网约车的数据处理方法、装置、服务器和存储介质与流程

1.本技术实施例涉及大数据技术领域，尤其涉及一种网约车的数据处理方法、装置、服务器和存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，依托互联网预约出租汽车的经营服务，即网约车业务应运而生，并逐渐成为大众的主要出行方式之一。为了提高乘客的使用体验和规范网约车司机的驾驶行为，现在的网约车上都安装了多种设备，如图像采集设备等，用于进行网约车内图像数据的获取和上报。
3.由于上报到服务器的网约车数据中为所有签约网约车产生的所有数据，不仅包括不同设备采集的数据，如视频监控数据、车辆状态数据、车辆行驶数据等，还包括车辆处于不同状态中的数据，如动态数据和静态数据等，还包括以不同机制上报的数据，如通过触发机制上报的数据和周期性上报的数据等。因此，为降低网约车数据的存储成本和提高网约车数据的查询效率，对网约车数据进行差异化处理是十分有必要的。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种网约车的数据处理方法、装置、服务器和存储介质，实现了对网约车数据的差异化处理。
5.第一方面，本技术实施例提供一种网约车的数据处理方法，包括：
6.通过车载远程通信设备获取网约车数据，所述网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；
7.根据所述网约车数据的类型，对所述网约车数据进行分类存储。
8.可选地，所述通过车载远程通信设备获取网约车数据，包括：
9.通过车载远程通信设备收集can总线中的数据，得到所述can数据；
10.通过车载远程通信设备控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到所述司机驾驶行为数据；
11.通过车载远程通信设备进行网约车定位，得到所述车辆位置数据。
12.可选地，所述通过车载远程通信设备控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到所述司机驾驶行为数据，包括：
13.根据网约车的工作状态，确定所述音视频采集设备的采集参数，所述工作状态包括接单状态、天气状况、工作时段和工作路况中的至少一种；
14.通过车载远程通信设备根据所述采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到所述司机驾驶行为数据。
15.可选地，所述工作状态包括接单状态，所述采集参数包括采集频率和采集精度，所述根据网约车的工作状态，确定所述音视频采集设备的采集参数，包括：
16.若网约车处于接单状态，确定所述音视频采集设备的采集参数为第一采集频率和
第一采集精度；
17.若网约车处于非接单状态，确定所述音视频采集设备的采集参数为第二采集频率和第二采集精度；
18.其中，所述第二采集频率小于所述第一采集频率，所述第二采集精度小于所述第一采集精度。
19.可选地，所述根据所述网约车数据的类型，对所述网约车数据进行分类存储，包括：
20.根据所述网约车数据的类型，采用冷热分层技术，将所述网约车数据分为网约车热数据和网约车冷数据；
21.将所述网约车热数据存储到热存储盘中，将所述网约车冷数据存储到冷存储盘中。
22.可选地，所述方法还包括：
23.根据所述热存储盘和所述冷存储盘中网约车数据的使用频率，或，根据所述热存储盘和所述冷存储盘的可用空间，对所述热存储盘和所述冷存储盘中的网约车数据进行动态调整。
24.可选地，所述根据所述网约车数据的类型，采用冷热分层技术，将所述网约车数据分为网约车热数据和网约车冷数据，包括：
25.若所述网约车数据为can数据，依据所述can数据的上报时间，采用冷热分层技术，将所述can数据分为can热数据和can冷数据；
26.若所述网约车数据为司机驾驶行为数据，依据行为分析模型对所述司机驾驶行为数据的使用频率和/或使用时间，采用冷热分层技术，将所述司机驾驶行为数据分为行为热数据和行为冷数据；
27.若所述网约车数据为车辆位置数据，依据所述车辆位置数据的上报时间和/或使用频率，采用冷热分层技术，将所述车辆位置数据分为位置热数据和位置冷数据。
28.第二方面，本技术实施例提供一种网约车的数据处理装置，包括：
29.获取模块，用于通过车载远程通信设备获取网约车数据，所述网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；
30.处理模块，用于根据所述网约车数据的类型，对所述网约车数据进行分类存储。
31.第三方面，本技术实施例提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所述的网约车的数据处理方法。
