一种调表车判断方法、装置和电子设备与流程

本发明涉及车辆检测，具体为一种调表车判断方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、随着二手车市场的蓬勃发展，车辆交易的规模和频率不断增加，然而，车辆里程表数据被篡改的问题日益凸显，这严重影响了车辆价值的准确评估以及车况的客观判断，车联网技术的兴起为车辆检测带来了新的契机，其能够实现车辆动态参数的实时采集，为更精准地判断调表车提供了丰富的数据维度，借助车联网技术，可获取车辆在行驶过程中的多种实时信息，从而弥补传统检测方式的不足，提升调表车判断的准确性和可靠性。

2、现有的调表车判断方式存在诸多局限性，难以满足实际需求，一方面，传统方法过度依赖人工经验，通过观察车辆静态部件特征来判断车辆实际行驶里程，这种方式对检测人员的专业知识和经验要求较高，且不同检测人员之间可能存在判断差异，导致判断结果的准确性和一致性难以保证，另一方面，传统方法主要关注车辆的静态信息，对车辆的动态性能关联不足，无法实时监测车辆在运行过程中的动态参数变化，电子里程表的调表行为往往不会对车辆的静态部件特征产生明显影响，传统方法难以发现此类调表行为，此外，传统方法缺乏实时监测能力，无法在车辆运行过程中及时获取车辆的动态数据，不能对车辆的行驶状态进行实时分析和判断，难以适应现代车辆检测的需求，例如，在车辆行驶过程中，发动机转速波动、变速箱换挡频率等动态参数能够反映车辆的实际运行情况，传统方法无法利用这些动态数据来判断车辆是否存在调表行为，导致判断结果不够准确和全面。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种调表车判断方法、装置和电子设备，它能够通过采集目标车辆的历史运行数据与车联网实时数据流，构建历史参数-里程关联匹配模型与实时参数-里程动态关联模型，实现对车辆关键部件参数偏差度与动态参数偏离度的双维度计算，通过比较关键部件参数偏差度与预设偏差阈值、动态参数偏离度与基准值预设比例，结合预设判定规则，能够准确判定目标车辆是否为调表车，并生成对应的调表风险报告与异常参数分析报告。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：第一方面，一种调表车判断方法，该方法包括以下具体步骤：

3、s1：采集目标车辆包含里程数据、关键部件运行参数的历史运行数据，以及包含动态参数的车联网实时数据流；

4、s2：基于正常车辆参数数据库，构建表征里程与关键部件参数对应关系的历史参数-里程关联匹配模型，及表征相同驾驶条件下里程与动态参数基准对应关系的实时参数-里程动态关联模型；

5、s3：采集目标车辆的当前里程数据、当前关键部件运行参数及当前动态参数；

6、s4：利用历史参数-里程关联匹配模型计算关键部件参数偏差度，利用实时参数-里程动态关联模型计算动态参数偏离度；

7、s5：当关键部件参数偏差度大于预设阈值，或连续预设数量驾驶周期内动态参数偏离度超出基准值预设比例时，判定为调表车，否则判定为非调表车；

8、s6：判定为调表车时，生成包含车辆信息及关键部件偏差详情的调表风险报告，与包含动态参数异常信息的异常参数分析报告。

9、进一步地，所述步骤s1中，历史运行数据包含里程数据及关键部件运行参数，所述关键部件运行参数包括发动机工作时长、刹车片磨损量、轮胎行驶里程、悬挂系统形变次数；所述动态参数包括发动机转速波动、变速箱换挡频率、刹车踏板触发力度、刹车踏板触发频次、转向系统响应速度。

10、更进一步地，所述步骤s2中，构建表征里程与关键部件参数对应关系的历史参数-里程关联匹配模型，其模型公式为：

11、，其中，是第类关键部件运行参数理论值，是第类关键部件参数基准值，是第类关键部件参数里程关联系数，是目标车辆当前里程数据，是目标车辆设计全生命周期里程，是第类关键部件参数初始偏差值，是第类关键部件参数衰减系数，是里程分段权重。

