本发明涉及车辆，特别涉及一种车辆活动区域定位方法、装置、云服务器、介质及产品。
背景技术：
1、未来新能源车辆的整车能量管理系统将更加智能化，实现与云端的实时连接。通过云端计算和数据分析，能够更加精准地进行能量管理和优化。同时云端模型还能通过学习算法不断提升自身的性能，适应不同驾驶环境和用户习惯，基于不同算法，为用户制定个性化车端辅助策略，实时智能调整零部件策略。
2、相关技术中，智能调整零部件策略通常是针对车辆行驶路线的调整，如专利cn114936341a《一种基于dbscan聚类的车联网路线复杂度计算方法》中，通过获取行程数据，对行程终点进行聚类计算，计算车辆行驶路线的复杂程度。
3、然而，上述技术手段在处理行程数据时缺乏现实场景参考，主要关注单次出行的行程数据处理，缺乏对用户历史出行行为的考虑，如车辆是否需要充放电、是否需要根据行驶时长和剩余电量改变车辆能耗模式等，容易出现忽略用户真实需求的问题，亟待解决。
技术实现思路
1、本发明提供一种车辆活动区域定位方法、装置、云服务器、介质及产品，以解决相关技术中缺乏现实场景参考，缺乏对用户历史出行行为的考虑等问题，从而在实际场景和统计层面进行双重筛查，保证数据的准确性，同时根据用户的习惯制定智能化辅助策略，具有较高的实践意义。
2、本发明第一方面实施例提供一种车辆活动区域定位方法，包括以下步骤：获取多个车辆的历史数据；对所述历史数据进行预处理，得到满足预设行程条件的每个车辆的有效行程数据，并基于所述每个车辆的有效行程数据，根据经纬度实际距离进行dbscan密度聚类，并根据聚类结果得到聚类中心点；计算聚类类别中每个点与所述聚类中心点的距离，并根据计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域。
3、根据上述技术手段，通过dbscan聚类算法进行经纬度点分类并划定活动区域，在实际场景和统计层面进行双重筛查，保证数据的准确性，同时根据用户的习惯制定智能化辅助策略，提升用户的使用体验。
4、可选地，在一些实施例中，在根据所述计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域之后，还包括：基于所述每个车辆对应的多个目标活动区域，确定当前车辆对应的多个目标区域；获取所述当前车辆的实时位置和当前剩余电量；基于所述实时位置、所述当前剩余电量和所述当前车辆对应的多个目标区域确定所述当前车辆的目标状态。
5、根据上述技术手段，通过综合考虑车辆目标活动区域对应的多个目标区域、车辆的实时位置和当前剩余电量，对当前车辆的目标状态进行预测，提前为用户制定智能化辅助策略，给予用户更好的出行体验。
6、可选地，在一些实施例中，基于所述实时位置、所述当前剩余电量和所述当前车辆对应的多个目标区域确定所述当前车辆的目标状态，包括：若在第一预设时长内，所述当前位置距离任一所述目标区域小于预设阈值，或者在第二预设时长内，所述当前位置处于所述当前车辆对应的多个目标区域中任一目标区域，则判定所述当前车辆进入停车状态，且在所述当前剩余电量小于预设电量时，判定所述当前车辆进入停车充电状态。
7、根据上述技术手段，基于预设时间阈值，判断车辆是否处于停车状态同时参考车辆剩余电量判断车辆是否处在停车充电状态，从时间和空间两方面对车辆状态进行更精确的评估，同时考虑车辆的充电状态，准确找到用户下车或下车充电的具体场景，辅助零部件智能化策略制定。
8、可选地，在一些实施例中，对所述历史数据进行预处理，得到满足预设行程条件的每个车辆的有效行程数据，包括：判断所述历史数据中是否存在异常数据；若所述历史数据中存在所述异常数据，则剔除所述历史数据中所有异常数据得到第一有效数据；基于预设的填充策略，对所述第一有效数据进行数据填充得到填充后数据，并从所述填充后数据中筛选出满足预设范围的所有车辆的行程数据；基于所述所有车辆的行程数据，根据所述每个车辆在第一时长内的行程数据和第二时长内的行程数据得到所述每个车辆的有效行程数据；其中，所述第一时长内的行程数据为对应行程的起点数据，所述第二时长内的行程数据为对应行程的终点数据。
9、根据上述技术手段，通过对历史异常数据的剔除和对有效数据的填充，并基于时长阈值筛选有效的行程数据，从而在实际场景和统计层面进行双重筛查，保证数据的准确性。
10、可选地，在一些实施例中，所述计算聚类类别中每个点与所述聚类中心点的距离，并根据计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域，包括：针对每个聚类类别，计算所述每个聚类类别中每一个经纬度点到所述聚类中心点的距离，并基于预设分位值截取对应聚类类别的活动半径；基于所述活动半径，根据所述每个聚类类别中的点数量，得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域。
11、根据上述技术手段，计算每个聚类类别中的离散点到聚类中心点的距离并截取对应聚类类别的活动半径，以此判断车辆的多个目标活动区域，结合实际场景划分用户的兴趣区域，将用户活动区域数据化，方便制定对应的辅助策略。
