[发明专利]一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法，在车辆监测原始数据的基础上，结合数据采集时间、充电状态、速度、累计里程和SOC等关键指标的判定，将车辆行为切分为出行、怠速和充电三类行为片段信息，并提取各片段的第一条数据、最后一条数据和过程中计算的数据，形成结构化的车辆行为特征数据表。充分考虑不同类型车辆的运行特征，综合充电状态、速度和累计里程等多个指标，所构建出的更为准确的状态识别和数据切分方式，减少了状态识别和数据提取的错误。提取出来的结构化数据，减少了原始数据的冗余，提升了分析效率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法。

背景技术

随着信息通信技术和新能源产业的快速发展，汽车产品正在经历智能化和电动化的全新变革。越来越多的汽车(特别是新能源汽车)正通过车端数据采集装置和各种传感器，采集近百项车辆运行相关数据，利用4G、5G等无线传输方式将数据同步传输到企业车辆监测平台，进行车辆性能和安全的实时监测。并在后期对海量汽车监测数据进一步深度挖掘，从中提取车辆运行及用户行为特征，以更加精准的了解产品及用户，利用数据驱动企业服务提升。

车辆监测装置在车辆运行期间实时采集车辆数据，目前数据的采集周期一般在1秒～30秒之间，数据量巨大。同时车辆监测数据指标多样，不同指标随时间的变动频率并不相同，数据存在较高的冗余。另一方面，车辆运行的状态和环境多变，造成远端平台所接受存储到的数据并不长期稳定。海量的数据和数据的冗余要求分析师必须根据分析目标，去进行数据准备，从监测数据中提取必要的关键数据将大大降低计算压力和工作效率，鉴于此本发明提供一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法，能够在车辆原始数据的基础上，结合车辆行为状态的变化，将原始数据切分成不同的状态片段，并提取关键片段表征指标。

为实现上述目的，本发明采用的一种使用车辆监测数据提取行为片段信息的方法，包括如下步骤：

步骤一：提取原始数据，对原始数据中出现的重复数据和异常数据进行删除，之后按时间先后对数据进行排序，并逐条读取数据，根据车辆充电状态、速度、累计里程、SOC的数据变化，来标定每条数据对应的车辆状态；

步骤二：根据车辆状态的变化情况，对数据进行切分成片段，将片段第一条数据和最后一条数据，作为结构化次表数据的起讫数据；

步骤三：提取每个片段中的数据，构成结构化次行数据，将片段的第一条数据中的时间、速度、累计里程、SOC，坐标作为结构化数据中的开始时间、开始速度、开始里程、开始SOC、开始坐标；将片段的最后一条数据中的时间、速度、累计里程、SOC、坐标作为结构化数据中的结束时间、结束速度、结束里程、结束SOC、结束坐标。

其中，在步骤一中：

按数据采集时间的先后，对数据进行排序，并逐条读取数据各关键字段：车辆充电状态、速度、累计里程、SOC；

根据数据字段情况，标定每条数据所对应的车辆状态。

其中，根据数据字段情况，标定每条数据所对应的车辆状态，包括：

当速度为0，充电状态为2时，此条数据被标记为充电C状态；

当速度为0，充电状态不为2时，此条数据被标记为怠速P状态；

当速度不为0，充电状态不为2时，此条数据被标记为行驶D状态。

其中，在步骤二中：

在读取数据的过程中，当两条数据出现5分钟以上的间隔时，自动分开前后两条数据，形成两个数据片段。

其中，在步骤二中：