32.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的网约车的数据处理方法。
33.本技术实施例提供的网约车的数据处理方法、装置、服务器和存储介质，通过车载远程通信设备获取网约车数据，网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；根据网约车数据的类型，对网约车数据进行分类存储，实现了对网约车数据的差异化处理，不仅提高了网约车数据的查询或访问效率，还节约了网约车数据的存储成本。
附图说明
34.图1为本技术实施例的应用场景示意图；
35.图2为本技术实施例一提供的网约车的数据处理方法的流程示意图；
36.图3为本技术实施例一提供的冷热分层存储原理示意图；
37.图4为本技术实施例二提供的网约车的数据处理装置的结构示意图；
38.图5为本技术实施例三提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
39.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部结构。
40.本技术技术方案的主要思路：为降低网约车数据的存储成本和提高网约车数据的查询或访问效率，本技术实施例提供一种网约车的数据处理方案，可应用于服务器(云端)，用于对不同种类的网约车数据，包括控制器局域网(controller area network，can)数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据进行差异化处理。
41.示例性地，图1为本技术实施例的应用场景示意图。服务器(或云端)与车载远程通信设备之间通信连接，车载远程通信设备可以为远程通信盒(telematics box，tbox)或人工智能盒(artificial intelligence box，aibox)，车载远程通信设备安装在网约车上，不仅可以与服务器进行通信，还可以通过can总线连接车内的车门、车灯、脚踏板、发动机和变速箱等，具有数据采集、远程诊断和远程控制等功能。
42.实施例一
43.图2为本技术实施例一提供的网约车的数据处理方法的流程示意图，本实施例的方法可以由本技术实施例所提供的网约车的数据处理装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于服务器中。如图2所示，本实施例的网约车的数据处理方法，包括：
44.s101、通过车载远程通信设备获取网约车数据。
45.本实施例中，由图1可知，服务器可以通过车载远程通信设备进行网约车的相关数据的获取，本实施例中，可以通过车载远程通信设备主动上报的方式实现网约车数据的获取，也可以由服务器向车载远程通信设备发送控制指令，由车载远程通信设备根据控制指令进行网约车数据的获取。
46.本实施例中，将获取到的网约车的相关数据统称为网约车数据。根据功能的不同，本实施例中将网约车数据分为三类，分别为can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据。下面将对这三类数据分别进行介绍：
47.(1)can数据
48.can数据主要用于分析车辆的状态，如车门是否关闭、油门大小、车速大小等，can数据主要来源于can总线。各传感器如车门传感器、脚踏板传感器等将采集到的数据发送到can总线中，车载远程通信设备通过从can总线中进行数据的收集并主动上报(通过网络发送给服务器)，得到can数据。
49.根据传感器对数据采集机制的不同，又可将can数据分为事件触发数据和周期采
集数据。事件触发数据，是指传感器在车内的相关设备或器件被触发时采集，并上报得到的数据，如开关门、脚踏板等数据。周期采集数据，是指在车辆运行过程中由传感器通过一定的频率周期性采集，并上报得到的数据，如车辆速度、电池的荷电状态(state of charge，soc)、车辆行驶里程等数据。其中，周期采集数据的采集频率或周期，可以由服务器通过远控的方式进行设置，如由服务器将各传感器的采集频率的控制参数下发给车载远程通信设备，由车载远程通信设备控制相应的传感器以特定的采集频率进行数据的采集和上报。
50.可选地，本实施例中，周期采集数据的采集频率或周期可以根据周期采集数据的类别、使用频率或存储盘的可用空间进行设置或调节。例如，对于车辆速度，由于速度是实时的，并且速度对于驾驶员、乘客及车辆的安全至关重要，因此，可以设置较高的采集频率进行车辆速度的采集；而对于车辆行驶里程，由于行驶里程是累计值，主要用于为车辆保养及维修等提供数据依据，因此，可以设置较低的采集频率进行车辆行驶里程的采集。再如，根据周期采集数据重要性的不同，可以对周期采集数据进行分级，当存储盘的可用空间较小时，可以调低等级较低的周期采集数据的采集频率。通过这种方式，在保证服务器中can数据的可用性的前提下，还可以减少非关键数据对存储空间的占用，达到降低存储成本的目的。
