[发明专利]一种基于运营状况的商用车违约风险预警方法在审
申请号: | 202010475577.3 | 申请日: | 2020-05-29 |
公开(公告)号: | CN111612372A | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
发明(设计)人: | 崔俊涛;王长军 | 申请(专利权)人: | 上海万位科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/30;G06K9/62 |
代理公司: | 上海华工专利事务所(普通合伙) 31104 | 代理人: | 赵孟琴 |
地址: | 200941 上海市宝*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 运营 状况 商用 违约 风险 预警 方法 | ||
1.一种基于运营状况的商用车违约风险预警方法,其特征在于,包括步骤:
S10、获取车辆基本信息;
S20、获取车辆的实际载重数据;
S30、获取车辆的位置数据,对车辆的位置数据进行分析,得到车辆的行驶里程;
根据车辆的基本信息获取该车辆的收费标准,结合车辆的收费标准以及车辆的载重数据、行驶里程计算车辆的运营收入;
根据第一判断条件判断车辆的履约风险,若存在履约风险,则发送风险告警;
所述第一判断条件为:在单位时间内,车辆的运营收入是否能够达到单位履约金额,车辆在单位时间内的运营收入低于单位履约金额时,存在履约风险。
2.根据权利要求1所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,通过载重传感器测得所述车辆的实时载重数据。
3.根据权利要求1所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,通过定位设备获取车辆的位置数据。
4.根据权利要求1所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述步骤S30中还包括:S31、使用车辆的位置数据构造车辆的位置样本数据,通过聚类算法对车辆的位置样本数据进行分析,得到车辆的停靠位置。
5.根据权利要求4所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述聚类算法为K-Means聚类算法/均值漂移聚类算法。
6.根据权利要求4所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述步骤S30中还包括:S32、结合车辆的停靠位置以及车辆的载重数据判断车辆的装载地点和卸载地点。
7.根据权利要求6所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述步骤S30中还包括:S33、获取地图数据中与所述装载地点/卸载地点对应的POI,根据POI与货物类型的关联关系,获得车辆所运输的货物类型。
8.根据权利要求1所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,还包括步骤S50、获取车辆的运营成本,计算车辆的运营利润,将第一判断条件替换为第二判断条件,根据第二判断条件判断车辆的履约能力;
所述第二判断条件为:在单位时间内,车辆的运营利润是否能够达到单位履约金额,车辆在单位时间内的运营利润低于单位履约金额时,视为存在履约风险。
9.根据权利要求8所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述步骤S50还包括步骤:S51、获取车辆的行驶状态,结合车辆的行驶状态,根据里程和车型的平均油耗计算车辆的燃油消耗;或者通过OBD获取燃油消耗数据;进而计算得到燃油费,所述运营成本包括燃油费。
10.根据权利要求8所述的商用车违约风险预警方法,其特征在于,所述步骤S50还包括步骤:S52、根据车辆的位置数据获取地图数据中车辆的行驶路线,结合POI分析,计算车辆的通行成本,所述运营成本包括通行成本。
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