车辆事故分析方法及装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910320597.0 (22)申请日 2019.04.20 (71)申请人 深圳市元征科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区坂田街 道五和大道北4012元征工业园 (72)发明人 刘新黄庆财 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限 公司 44202 代理人 郝传鑫熊永强 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 一种车辆事故分析方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种。

2、车辆事故分析方法及装 置。 该方法包括： 获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识； 根据所述 目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生 事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与 异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一 个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果； 根据 所述一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结 果， 确定所述目标车辆的异常运行时间段； 根据 所述异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故分 析报告。 此外， 还公开了与该方法对应的装置。 实 施本申请的方案， 能够保障车辆事故分析数据的 可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理 效率。 权利要求书2页 。

3、说明书11页 附图3页 CN 110047286 A 2019.07.23 CN 110047286 A 1.一种车辆事故分析方法， 其特征在于， 包括： 获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识； 根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间 段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车 辆异常的匹配结果； 根据所述一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述目标车辆的异常运行 时间段； 根据所述异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所。

4、述目标车辆标识将目标车辆发 生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取 达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 包括： 将所述目标车辆的第一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当所述第一时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 将所述目标车辆的第二时间段内 的车辆信息与异常条件进行匹配； 当所述第二时间段内的车辆信息与异常条件不匹配时， 获取所述第一时间段内的车辆 异常的匹配结果； 当所述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 执行将所述目标车辆的第二时间 段的下一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的操作， 直到所述下一时间段内的车。

5、辆 信息与异常条件不匹配； 其中， 所述第二时间段为所述第一时间段的前一时间段。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述车辆信息包括软件运行信息和硬件运 行信息； 所述根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多 个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个或多个时间段 内的车辆异常的匹配结果， 包括以下至少一种操作： 将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的软件运行信息与 异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的软件匹配 结果； 将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内。

6、的车辆硬件信息与 第一阈值进行比较， 获取超过所述第一阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的硬件匹配 结果。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 若所述目标车辆的任一时间段内的车辆信息均与所述异常条件不匹配时， 生成运行正 常报告。 5.根据权利要求2或3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述一个或多个时间段内的 车辆异常的匹配结果， 确定所述目标车辆的异常运行时间段， 包括： 当获取到所述第一时间段内的车辆异常的匹配结果时， 确定所述异常运行时间段为所 述第一时间段； 当获取到所述第二时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述异常运行时间段为第一 时间段和第二时间段。

7、。 权利要求书 1/2 页 2 CN 110047286 A 2 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 根据车辆状态评分规则， 确定所述目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多 个时间段内的车辆信息对应的车辆状态值； 将所述车辆状态值与第二阈值进行比较， 获取低于所述第二阈值的一个或多个时间段 内的车辆异常的匹配结果。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述获取目标车辆的事故分析请求之 前， 所述方法还包括： 接收一个或多个车辆的车辆信息； 根据所述车辆的用户标识和/或车辆标识， 将所述一个或多个车辆的车辆信息登记在 区块链上。 8.一种电子设备， 。

8、其特征在于， 包括： 获取单元， 用于获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识； 所述获取单元还用于， 根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之 前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个 或多个时间段内的车辆异常的匹配结果； 确定单元， 用于根据所述一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述目标 车辆的异常运行时间段； 报告单元， 用于根据所述异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 输入装置、 输出装置和存储器， 所述存储 器中存储有程序指令； 所述。

9、程序指令被所述处理器执行时， 使所述处理器执行如权利要求1 至7任一项权利要求所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机 程序， 所述计算机程序包括程序指令， 所述程序指令当被电子设备的处理器执行时， 使所述 处理器执行权利要求1至7任一项权利要求所述的方法。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110047286 A 3 一种车辆事故分析方法及装置 技术领域 0001 本申请涉及计算机技术领域， 尤其涉及一种车辆事故分析方法及相关装置。 背景技术 0002 随着科技的进步， 无人驾驶汽车作为智能汽车的一种， 也将慢慢走进人们的生活， 给人们。