51.(2)司机驾驶行为数据
52.司机驾驶行为数据主要用于分析司机的驾驶行为，如判断司机是否有抽烟、打电话、打瞌睡等行为。司机驾驶行为数据主要为音频、图像或视频数据，由车载远程通信设备控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据(主要针对司机进行音视频数据采集)，并进行上报得到的。其中，音视频数据为音频数据、视频数据和图像数据中的一种或多种。
53.为保证对司机行为进行有效监控，同时，又能让司机具有一定的自由度，并减少无用数据对内存的占用，本实施例中，司机驾驶行为数据的采集可以与网约车的工作状态结合起来。其中，网约车的工作状态包括接单状态(如是否有行程中订单)、天气状况(如是否为雨雪雾天气)、工作时段(如是否为夜晚/上下班高峰时段等)、工作路况(如是否为事故多发路段)等。通过考虑网约车的工作状态，确定音视频采集设备采集数据的采集参数，采集参数主要包括采集频率和采集精度，进而，由车载远程通信设备根据确定的采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据。
54.需要说明的是，本实施例中，可以事先设定不同工作状态下音视频采集设备的采集参数，例如，可以事先生成工作状态与采集参数的对应关系，并以数据表的形式进行存储。相应地，本实施例中，在获取到网约车的工作状态后，通过查表的方式就可以得到音视频采集设备采集音视频数据的具体采集参数。其中，网约车的工作状态可以结合网约车上报的订单情况、路网交通数据和其他应用软件如天气预报软件等进行获取。
55.在一种可能的实施方式中，根据网约车是否处于接单状态，确定音视频采集设备的采集参数，并通过车载远程通信设备根据该采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频采集数据，得到司机驾驶行为数据。例如，当网约车处于接单状态(即车上有乘客时)，确定音视频采集设备的采集参数为第一采集频率和第一采集精度，通过车载远程通信设备根据第一采集频率和第一采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据；当网约车处于非接单状态时(即车上没有乘客时)，确定音视频采集设备的采集参数为第二采集频率和第二采集精度，通过车载远程通信设备根据第二采
集频率和第二采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据，其中，第二采集频率小于第一采集频率，第二采集精度小于第一采集精度。
56.在另一种可能的实施方式中，根据当前的天气状况是否为雨雪雾天气，确定音视频采集设备的采集参数，并通过车载远程通信设备根据该采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频采集数据，得到司机驾驶行为数据。例如，若当前天气为雨雪雾天气(雨、雪、雾天气中的一种)，确定音视频采集设备的采集参数为第三采集频率和第三采集精度，通过车载远程通信设备根据第三采集频率和第三采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据；若当前天气为不是雨雪雾天气(如晴天)，确定音视频采集设备的采集参数为第四采集频率和第四采集精度，通过车载远程通信设备根据第四采集频率和第四采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据，其中，第四采集频率小于第三采集频率，第四采集精度小于第三采集精度。
57.在上述两种实施方式中，当网约车处于接单状态或当前天气为雨雪雾天气时，通过以较高的采集频率和较高的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集，从而可以保证对司机行为监测的可靠性和准确性，不仅有利于提高乘客体验，还有利于增加乘客安全感。当网约车处于非接单状态或当前天气不为雨雪雾天气时，通过以较低的采集频率和较低的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集，这样做不仅能降低上传图片的带宽，还能降低图片的存储空间，同时，还可以为司机提供一定的行为自由度。
