[发明专利]基于车联网的数据存储方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于车联网的数据存储方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器具有所述车联网中的车载终端的数据存储权限，包括：

利用第一车辆中预设的多种传感器，实时采集所述第一车辆的n种传感数据，并利用所述n种传感数据，生成传感数据-时间曲线函数序列F1、F2、...、Fn，其中所述第一车辆对应的第一车载终端位于所述车联网中；

利用所述第一车辆中预设的摄像头采集驾驶员的脸部图像，并将所述脸部图像输入预设的人脸识别模型中，得到所述人脸识别模型输出的指定人脸特征，并判断所述指定人脸特征是否匹配所述第一车辆的车主；

若所述指定人脸特征匹配所述第一车辆的车主，则获取所述第一车辆的车辆信息和车主信息，以及获取所述第一车辆的所处位置的天气信息和交通状况信息，并将所述车辆信息、车主信息、天气信息和交通状况信息输入预设的传感数据预测模型中，得到所述传感数据预测模型输出的预测传感数据-时间曲线函数序列f1、f2、...、fn，其中所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn与所述曲线函数序列f1、f2、...、fn一一对应；

根据预设的匹配算法，计算所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn与所述曲线函数序列f1、f2、...、fn的匹配度值，并判断所述匹配度值是否大于预设的匹配阈值；

若所述匹配度值大于预设的匹配阈值，则将所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn存储到预设的第一子网络中的多个指定网络节点中，其中所述第一子网络中的网络节点均为从所述车联网中选出的车载终端；

所述根据预设的匹配算法，计算所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn与所述曲线函数序列f1、f2、...、fn的匹配度值的步骤,包括：

根据公式：

E_i(t)＝F_i(t)-f_i(t)，

获取匹配衡量函数H(t),其中F_i(t)为所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn中的第i个函数，f_i(t)为所述曲线函数序列f1、f2、...、fn中的第i个函数，E(t)为函数F_i(t)与函数f_i(t)的差值函数,t为时间，为差值函数对时间的微分,min为最小值函数，p为大于0的匹配衡量参数；

统计所述匹配衡量函数H(t)取值为p时，自变量t的第一取值长度，以及统计所述匹配衡量函数H(t)取值不为p时，自变量t的第二取值长度；

根据公式：匹配度值＝所述第二取值长度/(所述第一取值长度+所述第二取值长度)，从而计算出所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn与所述曲线函数序列f1、f2、...、fn的匹配度值；

所述根据预设的匹配算法，计算所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn与所述曲线函数序列f1、f2、...、fn的匹配度值，并判断所述匹配度值是否大于预设的匹配阈值的步骤之后，包括：

若所述匹配度值不大于预设的匹配阈值，则获取所述匹配衡量函数H(t)首次取值为p时，自变量t的值，并记为第一时间点；

从所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn中划分出第一曲线函数序列，其中所述第一曲线函数序列的时间取值范围从所述第一时间点至当前时间点；

将所述第一曲线函数序列存入所述服务器。

2.根据权利要求1所述的基于车联网的数据存储方法，其特征在于，所述利用所述第一车辆中预设的摄像头采集驾驶员的脸部图像，并将所述脸部图像输入预设的人脸识别模型中，得到所述人脸识别模型输出的指定人脸特征，并判断所述指定人脸特征是否匹配所述第一车辆的车主的步骤之后，包括：

若所述指定人脸特征不匹配所述第一车辆的车主，则根据预设的人脸特征与姓名的对应关系，获取与所述指定人脸特征匹配的指定姓名；

从预存的多个知识图谱中选出指定知识图谱，其中所述指定姓名和所述车主分别为所述指定知识图谱中的第一知识节点和第二知识节点；

判断所述第一知识节点和所述第二知识节点是否存在直接连接关系；

若所述第一知识节点和所述第二知识节点不存在直接连接关系，则将所述曲线函数序列F1、F2、...、Fn存入所述服务器中。