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    3.4数据库设计.10

    3.4.1数据库分析..10

    3.4.2E-R图设计..10

    3.4.3创建数据库及数据表12

    3.4.4数据库连接..13

    3.5Web前台展示设计..14

    3.5.1Web前台功能结构..14

    3.5.2ECharts图表的引入14

    3.5.3Web前台技术实现..15

    3.5.4Web前台界面展示..16

    第四章数据质量统计的分析与实现23

    4.1OBD原始数据解析..23

    4.2数据质量条目的判定与存储..24

    4.3前台Echarts展现.25

    第五章油耗填充的分析与实现..26

    5.1原始剩余油量数据分析26

    5.2油耗填充原理及过程..26

    5.3油耗填充结果..33

    第六章判别油量事件的分析与实现34

    6.1原始数据字段选取.34

    6.2判定原理及过程34

    6.3判定结果分析..36

    结语..37

    致谢..38

    参考文献39

    第一章   绪论 1.1 研究背景 车联网技术的不断成熟,给汽车行业带来了无限的机遇和可能,也使电子信息技术、互联网技术得以在车辆运营中充分应用,车辆行车电脑、 OBD车载诊断系统、 GPS、GPRS、Wi-Fi、卫星数据传输、大数据分析、云计算、web服务等有机地结合在一起,可以建立起各种车联网应用,使汽车行业的监管更高效,车辆运营更智能、更快捷、更安全。 车联网技术最早出现在国外。如今,在发达国家,已经实现并且应用了较为成熟的车联网系统。相对于国外,中国开发车联网系统相对较晚,但是在互联网时代,车联网在车队管理及安全运营所体现的巨大效益,已经为人们充分认可。为提高车辆运营管理效率、推进车联网技术的应用,近年来,许多高校、科研机构及企业纷纷推出功能可靠的车联网应用,让车辆和人的沟通不断的加深,让人们体验到它给我们日常生活带来的便捷[1]。 在车联网系统管理上,油耗管理无疑是运营商关注的重点,过去因为管理工具落后,油耗考核数据难以做到真实、有效,产生了额外的损失,而现在随着车联网技术日趋成熟,油耗管理也越来越准确、有效,虽然由于地形崎岖不平或是车辆上下坡导致的油量波动、油量传感器等设备上传的数据质量参差不齐等因素,还无法实现完全准确的油耗管理,但是通过油耗填充、字段填充等方式也可弥补误差。随着互联网更深入地影响人们的生活方式,车联网技术以及车联网应用也将快速融入人们的日常生活。
    1.2 研究内容 本课题以搭建车队油耗管理系统为目标,通过开发流式数据处理子系统对车辆上传的 OBD 数据进行数据分析,并设计 Web 应用对车队车辆信息、OBD 数据质量统计、油耗填充、 车队加油及疑似偷油记录进行展现和管理, 最终形成一套集数据实时分析、管理为一体的车队油耗管理系统,可以实现以下功能: (1)能对车队车辆信息进行管理,对车辆信息完成 select、add、update 以及delete等操作;(2)能对上传的 OBD 数据进行数据质量分析,可以查看每天所有车辆全部数据的数据质量及每天每辆车全部数据的数据质量; (3)能对车辆剩余油量数据进行油耗填充处理,通过对每辆车每天的剩余油量原始数据的处理,得出更符合常理、不受数据质量较差因素影响的剩余油量曲线; (4)通过车辆OBD 原始剩余油量、速度等字段数据,判别加油及疑似偷油事件; (5)搭建Web应用对以上功能进行展示和管理。
    1.3 研究目的和意义 车联网中包含众多关键车辆信息,如所在经纬度、里程、油耗和车速等。这些大量的车辆信息可以被计算机技术分析和处理并加以有效利用。对于汽车行业来说,这些信息至关重要。 在商用车行业中, 油耗占车辆运营成本的很大比例,一般占 30~50%左右。 所以,如何严格监控车队车辆油耗、如何记录和管理车队车辆油耗、如何降低车队车辆空驶浪费的油耗等方法是降低车辆运营成本的关键。过去,因为管理工具落后,油耗考核数据难以做到真实、有效,从而造成了巨大的经济损失。源:自;751'-论.文,网·www.751com.cn/而现在,随着车联网技术日趋成熟,在得到准确、实时的各种车辆数据基础上,智能、便捷、高效的车联网应用应运而生,从而实现了对车队车辆的位置、里程、速度、油耗、转速等关键性数据进行有效地监控和管理,达到了高效管理、降低成本、智能运营、出行便捷、安全行车的目的[2]。 本课题的研究意义在于:可通过对数据质量的统计,有针对性的提高 OBD等设备上传的数据质量;通过对车辆 OBD原始剩余油量数据的油耗填充处理,可得到趋于正常的剩余油量曲线;通过任何时段车辆的里程、油量等数据,分析燃油是正常消耗还是异常损耗,从而优化运营成本;通过对实时或离线数据进行分析,有效判断车辆是否进行了加油以及司机是否有偷油行为。 本课题的研究成果可进一步进行完善并与其他车联网技术进行整合,将对车联网应用的开发有着参考以及应用价值。    

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