10、带来更便利的出行体验。 0003 无人驾驶汽车减少了因驾驶员疏忽大意导致的安全事故， 但在复杂的交通环境 中， 仍然存在由于车辆故障而发生交通事故的可能。 而针对无人驾驶汽车的事故分析， 往往 由汽车生产商或者其他利益相关者决定， 缺少公正的监管机制， 车辆事故分析数据可信度 低。 发明内容 0004 本申请实施例提供了一种车辆事故分析方法及装置， 能够保障车辆事故分析数据 的可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理效率。 0005 第一方面， 本申请实施例提供了一种车辆事故分析方法， 包括： 获取目标车辆的事 故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识； 根据所述目标车辆标识将目标。

11、车辆发 生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取 达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果； 根据所述一个或多个时 间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述目标车辆的异常运行时间段； 根据所述异常运行 时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 0006 在一种可能的实现方式中， 所述根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以 及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异 常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 包括： 将所述目标车辆的第一时间 段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当所述第一时间段。

12、内的车辆信息与异常条件匹配 时， 将所述目标车辆的第二时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当所述第二时间段 内的车辆信息与异常条件不匹配时， 获取所述第一时间段内的车辆异常的匹配结果； 当所 述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 执行将所述目标车辆的第二时间段的下一 时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的操作， 直到所述下一时间段内的车辆信息与异 常条件不匹配； 其中， 所述第二时间段为所述第一时间段的前一时间段。 0007 在另一种可能的实现方式中， 所述车辆信息包括软件运行信息和硬件运行信息， 所述根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间 段内的车。

13、辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车 辆异常的匹配结果， 包括以下至少一种操作： 将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的 一个或多个时间段内的软件运行信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个 或多个时间段内的车辆异常的软件匹配结果； 将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的 一个或多个时间段内的车辆硬件信息与第一阈值进行比较， 获取超过所述第一阈值的一个 说明书 1/11 页 4 CN 110047286 A 4 或多个时间段内的车辆异常的硬件匹配结果。 0008 在又一种可能的实现方式中， 所述方法还包括： 若所述目标车辆的任一时间段内 的车辆信。

14、息均与所述异常条件不匹配时， 生成运行正常报告。 0009 在又一种可能的实现方式中， 所述根据所述一个或多个时间段内的车辆异常的匹 配结果， 确定所述目标车辆的异常运行时间段， 包括： 当获取到所述第一时间段内的车辆异 常的匹配结果时， 确定所述异常运行时间段为所述第一时间段； 当获取到所述第二时间段 内的车辆异常的匹配结果， 确定所述异常运行时间段为第一时间段和第二时间段。 0010 在又一种可能的实现方式中， 所述方法还包括： 根据车辆状态评分规则， 确定所述 目标车辆发送事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息对应的车辆状 态值； 将所述车辆状态值与第二阈值进行比较， 获取。

15、低于所述第二阈值的一个或多个时间 段内的车辆异常的匹配结果。 0011 在又一种可能的实现方式中， 所述方法还包括： 接收一个或多个车辆的车辆信息； 根据所述车辆的用户标识和/或车辆标识， 将所述一个或多个车辆的车辆信息登记在区块 链上。 0012 第二方面， 本申请实施例提供了一种电子设备， 包括： 获取单元， 用于获取目标车 辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识； 所述获取单元还用于， 根据所述 目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信 息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配 结果； 确定单元， 。

16、用于根据所述一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述目标 车辆的异常运行时间段； 报告单元， 用于根据所述异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故 分析报告。 0013 在一种可能的实现方式中， 所述获取单元具体用于， 根据所述目标车辆标识将所 述目标车辆的第一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当所述第一时间段内的车辆 信息与异常条件匹配时， 将所述目标车辆的第二时间段内的车辆信息与异常条件进行匹 配； 当所述第二时间段内的车辆信息与异常条件不匹配时， 获取所述第一时间段内的车辆 异常的匹配结果； 当所述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 执行将所述目标车 辆的第二时间段的。

