车辆状态数据的异常识别和处理方法、设备及介质技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种车辆状态数据的异常识别和处理方法、设备及介质。该方法包括：对获取的当前车辆状态数据进行解析，得到解析成功的各待检时间帧的物理数据，进而检测是否存在字段取值为异常值或无效值、为缺失项或冗余项、超出预设取值范围等异常字段，并确定是否满足时效性条件，以实现对数据的规范性、完整性、准确性、一致性以及时效性的检测，可以检测出各种异常类型的数据，解决无法识别各种异常数据的问题，进而确定各待检时间帧对应的异常等级，并根据各异常等级下的时间帧占比得到异常参考值，以通过异常参考值实现对不同异常程度的数据的不同处理方式，提高了安全预警模型的预测准确性。提高了安全预警模型的预测准确性。提高了安全预警模型的预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
车辆状态数据的异常识别和处理方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种车辆状态数据的异常识别和处理方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着新能源汽车保有量急速增长，新能源汽车安全事故日益增多，新能源汽车产业的健康可持续发展面临挑战。目前新能源汽车行业已经建立了“国家平台—企业平台—被监控车辆”的三级数据监控体系，发挥企业平台效能、对故障进行提前预警成为预防新能源汽车安全事故的重要手段。新能源汽车监测平台的目标是：依据车载T
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box采集的汽车运行状态数据，进行数据的统计分析处理，从而实现对新能源汽车的状态情况的有效监控，保障新能源汽车产业的健康发展。
[0003]然而，企业获取到的车辆上传的新能源汽车实时监测数据的数据质量，对车辆故障告警及安全预警的有效实现有着决定性的影响。目前，针对新能源汽车上传数据的异常识别方法，通常是基于国家标准32960建立的，仅可以检测出不符合32960协议规范的异常数据，无法识别出各种异常类型的数据，大部分数据异常情况被系统视为正常，并进一步应用于安全预警模型，造成安全预警模型对新能源汽车安全预警的误报。
[0004]有鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种车辆状态数据的异常识别和处理方法、设备及介质，实现对各种类型的异常数据的识别，进而保证对新能源汽车安全预警的准确性。
[0006]本专利技术实施例提供了一种车辆状态数据的异常识别和处理方法，包括：获取待识别的当前车辆状态数据，其中，所述当前车辆状态数据包括各原始时间帧的状态数据；对所述当前车辆状态数据中各所述原始时间帧的状态数据进行解析，得到解析成功的各待检时间帧的物理数据；针对每一个所述待检时间帧的物理数据，检测是否存在字段取值为异常值或无效值的异常字段、为缺失项或冗余项的异常字段、超出预设取值范围的异常字段、变化趋势异常的异常字段、格式错误的异常字段、与关联字段的取值不符合预设逻辑条件的异常字段、以及变化值不合理的异常字段，并确定所述物理数据是否满足时效性条件；针对每一个所述待检时间帧，根据所述待检时间帧的物理数据中的异常字段，以及所述物理数据是否满足时效性条件，确定所述待检时间帧对应的异常等级；根据各所述待检时间帧对应的异常等级，确定各所述异常等级下的时间帧占比，基于各所述异常等级下的时间帧占比，确定所述当前车辆状态数据对应的异常参考值；根据所述异常参考值对所述当前车辆状态数据对应的车型下的所有状态数据进
行异常识别，或者，生成与所述当前车辆状态数据对应的报警信息或提示信息。
[0007]本专利技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行任一实施例所述的车辆状态数据的异常识别和处理方法的步骤。
[0008]本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行任一实施例所述的车辆状态数据的异常识别和处理方法的步骤。
[0009]本专利技术实施例具有以下技术效果：通过获取待识别的当前车辆状态数据，对其中各原始时间帧的状态数据进行解析，得到解析成功的各待检时间帧的物理数据，进而针对每一个待检时间帧的物理数据，检测是否存在字段取值为异常值或无效值、为缺失项或冗余项、超出预设取值范围、变化趋势异常等异常字段，并确定该物理数据是否满足时效性条件，以实现对数据的规范性、完整性、准确性、一致性以及时效性的检测，可以检测出各种异常类型的数据，解决现有技术无法识别各种异常数据的问题，避免异常数据无法被识别导致输入至安全预警模型，并且，根据每一个待检时间帧的物理数据中的异常字段以及是否满足时效性，确定其对应的异常等级，从而根据所有待检时间帧对应的异常等级确定各异常等级下的时间帧占比，得到当前车辆状态数据对应的异常参考值，通过异常参考值确定是否对车型下的所有状态数据进行异常识别、或是否生成报警信息或提示信息等，以实现对数据异常程度的确定以及异常识别后的处理，进而实现对不同异常程度的数据的不同处理方式，保证输入至安全预警模型的数据的准确性，提高了安全预警模型的预测准确性。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术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专利技术的一些实施方式，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。
[0011]图1是本专利技术实施例提供的一种车辆状态数据的异常识别和处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0012]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本专利技术所保护的范围。
