技术摘要：
本申请涉及一种车辆数据处理方法和系统，所述方法包括：辆终端采集车辆原始数据，并对所述车辆原始数据计算进行解析获得面向不同基本事件的事件数据；所述车辆终端对所述事件数据进行预处理，以从所述事件数据中剔除无用数据；所述车辆终端根据分级策略对剔除无用数据  全部
背景技术：
现代汽车工业快速发展，自动驾驶、车联网、远程控制等各种新型功能和用户体验 被引入到汽车中，汽车的复杂度几何级的提升，车内通信负载从原先的30-40％到现在70- 90％，翻了一倍多，从而对于车辆的运行监控和异常行为的捕获带来了很大的困扰。自从有 了车联网之后，数据可以实时上传到云端，大量的数据上传之后进行汇总，利用数据统计和 模型算法进行各种大数据分析。一台车一天的数据量就可以达到几GB，消耗大量的数据流 量和云端存储的资源，和云端数据分析的负荷。
技术实现要素：
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低资源消耗，减少云端数据分 析负荷的车辆数据处理方法和系统。 一种车辆数据处理方法，所述方法包括： 车辆终端采集车辆原始数据，并对所述车辆原始数据进行解析获得面向不同基本 事件的事件数据； 所述车辆终端对所述事件数据进行预处理，以从所述事件数据中剔除无用数据； 所述车辆终端根据分级策略对剔除无用数据的所述事件数据进行分级处理得到 待上传事件数据； 所述车辆终端将所述待上传事件数据上传至云端服务器。 上述实施例中，车辆终端通过对原始数据进行解析获得面向不同基本事件的事件 数据，然后对事件数据进行预处理，以从事件数据中剔除无用数据，这样对剔除无用数据的 事件数据进行分级处理得到待上传事件数据，从而车辆终端可以直接对该待上传事件上传 至云端服务器，这样可以减少上传的数据量，从而可以降低资源消耗，且云端服务器可以对 该些待上传数据进行分析，这样数据量较少，可以减少云端数据分析负荷。 在其中一个实施例中，所述车辆终端根据分级策略对剔除无用数据的所述事件数 据进行分级处理得到待上传事件数据，包括： 车辆终端获取到云端服务器更新分级策略，并根据所述分级策略对所述事件数据 进行分级处理得到待上传事件。 上述实施例中，分级策略时云端服务器下发的，这样云端服务器可以根据大数据 分析的结果对分级策略进行更新，从而可以实现分级策略的迭代优化，使得待上传事件数 据更加准确，为后续的数据分析的准确性奠定基础。 在其中一个实施例中，所述事件数据包括多种类型的基本事件，所述车辆终端对 所述事件数据进行预处理，以从所述事件数据中剔除无用数据，包括： 所述车辆终端根据终端规则判断所述基本事件是否为异常事件； 4 CN 111586155 A 说　明　书 2/11 页 当所述车辆终端判定所述基本事件不为异常事件时，则从所述事件数据中剔除与 所述异常事件对应的事件数据； 所述车辆终端根据分级策略对剔除无用数据的所述事件数据进行分级处理得到 待上传事件数据，包括： 当所述车辆终端判定所述基本事件为异常事件时，对为异常事件的基本事件增加 异常标识； 所述车辆终端将添加有异常标识的基本事件作为待上传事件。 上述实施例中，当基本事件被判定为异常事件时，说明车辆当前存在故障，这样的 异常事件极有可能造成事故，因此为了避免这种情况的发生，可以直接将存在问题的异常 事件作为待上传事件进行上传，这样的数据才是有价值的，为后续云端服务器的大数据分 析奠定基础。 在其中一个实施例中，所述车辆终端将所述待上传事件数据上传至云端服务器之 后，还包括： 云端服务器对所述待上传事件数据进行大数据分析。 上述实施例中，车辆终端通过对原始数据进行计算得到基本事件，然后对剔除无 用数据的事件数据进行分级处理得到待上传事件数据，从而车辆终端可以直接对该待上传 事件上传至云端服务器，这样可以减少上传的数据量，从而可以降低资源消耗，且云端服务 器可以对该些待上传数据进行分析，这样数据量较少，可以减少云端数据分析负荷。 在其中一个实施例中，所述待上传事件数据包括多种类型的待上传事件，所述云 端服务器对所述待上传事件数据进行大数据分析之前，还包括： 云端服务器判断所述待上传事件是否为异常事件； 当所述待上传事件为异常事件时，则所述云端服务器向所述车辆终端发送日志上 传请求； 所述车辆终端根据所述日志上传请求将异常事件对应的系统日志上传至云端服 务器。 