17、下一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的操作， 直到所述下一时 间段内的车辆信息与异常条件不匹配； 其中， 所述第二时间段为所述第一时间段的前一时 间段。 0014 在另一种可能的实现方式中， 所述获取单元还用于， 将目标车辆发生事故时以及 发生事故之前的一个或多个时间段内的软件运行信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述 异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的软件匹配结果； 将目标车辆发生事故时以及 发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆硬件信息与第一阈值进行比较， 获取超过所述 第一阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的硬件匹配结果。 0015 在又一种可能的实现方式中， 所述报告单元还用。

18、于， 若所述目标车辆的任一时间 段内的车辆信息均与所述异常条件不匹配时， 生成运行正常报告。 0016 在又一种可能的实现方式中， 所述确定单元具体用于， 当获取到所述第一时间段 内的车辆异常的匹配结果时， 确定所述异常运行时间段为所述第一时间段； 当获取到所述 第二时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定所述异常运行时间段为第一时间段和第二时间 说明书 2/11 页 5 CN 110047286 A 5 段。 0017 在又一种可能的实现方式中， 所述确定单元还用于， 根据车辆状态评分规则， 确定 所述目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息对应的车 辆状态值； 所述获取。

19、单元还用于， 将所述车辆状态值与第二阈值进行比较， 获取低于所述第 二阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果。 0018 在又一种可能的实现方式中， 所述装置还包括： 接收单元， 用于接收一个或多个车 辆的车辆信息； 登记单元， 用于根据所述车辆的用户标识和/或车辆标识， 将所述一个或多 个车辆的车辆信息登记在区块链上。 0019 第三方面， 本申请实施例提供了一种电子设备， 包括： 处理器、 输入装置、 输出装置 和存储器， 其中， 存储器用于存储支持服务器执行上述方法的计算机程序， 计算机程序包括 程序指令， 处理器被配置用于调用程序指令， 执行上述第一方面的方法。 0020 第四方。

20、面， 本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储 介质中存储有指令， 当其在计算机上运行时， 使得计算机执行上述各方面所述的方法。 0021 第五方面， 本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品， 当其在计算机 上运行时， 使得计算机执行上述各方面所述的方法。 0022 本申请实施例具有以下有益效果： 0023 能够保障车辆事故分析数据的可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理效 率。 附图说明 0024 图1是本申请实施例提供的一种车辆事故分析方法的流程示意图； 0025 图2是本申请实施例提供的另一种车辆事故分析方法的流程示意图； 0026 图3是本申请实施。

21、例提供的一种电子设备的结构示意图； 0027 图4是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。 具体实施方式 0028 下面将结合本申请实施例中的附图， 对本申请实施例中的技术方案进行描述。 0029 应当理解， 以下描述中， 为了说明而不是为了限定， 提出了诸如特定系统结构、 技 术之类的具体细节， 以便透彻理解本申请实施例。 然而， 本领域的技术人员应当清楚， 在没 有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。 在其它情况中， 省略对众所周知的系 统、 装置、 电路以及方法的详细说明， 以免不必要的细节妨碍本申请的描述。 0030 无人驾驶汽车在复杂的交通环境中， 仍然存在由于车辆。

22、故障而发生交通事故的可 能。 而针对无人驾驶汽车的事故分析， 缺少公正的监管机制， 车辆事故分析数据可信度低。 基于上述问题， 本申请实施例提供了一种车辆事故分析方法及装置， 能够保障车辆事故分 析数据的可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理效率。 0031 请参阅图1， 图1是本申请实施例提供的一种车辆事故分析方法的流程示意图。 其 中： 0032 S101、 获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识。 0033 在本申请实施例中， 上述电子设备为能够连接互联网的电子设备， 包括但不限于 说明书 3/11 页 6 CN 110047286 A 6 服务器、 便携。