12、更进一步地，所述步骤s2中，构建表征相同驾驶条件下里程与动态参数基准对应关系的实时参数-里程动态关联模型，其模型公式为：

13、，其中，是为模型输出的第类动态参数在当前里程及当前驾驶条件下的动态基准值，是第类动态参数的基础基准值，即从正常车辆参数数据库中统计得到的、相同驾驶条件下各里程区间内动态参数的均值，是第类动态参数里程老化系数，是目标车辆当前里程数据，是目标车辆设计全生命周期里程，是里程老化指数，是第类动态参数的第项驾驶条件修正因子，是驾驶条件数量。

14、更进一步地，所述步骤s4中，利用历史参数-里程关联匹配模型计算关键部件参数偏差度的具体过程为：获取所述历史参数-里程关联匹配模型输出的各关键部件运行参数理论值，再分别计算每个当前关键部件运行参数与对应理论参数值的差值，将每个差值分别除以对应理论值得到单个参数偏差占比，随后将每个单个参数偏差占比分别与对应关键部件运行参数的关联权重相乘，最后对所有相乘结果进行求和，得到所述关键部件参数偏差度。

15、更进一步地，所述步骤s4中，利用实时参数-里程动态关联模型计算动态参数偏离度的具体过程为：先获取所述实时参数-里程动态关联模型输出的各动态基准值，再计算每个当前动态参数与对应基准值的差值，将每个差值除以对应基准参数值后乘以100%，得到所述动态参数偏离度；若所述当前动态参数超出所述实时参数-里程动态关联模型输出的波动范围，则记录为一次动态参数偏离。

16、第二方面，一种调表车判断装置，所述该装置包括：

17、双源数据采集模块：通过连接车辆obd接口、车载t-box系统或第三方数据平台获取历史运行数据，通过车联网通信模块及车载传感器阵列获取车联网实时数据流，并对历史运行数据和车联网实时数据流执行去重、异常值剔除处理，对车联网实时数据流额外执行时间戳对齐处理；

18、双模型构建模块：基于正常车辆参数数据库，构建表征里程与关键部件参数对应关系的历史参数-里程关联匹配模型，及表征相同驾驶条件下里程与动态参数基准对应关系的实时参数-里程动态关联模型；

19、双维度计算模块：调用历史参数-里程关联匹配模型获取关键部件参数理论值，按差值占比计算、权重相乘及求和得到关键部件参数偏差度，调用历史参数-里程动态关联模型获取动态参数基准值及波动范围，按差值占比计算得到动态参数偏离度并统计偏离次数；

20、综合判定模块：比较关键部件参数偏差度与预设阈值、动态参数偏离度与基准值预设比例，统计连续驾驶周期内的动态参数偏离次数，根据比较与统计结果输出判定结果；

21、双报告生成模块：整合目标车辆信息、参数偏差详情及偏离数据生成报告，支持报告的显示、打印或云端上传。

22、进一步地，所述双源数据采集模块中，车载传感器阵列包含发动机转速传感器、变速箱换挡位置传感器、刹车踏板压力传感器及转向角传感器。

23、第三方面，一种电子设备，包括处理器、存储器、适配对应接口的双数据接口及计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述方法的步骤，且所述电子设备包含在判定为调表车时触发声光预警的预警模块。

24、进一步地，所述电子设备支持边缘计算与云端协同，处理器执行实时数据初步计算与周期统计，云端服务器存储历史数据与模型参数，所述电子设备通过无线通信模块获取模型更新数据，且所述电子设备类型选自专用车辆检测终端、车载智能终端或二手车评估平台服务器。

25、与现有技术相比，该一种调表车判断方法、装置和电子设备具备如下有益效果：

26、一、本发明通过融合车辆历史运行数据与车联网实时数据流，构建历史参数-里程关联匹配模型与实时参数-里程动态关联模型，通过计算关键部件参数偏差度与动态参数偏离度，从静态和动态两个维度综合判断，更精准地关联车辆动态性能与里程数据，有效识别电子里程表调表行为，降低误判率，为二手车评估、车辆质检等场景提供可靠的判断依据。

27、二、本发明通过借助车联网v2x通信模块及车载传感器阵列，实时采集车辆动态参数，实现实时监测，电子设备具备边缘计算功能，可本地执行实时数据初步计算与驾驶周期统计，同时与云端协同，云端存储历史数据与模型参数，电子设备能及时获取模型更新数据，在判定为调表车时，预警模块触发声光预警，提醒相关人员，解决了现有方式实时监测能力缺失的问题，提高调表车发现效率，减少潜在损失。

28、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。