[发明专利]基于车联网的数据存储方法、装置和计算机设备

说明书

本申请揭示了一种基于车联网的数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：实时采集所述第一车辆的n种传感数据，生成传感数据‑时间曲线函数序列F1、F2、...、Fn；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，得到指定人脸特征；若所述指定人脸特征匹配所述第一车辆的车主，则得到预测传感数据‑时间曲线函数序列f1、f2、...、fn；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；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。从而保证了数据可信并解决了服务器的存储压力过大的问题。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到一种基于车联网的数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。车联网通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理。在车联网中的这些信息处理的过程中，依赖于数据的存储。传统技术中或者将数据存储于服务器，或者存储于本地，这二者均有显著的缺陷：服务器的存储压力增大、或者本地数据容易被篡改(导致数据不可信)。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于车联网的数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在保证数据可信并解决服务器的存储压力过大的问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种基于车联网的数据存储方法，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。

进一步地，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；