23、式平板电脑、 笔记本电脑、 台式电脑、 智能手机、 车载终端、 OBD设备、 可穿戴手 环、 可穿戴手表和耳机等电子产品， 也可以是具有将数据上传至区块链网络存证和获取其 他区块链节点设备存储数据功能的区块链节点设备。 可理解， 本申请实施例中， 对电子设备 和区块链网络不作具体限定。 0034 在一种可能的实现方式中， 通过上述目标车辆标识， 可以获取上述目标车辆的车 型或者厂家信息， 从而使得上述电子设备的分析结果更加准确。 0035 例如， 通过上述目标车辆标识， 可以知晓上述目标车辆的车型为本田雅阁， 上述电 子设备可以进一步获取该车型的标准数据， 作为分析该次事故的基础。 0036 。

24、进一步的， 通过获取上述目标车辆的车型或者厂家信息， 将上述事故分析请求推 送给生产厂家对应的电子设备或者分析某类车型较多的电子设备。 0037 例如， 通过上述目标车辆标识， 可以知晓上述目标车辆的车型为运动型多用途汽 车(Sport Utility Vehicle， SUV)， 可以将上述目标车辆对应的事故分析请求推送给SUV车 型占比超过60的电子设备。 应理解， 上述例子仅仅用于说明， 本实施例不对进行分析的电 子设备进行具体限定。 0038 S102、 根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或 多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到所述异常条件的。

25、一个或多个时间 段内的车辆异常的匹配结果。 0039 若上述无人驾驶车辆因存在故障而发生事故， 在实际的情况中， 上述目标车辆的 故障在事故发生点之前就已经存在。 车辆的安全程度随驾驶时间的增加而降低， 并且车辆 的故障种类可能随时间流逝而增加。 所以仅仅对于事故发生点的车辆状况分析是不够完善 的， 需要找出最初目标车辆出现故障的部位， 才能对车辆的事故进行全面而完整的分析。 0040 具体的， 将上述目标车辆的第一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当上 述第一时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 将上述目标车辆的第二时间段内的车辆信 息与异常条件进行匹配； 当上述第二时间段内的车辆信息。

26、与异常条件不匹配时， 获取上述 第一时间段内的车辆异常的匹配结果； 当上述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配 时， 执行将上述目标车辆的第二时间段的下一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的 操作， 直到上述下一时间段内的车辆信息与异常条件不匹配； 其中， 上述第二时间段为上述 第一时间段的前一时间段， 上述第一时间段和第二时间段时长为预设时长。 上述第一时间 段为事故发生时间点之前预设时长的时间段， 上述第二时间段为上述第一时间段起始点之 前预设时长的时间段， 上述第二时间段的结束点为上述第一时间段的起始点。 0041 例如， 上述目标车辆在上午11点发生交通事故， 先判断上午10点30分。

27、到上午11点 这段时间内的上述目标车辆的车辆信息是否异常， 若异常， 获取这一段时间内的车辆异常 的匹配结果。 再继续对上午10点到上午10点30分这段时间内的上述目标车辆的车辆信息进 行判断， 若这段时间内的车辆信息与异常条件不匹配， 不必对上午10点之前的上述目标车 辆的车辆信息进行判断。 上午10点30分到上午11点这段时间为第一时间段， 上午10点到上 午10点30分这段时间为第二时间段。 0042 又例如， 上述目标车辆在上午11点发生交通事故， 以30分为预设时长对上午11点 之前的目标车辆的车辆信息进行异常判断。 当判断到上午9点到上午9点30分这段时间内的 车辆信息时， 发现在。