58.可以理解的是，对于仅考虑工作时段或工作路况的情况的具体实施方式，与前述两种情况类似，如当网约车的工作时段为夜晚或上下班高峰时段时，以较高的采集频率和较高的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集；当网约车的工作时段为白天或非上下班高峰时段时，以较低的采集频率和较低的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集。再如，当网约车的工作路段为事故多发路段(如上下坡、急转弯路段)时，以较高的采集频率和较高的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集；当网约车的工作路段为非事故多发路段时，以较低的采集频率和较低的采集精度控制音视频采集设备进行音视频数据的采集。其技术效果与上述两种实施方式的技术效果类似，此处不再赘述。
59.在另一种可能的实施方式中，根据网约车的工作时段和工作路况，确定音视频采集设备的采集参数，并通过车载远程通信设备根据该采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频采集数据，得到司机驾驶行为数据。例如，当网约车的工作时段为白天且工作路段为非事故多发路段时，确定音视频采集设备的采集参数为第五采集频率和第五采集精度，通过车载远程通信设备根据第五采集频率和第五采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据；当网约车的工作时段为晚上且工作路段为非事故多发路段时，确定音视频采集设备的采集参数为第六采集频率和第六采集精度，通过车载远程通信设备根据第六采集频率和第六采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据；当网约车的工作时段为白天且工作路段为事故多发路段时，确定音视频采集设备的采集参数为第七采集频率和第七采集精度，通过车载远程通信设备根据第七采集频率和第七采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据；当网约车的工作时段为晚上且工作路段为事故
多发路段时，确定音视频采集设备的采集参数为第八采集频率和第八采集精度，通过车载远程通信设备根据第八采集频率和第八采集精度，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到司机驾驶行为数据。不同情况下的采集频率和采集精度可以事先根据相关工作状态的重要程度进行设定，此处不做限制。示例性地，第五采集频率<第六采集频率<第七采集频率<第八采集频率；第五采集精度<第六采集精度<第七采集精度<第八采集精度。
60.本实施方式中，通过同时考虑网约车的工作时段和工作路段两种情况，并预先设置多组音视频设备的采集参数，从而可以根据网约车的实际情况，选取合适的采集参数控制音视频设备采集车内的音视频数据，在达到对司机行为进行有效监控的同时，不仅有利于提高乘客体验和增加乘客安全感，还能降低上传图片的带宽和减少图片的存储空间。本实施方式中仅以设置四组采集参数为例加以说明，可以理解的是，根据不同的场景，还可以进行对工作时段或工作路段进行细分，并对应设置更多的采集参数，从而实现对音视频设备更加精细的控制。
61.另外，上述实施例中仅以工作时段和工作路段的组合为例加以举例，由于网约车实际工作情况的复杂性，不难理解的是，接单状态、天气状况、工作时段、工作路况和其他状态中的任意两种或多种的组合都是可行的，即可以根据网约车不同的工作状态的组合，设置不同的采集参数，以满足不同场景下的音视频数据的采集需求。其具体实施方式与有益效果与上述实施方式类似，此处不再赘述。
62.(3)车辆位置数据
63.车辆位置数据即反映车辆位置的数据，通常为经纬度数据，可能还包括方位角等数据，主要用于进行订单派发和车辆运动轨迹分析。车载远程通信设备通常具有全球定位系统(global positioning system，gps)接入，因此，本实施例中，可以通过车载远程通信设备直接进行网约车定位，并将位置信息进行上报，得到车辆位置数据。
64.s102、根据网约车数据的类型，对网约车数据进行分类存储。
65.本实施例中，针对s101中车载远程通信设备上报的三类网约车数据(can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据)，采用差异化的处理策略，对其分别进行存储，这不仅有利于提高网约车数据的查询处理效率，还有利于降低网约车数据的存储成本。具体地：
66.(1)若网约车数据为can数据，本实施例中，可以依据can数据的上报时间(车载远程通信设备将can数据上报给服务器的时间)，采用冷热分层技术，将can数据分为can冷数据和can热数据，并对can冷数据和can热数据分别进行存储。
67.其中，can冷数据是指查询频度相对较低、访问频次较低的can数据，也即上报时间距离当前较久的can数据，可以通过冷存储盘进行存储；can热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的can数据，也即上报时间距离当前时间较近的can数据，可以通过热存储盘进行存储。
