基于云端車聯(lián)網(wǎng)的車輛防盜報警系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及車輛防盜系統(tǒng)，具體地，涉及一種基于云端車聯(lián)網(wǎng)的車輛防盜報警系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有的車輛防盜產(chǎn)品主要采用的是單一傳感器判斷異常情況的方法，其明顯的不足在于檢測的可靠性較差，往往存在誤報率較高的問題。而目前基于多傳感器協(xié)同分析車輛異常的技術(shù)文獻(xiàn)描述的都是基于本地檢測的防盜系統(tǒng)，而一般情況下車輛犯罪發(fā)生時，傳感器采集到的數(shù)據(jù)可能相差很大且不容易用統(tǒng)一的模型進(jìn)行分類，需要對大量的已知車輛犯罪的具體模式進(jìn)行深度學(xué)習(xí)進(jìn)行分類。而云計算平臺以其豐富的計算資源和存儲單元適合進(jìn)行大數(shù)據(jù)的存儲和分析，而現(xiàn)有關(guān)于云端車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)文獻(xiàn)大多涉及的是車輛行駛過程中的異常報警以及危險駕駛行為的監(jiān)測。本發(fā)明通過定義具體車輛犯罪類型，通過云平臺整合大量車輛犯罪發(fā)生時的多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)獲得準(zhǔn)確的車輛犯罪分類檢測模型，從而能夠有效的提高車載防盜系統(tǒng)的可靠性。
[0003]經(jīng)過對現(xiàn)有專利的檢索發(fā)現(xiàn)，申請?zhí)枮?01010197971.1，名稱為一種車輛防盜裝置，主要是利用全方位傾斜傳感器、視覺傳感器、嵌入式系統(tǒng)等組成。全方位傾斜傳感器主要用于監(jiān)測車體的搖晃，全方位視覺傳感器用于拍攝車內(nèi)外的全景圖像。嵌入式系統(tǒng)用于接受來自移動設(shè)備的控制信號。這樣的系統(tǒng)雖然具備一定的車輛防盜監(jiān)測能力，也同時具備了現(xiàn)場記錄和與用戶交互的過程，但該技術(shù)使用了單一的傾斜傳感器進(jìn)行防盜監(jiān)測顯然有局限性，不能實(shí)現(xiàn)多種異常的分類檢測。本發(fā)明在此基礎(chǔ)上用傾角傳感器、震動傳感器、車內(nèi)氣壓傳感器以及超聲波傳感器綜合判斷異常的類型，實(shí)現(xiàn)入車盜竊、車體破壞、車輛搬運(yùn)等情況作具體的分類。
[0004]申請?zhí)枮?01410340163.4，名稱為一種適用于車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一種危險駕駛行為監(jiān)測方法及系統(tǒng)，在車輛行駛的過程中獲取駕駛行為的實(shí)時數(shù)據(jù)，并通過移動互聯(lián)網(wǎng)上傳至云端服務(wù)器。判斷是否存在危險駕駛行為，如果確認(rèn)是就將該信息回傳本地共車主危險駕駛行為并進(jìn)行改進(jìn)。該技術(shù)體現(xiàn)了本地車載系統(tǒng)與車聯(lián)網(wǎng)平臺的交互信息交互，但目前沒有發(fā)現(xiàn)云端車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在車輛防盜領(lǐng)域的相關(guān)專利。
[0005]經(jīng)過與現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，于耀東在其碩士學(xué)位論文《基于多傳感器信息融合技術(shù)的汽車防盜系統(tǒng)研宄》中，在綜合分析盜竊車輛的常用手法基礎(chǔ)上，分別針對“整車搬運(yùn)”、“車體破壞”、“非法開啟”和“入車盜竊”四個警報等級，分別確定不同的多傳感器融合模型，有效的提高了檢測的可靠性。但該技術(shù)與本發(fā)明相比的不足之處在于該系統(tǒng)是根據(jù)人已有的經(jīng)驗(yàn)判斷，預(yù)先設(shè)定了一套基于某種特定情況(如整車搬運(yùn))的傳感器檢測方法，而車輛犯罪行為的多樣性使得即使對應(yīng)于同一種犯罪類型的傳感器檢測數(shù)據(jù)可能差別很大，所以用于實(shí)際判斷時，準(zhǔn)確性還是相對不高。本發(fā)明考慮綜合大量的車輛犯罪的傳感器實(shí)際測量值，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練成可靠的異常分類模型，再使用該分類器根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行具體車輛犯罪行為的確定。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于云端車聯(lián)網(wǎng)的車輛防盜報警系統(tǒng)。通過小規(guī)模的對各種已知的車輛犯罪行為進(jìn)行實(shí)際模擬，得到實(shí)際測量值并與實(shí)際異常標(biāo)簽，即具體犯罪行為對應(yīng)起來，通過廣泛采集車輛傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽判定決定異常種類。通過將傳感器數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的異常標(biāo)簽進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)預(yù)處理，使之適用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練出犯罪模式識別的車輛犯罪模式分類器，將其運(yùn)用到之后的車輛安全防盜檢測中。
[0007]根據(jù)本發(fā)明提供的基于云端車聯(lián)網(wǎng)的車輛防盜報警系統(tǒng)，包括云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和本地車輛防盜系統(tǒng)；
[0008]所述本地車輛防盜系統(tǒng)包括傳感器系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、本地預(yù)警系統(tǒng)和遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)；
[0009]所述傳感器系統(tǒng)用于實(shí)時采集車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)；
[0010]所述控制系統(tǒng)用于獲取所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)并將所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)傳送至云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，根據(jù)云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)返回的車輛防盜判斷數(shù)據(jù)控制本地預(yù)警系統(tǒng)和/或遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)發(fā)出報警信號，或根據(jù)所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)直接控制本地預(yù)警系統(tǒng)和/或遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)發(fā)出報警信號；