28、上午9点15分之前， 上述目标车辆的车辆信息都属于正常， 不必对上午9 说明书 4/11 页 7 CN 110047286 A 7 点之前的上述目标车辆的车辆信息进行判断。 0043 在一种可能的实现方式中， 若所述目标车辆的任一时间段内的车辆信息均与所述 异常条件不匹配时， 生成运行正常报告。 0044 例如， 在多辆无人驾驶车辆发生事故时， 运行正常的车辆A受到故障车辆B的影响， 才发生事故。 经过对车辆A的车辆信息的分析， 可以生成运行正常报告， 证明车辆A在事故发 生点之前一直属于正常运行的状态。 0045 又例如， 由于车辆A在事故发生点之前一直属于正常运行的状态， 车辆A在事故发 。

29、生之后， 后续车况不影响正常驾驶的可能性更大。 可以先行检查车辆A的车辆状态， 若经过 检查后的车辆A的车辆状态较好， 车辆A可以优先离开事故现场。 0046 在另一种可能的实现方式中， 上述车辆信息包括软件运行信息和硬件运行信息， 获取达到上述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 包括将上述软件运 行信息和/或上述硬件运行信息与异常条件进行匹配。 0047 具体的， 将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的软件 运行信息与异常条件进行匹配， 获取达到上述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常 的软件匹配结果； 和/或将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或。

30、多个时间段内 的车辆硬件信息与第一阈值进行比较， 获取超过上述第一阈值的一个或多个时间段内的车 辆异常的硬件匹配结果。 0048 例如， 根据上述目标车辆的日志， 发现在时间段A内某函数的运行结果不是规定的 类型， 而上述目标车辆的硬件参数均处于正常范围， 则获取时间段A内达到上述异常条件的 的车辆异常的软件匹配结果。 0049 又例如， 根据上述目标车辆的日志， 发现在时间段A内某函数的运行异常， 而在时 间段A之前的时间段B内防火墙遭受攻击， 而上述目标车辆的硬件参数均处于正常范围， 则 获取时间段A和时间段B内达到上述异常条件的车辆异常的软件匹配结果。 0050 又例如， 根据上述目标车。

31、辆的日志， 发现在时间段A内程序运行正常， 而上述目标 车辆的电池电量异常， 则获取时间段A内达到上述异常条件的车辆异常的硬件匹配结果。 0051 又例如， 根据上述目标车辆的日志， 发现在时间段A内上述目标车辆的发动机温度 参数不处于正常范围， 并且某函数运行异常， 则获取时间段A内达到上述异常条件的车辆异 常的软件匹配结果和硬件匹配结果。 0052 进一步的， 根据车辆状态评分规则， 确定上述目标车辆发生事故时以及发生事故 之前的一个或多个时间段内的车辆信息对应的车辆状态值； 将上述车辆状态值与第二阈值 进行比较， 获取低于上述第二阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果。 0053 。

32、对上述目标车辆的不同时间段内的驾驶状况进行评估， 当车辆的综合分数低于某 个阈值， 证明上述目标车辆在该时间点出现问题的可能性更大。 0054 在一种可能的实现方式中， 上述车辆状态值与车辆故障数成反比。 上述目标车辆 的车辆故障数越多， 上述车辆状态值越低。 在对上述目标车辆的事故分析时， 可以优先分析 车辆状态值较低的时间段， 该时间段的目标车辆的车辆故障更为严重。 0055 在另一种可能的实现方式中， 为保障目标车辆的安全驾驶， 当上述车辆状态值低 于某个阈值时， 向上述目标车辆发送提醒消息。 便于上述目标车辆尽快进行故障维修， 排除 上述目标车辆存在的隐患。 说明书 5/11 页 8 。