68.在一种可能的实施方式中，本实施例中可以事先设置时间阈值和存储方式，进而根据不同can数据上报时间的不同，采用对应的存储方式将其存储到对应的存储盘中。
69.示例性地，图3为本技术实施例一提供的冷热分层存储原理示意图，假设预设的时间阈值包括第一时间阈值和第二时间阈值，预设的存储方式包括直接存储和压缩存储。其中，第一时间阈值用于将can数据划分为can冷数据和can热数据，即将上报时间小于或等于第一时间阈值的can数据划分为can热数据，将上报时间大于第一时间阈值的can数据划分
为can冷数据。本实施例中，为满足can热数据实时查询的需求，将can热数据采用直接存储的方式存储到热存储盘中。
70.进一步地，对于can冷数据的存储，根据查询或访问频率的不同，本实施例中，设置第二时间阈值(第二时间阈值大于第一时间阈值)，由于上报时间介于第一时间阈值和第二时间阈值之间的can冷数据通常还有一定的被查询或访问的可能性，而上报时间大于或等于第二时间阈值的can冷数据被查询及访问的概率极低，即上报时间大于或等于第二时间阈值的can冷数据的查询或访问频率通常低于上报时间介于第一时间阈值和第二时间阈值之间的can冷数据。因此，本实施例中，采用直接存储的方式，将上报时间介于第一时间阈值和第二时间阈值的can冷数据存储到冷存储盘中；而采用压缩存储的方式，将上报时间大于或等于第二时间阈值的can冷数据存储到冷存储盘中。
71.图3中以第一时间阈值为1个月，第二时间阈值为3个月示出。先根据上报时间是否大于1个月，将can数据划分为can冷数据和can热数据，具体地，将上报时间小于或等于1个月的can数据，确定为can热数据；将上报时间大于1个月的can数据，确定为can冷数据。而根据上报时间是否大于3个月，确定can数据的存储方式，具体地，对于上报时间小于3个月的can数据(包括所有的can热数据和部分can冷数据)，采用直接存储的方式进行存储，对于上报时间大于或等于3个月的can数据采用压缩存储的方式进行存储。最终的效果是，将所有的can热数据(上报时间小于或等于1个月)以直接存储的方式存储到热存储盘中，将上报时间介于1个月和3个月之间的can冷数据采用直接存储的方式存储到冷存储盘中，将上报时间大于或等于3个月的can冷数据采用压缩存储的方式存储到冷存储盘中。
72.其中，热存储盘可以为高效云盘、固态硬盘(solid state disk，ssd)或增强型固态硬盘(enhanced solid state disk，essd)等，冷存储盘可以为机械盘等。
73.可以理解的是，随着时间的推移，热存储盘中的数据会逐渐转移到冷存储盘中，并且，转移到冷存储盘中的数据先以直接存储的方式进行存储，之后，均以压缩存储的方式进行存储。
74.另外，本实施例中，根据热存储盘和冷存储盘中can数据的使用频率，或，根据热存储盘和所述冷存储盘的可用空间，也可以对热存储盘和冷存储盘中的can数据进行动态调整。例如，若冷存储盘中某条can数据最近被频繁使用，则可以将该条can数据转移到热存储盘中。又如，若热存储盘的可用空间有限，则可以适当调整第一时间阈值，如将第一时间阈值设置为1个星期，从而减小热存储盘中存储的数据量。
75.本实施方式中，根据can数据上报时间的差异，采用不同的存储方式将其存储到不同的存储盘中，不仅可以满足不同业务场景对can数据的查询或访问需求，提高数据的查询或访问效率，还可以降低can数据的存储成本。
76.(2)若网约车数据为司机驾驶行为数据，由于司机驾驶行为数据为音视频数据，而服务器中通常需要采用行为分析模型(基于图片识别算法或声纹识别算法训练得到的)对图片中司机的驾驶行为进行识别和分析，因此，本实施例中，依据行为分析模型对司机驾驶行为数据的使用频率和/或使用时间，采用冷热分层技术，将司机驾驶行为数据分为行为冷数据和行为热数据，并对行为冷数据和行为热数据分别进行存储。
77.类似地，针对司机驾驶行为数据，本实施例中，也可以事先设置使用频率阈值或使用时间阈值，还可以设置存储方式，然后，采取与can数据类似的方法，根据司机驾驶行为数
据的使用频率和/或使用时间的不同，采用相应的存储方式将其对应存储到热存储盘或冷存储盘中。并且，热存储盘和冷存储盘中的司机驾驶行为数据也可以根据需要和实际情况进行动态调整。关于对司机驾驶行为数据进行冷热分层存储的具体实施方式和有益效果，具体可参照上述对can数据的冷热分层存储的介绍，此处不再赘述。