[0011]所述云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)包括云端數(shù)據(jù)存儲模塊和綜合分析判斷模塊；所述云端數(shù)據(jù)存儲模塊用于存儲車輛犯罪模式分類器；所述綜合分析判斷模塊用于將根據(jù)所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)與所述車輛犯罪模式分類器生成所述車輛防盜判斷數(shù)據(jù)并發(fā)送至所述控制系統(tǒng)。
[0012]優(yōu)選地，所述傳感器系統(tǒng)包括超聲波傳感器、震動傳感器、傾角傳感器和氣壓傳感器;
[0013]所述超聲波傳感器、所述震動傳感器、所述傾角傳感器和所述氣壓傳感器均連接所述控制系統(tǒng)。
[0014]優(yōu)選地，所述遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)包括通信模塊和用戶終端；
[0015]所述控制系統(tǒng)通過所述通信模塊無線連接所述用戶終端。
[0016]優(yōu)選地，還包括車載攝像頭和GPS模塊；
[0017]所述車載攝像頭和GPS模塊均連接所述控制系統(tǒng)；所述GPS模塊用于實(shí)現(xiàn)車輛的遠(yuǎn)程定位追蹤
[0018]優(yōu)選地，所述車輛犯罪模式分類器采用如下方法獲得:
[0019]步驟1:針對多種車輛犯罪行為進(jìn)行實(shí)際測試，并將多種對應(yīng)的車輛盜竊報警數(shù)據(jù)與對應(yīng)的類別標(biāo)簽記錄下來，作為基本樣本數(shù)據(jù)集存儲在云端數(shù)據(jù)存儲模塊中；
[0020]步驟2:進(jìn)行無標(biāo)簽的車輛盜竊報警數(shù)據(jù)的廣泛采集，并將車輛盜竊報警數(shù)據(jù)和車輛正常狀態(tài)數(shù)據(jù)與所述基本樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對比；
[0021]步驟3:采用K最近鄰分類算法將無標(biāo)簽的車輛盜竊報警數(shù)據(jù)設(shè)置類別標(biāo)簽，使無標(biāo)簽的車輛盜竊報警數(shù)據(jù)與基本樣本數(shù)據(jù)集的格式相同，其中，帶有類別標(biāo)簽的基本樣本數(shù)據(jù)和車輛盜竊報警數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練樣本集；
[0022]步驟4:將訓(xùn)練樣本集格式轉(zhuǎn)換，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得到車輛犯罪模式分類器。
[0023]優(yōu)選地，所述格式轉(zhuǎn)換，具體為，將訓(xùn)練樣本集轉(zhuǎn)換成可供卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以計算的格式，即采用分類映射，將基本樣本數(shù)據(jù)和車輛盜竊報警數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽的字段映射成數(shù)據(jù)標(biāo)簽。
[0024]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果:
[0025]1、報警的準(zhǔn)確性，本發(fā)明借用云端車聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)行海量車輛異常數(shù)據(jù)的采集、分析以及深度學(xué)習(xí)，形成車輛犯罪模式分類器，與傳統(tǒng)的本地異常檢測相比能有效的提高檢測準(zhǔn)確率；
[0026]2、報警的及時性，在提供本地預(yù)警機(jī)制的同時，將傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時上傳云端，輸入在云端存儲的車輛犯罪模式分類器，獲取云端車輛網(wǎng)平臺的準(zhǔn)確判決結(jié)果通過移動互聯(lián)網(wǎng)傳回本地，如果確認(rèn)為某一種異常再通過GSM網(wǎng)絡(luò)將報警提示信息發(fā)送給車主。
【附圖說明】
[0027]通過閱讀參照以下附圖對非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會變得更明顯:
[0028]圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0029]圖2為本發(fā)明中本地車輛防盜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0030]圖3為本發(fā)明中訓(xùn)練車輛犯罪云端模式分類器的流程圖；
[0031]圖4為本發(fā)明中適用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]下面結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0033]在本實(shí)施例中，本發(fā)明提供的基于云端車聯(lián)網(wǎng)的車輛防盜報警系統(tǒng)，包括云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和本地車輛防盜系統(tǒng)；所述本地車輛防盜系統(tǒng)包括傳感器系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、本地預(yù)警系統(tǒng)和遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)；所述傳感器系統(tǒng)用于實(shí)時采集車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)；所述控制系統(tǒng)用于獲取所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)并將所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)傳送至云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，并根據(jù)云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)返回的車輛防盜判斷數(shù)據(jù)控制本地預(yù)警系統(tǒng)和/或遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)發(fā)出報警信號，或根據(jù)所述車輛防盜預(yù)警數(shù)據(jù)控制本地預(yù)警系統(tǒng)和/或遠(yuǎn)程報警系統(tǒng)發(fā)出報警信號;
[0034]所述云端車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)包括云端數(shù)據(jù)存儲模塊和綜合分析判斷模塊；所述云端數(shù)據(jù)存儲模塊用于存儲車輛犯罪模式