33、CN 110047286 A 8 0056 S103、 根据一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定目标车辆的异常运 行时间段。 0057 在确定上述目标车辆在某个时间段内存在故障时， 该时间段的目标车辆有部分或 全部时间都属于异常运行状态。 根据多个目标车辆属于异常运行状态的时间段， 就能确定 上述目标车辆总的异常运行时间段。 0058 具体的， 当获取到上述第一时间段内的车辆异常的匹配结果时， 确定上述异常运 行时间段为上述第一时间段； 当获取到上述第二时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定上 述异常运行时间段为第一时间段和第二时间段。 0059 例如， 上述目标车辆在下午10点发生交。

34、通事故， 当获取到下午9点30分到下午10点 内车辆异常的匹配结果时， 确定上述异常运行时间段为下午9点30分到下午10点。 0060 又例如， 上述目标车辆在下午10点发生交通事故， 当获取到下午9点15分下午9 点30分和下午9点30分下午10点两个时间段内的车辆异常的匹配结果时， 确定上述异常 时间段为下午9点15分下午10点这段时间段。 0061 又例如， 上述目标车辆在下午10点发生交通事故， 当获取到下午8点30分下午9 点、 下午9点下午9点30分和下午9点30分下午10点三个时间段内的车辆异常的匹配结 果时， 确定上述异常时间段为下午8点30分到下午10点这段时间段。 0062。

35、 S104、 根据异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 0063 具体的， 上述目标车辆发生事故的原因包括但不限于： 软件运行异常、 程序被攻 击、 程序漏洞及硬件故障。 根据异常运行时间段内上述目标车辆的具体的车辆信息， 可以明 确上述目标车辆发生事故的具体原因。 0064 在一种可能的实现方式中， 在上述目标车辆的异常运行时间段内， 上述目标车辆 的硬件参数均处于正常范围， 根据上述目标车辆的软件异常结果， 可以根据程序故障点判 断出事故发生原因。 0065 例如， 上述目标车辆与黄色路障发生撞击， 通过上述目标车辆的软件异常结果， 发 现上述障碍物判断程序中只考虑到了红色障碍。

36、物的情况， 当上述目标车辆扫描到非红色的 路障时， 不能识别出其他颜色的路障。 可以确定事故发生原因为： 没有考虑到障碍物可能为 非红色的程序漏洞。 0066 又例如， 上述目标车辆与前车追尾， 而刹车程序中按照设定的安全车距向目标车 辆发送了刹车指令， 但上述目标车辆在多次刹车时， 出现高温。 刹车指令不佳， 可以确定事 故发生原因为： 刹车油水含量过高或者变质。 0067 又例如， 上述目标车辆在行驶过程中受到外来程序攻击， 导致上述目标车辆延迟 接收了指令， 从而使得驾驶质量下降。 可以确定事故发生原因为： 防火墙受到攻击。 0068 根据本申请实施例提供的一种车辆事故分析方法， 通过分。

37、析目标车辆上传到区块 链网络中的车辆信息， 获取目标车辆发生故障的具体部位。 实施本申请的方案， 能够保障车 辆事故分析数据的可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理效率。 0069 请参阅图2， 图2是本申请实施例提供的一种车辆事故分析方法的流程示意图。 其 中： 0070 S201、 接收一个或多个车辆的车辆信息。 0071 电子设备接收上述一个或多个车辆的车辆信息， 将同一时间点的车辆信息存储在 说明书 6/11 页 9 CN 110047286 A 9 一起。 0072 具体的， 上述车辆信息包括软件运行信息和硬件运行信息两种类型。 上述软件运 行信息可以包括： 运行日志和错误报。

38、告。 上述硬件运行信息可以为以下信息的一种或者多 种： 发动机转速信息、 车速信息、 温度信息、 水箱位置信息、 油量信息、 空调信息、 时间信息、 电瓶电压信息、 故障数量信息、 故障码信息、 排量信息、 车辆设备开关信息、 里程信息、 平均 油耗信息和行驶时间信息。 应该理解， 上述说明仅仅作为举例， 本申请实施例对车辆信息内 容不作限定。 0073 S202、 根据车辆的用户标识和/或车辆标识， 将一个或多个车辆的车辆信息登记在 区块链上。 0074 具体的， 当上述电子设备为区块链节点设备时， 将上述车辆信息登记在一个区块 中并进行全网广播， 当经过共识机制后将该区块作为一个新的区块添。

