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申请/专利权人：深圳联友科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于车联网大数据的高速异常停车识别方法，包括以下步骤：S1，采集车机端的车辆状态数据、行为数据和GPS数据并传输至云端，对车辆状态数据、行为数据和GPS数据进行预处理得到车速、急加速、急减速、急转弯、胎压、发动机冷却液温度、发动机状态变化状态、双闪打开情况、是否下车情况和GPS信息；S2，基于所述车速与双闪打开情况进行构建高速停车模型触发器；能有效快速监控车辆在高速公路上是否发生异常停车行为，且通过结合车辆信号和车主行为识别，无需后装传感器，具有低成本、高准确率的特点，为主机厂实现事故售后关怀、保证车主安全、为售后奠定基础。

主权项：1.一种基于车联网大数据的高速异常停车识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，采集车机端的车辆状态数据、行为数据和GPS数据并传输至云端，对车辆状态数据、行为数据和GPS数据进行预处理得到车速、急加速、急减速、急转弯、胎压、发动机冷却液温度、发动机状态变化状态、双闪打开情况、是否下车情况和GPS信息；S2，基于所述车速与双闪打开情况进行构建高速停车模型触发器；并根据所述高速停车模型触发器的触发条件判断车辆是否需要触发高速公路异常停车判断；S3，根据GPS点定位数据，基于两点一线方法构建高速定位判断模型，并对满足所述高速停车模型触发器的触发条件的车辆进一步判断当前车辆在高速公路上行驶过程中是否存在车辆异常后进行停车且不在服务区的情况；S4，基于所述高速定位判断模型构建高速堵车行为识别模型，当车辆在高速公路上的历史行驶轨迹数据中存在多次类似的停车行为且无返厂维修数据，并且当前车辆的车速小于阈值a1时则认为该车辆可能是因为高速堵车行为而停车，并标记此类车主信息；S5，基于所述高速堵车行为识别模型构建行为判别模型，对满足步骤S2且满足步骤S3的车辆进一步判断是否在高速公路上发生异常而停车的行为；S6，对满足步骤S5且不满足步骤S4时根据行为判别模型判断该车辆在什么时刻发生了高速异常停车行为，若发生异常停车行为，则将发生了高速异常停车行为的车辆信息存入数据库中；S7，获取数据库中所有发生了高速异常停车行为的所有与车主沟通确认后的车辆信息，并基于所有与车主沟通确认后的车辆信息构建机器学习智能分类模型；通过机器学习智能分类模型对经过步骤S2、S3与S4的车辆进行分类，分出出现高速异常停车及对应的故障及事故场景的车辆。

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