12、本发明第二方面实施例提供车辆活动区域定位装置，包括：获取模块，用于获取多个车辆的历史数据；分析模块，用于对所述历史数据进行预处理，得到满足预设行程条件的每个车辆的有效行程数据，并基于所述每个车辆的有效行程数据，根据经纬度实际距离进行dbscan密度聚类，并根据聚类结果得到聚类中心点；定位模块，计算聚类类别中每个点与所述聚类中心点的距离，并根据计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域。
13、可选地，在一些实施例中，在根据所述计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域之后，所述定位模块，还包括：区域定位单元，用于基于所述每个车辆对应的多个目标活动区域，确定当前车辆对应的多个目标区域；获取单元，用于获取所述当前车辆的实时位置和当前剩余电量；状态单元，用于基于所述实时位置、所述当前剩余电量和所述当前车辆对应的多个目标区域确定所述当前车辆的目标状态。
14、可选地，在一些实施例中，所述状态单元，具体用于：若在第一预设时长内，所述当前位置距离任一所述目标区域小于预设阈值，或者在第二预设时长内，所述当前位置处于所述当前车辆对应的多个目标区域中任一目标区域，则判定所述当前车辆进入停车状态，且在所述当前剩余电量小于预设电量时，判定所述当前车辆进入停车充电状态。
15、可选地，在一些实施例中，所述分析模块，具体用于：判断所述历史数据中是否存在异常数据；若所述历史数据中存在所述异常数据，则剔除所述历史数据中所有异常数据得到第一有效数据；基于预设的填充策略，对所述第一有效数据进行数据填充得到填充后数据，并从所述填充后数据中筛选出满足预设范围的所有车辆的行程数据；基于所述所有车辆的行程数据，根据所述每个车辆在第一时长内的行程数据和第二时长内的行程数据得到所述每个车辆的有效行程数据；其中，所述第一时长内的行程数据为对应行程的起点数据，所述第二时长内的行程数据为对应行程的终点数据。
16、可选地，在一些实施例中，所述定位模块，具体用于：针对每个聚类类别，计算所述每个聚类类别中每一个经纬度点到所述聚类中心点的距离，并基于预设分位值截取对应聚类类别的活动半径；基于所述活动半径，根据所述每个聚类类别中的点数量，得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域。
17、本发明第三方面实施例提供一种云服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆活动区域定位方法。
18、本发明第四方面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，以用于实现如上述实施例所述的车辆活动区域定位方法。
19、本发明第五方面实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，用于实现如上述实施例所述的车辆活动区域定位方法。
20、本发明的有益效果：
21、(1)通过dbscan聚类算法进行经纬度点分类并划定活动区域，在实际场景和统计层面进行双重筛查，保证数据的准确性，同时根据用户的习惯制定智能化辅助策略，提升用户的使用体验。
22、(2)在前期基于每个行程进行有效数据处理，在后期基于密度剔除非区域点，在实际场景和统计层面进行双重筛查，保证数据准确性，使计算结果更接近实际情况，匹配策略有更高的实践价值。
23、(3)在用户行为影响车辆能耗方面，能够根据不同用户特性匹配个性化区域标签，并找到用户下车或下车充电的具体场景辅助零部件智能化策略制定。
1.一种车辆活动区域定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时位置、所述当前剩余电量和所述当前车辆对应的多个目标区域确定所述当前车辆的目标状态，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行预处理，得到满足预设行程条件的每个车辆的有效行程数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算聚类类别中每个点与所述聚类中心点的距离，并根据计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域，包括：
6.一种车辆活动区域定位装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在根据所述计算结果得到所述每个车辆对应的多个目标活动区域之后，所述定位模块，还包括：
8.一种云服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的车辆活动区域定位方法。
9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的车辆活动区域定位方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，用于实现权利要求1-5任一项所述的车辆活动区域定位方法。
