[发明专利]一种基于数据分段聚合分布的车辆碰撞检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据分段聚合分布的车辆碰撞检测方法，其特征在于，包括：

S1：获取历史数据，所述历史数据为车辆上传感器设备感应上传的历史三轴时序数据，所述传感器设备设有唯一编号，与车辆以及采集的数据对应关联；

S2：对获得的三轴时序数据，分别对不同轴向进行分段聚合估计时序过程分布，具体过程如下：

S201：针对不同轴向的历史数据，每个上传时间点均有n个采样点形成的序列数据，分别对不同轴向的序列数据，按照n/10等分进行分段分割；

S202：针对不同轴向的历史数据，分别遍历每个上传时间点，统计每个小分段序列数据的均值，对每个上传时间点分别得到个n/10个聚合均值序列，并进行编号；

S203：针对不同轴向的历史数据，分别遍历得到个n/10个聚合均值序列，统计10等分分位数，得到n/10行11列数字矩阵，将其作为对应车辆的精准数字画像；

S3：获取当前时刻车辆传感器上传的三轴时序数据，基于该车辆传感器编号获取对应的历史三轴时序数据；

S4：分别对当前时刻上传的三轴时序数据不同轴向进行序列特征变换；

S5：计算变换的序列特征与该传感器设备上传的历史三轴时序数据对应时序过程分布的偏离程度；

S6：判断设备综合偏离程度是否超出设定阈值，判断该传感器设备对应的车辆是否发生碰撞。

2.根据权利要求1所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在步骤S1后，获取所述历史数据后，对所述历史数据按照上传时间进行排序，并截取预定时间段的三轴时序数据。

3.根据权利要求2所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，所述历史数据存储在SQL关系数据库中，通过传感器唯一编号和预定时间段，截取输出设定条件的三轴时序数据。

4.根据权利要求1所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述序列特征变换，具体过程如下：

S401：对当前时刻获取的三轴时序数据，分别对不同轴向，按照n/10等分做序列数据的分段分割；

S402：统计每个小分段序列数据的均值，作为变换所得序列特征。

5.根据权利要求4所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在步骤S5中，具体计算过程如下：

S501：分别针对不同轴向，按照编号，将输出的变换所得序列特征与所述数字矩阵对齐；

S502：按照编号进行遍历，计算序列特征到分布边界的相对距离；

S503：统计计算所述相对距离的加权平均值作为序列特征相对序列过程分布的偏离程度。

6.根据权利要求5所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在步骤S502中，所述相对距离，计算过程如下：

判断当前编号序列特征值与数字矩阵对应行的数值之间的大小；若序列特征值大于数字矩阵对应行的第10个数值，输出此两数值的距离；若序列特征值小于数字矩阵对应行的第2个数值，输出此两数值的距离；

输出数字矩阵对应行的第10个数值和第2个数值差，记为该编号对应权重；

计算输出值与数值差的比例，输出比值序列为序列特征到分布边界的相对距离向量和权重序列。

7.根据权利要求6所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在步骤S503中，所述相对距离的加权平均值，具体统计计算过程如下：

遍历计算后，按照编号对齐相对距离向量和权重序列；

对齐数值对相乘后加总，其加总值除以权重序列加总值，得到相对距离的加权平均值。