39、加到区块链中。 可以 理解的是， 上述区块中可以包括属于至少一个用户或车辆的车辆信息。 0075 在一种可能的实现方式中， 当上述电子设备为区块链节点设备时， 上述电子设备 在通过授权节点的认证后， 才能将上述车辆信息登记在区块链上。 其中， 授权节点可以为区 块链网络中多个代表不同官方机构或者可信机构的区块链节点设备， 也可以为被多个官方 机构信赖的可信区块链节点设备。 0076 在另一种可能的实现方式中， 在上述电子设备将上述车辆信息登记在区块链时， 上述电子设备的标识会与上述车辆信息一起登记在区块中。 进一步的， 批准上述电子设备 进行登记操作的授权节点信息， 也会与上述车辆信息一起登记。

40、在区块中。 0077 S203、 获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车辆标识。 0078 该步骤的具体实现可参考图1上述实施例的步骤S101， 在此不再赘述。 0079 S204、 根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或 多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到异常条件的一个或多个时间段内 的车辆异常的匹配结果。 0080 该步骤的具体实现可参考图1上述实施例的步骤S102， 在此不再赘述。 0081 S205、 根据一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定目标车辆的异常运 行时间段。 0082 该步骤的具体实现可参考图1上述实施。

41、例的步骤S103， 在此不再赘述。 0083 S206、 根据异常运行时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 0084 该步骤的具体实现可参考图1上述实施例的步骤S104， 在此不再赘述。 0085 根据本申请实施例提供的一种车辆事故分析方法， 通过分析目标车辆上传到区块 链网络中的车辆信息， 获取目标车辆发生故障的具体部位。 实施本申请的方案， 能够保障车 辆事故分析数据的可信度， 明确车辆事故原因， 提高车辆事故处理效率。 0086 请参阅图3， 图3是本申请实施例一种电子设备的结构示意图。 上述电子设备包括： 获取单元301、 确定单元302及报告单元303； 可选的， 上述电子设备还。

42、包括： 接收单元304和 登记单元305。 其中： 0087 获取单元301， 用于获取目标车辆的事故分析请求， 所述事故分析请求包含目标车 辆标识； 0088 所述获取单元301还用于， 根据所述目标车辆标识将目标车辆发生事故时以及发 说明书 7/11 页 10 CN 110047286 A 10 生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获取达到上述异常条 件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果； 0089 确定单元302， 用于根据上述一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定上 述目标车辆的异常运行时间段； 0090 报告单元303， 用于根据上述异常运行时。

43、间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 0091 在一种可能的实现方式中， 上述获取单元301具体用于， 将上述目标车辆的第一时 间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当上述第一时间段内的车辆信息与异常条件匹配 时， 将上述目标车辆的第二时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当上述第二时间段 内的车辆信息与异常条件不匹配时， 获取上述第一时间段内的车辆异常的匹配结果； 当上 述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 执行将上述目标车辆的第二时间段的下一 时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的操作， 直到上述下一时间段内的车辆信息与异 常条件不匹配； 其中， 上述第二时间段为上述第一时间段的。

44、前一时间段。 0092 在另一种可能的实现方式中， 上述获取单元301还用于， 将目标车辆发生事故时以 及发生事故之前的一个或多个时间段内的软件运行信息与异常条件进行匹配， 获取达到上 述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的软件匹配结果； 将目标车辆发生事故时以 及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆硬件信息与第一阈值进行比较， 获取超过上 述第一阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的硬件匹配结果。 0093 在又一种可能的实现方式中， 上述报告单元303还用于， 若上述目标车辆的任一时 间段内的车辆信息均与上述异常条件不匹配时， 生成运行正常报告。 0094 在又一种可能的实现方式中， 。

