[发明专利]一种基于大数据的驾驶行为数据防篡改方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据的驾驶行为数据防篡改方法，其特征在于，包括：

获取驾驶员的驾驶行为数据信息，所述驾驶行为数据信息包括所述驾驶员在驾驶过程中图像数据信息、驾驶行为轨迹数据信息以及驾驶视频流数据信息；

对比所述驾驶员驾驶行为数据信息中的数据指标值与周期性数据指标值的差值，所述周期性数据指标值根据所述驾驶员个人驾驶行为数据进行日、月、季度以及年周期计算；

判断所述差值是否满足预设条件，若是，则标记所述驾驶员驾驶行为数据为监控数据；

发送所述监控数据至监控系统，以使得所述监控系统在预设时间内处理所述监控数据；

在发送所述监控数据的同时将所述监控数据存储到日志和数据库中，并利用MySQL事务和所述监控数据的发送状态，验证所述监控数据是否发送至所述监控系统，冗余备份所述监控数据，若所述监控数据在异常数据队列中超过1个小时确定未被处理，则根据历史驾驶行为数据恢复到所述监控数据对应的原始数据，并再次将恢复的数据存储到日志和数据库中；

在所述判断所述差值是否满足预设条件之后，所述方法还包括：

若否，则将所述驾驶员驾驶行为数据上传至驾校节点服务器；

在所述将所述驾驶员驾驶行为数据上传至驾校节点系统之前，所述方法还包括：

对所述驾驶员驾驶行为数据执行HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统加密操作，并将加密操作后的驾驶员驾驶行为数据上传至驾校节点服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比所述驾驶员行为数据信息中的数据指标值与周期性数据指标值的差值，所述周期性数据指标值根据所述驾驶员个人驾驶行为数据进行日、月、季度以及年周期计算，包括：

获取数据库中所述驾驶员历史驾驶行为数据，所述历史驾驶行为数据包括最高速度、制动次数、变道次数；

对所述历史驾驶行为数据进行日、月、季度以及年多维度平均值计算，计算得到的结果作为所述周期性数据指标值；

提取所述驾驶员的驾驶行为数据信息中的数据指标值，所述数据指标值包括所述驾驶员一次平均速度、平均制动次数以及平均变道次数；

对比所述数据指标值与所述周期性数据指标值的差值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对比所述驾驶员行为数据信息中的数据指标值与周期性数据指标值的差值之前，所述方法还包括：

判断所述驾驶员身份信息与数据库中数据信息是否一致，若是，则对所述数据库中所述驾驶员周期性数据信息执行解密操作。

4.一种基于大数据的驾驶行为数据防篡改装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取驾驶员的驾驶行为数据信息，所述驾驶行为数据信息包括所述驾驶员在驾驶过程中图像数据信息、驾驶行为轨迹数据信息以及驾驶视频流数据信息；

对比单元，用于对比所述驾驶员驾驶行为数据信息中的数据指标值与周期性数据指标值的差值，所述周期性数据指标值根据所述驾驶员个人驾驶行为数据进行日、月、季度以及年周期计算；

第二判断单元，用于判断所述差值是否满足预设条件，若是，则标记所述驾驶员驾驶行为数据为监控数据；

发送单元，用于发送所述监控数据至监控系统，以使得所述监控系统在预设时间内处理所述监控数据，在发送所述监控数据的同时将所述监控数据存储到日志和数据库中，并利用MySQL事务和所述监控数据的发送状态，验证所述监控数据是否发送至所述监控系统；

处理单元，用于冗余备份所述监控数据，所述监控数据在异常数据队列中超过1个小时确定未被处理，则根据历史驾驶行为数据恢复到所述监控数据对应的原始数据，并再次将恢复的数据存储到日志和数据库中；

在所述第二判断单元之后，所述装置还包括：

上传单元，用于当所述差值不满足预设条件时，将所述驾驶员驾驶行为数据上传至驾校节点服务器；

在所述上传单元之前，所述装置还包括：

第二执行单元，用于对所述驾驶员驾驶行为数据执行HDFS分布式文件系统加密操作，并将加密操作后的驾驶员驾驶行为数据上传至驾校节点服务器。