征中确定值最大的各个加权特征，生成第一特征，保证了生成的第一特征的准确性。然后，基于各时间点对应的各加权特征的值，从各加权特征中确定值最小的各个加权特征，生成第二特征。保证了生成的第二特征的准确性。
[0015]结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，基于目标特征与第一特征和第二特征的关系，确定目标车队的管理评价结果，包括：
[0016]基于第一特征以及目标特征，计算第一特征与目标特征之间的第一距离；
[0017]基于第二特征以及目标特征，计算第二特征与目标特征之间的第二距离；
[0018]基于第一距离以及第二距离，确定目标车队的管理评价结果。
[0019]本专利技术实施例提供的车队管理方法，基于第一特征以及目标特征，计算第一特征与目标特征之间的第一距离，保证了计算得到的第一特征与目标特征之间的第一距离的准确性。基于第二特征以及目标特征，计算第二特征与目标特征之间的第二距离，保证了计算得到的第二特征与目标特征之间的第二距离的准确性。然后，基于第一距离以及第二距离，确定目标车队的管理评价结果，保证了确定的目标车队的管理评价结果的准确性。
[0020]结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，基于第一距离以及第二距离，确定目标车队的管理评价结果，包括
[0021]利用第一距离除以第一距离与第二距离的和，得到目标车队的管理评价结果。
[0022]本专利技术实施例提供的车队管理方法，利用第一距离除以第一距离与第二距离的和，得到目标车队的管理评价结果，保证了计算得到的目标车队的管理评价结果的准确性。
[0023]结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，对各目标特征进行加权处理，生成各加权特征，包括：
[0024]基于各目标特征之间的关系，计算各目标特征在目标时间段内的各时间点对应的信息熵；
[0025]基于各信息熵与各目标特征之间的关系，计算各目标特征在各时间点对应的权重信息；
[0026]将各目标特征乘以权重信息，生成各加权特征。
[0027]本专利技术实施例提供的车队管理方法，基于各目标特征之间的关系，计算各目标特征在目标时间段内的各时间点对应的信息熵，保证了计算得到的各目标特征在各时间点对应的信息熵的准确性。然后，基于各信息熵与各目标特征之间的关系，计算各目标特征在各时间点对应的权重信息，保证了计算得到的各目标特征在各时间点对应的权重信息的准确性。最后，将各目标特征乘以权重信息，生成各加权特征，保证了生成的各加权特征的准确性。
[0028]结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，基于各信息熵与各目标特征之间的关系，计算各目标特征在各时间点对应的权重信息，包括：
[0029]利用目标参数减去各时间点对应的信息熵，得到各时间点对应的目标信息熵；
[0030]基于各目标信息熵，除以各目标信息熵的和，得到各目标特征在各时间点对应的权重信息。
[0031]本专利技术实施例提供的车队管理方法，利用目标参数减去各时间点对应的信息熵，得到各时间点对应的目标信息熵，保证了计算得到的各时间点对应的目标信息熵的准确性。然后，基于各目标信息熵，除以各目标信息熵的和，得到各目标特征在各时间点对应的权重信息，保证了得到的各目标特征在各时间点对应的权重信息准确性，进而保证生成的各加权特征的准确性。
[0032]结合第一方面，在第一方面第六实施方式中，获取目标车队在目标时间段内对应的目标特征，包括：
[0033]获取目标车队在目标时间段内对应的基本特征；
[0034]对各基本特征进行归一化处理，生成各基本特征对应的各目标特征。
[0035]本专利技术实施例提供的车队管理方法，获取目标车队在目标时间段内对应的基本特征，然后，对各基本特征进行归一化处理，生成各基本特征对应的各目标特征，保证了生成的基本特征对应的各目标特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车队管理方法，其特征在于，包括：获取目标车队在目标时间段内对应的目标特征；所述目标特征包括所述目标车队中车辆目标特征、驾驶员目标特征、驾驶行为目标特征以及安全目标特征；对各所述目标特征进行加权处理，生成各加权特征；基于各所述加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征；基于所述目标特征与所述第一特征和所述第二特征的关系，确定所述目标车队的管理评价结果，并基于所述管理评价结果，生成所述目标车队对应的管理方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述加权特征，生成第一等级对应的第一特征以及第二等级对应的第二特征，包括：基于各所述时间点对应的各所述加权特征的值，从各所述加权特征中确定值最大的各个加权特征，生成所述第一特征；基于各所述时间点对应的各所述加权特征的值，从各所述加权特征中确定值最小的各个加权特征，生成所述第二特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标特征与所述第一特征和所述第二特征的关系，确定所述目标车队的管理评价结果，包括：基于所述第一特征以及所述目标特征，计算所述第一特征与所述目标特征之间的第一距离；基于所述第二特征以及所述目标特征，计算所述第二特征与所述目标特征之间的第二距离；基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述目标车队的管理评价结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一距离以及所述第二距离，确定所述目标车队的管理评价结果，包括利用所述第一距离除以所述第一距离与所述第二距离的和，得到所述目标车队的管理评价结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述目标特征进行加权处理，生成各加权特征，包括：基于各所述目标特征之间的关系，计算各所述目标特征在所述目标时间段内的各时间点对应的信息熵；基于各所述信息熵与各所述目标特征之间的关系，计算各所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晋，
申请(专利权)人：深圳海星智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：