[发明专利]车辆加油行为识别方法及系统、服务器、存储介质

权利要求书

1.一种车辆加油行为识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1、实时接收车辆上传的车辆状态数据；所述车辆状态数据至少包括用户标识、油箱液位信号、上电状态信号；

步骤S2、将所述油箱液位信号、上电状态信号输入预先训练好的机器学习模型进行处理输出车辆处于加油状态的概率及其对应的第一油箱液位变化率；

步骤S3、根据所述车辆处于加油状态的概率判断车辆是否存在加油行为；

步骤S4、当车辆存在加油行为时，根据所述用户标识以及加油过程中的初始油箱液位信号、终止油箱液位信号以及所述第一油箱液位变化率生成车辆用户的加油行为画像，并输出。

2.根据权利要求1所述的车辆加油行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

所述机器学习模型根据上电状态信号判断车辆是否处于静止状态且上电状态信号具有从1到0的阶跃状态，若是，则所述机器学习模型确定车辆处于加油状态的概率为预设初始概率X％并开始衰减，若否，则所述机器学习模型确定车辆没有处于加油状态；

所述机器学习模型根据所述油箱液位信号判断在所述预设时间内车辆的油箱液位是否上升，若是，则车辆处于加油状态的概率对应上升，并且当油箱液位停止上升时输出车辆处于加油状态的概率及其对应的第一油箱液位变化率，若否，则在预设时间内车辆处于加油状态的概率以预设初始概率X％为初始值进行衰减至0。

3.根据权利要求2所述的车辆加油行为识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

若在所述预设时间内，油箱液位从初始油箱液位Y％上升至终止油箱液位Z％，且(Z％-Y％)F％，则所述机器学习模型确定车辆处于加油状态的概率为100％；其中F％为预先设定的阈值，Y％和Z％为车辆上传的油箱液位信号。

4.根据权利要求1所述的车辆加油行为识别方法，其特征在于，所述车辆状态数据还包括行驶里程数据、平均百公里油耗数据和油箱容积数据；

所述步骤S3包括：

获取车辆上一次加油行为发生时的行驶里程数据，根据车辆上一次加油行为发生时的行驶里程数据以及当前的行驶里程数据、平均百公里油耗数据和油箱容积数据计算第二油箱液位变化率；

根据所述第一油箱液位变化率与所述第二油箱液位变化率的比较结果确定所述机器学习模型的输出结果是否可信，若是，则将所述机器学习模型输出的车辆处于加油状态的概率乘以系数k得到修正后的车辆处于加油状态的概率；其中系数k为大于0的值；

若修正后的车辆处于加油状态的概率大于预设概率阈值，则确定车辆存在加油行为。

5.根据权利要求1所述的车辆加油行为识别方法，其特征在于，所述车辆状态数据还包括定位信号；

所述步骤S3还包括：

当根据所述车辆处于加油状态的概率判断车辆存在加油行为时，进一步根据加油行为发生时的定位信号检验加油行为的可信度，根据地图数据判断以该定位信号所处位置为中心的预设距离范围内是否存在加油站；若是，则加油行为可信，确定存在加油行为，若否，则加油行为不可信，确定不存在加油行为。

6.根据权利要求5所述的车辆加油行为识别方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：当加油行为可信，确定存在加油行为时，获取所述预设距离范围内的加油站信息；

所述步骤S4还包括：根据所述加油站信息更新加油站热度数据，并输出。

7.一种车辆加油行为识别系统，其特征在于，包括：

数据接收单元，用于实时接收车辆上传的车辆状态数据；所述车辆状态数据至少包括用户标识、油箱液位信号、上电状态信号；

加油行为识别单元，用于将所述油箱液位信号、上电状态信号输入预先训练好的机器学习模型进行处理输出车辆处于加油状态的概率及其对应的第一油箱液位变化率；

可信度判断单元，用于根据所述车辆处于加油状态的概率判断车辆是否存在加油行为；以及

画像生成单元，用于当车辆存在加油行为时，根据所述用户标识以及加油过程中的初始油箱液位信号、终止油箱液位信号以及所述第一油箱液位变化率生成车辆用户的加油行为画像，并输出。