上述实施例中，由于数据分析是在云端的，车辆终端仅是进行简单的分析，因此车 辆终端所判断的异常事件是部分的，比较简单的判断，而云端服务器则是更高价的判断，这 样在云端进行进一步的分析，可以提高大数据分析的准确性，且仅在车辆终端进行部分分 析，也可以减少车辆终端的压力。 在其中一个实施例中，所述云端服务器判断所述待上传事件是否为异常事件，包 括： 云端服务器判断所述待上传事件是否携带有异常标识，或者是根据云端规则判断 所述待上传事件是否为异常事件。 上述实施例中，云端服务器可以根据异常标识来进行判断，这样减少云端服务器 的占用，提高数据的处理效率。且在云端进行进一步的分析，可以提高大数据分析的准确 性，且仅在车辆终端进行部分分析，也可以减少车辆终端的压力。 在其中一个实施例中，所述云端服务器对所述待上传事件进行大数据分析，包括： 所述云端服务器判断所述异常事件是否对应有分级策略； 当所述异常事件未对应有分级策略时，则云端服务器增加上传所述异常事件的分 5 CN 111586155 A 说　明　书 3/11 页 级策略。 上述实施例中，云端服务器可以根据异常事件来对分级策略进行更新优化，通过 不断地采集，分析，优化分级策略，在演进过程中数据越传越少，信息量却不会丢失；或者剔 除无用数据，深入采集更多有用数据。 在其中一个实施例中，所述分级策略的生成方式包括： 车辆终端采集车辆原始数据，并判断所述车辆原始数据是否存在异常； 当所述车辆原始数据存在异常时，则所述车辆终端将存在异常的车辆原始数据上 传至云端服务器； 云端服务器对存在异常的车辆原始数据进行分析得到初步上传事件； 所述云端服务器根据所述初步上传事件生成分级策略。 上述实施例中，在初始使用的时候，可以仅是异常数据采集的策略，这样只需要通 车辆终端来采集车辆原始数据，然后获取到容易出现异常的上传到云端服务器，从而来生 成分级策略，保证了一开始使用的准确性。 在其中一个实施例中，所述云端服务器根据所述初步上传事件生成分级策略，包 括： 云端服务器对所述初步上传事件进行分组得到需上传事件、待计算事件以及无需 上传事件； 所述云端服务器配置与所述待计算事件对应的新事件计算逻辑，并根据所述新事 件计算逻辑对所述待计算事件进行处理得到新增事件； 所述云端服务器根据所述需上传事件、新增事件以及无需上传事件生成分级策 略。 上述实施例中，云端服务器对初步事件进行分组处理，这样针对不同份的分组分 别建立不同的处理逻辑，从而保证分级策略的准确性。 在其中一个实施例中，所述云端服务器根据所述需上传事件、新增事件以及无需 上传事件生成分级策略，包括： 云端服务器配置所述需上传事件以及新增事件的上传频率； 云端服务器根据所述需上传事件、所述需上传事件的上传频率、所述新增事件、所 述新增事件的上传频率以及无需上传事件生成分级策略。 上述实施例中，云端服务器还根据需要来调整各个事件的上传频率，这样保证分 级策略的准确性。 在其中一个实施例中，所述方法还包括： 所述云端服务器接收针对所述分级策略的开发指令； 所述云端服务器根据所述开发指令对所述分级策略进行调整。 上述实施例中，对于分级策略还可以支持二次开发，提供可编程逻辑实现，这样可 以使得该方法的适用范围更广，适用性更强。 一种车辆数据处理系统，所述系统包括车辆终端和云端服务器： 所述车辆终端用于采集车辆原始数据，并对所述车辆原始数据计算进行解析获得 面向不同基本事件的事件数据；对所述事件数据进行预处理，以从所述事件数据中剔除无 用数据；根据分级策略对剔除无用数据的所述事件数据进行分级处理得到待上传事件数 6 CN 111586155 A 说　明　书 4/11 页 据；以及将所述待上传事件数据上传至云端服务器。 上述实施例中，车辆终端通过对原始数据进行解析获得面向不同基本事件的事件 数据，然后对事件数据进行预处理，以从事件数据中剔除无用数据，这样对剔除无用数据的 事件数据进行分级处理得到待上传事件数据，从而车辆终端可以直接对该待上传事件上传 至云端服务器，这样可以减少上传的数据量，从而可以降低资源消耗，且云端服务器可以对 该些待上传数据进行分析，这样数据量较少，可以减少云端数据分析负荷。 附图说明 图1为一个实施例中车辆数据处理系统的结构框图； 图2为一个实施例中车辆数据处理方法的流程示意图； 图3为一个实施例中的异常事件处理步骤的流程图； 图4为另一个实施例中的车辆数据处理方法的流程图。