78.(3)若网约车数据为车辆位置数据，本实施例中，可以先将车辆位置数据存储到缓存中，以便在订单派发过程中对网约车进行准确定位，从而筛选出订单中起点位置附近的网约车，实现乘客与司机的匹配。当完成订单的派发后，本实施例中，进一步地，可以结合网约车订单数据(如起点、终点、规划路径数据等)和车况数据(如接单车辆的方向盘转向角、脚踏板值、工作路段、工作时间和天气状况等)，确定是否将缓存中的数据存储到存储盘中，即确定将缓存中的哪些数据存储到存储盘中，哪些数据可以直接舍弃。
79.在不影响绘出的网约车的行驶轨迹的前提下，本实施例中，可以通过舍弃缓存中的部分车辆位置数据，即不需要将获取的所有车辆位置数据都存储到存储盘中，从而减少对不必要车辆位置数据的存储。例如，当根据网约车订单数据和车况数据确定网约车一直处于一条直路行驶时，则可以选取这条路上的部分车辆位置数据进行存储就可以，当确定网约车方向盘转向角或脚踏板值发生变化时，可以增加车辆位置数据的保存数量，因为这种情况说明可能车辆在转弯或急刹车，这个时候如果舍弃较多的车辆位置数据，可能就没法绘画出平缓且真实的转弯轨迹，从而影响车辆的行驶轨迹分析。再如，当根据网约车的车况数据和路网数据等，确定网约车行驶在非事故多发路段且当前天气状况为非雨雪雾天气时，则可以选取当前路段上的部分车辆位置数据进行存储；当确定网约行驶在事故多发路段或当前天气状况为雨雪雾天气时，则可以增加车辆位置数据的保存数量，以绘制出准确可靠的行驶轨迹，从而便于在出现交通事故时，进行取证和权责判定等。
80.本实施例中，通过按照上述方式对车辆位置数据进行存储，不仅能够满足订单派发和车辆行驶轨迹分析的需求，还能减少车辆位置数据的存储量，节约存储成本。
81.另外，对于车辆位置数据，在将其存储到存储盘中时，也可以采用与can数据类似方法，根据上报时间和/或使用频率等对其进行冷热分层存储，并根据需要和实际情况对热存储盘和冷存储盘中的车辆位置数据进行动态调整，以提高后续其他业务场景中对车辆位置数据的查询或访问效率，同时降低车辆位置数据的存储成本。其具体实施方式可参照上述对can数据的冷热分层存储的介绍，此处不再赘述。
82.可以理解的是，本实施例介绍的网约车数据的分类存储方法不仅适用于对网约车数据的实时存储，还适用于对网约车数据进行融合分析。另外，由图3不难看出，数据的分析过程是在缓存中进行的，并且，可以有多个缓存同时对多组数据进行分析，从而提高数据的处理效率。
83.可以理解的是，针对不同类型的网约车数据，也可以采用不同的数据存储集群进行存储，如将can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据分别存储在数据存储集群1、数据存储集群2和数据存储集群3，以保证不同网约车数据之间的相对独立性，便于进行具体业务场景中网约车数据的查询、分析和处理等。
84.本实施例中，通过车载远程通信设备获取网约车数据，网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；根据网约车数据的类型，对网约车数据进行分类存储，实现了对网约车数据的差异化处理，不仅提高了网约车数据的查询或访问
效率，还节约了网约车数据的存储成本。
85.实施例二
86.图4为本技术实施例二提供的网约车的数据处理装置的结构示意图，如图4所示，本实施例中网约车的数据处理装置10包括：
87.获取模块11和处理模块12。
88.获取模块11，用于通过车载远程通信设备获取网约车数据，所述网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；
89.处理模块12，用于根据所述网约车数据的类型，对所述网约车数据进行分类存储。
90.可选地，获取模块11具体用于：
91.通过车载远程通信设备收集can总线中的数据，得到所述can数据；
92.通过车载远程通信设备控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到所述司机驾驶行为数据；
93.通过车载远程通信设备进行网约车定位，得到所述车辆位置数据。
94.可选地，获取模块11具体用于：
95.根据网约车的工作状态，确定所述音视频采集设备的采集参数，所述工作状态包括接单状态、天气状况、工作时段和工作路况中的至少一种；
96.通过车载远程通信设备根据所述采集参数，控制音视频采集设备采集网约车内的音视频数据，得到所述司机驾驶行为数据。
97.可选地，所述工作状态包括接单状态，所述采集参数包括采集频率和采集精度，获取模块11具体用于：
98.若网约车处于接单状态，确定所述音视频采集设备的采集参数为第一采集频率和第一采集精度；
99.若网约车处于非接单状态，确定所述音视频采集设备的采集参数为第二采集频率和第二采集精度；
100.其中，所述第二采集频率小于所述第一采集频率，所述第二采集精度小于所述第一采集精度。
101.可选地，处理模块12具体用于：
102.根据所述网约车数据的类型，采用冷热分层技术，将所述网约车数据分为网约车热数据和网约车冷数据；
