[發明專利]一種車輛失聯預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010772431.5
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111861043B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 楊磊;王凡
• 申請（專利權）人: 上海鈞正網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/30;G06N3/04;G06N20/00;G08G1/00
• 代理公司: 上海唯源專利代理有限公司 31229
• 代理人: 汪家瀚

1.一種車輛失聯預測方法，其特征在于，包括：

獲取待預測車輛的位置信息；

獲取所述待預測車輛所處環境的光照強度；

獲取所述待預測車輛的行駛特征和基本特征，其中，所述行駛特征為所述待預測車輛在被使用過程中的信息，所述基本特征為所述待預測車輛本身的使用參數；

將所述位置信息、光照強度、行駛特征和基本特征輸入到預先訓練得到的失聯預測模型中，得到所述待預測車輛的失聯概率；

若所述待預測車輛處于停放狀態，所述車輛失聯預測方法還包括：

獲取所述待預測車輛的當前停放區域內其他車輛經過所述失聯預測模型進行預測的輸出結果；

將所述其他車輛的輸出結果與所述待預測車輛進行關聯，并輸入到所述失聯預測模型中。

2.如權利要求1所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，所述待預測車輛所處環境包括光照充足區域和光照不足區域，所述獲取待預測車輛的位置信息，包括：

獲取所述待預測車輛的當前位置；

根據所述當前位置確定所述待預測車輛處于光照充足區域或者光照不足區域。

3.如權利要求2所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，所述光照不足區域的劃定步驟包括：

查詢發生過失聯的車輛信息，得到歷史失聯車輛；

獲取所述歷史失聯車輛失聯時的停放位置；

根據所述停放位置劃定光照不足區域。

4.如權利要求1所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，還包括：

獲取所述待預測車輛上傳的心跳信息；

將所述心跳信息輸入到所述失聯預測模型中。

5.如權利要求1所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，還包括：

判斷所述失聯概率是否達到預設閾值；

當所述失聯概率達到所述預設閾值時，發送用于提醒運維人員進行運維處理的提示信息。

6.如權利要求1所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，還包括：

獲取所述失聯概率對應的預測失聯時間，其中，不同的失聯概率對應不同的預測失聯時間；

發送用于告知運維人員所述待預測車輛的預測失聯時間的提示信息。

7.如權利要求1-6任一項所述的車輛失聯預測方法，其特征在于，所述失聯預測模型的訓練過程包括：

獲取歷史失聯車輛的樣本數據，所述樣本數據包括歷史失聯車輛的停放區域、所處環境的光照強度、歷史行駛特征和歷史基本特征；

利用預先建立的神經網絡模型對所述樣本數據進行訓練，得到所述失聯預測模型。

8.一種車輛失聯預測裝置，其特征在于，包括：

位置獲取模塊，用于獲取待預測車輛的位置信息；

光照獲取模塊，用于獲取所述待預測車輛所處環境的光照強度；

特征獲取模塊，用于獲取所述待預測車輛的行駛特征和基本特征，其中，所述行駛特征為所述待預測車輛在被使用過程中的信息，所述基本特征為所述待預測車輛本身的使用參數；

預測模塊，用于將所述位置信息、光照強度、行駛特征和基本特征輸入到預先訓練得到的失聯預測模型中，得到所述待預測車輛的失聯概率；

結果獲取模塊，用于獲取所述待預測車輛的當前停放區域內其他車輛經過所述失聯預測模型進行預測的輸出結果；

所述預測模塊還用于將所述其他車輛的輸出結果與所述待預測車輛進行關聯，輸入到所述失聯預測模型中。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，從而執行如權利要求1-7中任一項所述的車輛失聯預測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執行如權利要求1-7中任一項所述的車輛失聯預測方法。