45、上述确定单元302具体用于， 当获取到上述第一时间 段内的车辆异常的匹配结果时， 确定上述异常运行时间段为上述第一时间段； 当获取到上 述第二时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定上述异常运行时间段为第一时间段和第二时 间段。 0095 在又一种可能的实现方式中， 上述确定单元302还用于， 根据车辆状态评分规则， 确定上述目标车辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息对应 的车辆状态值； 上述获取单元301还用于， 将上述车辆状态值与第二阈值进行比较， 获取低 于上述第二阈值的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果。 0096 在又一种可能的实现方式中， 上述电子设备还包括：。

46、 0097 接收单元304， 用于接收一个或多个车辆的车辆信息； 0098 登记单元305， 根据上述车辆的用户标识和/或车辆标识， 将上述一个或多个车辆 的车辆信息登记在区块链上。 0099 有关上述获取单元301、 确定单元302、 报告单元303、 接收单元304和登记单元305 更详细的描述可以直接参考上述图1或图2所示的方法实施例中事故分析方法的相关描述 直接得到， 这里不加赘述。 0100 根据本申请实施例提供的一种电子设备， 通过分析目标车辆上传到区块链网络中 的车辆信息， 获取目标车辆发生故障的具体部位。 实施本申请的方案， 能够保障车辆事故分 析数据的可信度， 明确车辆事故原。

47、因， 提高车辆事故处理效率。 0101 请参阅图4， 图4是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图， 包括处 理器401， 还可包括输入装置402、 输出装置403和存储器404。 该输入装置402、 输出装置403、 说明书 8/11 页 11 CN 110047286 A 11 存储器404和处理器401之间通过总线相互连接。 0102 存储器包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory， RAM)、 只读存储 器(read-onlymemory， ROM)、 可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memo。

48、ry， EPROM)、 或便携式只读存储器(compact disc read-only memory， CD-ROM)， 该存储器用于相关指令及数据。 0103 输入装置用于输入数据和/或信号， 以及输出装置用于输出数据和/或信号。 输出 装置和输入装置可以是独立的器件， 也可以是一个整体的器件。 0104 处理器可以包括是一个或多个处理器， 例如包括一个或多个中央处理器(central processing unit， CPU)， 在处理器是一个CPU的情况下， 该CPU可以是单核CPU， 也可以是多 核CPU。 0105 存储器用于存储网络设备的程序代码和数据。 0106 处理器用于调用。

49、该存储器中的程序代码和数据， 执行如下步骤： 获取目标车辆的 事故分析请求， 上述事故分析请求包含目标车辆标识； 根据上述目标车辆标识将目标车辆 发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配， 获 取达到上述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果； 根据上述一个或多个 时间段内的车辆异常的匹配结果， 确定上述目标车辆的异常运行时间段； 根据上述异常运 行时间段内的车辆信息， 生成事故分析报告。 0107 在一种可能的实现方式中， 上述处理器执行上述根据上述目标车辆标识将目标车 辆发生事故时以及发生事故之前的一个或多个时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配，。

50、 获取达到上述异常条件的一个或多个时间段内的车辆异常的匹配结果的步骤， 包括： 将上 述目标车辆的第一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配； 当上述第一时间段内的车辆 信息与异常条件匹配时， 将上述目标车辆的第二时间段内的车辆信息与异常条件进行匹 配； 当上述第二时间段内的车辆信息与异常条件不匹配时， 获取上述第一时间段内的车辆 异常的匹配结果； 当上述第二时间段内的车辆信息与异常条件匹配时， 执行将上述目标车 辆的第二时间段的下一时间段内的车辆信息与异常条件进行匹配的操作， 直到上述下一时 间段内的车辆信息与异常条件不匹配； 其中， 上述第二时间段为上述第一时间段的前一时 间段 0108 在。