[发明专利]基于大数据的车辆离线风控管理方法

权利要求书

1.一种基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，包括：

实时或定时接收车辆GPS定位设备传输的车辆离线风险数据；其中，所述车辆离线风险数据通过车辆自身传感器对车辆实时监测产生；

解析所述车辆离线风险数据中的离线信号、安装信号及亏电过期信号，过滤车辆自身设备问题导致的离线风险；

预设车辆离线风险库，所述车辆离线风险库中存储高风险情况对应的信号类型组合；

识别过滤车辆自身设备问题导致的离线风险后的车辆离线风险数据类型，与预设车辆离线风险库中的信号类型组合比较，若实时的车辆离线风险数据中包含的信号类型与所述车辆离线风险库中高风险情况对应的信号类型组合其中一者相同，则判定车辆当前为高风险状况，并对对应车辆的数据上传方式进行调整；

在解析所述车辆离线风险数据中的安装信号，过滤车辆自身设备问题导致的离线风险的步骤中，

若接收到的车辆离线风险数据中包含设备接线故障信息，对所述设备接线故障信息进行分析识别，如果信息来自有线设备，对应有线设备在指定时间间隔内出现断电报警的情况，且报警时车辆处于运动状态，则说明是安装问题导致的离线风险；

若接收到的车辆离线风险数据中包含设备接电信息，对所述设备接电信息进行分析识别，如果信息来自有线设备，对应有线设备在在指定时间间隔内出现断电报警的情况，且单日报警次数超过设定次数，同时历史电压最高值小于等于15V，则说明是安装问题导致的离线风险；

若接收到的车辆离线风险数据中包含安装位置故障信息，对所述安装位置故障信息进行分析识别，如果信息来自无线设备，对应无线设备在单日内光感报警时间跨度大于第二预设时间间隔，则说明是安装问题导致的离线风险。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，所述车辆离线风险数据至少包括：离线地点定位数据、离线接电信息、设备接线故障信息、设备接电信息、安装位置故障信息、设备亏电信息、设备到期信息及在线设备的各类传感器警报信息。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，在解析所述车辆离线风险数据中的离线信号，过滤车辆自身设备问题导致的离线风险的步骤中，

若接收的车辆离线风险数据中包含离线地点定位数据，对所述离线地点定位数据进行分析识别，如果是通勤常驻点离线或平台聚集性同一地点的离线，则判定为假性离线表现；

若接收到的车辆离线风险数据中包含离线接电信息，对所述离线接电信息进行分析识别，如果离线接电信息来自车辆内部的有线设备，且历史电压值大于等于20V，说明是未接长电的问题，判定为假性离线表现。

4.根据权利要求2所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，在解析所述车辆离线风险数据中的亏电过期信号，过滤车辆自身设备问题导致的离线风险的步骤中，

若接收到的车辆离线风险数据中包含设备亏电信息，对所述设备亏电信息进行分析识别，若信息来自无线设备，且所述无线设备的电量为0，或者信息来自有线设备，且对应有线设备出现过低电报警的情况，同时该有线设备的电量为0，则说明是亏电导致的离线风险；

若接收到的车辆离线风险数据中包含设备到期信息，对所述设备到期信息进行分析识别，判断到期原因是卡到期或设备到期，判定为亏电过期信息导致的离线风险。

5.根据权利要求2所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，所述在线设备的各类传感器警报信息的传感器类型至少包括：监测设备是否分离的传感器、监测翻转的传感器、监测断电的传感器、监测电量的传感器及监测风险点的传感器。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，若检测设备分离的传感器产生感应信号的前提下，其余监测传感器中的至少一者产生感应信号时，判定产生离线风险。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的车辆离线风控管理方法，其特征在于，在判定产生离线风险后，将车辆的无线设备的运行模式调整为追车模式，同时加快相应无线设备的信号上传频率。