[发明专利]车辆数据预处理方法及系统

说明书

本发明提供了一种车辆数据预处理方法及系统，车辆数据预处理方法包括车辆按预设周期获取多组车辆数据，每组车辆数据包括蓄电池电压值和对应的车辆状态，先根据车辆数据的特征对所述多组车辆数据进行过滤，再根据预设时间点的取值规则在过滤后的车辆数据中提取目标电压值。通过上述方式，实现了对车联网上传的车辆动态数据进行清洗，能根据数据特征及时识别和纠正错误数据，提高了数据反映车辆蓄电池健康状态的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种车辆数据预处理方法及系统。

背景技术

车联网功能已经成为车辆的标配，车联网功能已经从原始的导航功能，在线娱乐功能，发展到了车联网数据应用的车联网大数据应用生态圈。车辆健康远程诊断是未来汽车后市场各种业务的基础数据来源，如：远程故障预测，寿命预测，远程故障诊断，二手车评估、保险定损、质量预测。但车辆健康远程诊断的数据，经历了从车载总线采集到TBOX上传云端，再从云端到数据中台到应用模型等多个过程，所有的中间过程都有可能导致数据跳变，数据缺失，数据错误等问题，所以对车联网大数据的应用之前，首先需要对车辆上传的海量数据进行预处理，使所用数据尽量反映车辆采集时的状态，为车辆健康诊断的应用提供相对准确的基础数据源。

现有技术中对车联网上传数据的处理主要采取直接删除缺失数据(不完整的数据包)的办法进行，对数据的缺失补救、错误纠正没有进行，由此基于车联网大数据的车辆健康诊断中数据源不合理导致的诊断错误时有发生。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种车辆数据预处理方法及系统，能根据数据特征及时识别和纠正错误数据，提高了数据反映车辆蓄电池健康状态的准确性和可靠性。

第一方面，本发明提供了一种车辆数据预处理方法，包括：

按预设周期获取多组车辆数据，每组所述车辆数据包括蓄电池电压值和对应的车辆状态；

根据所述车辆数据的特征对所述多组车辆数据进行过滤；

根据预设时间点的取值规则在过滤后的车辆数据中提取目标电压值。

其中，所述车辆状态包括发动机状态和电源模式，所述发动机状态包括熄火、启动和缺失，所述电源模式包括激活、休眠和缺失。

其中，所述根据所述车辆数据的特征对所述多组车辆数据进行过滤，包括：

所述车辆数据的发动机状态和/或蓄电池电压值缺失时，删除该组车辆数据；

和/或，连续三组车辆数据中，中间组的发动机状态为熄火，前后组的发动机状态为点火，且中间组的蓄电池电压值大于预设电压值时，删除中间组车辆数据。

其中，所述根据预设时间点的取值规则在过滤后的车辆数据中取值，包括：

判断在所述预设时间点满足所述取值规则的车辆数据中，相邻两组车辆数据的间隔时间是否大于预设时长；

若是，则放弃取值；

若否，则继续取值。

其中，所述根据预设时间点的取值规则在过滤后的车辆数据中取值，还包括：

根据过滤后的车辆数据的发动机状态和/或电源模式确定预设时间点；

根据所述预设时间点对应的取值规则在过滤后的车辆数据中提取目标电压值。

其中，所述方法，包括：

根据发动机状态为点火的车辆数据确定点火后采集到第一组车辆数据的时刻为第一预设时间点；

获取所述第一预设时间点之前的第一预设时长内最近一组车辆数据中的蓄电池电压值，作为第一目标电压值。

其中，所述方法，包括：