[0013]本专利技术实施例提供的车辆状态数据的异常识别和处理方法，主要适用于对各车辆上传到平台的车辆状态数据进行异常识别，并根据识别出的描述数据的异常程度的异常参考值，对该车辆状态数据进行处理的情况。本专利技术实施例提供的车辆状态数据的异常识别和处理方法可以由计算机等电子设备执行。
[0014]图1是本专利技术实施例提供的一种车辆状态数据的异常识别和处理方法的流程图。参见图1，该车辆状态数据的异常识别和处理方法具体包括：S110、获取待识别的当前车辆状态数据，其中，当前车辆状态数据包括各原始时间帧的状态数据。
[0015]其中，当前车辆状态数据可以是车辆通过T
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BOX（Telematics
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BOX，远程通信设备）上传至平台的数据。具体的，当前车辆状态数可以是描述新能源车辆的车辆行驶状态的数据，如，车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、电池荷电状态、电池电流、单体电压、绝缘电阻或经纬度等。
[0016]在本专利技术实施例中，各个车辆可以实时上传车辆状态数据，进而平台在接收到各个时间点上传的车辆状态数据后，可以对一个车辆在设定时间段内发送的车辆状态数据进行异常识别，即，将设定时间段内的与待识别车辆相关的车辆状态数据作为当前车辆状态数据。
[0017]S120、对当前车辆状态数据中各原始时间帧的状态数据进行解析，得到解析成功的各待检时间帧的物理数据。
[0018]在本专利技术实施例中，由于当前车辆状态数据可以是由设定时间段内的各时间点的车辆状态数据组成的，因此，可以将当前车辆状态数据中的各时间点确定为各原始时间帧。
[0019]具体的，平台可以针对当前车辆状态数据中每一个原始时间帧的状态数据，按照国标32960规范进行解析，以将每一个原始时间帧的状态数据转化为物理数据。其中，如果原始时间帧的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆状态数据的异常识别和处理方法，其特征在于，包括：获取待识别的当前车辆状态数据，其中，所述当前车辆状态数据包括各原始时间帧的状态数据；对所述当前车辆状态数据中各所述原始时间帧的状态数据进行解析，得到解析成功的各待检时间帧的物理数据；针对每一个所述待检时间帧的物理数据，检测是否存在字段取值为异常值或无效值的异常字段、为缺失项或冗余项的异常字段、超出预设取值范围的异常字段、变化趋势异常的异常字段、格式错误的异常字段、与关联字段的取值不符合预设逻辑条件的异常字段、以及变化值不合理的异常字段，并确定所述物理数据是否满足时效性条件；针对每一个所述待检时间帧，根据所述待检时间帧的物理数据中的异常字段，以及所述物理数据是否满足时效性条件，确定所述待检时间帧对应的异常等级；根据各所述待检时间帧对应的异常等级，确定各所述异常等级下的时间帧占比，基于各所述异常等级下的时间帧占比，确定所述当前车辆状态数据对应的异常参考值；根据所述异常参考值对所述当前车辆状态数据对应的车型下的所有状态数据进行异常识别，或者，生成与所述当前车辆状态数据对应的报警信息或提示信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前车辆状态数据中各所述原始时间帧的状态数据进行解析之后，还包括：将解析失败的各状态数据确定为首次识别异常数据，并获取与所述当前车辆状态数据对应的补发数据；确定所述首次识别异常数据和所述补发数据对应的异常等级；相应的，所述根据各所述待检时间帧对应的异常等级，确定各所述异常等级下的时间帧占比，包括：根据各所述待检时间帧对应的异常等级、所述首次识别异常数据对应的异常等级、所述首次识别异常数据中的时间帧的数量、所述补发数据对应的异常等级、以及所述补发数据中的时间帧的数量，确定各所述异常等级下的时间帧占比。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前车辆状态数据中各所述原始时间帧的状态数据进行解析之前，还包括：针对每一个所述原始时间帧的状态数据，将不满足车辆登入登出需求、不符合预设数据包结构、或不满足预设数据单元长度的状态数据，确定为首次识别异常数据，并将所述首次识别异常数据从所述当前车辆状态数据中剔除；将所述当前车辆状态数据中车辆识别码异常的状态数据，确定为首次识别异常数据，并将所述首次识别异常数据从所述当前车辆状态数据中剔除。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述待检时间帧，根据所述待检时间帧的物理数据中的异常字段，以及所述物理数据是否满足时效性条件，确定所述待检时间帧对应的异常等级，包括：针对每一个所述待检时间帧，若所述待检时间帧的物理数据的异常字段为关键字段，且所述异常字段的字段取值在预设第一时间范围内缺失、与关联字段的取值不符合预设逻辑条件、变化值不合理、为异常值或为无效值，则确定所述待检时间帧对应的异常等级为第一预设等级；或者，
针对每一个所述待检时间帧，若所述待检时间帧的物理数据的异常字段为非关键字段，且所述异常字段的字段取值在所有时间帧内缺失，则确定所述待检时间帧对应的异常等级为第一预设等级。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述待检时...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡君同，何绍清，郝雄博，雷南林，姜颖，贾肖瑜，
申请(专利权)人：中汽数据天津有限公司中汽数据有限公司，
类型：发明
国别省市：