103.将所述网约车热数据存储到热存储盘中，将所述网约车冷数据存储到冷存储盘中。
104.可选地，处理模块12还用于：
105.根据所述热存储盘和所述冷存储盘中网约车数据的使用频率，或，根据所述热存储盘和所述冷存储盘的可用空间，对所述热存储盘和所述冷存储盘中的网约车数据进行动态调整。
106.可选地，处理模块12具体用于：
107.若所述网约车数据为can数据，依据所述can数据的上报时间，采用冷热分层技术，将所述can数据分为can热数据和can冷数据；
108.若所述网约车数据为司机驾驶行为数据，依据行为分析模型对所述司机驾驶行为
数据的使用频率和/或使用时间，采用冷热分层技术，将所述司机驾驶行为数据分为行为热数据和行为冷数据；
109.若所述网约车数据为车辆位置数据，依据所述车辆位置数据的上报时间和/或使用频率，采用冷热分层技术，将所述车辆位置数据分为位置热数据和位置冷数据。
110.本实施例所提供的网约车的数据处理装置可执行上述方法实施例所提供的网约车的数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，此处不再一一赘述。
111.实施例三
112.图5为本技术实施例三提供的一种服务器的结构示意图，如图5所示，该服务器20包括存储器21、处理器22及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；服务器20处理器22的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器22为例；服务器20中的处理器22、存储器21可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
113.存储器21作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的获取模块11和处理模块12对应的程序指令/模块。处理器22通过运行存储在存储器21中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的网约车的数据处理方法。
114.存储器21可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器21可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个存储盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器21可进一步包括相对于处理器22远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网格连接至服务器。上述网格的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
115.实施例四
116.本技术实施例四还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行一种网约车的数据处理方法，该方法包括：
117.通过车载远程通信设备获取网约车数据，所述网约车数据包括控制器局域网can数据、司机驾驶行为数据和车辆位置数据；
118.根据所述网约车数据的类型，对所述网约车数据进行分类存储。
119.当然，本技术实施例所提供的一种包计算机可读存储介质，其计算机程序不限于如上所述的方法操作，还可以执行本技术任意实施例所提供的网约车的数据处理方法中的相关操作。
120.通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本技术可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网格设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
121.值得注意的是，上述网约车的数据处理装置的实施例中，所包括的各个单元和模
块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。
122.注意，上述仅为本技术的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本技术不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本技术进行了较为详细的说明，但是本技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本技术构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本技术的范围由所附的权利要求范围决定。