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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故障识别方法，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、双闪打开情况、是否下车情况、ABS防抱死系统故障相关故障码、发动机故障灯亮相关故障码、胎压异常相关故障码、水温告警相关故障码和GPS点定位数据；能有效快速监控车辆在高速公路上是否存在因故障而停车的行为，且通过GPS点定位数据获取车辆的位置信息，无需后装传感器，具有低成本、高准确率的特点，通过多维度识别车辆是否在高速公路上发生故障停车行为。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故障识别方法，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、双闪打开情况、是否下车情况、ABS防抱死系统故障相关故障码、发动机故障灯亮相关故障码、胎压异常相关故障码、水温告警相关故障码和GPS点定位数据；S2，基于所述车速与双闪打开情况进行构建高速公路故障停车判断模型触发器；并根据所述高速公路故障停车判断模型触发器的触发条件判断车辆是否需要触发高速公路故障停车判断；S3，基于两次两点一线方法建高速定位判断模型，并对满足所述高速公路故障停车判断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、告警故障码及告警故障码类型对应的相关信号和驾驶员下车行为构建行为判别及场景判别模型，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了故障而停车；S6，对满足步骤S5且不满足步骤S4时，则根据行为判别及场景判别模型进行判断该车辆在该时刻发生了高速公路故障停车行为，否则没有发生故障停车行为；S7，获取所有发生了高速公路故障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多分类智能模型；通过多分类智能模型对经过步骤S2、S3与S4的车辆进行分类，分出出现高速公路故障停车及对应的故障及事故场景的车辆。

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