[发明专利]基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法

权利要求书

1.一种基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，包括：

采集待管理的共享汽车在预设时间间隔内产生的车辆数据；

结合车辆数据进行分析，判断共享汽车的车辆失联原因、报警类型及停车状态，并确定共享汽车的风险分析结果；

根据风险分析结果，调整对应共享汽车的数据上传频率，实现对共享汽车数据存储的调整。

2.根据权利要求1所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，采集的车辆数据类型至少包括：

停车位置信息、车辆内部机器信息、在线离线信息、报警信息及车辆的行程状态信息。

3.根据权利要求2所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，在判断共享汽车的车辆失联原因、报警类型及停车状态的步骤中，车辆失联原因的判断过程包括：

结合停车位置数据判断车辆最后停车位置，并判断最后停车位置点指定范围内是否有风险点；

结合共享汽车的机器内部信息及在线离线信息，建立失联分析模型，并确定失联风险等级。

4.根据权利要求2所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，在判断共享汽车的车辆失联原因、报警类型及停车状态的步骤中，报警类型的判断过程包括：

对报警信息进行分类，按照报警信息的危险程度，分类为低风险报警信息、中风险报警信息及高风险报警信息；

确定组合报警的组成报警类型，并根据组成类型确定报警等级。

5.根据权利要求2所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，在判断共享汽车的车辆失联原因、报警类型及停车状态的步骤中，停车状态的判断过程包括：

对车辆的行程状态信息进行分析，确定是否存在长时间静止、超短里程及超长里程的情况；

若存在，则结合静止时长、单程的超短里程或超长里程距离，确定停车状态等级。

6.根据权利要求3-5任意一项所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，在判断共享汽车的车辆失联原因、报警类型及停车状态的步骤中，失联等级、报警等级及停车状态等级通过打分确定。

7.根据权利要求1所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，对共享汽车数据存储的调整的步骤中，将风险分析结果与GPS有线硬件的数据上传频率做关联。

8.根据权利要求7所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法，其特征在于，车辆风险分析输出为风险系数持续低的车辆，GPS定位频率可自动化调整为分钟级，减少无效GPS数据存储；风险系数高的车辆，GPS定位频率可自动化调整为秒级，加强车辆的风险监控管理，且随着风险系数的变化，硬件数据的上传频率智能关联调整。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括输入输出单元、存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中的任一所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法中的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至8中的任一所述的基于数据和风险关联模型的共享汽车数据存储管理方法中的步骤。